A Bayesian Committee Machine Potential for Oxygen-containing Organic Compounds
Fuente:
arXiv
Salvato in:
| Autori principali: | Kim, Seungwon, Yang, D. ChangMo, Willow, Soohaeng Yoo, Myung, Chang Woo |
|---|---|
| Natura: | Preprint |
| Pubblicazione: |
2024
|
| Soggetti: | |
| Accesso online: | |
| Tags: |
Aggiungi Tag
Nessun Tag, puoi essere il primo ad aggiungerne!!
|
Documenti analoghi
A Bayesian Committee Machine Potential for Organic Nitrogen Compounds
di: Park, Hyun Gyu, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Park, Hyun Gyu, et al.
Pubblicazione: (2024)
Hybrid Quantum--Classical Machine Learning Potential with Variational Quantum Circuits
di: Willow, Soohaeng Yoo, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Willow, Soohaeng Yoo, et al.
Pubblicazione: (2025)
A Sparse Bayesian Committee Machine Potential for Hydrocarbons
di: Willow, Soohaeng Yoo, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Willow, Soohaeng Yoo, et al.
Pubblicazione: (2024)
Active Sparse Bayesian Committee Machine Potential for Isothermal-Isobaric Molecular Dynamics Simulations
di: Willow, Soohaeng Yoo, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Willow, Soohaeng Yoo, et al.
Pubblicazione: (2024)
Bayesian E(3)-Equivariant Interatomic Potential with Iterative Restratification of Many-body Message Passing
di: Willow, Soohaeng Yoo, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Willow, Soohaeng Yoo, et al.
Pubblicazione: (2025)
Machine Learning Nonadiabatic Dynamics: Eliminating Phase Freedom of Nonadiabatic Couplings with the State-Intraction State-Averaged Spin-Restricted Ensemble-Referenced Kohn-Sham Approach
di: Moon, Sung Wook, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Moon, Sung Wook, et al.
Pubblicazione: (2024)
Learned Mappings for Targeted Free Energy Perturbation between Peptide Conformations
di: Willow, Soohaeng Yoo, et al.
Pubblicazione: (2023)
di: Willow, Soohaeng Yoo, et al.
Pubblicazione: (2023)
Machine Learning Interatomic Potentials for Energy Materials: Architectures, Training Strategies, and Applications
di: In Kee Park, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: In Kee Park, et al.
Pubblicazione: (2026)
Stochastic Loop Corrections to Belief Propagation for Tensor Network Contraction
di: Sim, Gi Beom, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Sim, Gi Beom, et al.
Pubblicazione: (2026)
A General Neural Network Potential for Energetic Materials with C, H, N, and O elements
di: Wen, Mingjie, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Wen, Mingjie, et al.
Pubblicazione: (2025)
Explainable Machine Learning for Oxygen Diffusion in Perovskites and Pyrochlores
di: Lu, Grace M., et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Lu, Grace M., et al.
Pubblicazione: (2025)
Efficient and Accurate Spatial Mixing of Machine Learned Interatomic Potentials for Materials Science
di: Birks, Fraser, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Birks, Fraser, et al.
Pubblicazione: (2025)
Equivariant Machine Learning Interatomic Potentials with Global Charge Redistribution
di: Maruf, Moin Uddin, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Maruf, Moin Uddin, et al.
Pubblicazione: (2025)
Global Universal Scaling and Ultra-Small Parameterization in Machine Learning Interatomic Potentials with Super-Linearity
di: Hu, Yanxiao, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Hu, Yanxiao, et al.
Pubblicazione: (2025)
MOFSimBench: Evaluating Universal Machine Learning Interatomic Potentials In Metal--Organic Framework Molecular Modeling
di: Kraß, Hendrik, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Kraß, Hendrik, et al.
Pubblicazione: (2025)
PFT: Phonon Fine-tuning for Machine Learned Interatomic Potentials
di: Koker, Teddy, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Koker, Teddy, et al.
Pubblicazione: (2026)
Machine Learning Based Prediction of Proton Conductivity in Metal-Organic Frameworks
di: Han, Seunghee, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Han, Seunghee, et al.
Pubblicazione: (2024)
Supra-Binary Ferroelectricity in a Nanowire
di: Xu, Wentao, et al.
Pubblicazione: (2019)
di: Xu, Wentao, et al.
Pubblicazione: (2019)
Flexible Cutoff Learning: Optimizing Machine Learning Potentials After Training
di: Oerder, Rick, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Oerder, Rick, et al.
Pubblicazione: (2026)
Maximizing Efficiency of Dataset Compression for Machine Learning Potentials With Information Theory
di: Yu, Benjamin, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Yu, Benjamin, et al.
Pubblicazione: (2025)
Hydrogen under Pressure as a Benchmark for Machine-Learning Interatomic Potentials
di: Bischoff, Thomas, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Bischoff, Thomas, et al.
Pubblicazione: (2024)
Universal Machine Learning Interatomic Potentials are Ready for Solid Ion Conductors
di: Du, Hongwei, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Du, Hongwei, et al.
Pubblicazione: (2025)
Modeling and Inverse Identification of Interfacial Heat Conduction in Finite Layer and Semi-Infinite Substrate Systems via a Physics-Guided Neural Framework
di: Sha, Wenhao, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Sha, Wenhao, et al.
Pubblicazione: (2025)
Agentic LLM Reasoning in a Self-Driving Laboratory for Air-Sensitive Lithium Halide Spinel Conductors
di: Fei, Yuxing, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Fei, Yuxing, et al.
Pubblicazione: (2026)
Enhancing Machine Learning Potentials through Transfer Learning across Chemical Elements
di: Röcken, Sebastien, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Röcken, Sebastien, et al.
Pubblicazione: (2025)
Automated Machine Learning Pipeline: Large Language Models-Assisted Automated Dataset Generation for Training Machine-Learned Interatomic Potentials
di: Lahouari, Adam, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Lahouari, Adam, et al.
Pubblicazione: (2025)
Model Accuracy and Data Heterogeneity Shape Uncertainty Quantification in Machine Learning Interatomic Potentials
di: Shuang, Fei, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Shuang, Fei, et al.
Pubblicazione: (2025)
P-DRUM: Post-hoc Descriptor-based Residual Uncertainty Modeling for Machine Learning Potentials
di: Huang, Shih-Peng, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Huang, Shih-Peng, et al.
Pubblicazione: (2025)
MOFFlow: Flow Matching for Structure Prediction of Metal-Organic Frameworks
di: Kim, Nayoung, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Kim, Nayoung, et al.
Pubblicazione: (2024)
Machine-Learned Atomic Cluster Expansion Potentials for Fast and Quantum-Accurate Thermal Simulations of Wurtzite AlN
di: Yang, Guang, et al.
Pubblicazione: (2023)
di: Yang, Guang, et al.
Pubblicazione: (2023)
Self-Optimizing Machine Learning Potential Assisted Automated Workflow for Highly Efficient Complex Systems Material Design
di: Li, Jiaxiang, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Li, Jiaxiang, et al.
Pubblicazione: (2025)
Accelerating the Training and Improving the Reliability of Machine-Learned Interatomic Potentials for Strongly Anharmonic Materials through Active Learning
di: Kang, Kisung, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Kang, Kisung, et al.
Pubblicazione: (2024)
Accelerating CALPHAD-based Phase Diagram Predictions in Complex Alloys Using Universal Machine Learning Potentials: Opportunities and Challenges
di: Zhu, Siya, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Zhu, Siya, et al.
Pubblicazione: (2024)
On-the-Fly Fine-Tuning of Foundational Neural Network Potentials: A Bayesian Neural Network Approach
di: Rensmeyer, Tim, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Rensmeyer, Tim, et al.
Pubblicazione: (2025)
Neutron and X-ray Diffraction Reveal the Limits of Long-Range Machine Learning Potentials for Medium-Range Order in Silica Glass
di: Balantrapu, Sai Harshit, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Balantrapu, Sai Harshit, et al.
Pubblicazione: (2026)
Honegumi: An Interface for Accelerating the Adoption of Bayesian Optimization in the Experimental Sciences
di: Baird, Sterling G., et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Baird, Sterling G., et al.
Pubblicazione: (2025)
Machine Learning Co-pilot for Screening of Organic Molecular Additives for Perovskite Solar Cells
di: Pu, Yang, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Pu, Yang, et al.
Pubblicazione: (2024)
Uncertainty Quantification in Multivariable Regression for Material Property Prediction with Bayesian Neural Networks
di: Li, Longze, et al.
Pubblicazione: (2023)
di: Li, Longze, et al.
Pubblicazione: (2023)
CycleChemist: A Dual-Pronged Machine Learning Framework for Organic Photovoltaic Discovery
di: Lam, Hou Hei, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Lam, Hou Hei, et al.
Pubblicazione: (2025)
Mixture of Experts Framework in Machine Learning Interatomic Potentials for Atomistic Simulations
di: Nascimento, Gabriel de Miranda, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Nascimento, Gabriel de Miranda, et al.
Pubblicazione: (2026)
Documenti analoghi
-
A Bayesian Committee Machine Potential for Organic Nitrogen Compounds
di: Park, Hyun Gyu, et al.
Pubblicazione: (2024) -
Hybrid Quantum--Classical Machine Learning Potential with Variational Quantum Circuits
di: Willow, Soohaeng Yoo, et al.
Pubblicazione: (2025) -
A Sparse Bayesian Committee Machine Potential for Hydrocarbons
di: Willow, Soohaeng Yoo, et al.
Pubblicazione: (2024) -
Active Sparse Bayesian Committee Machine Potential for Isothermal-Isobaric Molecular Dynamics Simulations
di: Willow, Soohaeng Yoo, et al.
Pubblicazione: (2024) -
Bayesian E(3)-Equivariant Interatomic Potential with Iterative Restratification of Many-body Message Passing
di: Willow, Soohaeng Yoo, et al.
Pubblicazione: (2025)