Enregistré dans:
| Auteurs principaux: | Kim, Rokyeon, Son, Young-Woo |
|---|---|
| Format: | Preprint |
| Publié: |
2023
|
| Sujets: | |
| Accès en ligne: | https://arxiv.org/abs/2306.04426 |
| Tags: |
Ajouter un tag
Pas de tags, Soyez le premier à ajouter un tag!
|
Documents similaires
Electronic structures of crystalline and amorphous GeSe and GeSbTe compounds using machine learning empirical pseudopotentials
par: Kang, Sungmo, et autres
Publié: (2025)
par: Kang, Sungmo, et autres
Publié: (2025)
Atomistic insights into hydrogen migration in IGZO from machine-learning interatomic potential: linking atomic diffusion to device performance
par: Cho, Hyunsung, et autres
Publié: (2025)
par: Cho, Hyunsung, et autres
Publié: (2025)
Deep-learning atomistic semi-empirical pseudopotential model for nanomaterials
par: Lin, Kailai, et autres
Publié: (2025)
par: Lin, Kailai, et autres
Publié: (2025)
Ultra-fast interpretable machine-learning potentials
par: Xie, Stephen R., et autres
Publié: (2021)
par: Xie, Stephen R., et autres
Publié: (2021)
Modelling of nucleate pool boiling on coated substrates using machine learning and empirical approaches
par: Kuberan, Vijay, et autres
Publié: (2024)
par: Kuberan, Vijay, et autres
Publié: (2024)
Classification of magnetic order from electronic structure by using machine learning
par: Jang, Yerin, et autres
Publié: (2023)
par: Jang, Yerin, et autres
Publié: (2023)
Super Moiré Domain Tessellations, Sliding Ferroelectricity, and Reconfigurable Quantum Dot Arrays in Twisted Trilayer Hexagonal Boron Nitride
par: Yananose, Kunihiro, et autres
Publié: (2025)
par: Yananose, Kunihiro, et autres
Publié: (2025)
Study of vacancy ordering and the boson peak in metastable cubic Ge-Sb-Te using machine learning potentials
par: Choi, Young-Jae, et autres
Publié: (2023)
par: Choi, Young-Jae, et autres
Publié: (2023)
Probing Intrinsic Elastic Properties of Multilayer Graphene -- a New Mechanical Constant
par: Hwangbo, Yun, et autres
Publié: (2024)
par: Hwangbo, Yun, et autres
Publié: (2024)
Long-range electrostatics for machine learning interatomic potentials is easier than we thought
par: Kim, Dongjin, et autres
Publié: (2025)
par: Kim, Dongjin, et autres
Publié: (2025)
Understanding solid nitrogen through machine learning simulation
par: Kirsz, Marcin, et autres
Publié: (2024)
par: Kirsz, Marcin, et autres
Publié: (2024)
Efficient dataset generation for machine learning perovskite alloys
par: Homm, Henrietta, et autres
Publié: (2025)
par: Homm, Henrietta, et autres
Publié: (2025)
Insight into the effect of force error on the thermal conductivity from machine-learned potentials
par: Zhou, Wenjiang, et autres
Publié: (2024)
par: Zhou, Wenjiang, et autres
Publié: (2024)
Electrostatic interactions in atomistic and machine-learned potentials for polar materials
par: Monacelli, Lorenzo, et autres
Publié: (2024)
par: Monacelli, Lorenzo, et autres
Publié: (2024)
Constructing multicomponent cluster expansions with machine-learning and chemical embedding
par: Müller, Yann L., et autres
Publié: (2024)
par: Müller, Yann L., et autres
Publié: (2024)
Accelerating global search of adsorbate molecule position using machine-learning interatomic potentials with active learning
par: Klimanova, Olga, et autres
Publié: (2024)
par: Klimanova, Olga, et autres
Publié: (2024)
General-purpose machine-learned potential for 16 elemental metals and their alloys
par: Song, Keke, et autres
Publié: (2023)
par: Song, Keke, et autres
Publié: (2023)
Efficient construction of effective Hamiltonians with a hybrid machine learning method
par: Cheng, Yang, et autres
Publié: (2025)
par: Cheng, Yang, et autres
Publié: (2025)
Screening of material defects using universal machine-learning interatomic potentials
par: Berger, Ethan, et autres
Publié: (2025)
par: Berger, Ethan, et autres
Publié: (2025)
Nine-element machine-learned interatomic potentials for multiphase refractory alloys
par: Byggmästar, Jesper, et autres
Publié: (2026)
par: Byggmästar, Jesper, et autres
Publié: (2026)
How unconstrained machine-learning models learn physical symmetries
par: Domina, Michelangelo, et autres
Publié: (2026)
par: Domina, Michelangelo, et autres
Publié: (2026)
A machine-learning framework for accelerating spin-lattice relaxation simulations
par: Briganti, Valerio, et autres
Publié: (2024)
par: Briganti, Valerio, et autres
Publié: (2024)
Dynamically training machine-learning-based force fields for strongly anharmonic materials
par: Callsen, Martin, et autres
Publié: (2026)
par: Callsen, Martin, et autres
Publié: (2026)
Classification analysis of transition-metal chalcogenides and oxides using quantum machine learning
par: Vedavyasa, Kurudi V, et autres
Publié: (2024)
par: Vedavyasa, Kurudi V, et autres
Publié: (2024)
What can machine learning help with microstructure-informed materials modeling and design?
par: Peng, Xiang-Long, et autres
Publié: (2024)
par: Peng, Xiang-Long, et autres
Publié: (2024)
Composition design of refractory compositionally complex alloys using machine learning models
par: Liang, Tao, et autres
Publié: (2026)
par: Liang, Tao, et autres
Publié: (2026)
Massive Atomic Diversity: a compact universal dataset for atomistic machine learning
par: Mazitov, Arslan, et autres
Publié: (2025)
par: Mazitov, Arslan, et autres
Publié: (2025)
Accelerating point defect photo-emission calculations with machine learning interatomic potentials
par: Sharma, Kartikeya, et autres
Publié: (2025)
par: Sharma, Kartikeya, et autres
Publié: (2025)
A general formalism for machine-learning models based on multipolar-spherical harmonics
par: Domina, Michelangelo, et autres
Publié: (2025)
par: Domina, Michelangelo, et autres
Publié: (2025)
Overcoming the chemical complexity bottleneck in on-the-fly machine learned molecular dynamics simulations
par: Timmerman, Lucas R., et autres
Publié: (2024)
par: Timmerman, Lucas R., et autres
Publié: (2024)
Accelerating point defect simulations using data-driven and machine learning approaches
par: Mannodi-Kanakkithodi, Arun, et autres
Publié: (2026)
par: Mannodi-Kanakkithodi, Arun, et autres
Publié: (2026)
Can machines learn density functionals? Past, present, and future of ML in DFT
par: Akashi, Ryosuke, et autres
Publié: (2025)
par: Akashi, Ryosuke, et autres
Publié: (2025)
GEARS H: Accurate machine-learned Hamiltonians for next-generation device-scale modeling
par: Haldar, Anubhab, et autres
Publié: (2025)
par: Haldar, Anubhab, et autres
Publié: (2025)
Temperature dependent ferroelectricity in strained KTaO3 with machine learned force field
par: Zhu, Yu, et autres
Publié: (2025)
par: Zhu, Yu, et autres
Publié: (2025)
Accurate and efficient machine learning interatomic potentials for finite temperature modeling of molecular crystals
par: Della Pia, Flaviano, et autres
Publié: (2025)
par: Della Pia, Flaviano, et autres
Publié: (2025)
Accelerating material melting temperature predictions by implementing machine learning potentials in the SLUSCHI package
par: CampBell, Audrey, et autres
Publié: (2024)
par: CampBell, Audrey, et autres
Publié: (2024)
PAL -- Parallel active learning for machine-learned potentials
par: Zhou, Chen, et autres
Publié: (2024)
par: Zhou, Chen, et autres
Publié: (2024)
Search for stable and low-energy Ce-Co-Cu ternary compounds using machine learning
par: Xia, Weiyi, et autres
Publié: (2025)
par: Xia, Weiyi, et autres
Publié: (2025)
Fast and accurate machine-learned interatomic potentials for large-scale simulations of Cu, Al and Ni
par: Fellman, Aslak, et autres
Publié: (2024)
par: Fellman, Aslak, et autres
Publié: (2024)
Fine-tuning of universal machine-learning interatomic potentials for 2D high-entropy alloys
par: Zhou, Chun, et autres
Publié: (2026)
par: Zhou, Chun, et autres
Publié: (2026)
Documents similaires
-
Electronic structures of crystalline and amorphous GeSe and GeSbTe compounds using machine learning empirical pseudopotentials
par: Kang, Sungmo, et autres
Publié: (2025) -
Atomistic insights into hydrogen migration in IGZO from machine-learning interatomic potential: linking atomic diffusion to device performance
par: Cho, Hyunsung, et autres
Publié: (2025) -
Deep-learning atomistic semi-empirical pseudopotential model for nanomaterials
par: Lin, Kailai, et autres
Publié: (2025) -
Ultra-fast interpretable machine-learning potentials
par: Xie, Stephen R., et autres
Publié: (2021) -
Modelling of nucleate pool boiling on coated substrates using machine learning and empirical approaches
par: Kuberan, Vijay, et autres
Publié: (2024)