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无机晶体材料中稀土离子局域配位键长的第一性原理计算与机器学习预测
本期荐读 | 更新时间：2026-01-30

    • 无机晶体材料中稀土离子局域配位键长的第一性原理计算与机器学习预测

      增强出版

    • A Combined DFT and Machine Learning to Predict Bond Lengths in Rare Earth-doped Inorganic Crystals

    • “介绍了其在无机晶体材料领域的研究进展，相关专家结合第一性原理计算与机器学习，实现了稀土离子局域结构键长的准确预测，为稀土掺杂无机晶体材料的结构和性能设计提供了重要途径。”
    • 发光学报   2026年47卷第1期 页码：22-32

    • DOI：10.37188/CJL.20250215    

      中图分类号： O482.31
    • CSTR：32170.14.CJL.20250215    

    • 收稿：2025-09-18，

      修回：2025-10-09，

      纸质出版：2026-01-25

    移动端阅览

  • 陈炳荣,贺凤婷,谭佩雯等.无机晶体材料中稀土离子局域配位键长的第一性原理计算与机器学习预测[J].发光学报,2026,47(01):22-32. DOI： 10.37188/CJL.20250215. CSTR： 32170.14.CJL.20250215.

    CHEN Bingrong,HE Fengting,TAM YU Puy Mang,et al.A Combined DFT and Machine Learning to Predict Bond Lengths in Rare Earth-doped Inorganic Crystals[J].Chinese Journal of Luminescence,2026,47(01):22-32. DOI： 10.37188/CJL.20250215. CSTR： 32170.14.CJL.20250215.

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