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Article cité :

Computationally efficient machine-learned model for GST phase change materials via direct and indirect learning

Owen R. Dunton, Tom Arbaugh and Francis W. Starr
The Journal of Chemical Physics 162 (3) (2025)
https://doi.org/10.1063/5.0246999

Longitudinal acoustic and higher-energy excitations in the liquid phase-change material Ge2Sb2Te5

M. Inui, Y. Kajihara, S. Hosokawa, et al.
Physical Review B 104 (6) (2021)
https://doi.org/10.1103/PhysRevB.104.064202

Breakdown of the Stokes-Einstein relation above the melting temperature in a liquid phase-change material

Shuai Wei, Zach Evenson, Moritz Stolpe, Pierre Lucas and C. Austen Angell
Science Advances 4 (11) (2018)
https://doi.org/10.1126/sciadv.aat8632

A structural study of liquid Te-rich Si-Te alloys

Fujio Kakinuma, Shinya Hosokawa, Hiroyuki Ikemoto, Shinji Kohara and Yoshimi Tsuchiya
Journal of Physics: Conference Series 502 012029 (2014)
https://doi.org/10.1088/1742-6596/502/1/012029