Zobrazeno 1 - 10
of 1 410
pro vyhledávání: '"Gardner, P. L."'
Autor:
Liu, Yuanbin, Morrow, Joe D., Ertural, Christina, Fragapane, Natascia L., Gardner, John L. A., Naik, Aakash A., Zhou, Yuxing, George, Janine, Deringer, Volker L.
Machine learning has become ubiquitous in materials modelling and now routinely enables large-scale atomistic simulations with quantum-mechanical accuracy. However, developing machine-learned interatomic potentials requires high-quality training data
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/2412.16736
Autor:
Quinn, Harley, Robben, Gregory A., Zheng, Zhaoyi, Gardner, Alan L., Werner, Jörg G., Brown, Keith A.
We introduce the polymer analysis and discovery array (PANDA), an automated system for high-throughput electrodeposition and functional characterization of polymer films. The PANDA is a custom, modular, and low-cost system based on a CNC gantry that
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/2406.17725
Machine learning (ML) based interatomic potentials have transformed the field of atomistic materials modelling. However, ML potentials depend critically on the quality and quantity of quantum-mechanical reference data with which they are trained, and
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/2307.15714
Autor:
Beaulieu, Zoé Faure, Nicholas, Thomas C., Gardner, John L. A., Goodwin, Andrew L., Deringer, Volker L.
Zeolitic imidazolate frameworks are widely thought of as being analogous to inorganic AB$_{2}$ phases. We test the validity of this assumption by comparing simplified and fully atomistic machine-learning models for local environments in ZIFs. Our wor
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/2305.05536
Machine-learning models are increasingly used to predict properties of atoms in chemical systems. There have been major advances in developing descriptors and regression frameworks for this task, typically starting from (relatively) small sets of qua
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/2211.16443
Publikováno v:
J. Chem. Phys. 158, 121501 (2023)
Machine learning (ML) approaches enable large-scale atomistic simulations with near-quantum-mechanical accuracy. With the growing availability of these methods there arises a need for careful validation, particularly for physically agnostic models -
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/2211.12484
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.
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.