Assessing the potential of machine learning for predicting the nonlinear refractive index of glasses (2025)
- Authors:
- USP affiliated authors: MENDONÇA, CLEBER RENATO - IFSC ; SARAIVA, MURILO NECO - IFSC
- Unidade: IFSC
- DOI: 10.1063/5.0289970
- Subjects: VIDRO; ÓPTICA NÃO LINEAR; INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL; APRENDIZADO COMPUTACIONAL
- Agências de fomento:
- Language: Inglês
- Imprenta:
- Source:
- Título: Journal of Applied Physics
- ISSN: 0021-8979
- Volume/Número/Paginação/Ano: v. 138, n. 14, p. 143103-1-143103-12 + supplementary material, Out.. 2024
- Status:
- Artigo aberto em periódico híbrido (Hybrid Open Access)
- Versão do Documento:
- Versão publicada (Published version)
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-
ABNT
SARAIVA, Murilo Neco e MENDONÇA, Cleber Renato. Assessing the potential of machine learning for predicting the nonlinear refractive index of glasses. Journal of Applied Physics, v. 138, n. 14, p. 143103-1-143103-12 + supplementary material, 2025Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1063/5.0289970. Acesso em: 07 maio 2026. -
APA
Saraiva, M. N., & Mendonça, C. R. (2025). Assessing the potential of machine learning for predicting the nonlinear refractive index of glasses. Journal of Applied Physics, 138( 14), 143103-1-143103-12 + supplementary material. doi:10.1063/5.0289970 -
NLM
Saraiva MN, Mendonça CR. Assessing the potential of machine learning for predicting the nonlinear refractive index of glasses [Internet]. Journal of Applied Physics. 2025 ; 138( 14): 143103-1-143103-12 + supplementary material.[citado 2026 maio 07 ] Available from: https://doi.org/10.1063/5.0289970 -
Vancouver
Saraiva MN, Mendonça CR. Assessing the potential of machine learning for predicting the nonlinear refractive index of glasses [Internet]. Journal of Applied Physics. 2025 ; 138( 14): 143103-1-143103-12 + supplementary material.[citado 2026 maio 07 ] Available from: https://doi.org/10.1063/5.0289970 - Predicting the nonlinear refractive index in glassy materials: a machine learning approach
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