Predictive power of polynomial machine learning potentials for liquid states in 22 elemental systems
Fuente:
arXiv
Salvato in:
| Autori principali: | Wakai, Hayato, Seko, Atsuto, Izuta, Hirosato, Nishiyama, Takayuki, Tanaka, Isao |
|---|---|
| Natura: | Preprint |
| Pubblicazione: |
2024
|
| Soggetti: | |
| Accesso online: | |
| Tags: |
Aggiungi Tag
Nessun Tag, puoi essere il primo ad aggiungerne!!
|
Documenti analoghi
Global structure searches under varying temperatures and pressures using polynomial machine learning potentials: A case study on silicon
di: Wakai, Hayato, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Wakai, Hayato, et al.
Pubblicazione: (2025)
Systematic global structure search of bismuth-based binary systems under pressure using machine learning potentials
di: Wakai, Hayato, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Wakai, Hayato, et al.
Pubblicazione: (2025)
Globally-stable and metastable crystal structure enumeration using polynomial machine learning potentials in elemental As, Bi, Ga, In, La, P, Sb, Sn, and Te
di: Seko, Atsuto
Pubblicazione: (2024)
di: Seko, Atsuto
Pubblicazione: (2024)
On-the-fly training of polynomial machine learning potentials in computing lattice thermal conductivity
di: Togo, Atsushi, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Togo, Atsushi, et al.
Pubblicazione: (2024)
Polynomial machine learning potential and its application to global structure search in the ternary Cu-Ag-Au alloy
di: Seko, Atsuto
Pubblicazione: (2024)
di: Seko, Atsuto
Pubblicazione: (2024)
Finding well-optimized special quasirandom structures with decision diagram
di: Shinohara, Kohei, et al.
Pubblicazione: (2021)
di: Shinohara, Kohei, et al.
Pubblicazione: (2021)
Projector-based efficient estimation of force constants
di: Seko, Atsuto, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Seko, Atsuto, et al.
Pubblicazione: (2024)
Derivative structure enumeration using binary decision diagram
di: Shinohara, Kohei, et al.
Pubblicazione: (2020)
di: Shinohara, Kohei, et al.
Pubblicazione: (2020)
Efficient small-cell sampling for machine-learning potentials of multi-principal element alloys
di: Liu, Yan, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Liu, Yan, et al.
Pubblicazione: (2025)
General-purpose machine-learned potential for 16 elemental metals and their alloys
di: Song, Keke, et al.
Pubblicazione: (2023)
di: Song, Keke, et al.
Pubblicazione: (2023)
Nine-element machine-learned interatomic potentials for multiphase refractory alloys
di: Byggmästar, Jesper, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Byggmästar, Jesper, et al.
Pubblicazione: (2026)
Environment-adaptive machine learning potentials
di: Nguyen, Ngoc Cuong, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Nguyen, Ngoc Cuong, et al.
Pubblicazione: (2024)
Fine-tuning universal machine learning potentials for transition state search in surface catalysis
di: Cheula, Raffaele, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Cheula, Raffaele, et al.
Pubblicazione: (2026)
Application of pretrained universal machine-learning interatomic potential for physicochemical simulation of liquid electrolytes in Li-ion battery
di: Ju, Suyeon, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Ju, Suyeon, et al.
Pubblicazione: (2025)
Driving force of atomic ordering in Fe$_{1-x}$Pt$_{x}$, investigated by density functional theory and machine-learning interatomic potentials Monte Carlo simulations
di: Tsuyama, Tomoyuki, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Tsuyama, Tomoyuki, et al.
Pubblicazione: (2024)
Cartesian atomic moment machine learning interatomic potentials
di: Wen, Mingjian, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Wen, Mingjian, et al.
Pubblicazione: (2024)
Benchmarking phonon anharmonicity in machine learning interatomic potentials
di: Bandi, Sasaank, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Bandi, Sasaank, et al.
Pubblicazione: (2024)
Platonic representation of foundation machine learning interatomic potentials
di: Li, Zhenzhu, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Li, Zhenzhu, et al.
Pubblicazione: (2025)
Performance of universal machine learning potentials in global optimization
di: Marcial, Edan T., et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Marcial, Edan T., et al.
Pubblicazione: (2026)
Predicting ionic conductivity in solids from the machine-learned potential energy landscape
di: Maevskiy, Artem, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Maevskiy, Artem, et al.
Pubblicazione: (2024)
DynaPhoPy: A code for extracting phonon quasiparticles from molecular dynamics simulations
di: Carreras, Abel, et al.
Pubblicazione: (2017)
di: Carreras, Abel, et al.
Pubblicazione: (2017)
$\texttt{Spglib}$: a software library for crystal symmetry search
di: Togo, Atsushi, et al.
Pubblicazione: (2018)
di: Togo, Atsushi, et al.
Pubblicazione: (2018)
Toward machine learning interatomic potentials for modeling uranium mononitride
di: Alzate-Vargas, Lorena, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Alzate-Vargas, Lorena, et al.
Pubblicazione: (2024)
Systematic assessment of various universal machine-learning interatomic potentials
di: Yu, Haochen, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Yu, Haochen, et al.
Pubblicazione: (2024)
Hydrogen liquid-liquid transition from first principles and machine learning
di: Tenti, Giacomo, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Tenti, Giacomo, et al.
Pubblicazione: (2025)
Probing the state of hydrogen in $δ$-AlOOH at mantle conditions with machine learning potential
di: Luo, Chenxing, et al.
Pubblicazione: (2023)
di: Luo, Chenxing, et al.
Pubblicazione: (2023)
Ultra-fast interpretable machine-learning potentials
di: Xie, Stephen R., et al.
Pubblicazione: (2021)
di: Xie, Stephen R., et al.
Pubblicazione: (2021)
Improving robustness and training efficiency of machine-learned potentials by incorporating short-range empirical potentials
di: Yan, Zihan, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Yan, Zihan, et al.
Pubblicazione: (2025)
Exploring the energy landscape of aluminas through machine learning interatomic potential
di: Zhang, Lei, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Zhang, Lei, et al.
Pubblicazione: (2024)
Atomic-scale phase-field modeling with universal machine learning potentials
di: Masuda, Kairi, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Masuda, Kairi, et al.
Pubblicazione: (2025)
Graph atomic cluster expansion for foundational machine learning interatomic potentials
di: Lysogorskiy, Yury, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Lysogorskiy, Yury, et al.
Pubblicazione: (2025)
Atomistic modeling of uranium monocarbide with a machine learning interatomic potential
di: Alzate-Vargas, Lorena, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Alzate-Vargas, Lorena, et al.
Pubblicazione: (2025)
Short-range order and its impacts on the BCC NbMoTaW multi-principal element alloy by the machine-learning potential
di: Santos-Florez, Pedro A., et al.
Pubblicazione: (2022)
di: Santos-Florez, Pedro A., et al.
Pubblicazione: (2022)
Hydrogen diffusion in the lower mantle revealed by machine learning potentials
di: Peng, Yihang, et al.
Pubblicazione: (2023)
di: Peng, Yihang, et al.
Pubblicazione: (2023)
A dual-cutoff machine-learned potential for condensed organic systems obtained via uncertainty-guided active learning
di: Kahle, Leonid, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Kahle, Leonid, et al.
Pubblicazione: (2024)
Capturing short-range order in high-entropy alloys with machine learning potentials
di: Cao, Yifan, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Cao, Yifan, et al.
Pubblicazione: (2024)
KLIFF: A framework to develop physics-based and machine learning interatomic potentials
di: Wen, Mingjian, et al.
Pubblicazione: (2021)
di: Wen, Mingjian, et al.
Pubblicazione: (2021)
Symmetry-restricted energy landscapes as a benchmark for machine learned interatomic potentials
di: Parackal, Abhijith S, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Parackal, Abhijith S, et al.
Pubblicazione: (2026)
Triplet Envelope Functions for increasing machine learning interatomic potential efficiency and stability
di: Annevelink, Emil, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Annevelink, Emil, et al.
Pubblicazione: (2026)
Fast machine learned $α$-Fe-H interatomic potential for hydrogen embrittlement
di: Makkonen, Eetu, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Makkonen, Eetu, et al.
Pubblicazione: (2025)
Documenti analoghi
-
Global structure searches under varying temperatures and pressures using polynomial machine learning potentials: A case study on silicon
di: Wakai, Hayato, et al.
Pubblicazione: (2025) -
Systematic global structure search of bismuth-based binary systems under pressure using machine learning potentials
di: Wakai, Hayato, et al.
Pubblicazione: (2025) -
Globally-stable and metastable crystal structure enumeration using polynomial machine learning potentials in elemental As, Bi, Ga, In, La, P, Sb, Sn, and Te
di: Seko, Atsuto
Pubblicazione: (2024) -
On-the-fly training of polynomial machine learning potentials in computing lattice thermal conductivity
di: Togo, Atsushi, et al.
Pubblicazione: (2024) -
Polynomial machine learning potential and its application to global structure search in the ternary Cu-Ag-Au alloy
di: Seko, Atsuto
Pubblicazione: (2024)