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doi:10.22028/D291-48363 | Titel: | Predicting Newtonian viscosity using machine learning trained on equilibrium molecular dynamics |
| VerfasserIn: | Gao, Hongyu Honecker, Marc |
| Sprache: | Englisch |
| Titel: | The Journal of Chemical Physics |
| Bandnummer: | 164 |
| Heft: | 1 |
| Verlag/Plattform: | AIP |
| Erscheinungsjahr: | 2026 |
| DDC-Sachgruppe: | 500 Naturwissenschaften |
| Dokumenttyp: | Journalartikel / Zeitschriftenartikel |
| DOI der Erstveröffentlichung: | 10.1063/5.0307668 |
| URL der Erstveröffentlichung: | https://doi.org/10.1063/5.0307668 |
| Link zu diesem Datensatz: | urn:nbn:de:bsz:291--ds-483631 hdl:20.500.11880/42290 http://dx.doi.org/10.22028/D291-48363 |
| ISSN: | 1089-7690 0021-9606 |
| Datum des Eintrags: | 27-Jul-2026 |
| Fakultät: | NT - Naturwissenschaftlich- Technische Fakultät |
| Fachrichtung: | NT - Materialwissenschaft und Werkstofftechnik |
| Professur: | NT - Prof. Dr. Martin Müser |
| Sammlung: | SciDok - Der Wissenschaftsserver der Universität des Saarlandes |
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