Equivariant Matrix Function Neural Networks
Fuente:
arXiv
Gespeichert in:
| Hauptverfasser: | Batatia, Ilyes, Schaaf, Lars L., Chen, Huajie, Csányi, Gábor, Ortner, Christoph, Faber, Felix A. |
|---|---|
| Format: | Preprint |
| Veröffentlicht: |
2023
|
| Schlagworte: | |
| Online-Zugang: | |
| Tags: |
Tag hinzufügen
Keine Tags, Fügen Sie den ersten Tag hinzu!
|
Ähnliche Einträge
Design Space of Self--Consistent Electrostatic Machine Learning Interatomic Potentials
von: Baldwin, William J., et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Baldwin, William J., et al.
Veröffentlicht: (2026)
Better without U: Impact of Selective Hubbard U Correction on Foundational MLIPs
von: Warford, Thomas, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Warford, Thomas, et al.
Veröffentlicht: (2026)
BoostMD: Accelerating molecular sampling by leveraging ML force field features from previous time-steps
von: Schaaf, Lars L., et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Schaaf, Lars L., et al.
Veröffentlicht: (2024)
Energy-conserving equivariant GNN for elasticity of lattice architected metamaterials
von: Grega, Ivan, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Grega, Ivan, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Zero Shot Molecular Generation via Similarity Kernels
von: Elijošius, Rokas, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Elijošius, Rokas, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Cutting Through the Noise: On-the-fly Outlier Detection for Robust Training of Machine Learning Interatomic Potentials
von: Lam, Terry C. W., et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Lam, Terry C. W., et al.
Veröffentlicht: (2026)
Data-efficient fine-tuning of foundational models for first-principles quality sublimation enthalpies
von: Kaur, Harveen, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Kaur, Harveen, et al.
Veröffentlicht: (2024)
XANE(3): An E(3)-Equivariant Graph Neural Network for Accurate Prediction of XANES Spectra from Atomic Structures
von: Grizzi, Vitor F., et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Grizzi, Vitor F., et al.
Veröffentlicht: (2026)
Force-Free Molecular Dynamics Through Autoregressive Equivariant Networks
von: Thiemann, Fabian L., et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Thiemann, Fabian L., et al.
Veröffentlicht: (2025)
Equivariant Machine Learning Interatomic Potentials with Global Charge Redistribution
von: Maruf, Moin Uddin, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Maruf, Moin Uddin, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Learning Ordering in Crystalline Materials with Symmetry-Aware Graph Neural Networks
von: Peng, Jiayu, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Peng, Jiayu, et al.
Veröffentlicht: (2024)
MACE-POLAR-1: A Polarisable Electrostatic Foundation Model for Molecular Chemistry
von: Batatia, Ilyes, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Batatia, Ilyes, et al.
Veröffentlicht: (2026)
Implicit Neural Representations for Chemical Reaction Paths
von: Ramakrishnan, Kalyan, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Ramakrishnan, Kalyan, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Transferable Water Potentials Using Equivariant Neural Networks
von: Maxson, Tristan, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Maxson, Tristan, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Enabling Efficient Equivariant Operations in the Fourier Basis via Gaunt Tensor Products
von: Luo, Shengjie, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Luo, Shengjie, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Orbital Transformers for Predicting Wavefunctions in Time-Dependent Density Functional Theory
von: Zhang, Xuan, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Zhang, Xuan, et al.
Veröffentlicht: (2026)
Systematic Fine-Tuning of MACE Interatomic Potentials for Catalysis
von: Karimitari, Nima, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Karimitari, Nima, et al.
Veröffentlicht: (2026)
A Cartesian Encoding Graph Neural Network for Crystal Structures Property Prediction: Application to Thermal Ellipsoid Estimation
von: Solé, Àlex, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Solé, Àlex, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Cross Learning between Electronic Structure Theories for Unifying Molecular, Surface, and Inorganic Crystal Foundation Force Fields
von: Batatia, Ilyes, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Batatia, Ilyes, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Leveraging Data Mining, Active Learning, and Domain Adaptation in a Multi-Stage, Machine Learning-Driven Approach for the Efficient Discovery of Advanced Acidic Oxygen Evolution Electrocatalysts
von: Ding, Rui, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Ding, Rui, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Benchmarking of machine learning interatomic potentials for reactive hydrogen dynamics at metal surfaces
von: Stark, Wojciech G., et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Stark, Wojciech G., et al.
Veröffentlicht: (2024)
Action-Minimization Meets Generative Modeling: Efficient Transition Path Sampling with the Onsager-Machlup Functional
von: Raja, Sanjeev, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Raja, Sanjeev, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Discovery of 2D Materials via Symmetry-Constrained Diffusion Model
von: Xu, Shihang, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Xu, Shihang, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Knowledge-Reuse Transfer Learning Methods in Molecular and Material Science
von: Chen, An, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Chen, An, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Global Plane Waves From Local Gaussians: Periodic Charge Densities in a Blink
von: Elsborg, Jonas, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Elsborg, Jonas, et al.
Veröffentlicht: (2026)
Enhancing Diffusion-Based Sampling with Molecular Collective Variables
von: Nam, Juno, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Nam, Juno, et al.
Veröffentlicht: (2025)
A chemical language model for reticular materials design
von: Menon, Dhruv, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Menon, Dhruv, et al.
Veröffentlicht: (2026)
Reflections from the 2024 Large Language Model (LLM) Hackathon for Applications in Materials Science and Chemistry
von: Zimmermann, Yoel, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Zimmermann, Yoel, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Towards Routine Condensed Phase Simulations with Delta-Learned Coupled Cluster Accuracy: Application to Liquid Water
von: O'Neill, Niamh, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: O'Neill, Niamh, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Foundation Models for Discovery and Exploration in Chemical Space
von: Wadell, Alexius, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Wadell, Alexius, et al.
Veröffentlicht: (2025)
On Representing Electronic Wave Functions with Sign Equivariant Neural Networks
von: Gao, Nicholas, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Gao, Nicholas, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Learning the action for long-time-step simulations of molecular dynamics
von: Bigi, Filippo, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Bigi, Filippo, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Model-free quantification of completeness, uncertainties, and outliers in atomistic machine learning using information theory
von: Schwalbe-Koda, Daniel, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Schwalbe-Koda, Daniel, et al.
Veröffentlicht: (2024)
The Open DAC 2025 Dataset for Sorbent Discovery in Direct Air Capture
von: Sriram, Anuroop, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Sriram, Anuroop, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Transferable Learning of Reaction Pathways from Geometric Priors
von: Nam, Juno, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Nam, Juno, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Comparing the latent features of universal machine-learning interatomic potentials
von: Chorna, Sofiia, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Chorna, Sofiia, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Manifold Diffusion for Structure Generation of Transition Metal Complexes
von: Schaufelberger, Luca, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Schaufelberger, Luca, et al.
Veröffentlicht: (2026)
Kernel Learning Assisted Synthesis Condition Exploration for Ternary Spinel
von: Liu, Yutong, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Liu, Yutong, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Adapting OC20-trained EquiformerV2 Models for High-Entropy Materials
von: Clausen, Christian M., et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Clausen, Christian M., et al.
Veröffentlicht: (2024)
Many-body Expansion Based Machine Learning Models for Octahedral Transition Metal Complexes
von: Meyer, Ralf, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Meyer, Ralf, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Ähnliche Einträge
-
Design Space of Self--Consistent Electrostatic Machine Learning Interatomic Potentials
von: Baldwin, William J., et al.
Veröffentlicht: (2026) -
Better without U: Impact of Selective Hubbard U Correction on Foundational MLIPs
von: Warford, Thomas, et al.
Veröffentlicht: (2026) -
BoostMD: Accelerating molecular sampling by leveraging ML force field features from previous time-steps
von: Schaaf, Lars L., et al.
Veröffentlicht: (2024) -
Energy-conserving equivariant GNN for elasticity of lattice architected metamaterials
von: Grega, Ivan, et al.
Veröffentlicht: (2024) -
Zero Shot Molecular Generation via Similarity Kernels
von: Elijošius, Rokas, et al.
Veröffentlicht: (2024)