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계산재료과학 튜토리얼

DFT, 표면과학, 분자동역학, 머신러닝까지. 12개 Jupyter 노트북을 5개 인터랙티브 챕터로 재구성했습니다.

5
Chapters
27
Interactive Figures
366
KB Total
0
Dependencies

All Chapters

01
Python & DFT Basics
Python 기초부터 ASE/GPAW 기반 DFT 계산까지. K-point 수렴, cutoff 수렴, Birch-Murnaghan 상태방정식을 인터랙티브하게 탐색합니다.
DFTK-pointCutoffEOS
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02
Surface Science & Adsorption
촉매 표면 slab 구성, surface energy 수렴, 흡착 자리 비교, coverage 효과를 시각적으로 이해합니다.
Slab ModelSurface EnergyAdsorption
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03
Molecular Dynamics
Lennard-Jones 포텐셜부터 NPT 앙상블, Maxwell-Boltzmann 분포, 열팽창 계수, MSD 분석까지 MD의 핵심.
LJ PotentialNPTMaxwell-BoltzmannMSD
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04
ML Regression & Feature Engineering
선형 회귀, 과적합, feature importance, cross-validation을 CO2RR 데이터로 실습합니다.
RegressionOverfittingCross-ValidationParity Plot
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05
Machine Learning Potentials
MACE/Open Catalyst 기반 MLP의 원리, DFT 대비 속도, 벤치마킹, CatBench 촉매 스크리닝까지.
MACEMLPTraining CurveScreening
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