Prof. Dr. Dr. h.c. Claudia Draxl
Profil
Zusammenfassung
Claudia Draxl entwickelt Methoden zur computergestützten Vorhersage von Materialeigenschaften aus ersten Prinzipien, insbesondere optische und elektronische Eigenschaften von Festkörpern und Grenzflächen. Sie arbeitet an der Reproduzierbarkeit und Zuverlässigkeit solcher Berechnungen und hat Infrastrukturen für die Verwaltung und Nutzung großer Materialwissenschaftsdatenmengen aufgebaut. Ihre Expertise ist relevant für die Entwicklung neuer Materialien in Bereichen wie Photovoltaik, Thermoelektrik und Halbleiterelektronik.
Skills
Stammdaten
Identität, Organisation und Kontakt aus HU-FIS.
Forschungsthemen38
Barium stannate heterostructures for electronic applications
Quelle ↗Förderer: Leibniz-Gemeinschaft Zeitraum: 04/2018 - 12/2021 Projektleitung: Prof. Dr. Dr. h.c. Claudia Draxl
Data-driven Material Science (NOMAD Repository & Archive)
Quelle ↗Förderer: Max-Planck-Gesellschaft Zeitraum: 01/2019 - 12/2023 Projektleitung: Prof. Dr. Dr. h.c. Claudia Draxl
Digitaler Workflow für die Prozesskette für Halbleiter-Epitaxie-Schichten mit großem Bandabstand für die Leistungselektronik.
Quelle ↗Förderer: Bundesministerium für Forschung, Technologie und Raumfahrt Zeitraum: 10/2025 - 09/2028 Projektleitung: Prof. Dr. Dr. h.c. Claudia Draxl
Mögliche Industrie-Partner351
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Publikationen25
Top 25 nach Zitationen — Quelle: OpenAlex (BAAI/bge-m3 embedded für Matching).
Linear optical properties of solids within the full-potential linearized augmented planewave method
2006Computer Physics Communications · 1738 Zitationen · DOI
Science · 1621 Zitationen · DOI
The widespread popularity of density functional theory has given rise to an extensive range of dedicated codes for predicting molecular and crystalline properties. However, each code implements the formalism in a different way, raising questions about the reproducibility of such predictions. We report the results of a community-wide effort that compared 15 solid-state codes, using 40 different potentials or basis set types, to assess the quality of the Perdew-Burke-Ernzerhof equations of state for 71 elemental crystals. We conclude that predictions from recent codes and pseudopotentials agree very well, with pairwise differences that are comparable to those between different high-precision experiments. Older methods, however, have less precise agreement. Our benchmark provides a framework for users and developers to document the precision of new applications and methodological improvements.
Physical Review Letters · 910 Zitationen · DOI
Statistical learning of materials properties or functions so far starts with a largely silent, nonchallenged step: the choice of the set of descriptive parameters (termed descriptor). However, when the scientific connection between the descriptor and the actuating mechanisms is unclear, the causality of the learned descriptor-property relation is uncertain. Thus, a trustful prediction of new promising materials, identification of anomalies, and scientific advancement are doubtful. We analyze this issue and define requirements for a suitable descriptor. For a classic example, the energy difference of zinc blende or wurtzite and rocksalt semiconductors, we demonstrate how a meaningful descriptor can be found systematically.
Kooperationen64
Bestätigte Forscher↔Partner-Paare aus HU-FIS — Gold-Standard-Positive für das Matching.
The Novel Materials Discovery Laboratory (NoMaD)
university
Digitaler Workflow für die Prozesskette für Halbleiter-Epitaxie-Schichten mit großem Bandabstand für die Leistungselektronik.
company
MaterialsCommons
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