Zobrazeno 1 - 10
of 16
pro vyhledávání: '"Caylak, Onur"'
Autor:
Baumeier, Björn, Çaylak, Onur, Mercuri, Carlo, Peletier, Mark, Prokert, Georg, Scharpach, Wouter
Publikováno v:
In Journal of Mathematical Analysis and Applications 15 January 2025 541(2)
Publikováno v:
PLoS Comput Biol 18(2): e1009882 (2022)
Social learning, copying other's behavior without actual experience, offers a cost-effective means of knowledge acquisition. However, it raises the fundamental question of which individuals have reliable information: successful individuals versus the
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/2106.10015
We present a Kernel Ridge Regression (KRR) based supervised learning method combined with Genetic Algorithms (GAs) for the calculation of quasiparticle energies within Many-Body Green's Functions Theory. These energies representing electronic excitat
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/2012.01787
Autor:
Baumeier, Björn, Çaylak, Onur, Mercuri, Carlo, Peletier, Mark, Prokert, Georg, Scharpach, Wouter
We prove existence and uniqueness of solutions to the initial-value problem associated with a class of time-dependent Kohn-Sham equations coupled with Newtonian nuclear dynamics. We consider a pure power exchange term within a generalisation of the L
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/2011.10542
Autor:
Biezemans, Rutger A., Ciarella, Simone, Çaylak, Onur, Baumeier, Björn, Janssen, Liesbeth M. C.
Publikováno v:
J. Stat. Mech. (2020) 103301
Generalized mode-coupling theory (GMCT) is a first-principles-based and systematically correctable framework to predict the complex relaxation dynamics of glass-forming materials. The formal theory amounts to a hierarchy of infinitely many coupled in
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/2006.04476
We study the Wasserstein metric to measure distances between molecules represented by the atom index dependent adjacency "Coulomb" matrix, used in kernel ridge regression based supervised learning. Resulting quantum machine learning models exhibit im
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/2001.11005
Autor:
Wehner, Jens, Brombacher, Lothar, Brown, Joshua, Junghans, Christoph, Caylak, Onur, Khalak, Yuriy, Madhikar, Pranav, Tirimbo, Gianluca, Baumeier, Bjoern
Publikováno v:
Journal of Chemical Theory and Computation 2018
Many-body Green's functions theory within the GW approximation and the Bethe-Salpeter Equation (BSE) is implemented in the open-source VOTCA-XTP software, aiming at the calculation of electronically excited states in complex molecular environments. B
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/1811.03645
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.