Ab initio machine-learning unveils strong anharmonicity in non-Arrhenius self-diffusion of tungsten

1. Xi Zhang, Sergiy V. Divinski, Blazej Grabowski

Forschungsartikel (Zeitschrift) | Peer reviewed

Details zur Publikation

Fachzeitschrift: Nature Communications

Jahrgang / Bandnr. / Volume: 16

Artikelnummer: 394

Status: Veröffentlicht

Veröffentlichungsjahr: 2025

Sprache, in der die Publikation verfasst ist: Englisch

Stichwörter: diffusion; transition state; anharmonicity

Professur für Materialphysik (Prof. Wilde)