SDL Materialwissenschaft
Materialwissenschaftliche Simulationen stehen vor domänenspezifischen Herausforderungen, die mit der extremen Heterogenität, Vielfalt und Komplexität der Materialdaten und -modelle zusammenhängen. Eine zusätzliche Herausforderung besteht darin, die Grenzen der modernsten Methoden in Bezug auf die Skalierbarkeit zu erweitern, die numerische Komplexität zu verbessern und die Portabilität von Hochleistungscodes zwischen verschiedenen Computerarchitekturen zu unterstützen sowie die Nutzung bestehender Datenmodellierungs- und Skalierbarkeits-Frameworks durch Domänenwissenschaftler zu verbessern. Das Hauptziel des Simulation and Data Life Cycle Lab (SDL) Materialwissenschaft innerhalb des Programms "Engineering Digital Futures" im Forschungsbereich Information der Helmholtz-Gemeinschaft ist es, bestehende Methoden des Hochleistungsrechnens, der Datenwissenschaft und des Software-Engineerings zusammenzuführen, um einen maßgeschneiderten Ansatz zu entwickeln, der diese domänenspezifischen Herausforderungen durch Forschung und Support gleichermaßen adressiert.
i2Batman
Gemeinsam mit Partnern des Forschungszentrums Jülich und des Fritz-Haber-Instituts Berlin wollen wir ein neuartiges intelligentes Managementsystem für Elektrobatterien entwickeln, das auf Basis eines detaillierten Surrogatmodells ("digitaler Zwilling") der Batterie und künstlicher Intelligenz bessere Entscheidungen über die Ladezyklen treffen kann.
Kontakte: Hasan Kalkan, Dr. Ivan Kondov
Details: Pressemitteilung
Joint Lab MDMC
Im Rahmen des Joint Lab "Integrated Model and Data Driven Materials Characterization" (MDMC) entwickelt das SDL Materialwissenschaft ein Konzept für eine Daten- und Informationsplattform, um Daten über Materialien als experimentelle Basis für digitale Zwillinge und für die Entwicklung simulationsbasierter Methoden zur Vorhersage von Materialstruktur und -eigenschaften wissensorientiert verfügbar zu machen. Es definiert ein Metadatenmodell zur Beschreibung von Proben und Datensätzen aus experimentellen Messungen und harmonisiert Datenmodelle für die Materialsimulation und korrelative Charakterisierung unter Verwendung von materialwissenschaftlichen Vokabularen und Ontologien.
Kontakte: Dr. Rossella Aversa, Prof. Dr. Achim Streit
Joint Lab VMD
Das SDL Materials Science entwickelt Methoden, Werkzeuge und architektonische Konzepte für Supercomputing- und Big-Data-Infrastrukturen, die auf die spezifischen Anwendungsherausforderungen zugeschnitten sind und die Digitalisierung in der Materialforschung und die Erstellung von digitalen Zwillingen erleichtern. Insbesondere entwickelt das SDL eine virtuelle Forschungsumgebung (VRE), die Rechen- und Datenspeicherressourcen in bestehende Workflow-Managementsysteme und interaktive Umgebungen für Simulationen und Datenanalysen integriert.
Kontakt: Dr. Ivan Kondov
Details: Virtual Materials Design (VirtMat)
NFDI4Ing
NFDI4Ing ist ein Ingenieurkonsortium, das die Verwaltung von technischen Forschungsdaten fördert. Das Konsortium bietet einen einzigartigen methodenorientierten und nutzerzentrierten Ansatz, um technische Forschungsdaten FAIR (Findable, Accessible, Interoperable, Reusable) zu machen. Eine wichtige Herausforderung ist die große Anzahl von Teildisziplinen in den Ingenieurwissenschaften und deren fachspezifische Besonderheiten. Im Rahmen von NFDI4Ing entwickelt und implementiert das SDL in enger Zusammenarbeit mit seinen Partnern die Konzepte für föderierte Forschungsdateninfrastrukturen, Datenmanagementprozesse, Repositorien und Metadatenmanagement.
Kontakt: Prof. Dr. Achim Streit
Details: Projektwebseite
NFDI-MatWerk
Das NFDI-MatWerk-Konsortium konzentriert sich auf die Entwicklung einer wissensgraphenbasierten gemeinsamen Infrastruktur für Materialforschungsdaten. NFDI-MatWerk steht für Materialwissenschaft und Werkstofftechnik, um die physikalischen Mechanismen in der Materialwissenschaft zu charakterisieren und ressourcenschonende Hochleistungsmaterialien mit den idealen Eigenschaften für die jeweiligen Anwendungen zu entwickeln. Das SDL wird mit den Projektpartnern zusammenarbeiten, um die digitale Werkstoffumgebung mit den Infrastrukturdiensten für Forschungsdaten und zugehörige Metadaten einzurichten.
Kontakt: Prof. Dr. Achim Streit
Details: Projektwebseite
NFFA-Europe Pilot (NEP)
Das Projekt NFFA-Europe Pilot (NEP) bietet Zugang zu Einrichtungen und Ressourcen für die Forschung im Nanobereich. Im Rahmen des Projekts trägt das SDL mit neuen Methoden zur Metadatenanreicherung, innovativen Technologien zur Daten- und Metadatenverwaltung, der Entwicklung großer Datensammlungen und der Bereitstellung virtueller Dienste zum Aufbau einer gemeinsamen Forschungsdateninfrastruktur bei.
Kontakt: Dr. Rossella Aversa
Details: Projektwebseite
NHR
Im Rahmen des Nationales Hochleistungsrechnen (NHR) bietet das SDL Materialwissenschaft hochrangige Unterstützung für die materialwissenschaftliche Community und führt gemeinsame Forschung und Entwicklung durch. Dabei dient das SDL als Bindeglied zum HPC-Betrieb, zur Entwicklung von HPC-Methoden und zur Gemeinschaft der rechnergestützten Materialwissenschaft.
Details: Projektwebseite
RTG 2450 / GRK 2450
Dieses Graduiertenkolleg der DFG konzentriert sich auf maßgeschneiderte skalenübergreifende Ansätze für die rechnergestützte Nanowissenschaft. Das Team von SDL Materials Science arbeitet im Projekt P6 "Scalable Computing Techniques" daran, Doktoranden bei der Einführung neuer Methoden und Werkzeuge für die Entwicklung von Arbeitsabläufen und parallelem Multiskalen-Computing zu unterstützen.
Kontakt: Dr. Mehdi Roozmeh
Details: Projektbeschreibung
SDC MoMaF
Das Wissenschaftsdatenzentrum Molekulare Materialforschung (SDC MoMaF) bündelt Kernkompetenzen auf dem Gebiet des Forschungsdatenmanagements und der Datenanalyse für Forschungsbereiche von der Chemie bis zu den Materialwissenschaften. Diese umfassen die Bereiche Softwareentwicklung sowie Analyse, Bereitstellung und Bewahrung von Forschungsdaten, die sich mit Molekülen und deren Wechselwirkungen zur Beschreibung von Materialien beschäftigen.
Details: Projektwebseite
ArFlock
Die C++-Programmbibliothek ArFlock bietet attraktive und repulsive Algorithmen zur Partikelschwarmoptimierung (PSO), verschiedene Aktualisierungsregeln, Modelle für die Trägheitskoeffizienten, Nachbarschaften und Geschwindigkeits- und Suchraumbeschränkungen, wie z. B. periodische Randbedingungen. Synchrone und asynchrone parallele PSO-Implementierungen sind verfügbar und für den Einsatz auf massiv parallelen Maschinen optimiert.
Kontakt: Ivan Kondov
Weitere Informationen: www.scc.kit.edu/en/research/arflock
NAStJA
Das NAStJA-Framework bietet eine einfache Möglichkeit, massiv parallele Simulationen für eine Vielzahl von Multiphysik-Anwendungen auf Basis von Schablonenalgorithmen zu ermöglichen. Zu den Anwendungen gehören CellsInSilico für die Gewebeentwicklung, die Phasenfeldmethode und das Phasenfeld-Kristallmodell für die Materialwissenschaft.
Kontakt: Marco Berghoff, Nikolai Pfisterer
Details: gitlab.com/nastja/nastja
NAStJA-Betrachter
Ein kleines und schnelles Open-Source-Visualisierungswerkzeug für 3D-Bilddaten. Perfekt für einen schnellen Blick in Simulationsdaten. Einfach die Dateien öffnen und herumstöbern. Ein kompliziertes Einrichten diverser Filter ist unnötig. Es unterstützt die Ausgabedateien von NAStJA und ist über andere Dateiformate hinaus leicht erweiterbar.
Kontakt:Marco Berghoff
Details: gitlab.com/nastja/viewer
Veröffentlichungen
Politze, M.; Shakeel, Y.; Hunke, S.; Ost, P.; Aversa, R.; Heinrichs, B.; Lang, I.
2023, September 13. 1st Conference on Research Data Infrastructure (CoRDI 2023), Karlsruhe, Deutschland, 12.–14. September 2023
Ost, P.; Shakeel, Y.; Tögel, P.
2023, September 12. 1st Conference on Research Data Infrastructure (CoRDI 2023), Karlsruhe, Deutschland, 12.–14. September 2023
Blumenröhr, N.; Aversa, R.
2023. Research Ideas and Outcomes, 9, e108706. doi:10.3897/rio.9.e108706
Abdildina, G.; Ernst, F.; Aversa, R.; Ost, P.
2023, Juni 29. 1st NFDI-MatWerk Conference on Digital Transformation in Materials Science and Engineering (2023), Siegburg, Deutschland, 27.–29. Juni 2023
Kirar, A.; Hunke, S.; Aversa, R.; Stotzka, R.; Heinrichs, B.; Shakeel, Y.; Joseph, R. E.
2023, Juni 29. 1st NFDI-MatWerk Conference on Digital Transformation in Materials Science and Engineering (2023), Siegburg, Deutschland, 27.–29. Juni 2023
Hammerschmidt, T.; Forti, M.; Ávila, L. A. Calderón; Olbricht, J.; Skrotzki, B.; Gedsun, A.; Shakeel, Y.; Stotzka, R.
2023, Juni 27. 1st NFDI-MatWerk Conference on Digital Transformation in Materials Science and Engineering (2023), Siegburg, Deutschland, 27.–29. Juni 2023
Ávila, L. A. Calderón; Hammerschmidt, T.; Shakeel, Y.; Gedsun, A.; Olbricht, J.; Aversa, R.; Stotzka, R.; Skrotzki, B.
2023, Juni 27. 1st NFDI-MatWerk Conference on Digital Transformation in Materials Science and Engineering (2023), Siegburg, Deutschland, 27.–29. Juni 2023
Ost, P.; Stotzka, R.
2023, Juni 27. 1st NFDI-MatWerk Conference on Digital Transformation in Materials Science and Engineering (2023), Siegburg, Deutschland, 27.–29. Juni 2023
Vitali, E. G. G.; Kirar, A.; Joseph, R. E.; Hartmann, V.; Blumenröhr, N.; Aversa, R.; Stotzka, R.
2023, Juni 27. 1st NFDI-MatWerk Conference on Digital Transformation in Materials Science and Engineering (2023), Siegburg, Deutschland, 27.–29. Juni 2023
Jalali, M.; Mail, M.; Aversa, R.; Kübel, C.
2023. Materials Today Communications, 35, Art.-Nr.: 105532. doi:10.1016/j.mtcomm.2023.105532
Aversa, R.; Joseph, R.; Vitali, E.; Kirar, A.
2023, April 26. 1st Generelle KIT-Informationsveranstaltung MaTeLiS Pilot-Projekt Gerätepool (2023), Online, 26. April 2023
Shakeel, Y.; Abdildina, G.; Aversa, R.; Ávila, L. A. Calderón; Blumenröhr, N.; Diebels, S.; Engstler, M.; Fell, J.; Fritzen, F.; Hartmann, V.; Herrmann, H.-G.; Jejkal, T.; Joseph, R.; Kirar, A.; Laadhar, A.; Mücklich, F.; Olbricht, J.; Ost, P.; Pauly, C.; Pfeil, A.; Roland, M.; Skrotzki, B.; Soysal, M.; Stotzka, R.; Vitali, E. G. G.
2023, März 9. All-Hands-on-Deck congress from the NFDI-MatWerk (2023), Siegburg, Deutschland, 8.–9. März 2023
Vitali, E. G. G.; Joseph, R. E.; Aversa, R.
2023, März 9. 2nd National Research Data Infrastructure for Materials Science and Engineering : All-Hands-on-Deck (NFDI-MatWerk 2023), Siegburg, Deutschland, 8.–9. März 2023
Aversa, R.; Abdildina, G.; Chelbi, S.; Ernst, F.; Jejkal, T.; Joseph, R.; Kirar, A.; Ost, P.; Pfeil, A.; Shakeel, Y.; Stotzka, R.; Vitali, E.; Grünwald, K.; Hunke, S.; Moghaddam, A.; Politze, M.
2023, März 9. 2nd National Research Data Infrastructure for Materials Science and Engineering : All-Hands-on-Deck (NFDI-MatWerk 2023), Siegburg, Deutschland, 8.–9. März 2023
Joseph, R. E.; Aversa, R.
2023, März 9. 2nd Workshop "Joint Lab : Integrated Model and Data Driven Material Characterization" (MDMC 2023), Jülich, Deutschland, 8.–10. März 2023
Shakeel, Y.; Hunke, S.
2023, März 8. 2nd National Research Data Infrastructure for Materials Science and Engineering : All-Hands-on-Deck (NFDI-MatWerk 2023), Siegburg, Deutschland, 8.–9. März 2023
Kuhn, L.; Repän, T.; Rockstuhl, C.
2023. APL Photonics, 8 (3), Article no: 036109. doi:10.1063/5.0139004
Joseph, R. E.; Vitali, E. G. G.; Aversa, R.
2023, Februar 27. MaRDA Annual Meeting (2023), Online, 21.–23. Februar 2023. doi:10.21955/materialsopenres.1115090.1
Politze, M.; Shakeel, Y.; Hunke, S.; Ost, P.; Aversa, R.; Heinrichs, B.; Lang, I.
2023. Proceedings of the Conference on Research Data Infrastructure, 1. doi:10.52825/cordi.v1i.348
Ost, P.; Shakeel, Y.; Tögel, P.
2023. Proceedings of the Conference on Research Data Infrastructure. Ed.: Y. Sure-Vetter. Vol. 1, 3 S., Technische Informationsbibliothek Open Publishing (TIB Open Publishing). doi:10.52825/cordi.v1i.405
Aversa, R.; MacKinnon, N.; Blumenröhr, N.
2023. 3rd Workshop on Metadata and Research (objects) Management for Linked Open Science (DaMaLOS 2023) - Co-located with Extended Semantic Web Conference (ESWC), Online, 28.-29.05.2023. doi:10.4126/FRL01-006444992
Kondov, I.
2023. arxiv. doi:10.48550/arXiv.2302.03516
Blumenröhr, N.; Aversa, R.
2022, Oktober 5. 1st HMC Conference (2022), Online, 5.–6. Oktober 2022. doi:10.5281/zenodo.7243871
Ihsan, A. Z.; Fathalla, S.; Aversa, R.; Jalali, M.; Panighel, M.; Osmenaj, E.; Hofmann, V.; Sandfeld, S.
2022, Oktober 5. Helmholtz Metadata Collaboration | Conference 2022 (2022), Online, 5.–6. Oktober 2022. doi:10.5281/zenodo.7432171
Stotzka, R.; Aversa, R.; Bitzek, E.; Golowin, N.; Grünwald, K.; Hunke, S.; Joseph, R.; Moghaddam, A.; Ost, P.; Politze, M.; Shakeel, Y.; Soysal, M.; Vitali, E.
2022, Oktober 5. Helmholtz Metadata Collaboration | Conference 2022 (2022), Online, 5.–6. Oktober 2022
Stotzka, R.; Abdildina, G.; Aversa, R.; Blumenröhr, N.; Chelbi, S.; Duda, L.; Ernst, F.; Frank, L.; Götzelmann, G.; Hartmann, V.; Inckmann, M.; Jejkal, T.; Jha, V.; Joseph, R.; Ost, P.; Pfeil, A.; Shakeel, Y.; Soysal, M.; Tonne, D.; Tögel, P.; Vitali, E.
2022, Oktober 5. Helmholtz Metadata Collaboration | Conference 2022 (2022), Online, 5.–6. Oktober 2022
Ost, P.
2022, Oktober 5. Helmholtz Metadata Collaboration | Conference 2022 (2022), Online, 5.–6. Oktober 2022
Shakeel, Y.; Soysal, M.; Vitali, E.; Ost, P.
2022, Oktober 5. Helmholtz Metadata Collaboration | Conference 2022 (2022), Online, 5.–6. Oktober 2022
Yakutovich, A.; Pizzi, G.; Marzari, N.; Aversa, R.; Brandino, G. P.; Panighel, M.
2022. Zenodo. doi:10.5281/zenodo.7057955
Franzon, M.; Osmenaj, E.; Panighel, M.; Rodani, T.; Brandino, G. P.; Aversa, R.
2022. Zenodo. doi:10.5281/zenodo.7057941
Blumenröhr, N.; Jejkal, T.; Stotzka, R.
2022, Juni 20. 19th International Data Week / Plenary meeting (RDA 2022), Seoul, Südkorea, 20.–23. Juni 2022
Bumüller, D.; Yohannes, A. G.; Kohaut, S.; Kondov, I.; Kappes, M. M.; Fink, K.; Schooss, D.
2022. The Journal of Physical Chemistry A, 126 (22), 3502–3510. doi:10.1021/acs.jpca.2c02142
Blumenröhr, N.; Jejkal, T.; Pfeil, A.; Stotzka, R.
2022, Juni 2. Helmholtz Artificial Intelligence Conference (Helmholtz AI 2022), Dresden, Deutschland, 2.–3. Juni 2022
Aversa, R.; Brandino, G. P.; Chelbi, S.; Hartmann, V.; Jejkal, T.
2022. Zenodo. doi:10.5281/zenodo.7057084
Yohannes, A. G.; Fink, K.; Kondov, I.
2022. Nanoscale Advances, 4 (21), 4554–4569. doi:10.1039/D2NA00490A
Roozmeh, M.; Kondov, I.
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Salmanion, M.; Kondov, I.; Vandichel, M.; Aleshkevych, P.; Najafpour, M. M.
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Schaarschmidt, J.; Yuan, J.; Strunk, T.; Kondov, I.; Huber, S. P.; Pizzi, G.; Kahle, L.; Bölle, F. T.; Castelli, I. E.; Vegge, T.; Hanke, F.; Hickel, T.; Neugebauer, J.; Rêgo, C. R. C.; Wenzel, W.
2022. Advanced Energy Materials, 12 (17), Art.-Nr.: 2102638. doi:10.1002/aenm.202102638
Andersen, C. W.; Armiento, R.; Blokhin, E.; Conduit, G. J.; Dwaraknath, S.; Evans, M. L.; Fekete, Á.; Gopakumar, A.; Gražulis, S.; Merkys, A.; Mohamed, F.; Oses, C.; Pizzi, G.; Rignanese, G.-M.; Scheidgen, M.; Talirz, L.; Toher, C.; Winston, D.; Aversa, R.; Choudhary, K.; Colinet, P.; Curtarolo, S.; Di Stefano, D.; Draxl, C.; Er, S.; Esters, M.; Fornari, M.; Giantomassi, M.; Govoni, M.; Hautier, G.; Hegde, V.; Horton, M. K.; Huck, P.; Huhs, G.; Hummelshøj, J.; Kariryaa, A.; Kozinsky, B.; Kumbhar, S.; Liu, M.; Marzari, N.; Morris, A. J.; Mostofi, A. A.; Persson, K. A.; Petretto, G.; Purcell, T.; Ricci, F.; Rose, F.; Scheffler, M.; Speckhard, D.; Uhrin, M.; Vaitkus, A.; Villars, P.; Waroquiers, D.; Wolverton, C.; Wu, M.; Yang, X.
2021. Scientific data, 8 (1), Art.-Nr.: 217. doi:10.1038/s41597-021-00974-z
Aversa, R.; Jejkal, T.; Panighel, M.; Modolo, I.; Osmenaj, E.; Brandino, G. P.
2021. Zenodo. doi:10.5281/zenodo.6984650
Joseph, R.; Chauhan, A.; Eschke, C.; Ihsan A.; Jalali, M.; Jäntsch, U.; Jung, N.; Kumar, C. N. S.; Kübel, C.; Lucas, C.; Mail, M.; Mazilkin, A.; Neidiger, C.; Panighel, M.; Sandfeld, S.; Stotzka, R.; Thelen, R.; Aversa, R.
2021, November 4. Research Data Alliance Virtual Plenary 18 (2021), Online, 27. Oktober–11. November 2021
Iglezakis, D.; Fuhrmans, M.; Arndt, S.; Demandt, É.; Hachinger, S.; Hausen, D.; Lanza, G.; Lipp, J.; Stotzka, R.; Terzijska, D.
2021. Bausteine Forschungsdatenmanagement, (2), 124–135. doi:10.17192/bfdm.2021.2.8313
Eberl, C.; Niebel, M.; Bitzek, E.; Dahmen, T.; Fritzen, F.; Gumbsch, P.; Hickel, T.; Klein, S.; Mücklich, F.; Müller, M. S.; Neugebauer, J.; Pauly, C.; Politze, M.; Sack, H.; Sandfeld, S.; Schwaiger, R.; Slusallek, P.; Stotzka, R.; Streit, A.; Zimmermann, M.
2021. Zenodo. doi:10.5281/zenodo.5082837
Joseph, R.; Chauhan, A.; Eschke, C.; Ihsan, A. Z.; Jalali, M.; Jäntsch, U.; Jung, N.; Shyam Kumar, C. N.; Kübel, C.; Lucas, C.; Mail, M.; Mazilkin, A.; Neidiger, C.; Panighel, M.; Sandfeld, S.; Stotzka, R.; Thelen, R.; Aversa, R.
2021. Supplementary Proceedings of the XXIII International Conference on Data Analytics and Management in Data Intensive Domains (DAMDID/RCDL 2021): Moscow, Russia, October 26-29, 2021. Ed.: A. Pozanenko, 265–277, CEUR-WS.org
Koepler, O.; Schrade, T.; Neumann, S.; Stotzka, R.; Wiljes, C.; Blümel, I.; Bracht, C.; Hamann, T.; Arndt, S.; Hunold, J.
2021. Zenodo. doi:10.5281/zenodo.5619089
Pfisterer, N.; Berghoff, M.; Streit, A.
2021. Proceedings 29th Euromicro International Conference on Parallel, Distributed and Network-Based Processing PDP 2021: Valladolid, Spain ; 10-12 March 2021, 228–235, Institute of Electrical and Electronics Engineers (IEEE). doi:10.1109/PDP52278.2021.00043
Akbari, N.; Kondov, I.; Vandichel, M.; Aleshkevych, P.; Najafpour, M. M.
2021. Inorganic Chemistry, 60 (8), 5682–5693. doi:10.1021/acs.inorgchem.0c03746
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2020. IEEE/ACM Workflows in Support of Large-Scale Science (WORKS), 9–16, Institute of Electrical and Electronics Engineers (IEEE). doi:10.1109/WORKS51914.2020.00007
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2020. BMC bioinformatics, 21 (1), 436. doi:10.1186/s12859-020-03728-7
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Rosenbauer, J.; Berghoff, M.; Schug, A. H.
2020. Biophysical journal, 118 (3), 348a. doi:10.1016/j.bpj.2019.11.2006
Schmitt, R. H.; Anthofer, V.; Auer, S.; Başkaya, S.; Bischof, C.; Bronger, T.; Claus, F.; Cordes, F.; Demandt, É.; Eifert, T.; Flemisch, B.; Fuchs, M.; Fuhrmans, M.; Gerike, R.; Gerstner, E.-M.; Hanke, V.; Heine, I.; Huebser, L.; Iglezakis, D.; Jagusch, G.; Klinger, A.; Krafczyk, M.; Kraft, A.; Kuckertz, P.; Küsters, U.; Lachmayer, R.; Langenbach, C.; Mozgova, I.; Müller, M. S.; Nestler, B.; Pelz, P.; Politze, M.; Preuß, N.; Przybylski-Freund, M.-D.; Rißler-Pipka, N.; Robinius, M.; Schachtner, J.; Schlenz, H.; Schwarz, A.; Schwibs, J.; Selzer, M.; Sens, I.; Stäcker, T.; Stemmer, C.; Stille, W.; Stolten, D.; Stotzka, R.; Streit, A.; Strötgen, R.; Wang, W. M.
2020. Zenodo. doi:10.5281/zenodo.4015201
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Bag, S.; Friederich, P.; Kondov, I.; Wenzel, W.
2019. Scientific reports, 9 (1), Art. Nr.: 12424. doi:10.1038/s41598-019-48877-9
Guerdane, M.; Berghoff, M.
2018. Physical review / B, 97 (14), 144105. doi:10.1103/PhysRevB.97.144105
Faubert, P.; Kondov, I.; Qazzazie, D.; Yurchenko, O.; Müller, C.
2018. MRS communications, 8 (01), 160–167. doi:10.1557/mrc.2018.13
Berghoff, M.; Kondov, I.
2018. 9th Workshop on Latest Advances in Scalable Algorithms for Large-Scale Systems (ScalA), Dallas, TX, USA, November 12, 2018, 25–32, Institute of Electrical and Electronics Engineers (IEEE). doi:10.1109/ScalA.2018.00007
Berghoff, M.
2018. SCC-News, (1), 25–27
Berghoff, M.; Kondov, I.; Hötzer, J.
2018. IEEE transactions on parallel and distributed systems, 29 (10), 2282–2296. doi:10.1109/TPDS.2018.2819672
Kondov, I.; Faubert, P.; Müller, C.
2017. Electrochimica acta, 236, 260–272. doi:10.1016/j.electacta.2017.03.123
Name | Tel. | |
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Aversa, Rossella | +49 721 608-28546 | rossella aversa ∂does-not-exist.kit edu |