Zobrazeno 1 - 9
of 9
pro vyhledávání: '"Kocer, Emir"'
Machine learning potentials (MLPs) represent atomic interactions with quantum mechanical accuracy offering an efficient tool for atomistic simulations in many fields of science. However, most MLPs rely on local atomic energies without information abo
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/2410.03299
In the past two decades, machine learning potentials (MLP) have reached a level of maturity that now enables applications to large-scale atomistic simulations of a wide range of systems in chemistry, physics and materials science. Different machine l
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/2107.03727
An assessment of the structural resolution of various fingerprints commonly used in machine learning
Autor:
Parsaeifard, Behnam, De, Deb Sankar, Christensen, Anders S., Faber, Felix A., Kocer, Emir, De, Sandip, Behler, Joerg, von Lilienfeld, Anatole, Goedecker, Stefan
Publikováno v:
Machine Learning: Science and Technology (2020)
Atomic environment fingerprints are widely used in computational materials science, from machine learning potentials to the quantification of similarities between atomic configurations. Many approaches to the construction of such fingerprints, also c
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/2008.03189
Recently, machine learning potentials have been advanced as candidates to combine the high-accuracy of quantum mechanical simulations with the speed of classical interatomic potentials. A crucial component of a machine learning potential is the descr
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/1907.02384
Publikováno v:
Journal of Chemical Physics, vol.150, 154102, 2019
A central concern of molecular dynamics simulations are the potential energy surfaces that govern atomic interactions. These hypersurfaces define the potential energy of the system, and have generally been calculated using either predefined analytica
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/1907.02374
Publikováno v:
In Materials Today Communications September 2019 20
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.