Logo video2dn
  • Сохранить видео с ютуба
  • Категории
    • Музыка
    • Кино и Анимация
    • Автомобили
    • Животные
    • Спорт
    • Путешествия
    • Игры
    • Люди и Блоги
    • Юмор
    • Развлечения
    • Новости и Политика
    • Howto и Стиль
    • Diy своими руками
    • Образование
    • Наука и Технологии
    • Некоммерческие Организации
  • О сайте

Скачать или смотреть Filippo Balzaretti - Can Scientific Python Tools Unlock the Secrets of Materials? | SciPy 2025

  • SciPy
  • 2025-08-13
  • 107
Filippo Balzaretti - Can Scientific Python Tools Unlock the Secrets of Materials? | SciPy 2025
  • ok logo

Скачать Filippo Balzaretti - Can Scientific Python Tools Unlock the Secrets of Materials? | SciPy 2025 бесплатно в качестве 4к (2к / 1080p)

У нас вы можете скачать бесплатно Filippo Balzaretti - Can Scientific Python Tools Unlock the Secrets of Materials? | SciPy 2025 или посмотреть видео с ютуба в максимальном доступном качестве.

Для скачивания выберите вариант из формы ниже:

  • Информация по загрузке:

Cкачать музыку Filippo Balzaretti - Can Scientific Python Tools Unlock the Secrets of Materials? | SciPy 2025 бесплатно в формате MP3:

Если иконки загрузки не отобразились, ПОЖАЛУЙСТА, НАЖМИТЕ ЗДЕСЬ или обновите страницу
Если у вас возникли трудности с загрузкой, пожалуйста, свяжитесь с нами по контактам, указанным в нижней части страницы.
Спасибо за использование сервиса video2dn.com

Описание к видео Filippo Balzaretti - Can Scientific Python Tools Unlock the Secrets of Materials? | SciPy 2025

Designing tomorrow's materials requires understanding how atoms behave – a challenge that's both fascinating and incredibly complex. While machine learning offers exciting speedups in materials simulation, it often falls short, missing vital electronic structure information needed to connect theory with experimental results. This work introduces a powerful solution: Density Functional Tight Binding (DFTB), which, combined with the versatile tools of Scientific Python, allows us to understand the electronic behavior of materials while maintaining computational efficiency. In this talk, I will present our findings demonstrating how DFTB, coupled with readily available Python packages, allows for direct comparison between theoretical predictions and experimental data, such as XPS measurements. I will also showcase our publicly available repository, containing DFTB parameters for a wide range of materials, making this powerful approach accessible to the broader research community.

Комментарии

Информация по комментариям в разработке

Похожие видео

  • О нас
  • Контакты
  • Отказ от ответственности - Disclaimer
  • Условия использования сайта - TOS
  • Политика конфиденциальности

video2dn Copyright © 2023 - 2025

Контакты для правообладателей [email protected]