Zobrazeno 1 - 10
of 62
pro vyhledávání: '"Paz‐Borbón, Lauro Oliver"'
Surface Vacancy Generation by STM Tunneling Electrons in the Presence of Indigo Molecules on Cu(111)
Autor:
Villagómez, Carlos Javier, Buendía, Fernando, Paz-Borbón, Lauro Oliver, Fuentes, Bernardo, Zambelli, Tomaso, Bouju, Xavier
Publikováno v:
Journal of Physical Chemistry C, American Chemical Society, 2022, 126 (33), pp.14103-14115
Herein, we invesgate the consequence of local voltage pulses on the adsorption state of single indigo molecules on the Cu(111) surface as well as on the atomic structure underneath the molecule. With a scanning tunneling microscope, at 5 K, intact mo
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/2208.12507
Autor:
Sauceda, Huziel E., Gálvez-González, Luis E., Chmiela, Stefan, Paz-Borbón, Lauro Oliver, Müller, Klaus-Robert, Tkatchenko, Alexandre
Machine-learning force fields (MLFF) should be accurate, computationally and data efficient, and applicable to molecules, materials, and interfaces thereof. Currently, MLFFs often introduce tradeoffs that restrict their practical applicability to sma
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/2106.04229
Autor:
Álvarez-García, Andrés, Luque-Ceballos, Jonathan Casildo, Paz-Borbón, Lauro Oliver, Garzón, Ignacio L.
Publikováno v:
In Computational Materials Science November 2022 214
We present a systematic analysis of molecular oxygen (O$_2$) adsorption trends on bimetallic PtNi clusters and their monometallic counterparts supported on MgO(100), by means of periodic DFT calculations for sizes between 25 up to 58 atoms. O$_2$ ads
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/1604.02731
Publikováno v:
In Computational Materials Science January 2020 171
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Autor:
Sauceda, Huziel E., Müller, Klaus-Robert, Tkatchenko, Alexandre, Gálvez-González, Luis E., Chmiela, Stefan, Paz-Borbón, Lauro Oliver
Machine-learning force fields (MLFF) should be accurate, computationally and data efficient, and applicable to molecules, materials, and interfaces thereof. Currently, MLFFs often introduce tradeoffs that restrict their practical applicability to sma
Externí odkaz:
https://explore.openaire.eu/search/publication?articleId=doi_dedup___::64f103198d96ffbbb47dc4a4d4c08e48
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.