Zobrazeno 1 - 10
of 67
pro vyhledávání: '"DeFever, Ryan S."'
Autor:
Befort, Bridgette J., DeFever, Ryan S., Tow, Garrett M., Dowling, Alexander W., Maginn, Edward J.
Accurate force fields are necessary for predictive molecular simulations. However, developing force fields that accurately reproduce experimental properties is challenging. Here, we present a machine learning directed, multiobjective optimization wor
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/2103.03208
Autor:
DeFever, Ryan S., Sarupria, Sapna
Publikováno v:
J. Chem. Phys., 150, 024103 (2019)
Many rare event transitions involve multiple collective variables (CVs) and the most appropriate combination of CVs is generally unknown a priori. We thus introduce a new method, contour forward flux sampling (cFFS), to study rare events with multipl
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/1901.03422
Freezing in the vicinity of water-vapor interfaces is of considerable interest to a wide range of disciplines, most notably the atmospheric sciences. In this work, we use molecular dynamics and two advanced sampling techniques, forward flux sampling
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/1409.0953
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.
Autor:
Wang, Haimeng, DeFever, Ryan S., Zhang, Yong, Wu, Fei, Roy, Santanu, Bryantsev, Vyacheslav S., Margulis, Claudio J., Maginn, Edward J.
Publikováno v:
Journal of Chemical Physics; 12/7/2020, Vol. 153 Issue 21, p1-13, 13p
Publikováno v:
Journal of Chemical Physics; Jul2020, Vol. 153 Issue 1, p1-8, 8p, 1 Diagram, 3 Charts, 2 Graphs
Publikováno v:
In Computer Aided Chemical Engineering 2022 49:1249-1254
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Publikováno v:
Chemical Science
We demonstrate a PointNet-based deep learning approach to classify local structure in molecular simulations, learning features directly from atomic coordinates.
Identifying local structure in molecular simulations is of utmost importance. The mo
Identifying local structure in molecular simulations is of utmost importance. The mo