Zobrazeno 1 - 6
of 6
pro vyhledávání: '"Hessmann, Stefaan S. P."'
Autor:
Hessmann, Stefaan S. P., Schütt, Kristof T., Gebauer, Niklas W. A., Gastegger, Michael, Oguchi, Tamio, Yamashita, Tomoki
Global optimization of crystal compositions is a significant yet computationally intensive method to identify stable structures within chemical space. The specific physical properties linked to a three-dimensional atomic arrangement make this an esse
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/2408.04073
Autor:
Schütt, Kristof T., Hessmann, Stefaan S. P., Gebauer, Niklas W. A., Lederer, Jonas, Gastegger, Michael
SchNetPack is a versatile neural networks toolbox that addresses both the requirements of method development and application of atomistic machine learning. Version 2.0 comes with an improved data pipeline, modules for equivariant neural networks as w
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/2212.05517
Autor:
Gebauer, Niklas W. A., Gastegger, Michael, Hessmann, Stefaan S. P., Müller, Klaus-Robert, Schütt, Kristof T.
Publikováno v:
Nature Communications 13, 973 (2022)
The rational design of molecules with desired properties is a long-standing challenge in chemistry. Generative neural networks have emerged as a powerful approach to sample novel molecules from a learned distribution. Here, we propose a conditional g
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/2109.04824
Autor:
Schütt, Kristof T., Hessmann, Stefaan S. P., Gebauer, Niklas W. A., Lederer, Jonas, Gastegger, Michael
Publikováno v:
Journal of Chemical Physics; 4/14/2023, Vol. 158 Issue 14, p1-23, 23p
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.