石墨烯能带MATLAB代码-GAN_Graphene：利用生成对抗网络设计石墨烯

简介：
石墨烯能带MATLAB代码-GAN_Graphene项目采用生成对抗网络技术，致力于优化和预测石墨烯材料的电子结构特性，推动新材料设计与发现。 石墨烯能带的MATLAB代码GAN介绍：此Repo包含论文《DeepLearningBandgapsoftopologicallyDopedGraphene--GrapheneGANpart》中的源代码，其中包含了用于预测石墨烯超单元结构的算法（GrapeheneGANGAN[GraGAN]）。同时，它还提供了最新的石墨烯超级电池数据（4by4：13018，5by5：79647，6by6：6382）。 DeepGraphene是一个跨学科研究项目，旨在通过机器学习方法解决带隙值预测问题。该项目将不同类型的石墨烯超级电池结构描述为二维矩阵，并利用这些数据来训练GraGAN模型。因此，我们可以基于其带隙值预测石墨烯超单元的结构。 GraGAN的目标是根据我们希望创建的特定带隙值，生成各种高质量的石墨烯超单元。