Suitability of available interatomic potentials for Sn to model its 2D allotropes
Fuente:
arXiv
Salvato in:
| Autore principale: | Maździarz, Marcin |
|---|---|
| Natura: | Preprint |
| Pubblicazione: |
2024
|
| Soggetti: | |
| Accesso online: | |
| Tags: |
Aggiungi Tag
Nessun Tag, puoi essere il primo ad aggiungerne!!
|
Documenti analoghi
Mechanical stability conditions for 3D and 2D crystals under arbitrary load
di: Maździarz, Marcin
Pubblicazione: (2024)
di: Maździarz, Marcin
Pubblicazione: (2024)
Machine learning interatomic potential can infer electrical response
di: Zhong, Peichen, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Zhong, Peichen, et al.
Pubblicazione: (2025)
Uncertainty of DFT calculated mechanical and structural properties of solids due to incompatibility of pseudopotentials and exchange-correlation functionals
di: Maździarz, Marcin
Pubblicazione: (2024)
di: Maździarz, Marcin
Pubblicazione: (2024)
Long-range electrostatics for machine learning interatomic potentials is easier than we thought
di: Kim, Dongjin, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Kim, Dongjin, et al.
Pubblicazione: (2025)
Assessing zero-shot generalisation behaviour in graph-neural-network interatomic potentials
di: Mahmoud, Chiheb Ben, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Mahmoud, Chiheb Ben, et al.
Pubblicazione: (2025)
Bayesian Neural Networks versus deep ensembles for uncertainty quantification in machine learning interatomic potentials
di: Farris, Riccardo, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Farris, Riccardo, et al.
Pubblicazione: (2025)
PET-MAD, a lightweight universal interatomic potential for advanced materials modeling
di: Mazitov, Arslan, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Mazitov, Arslan, et al.
Pubblicazione: (2025)
Unifying the description of hydrocarbons and hydrogenated carbon materials with a chemically reactive machine learning interatomic potential
di: Ibragimova, Rina, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Ibragimova, Rina, et al.
Pubblicazione: (2024)
Comparing the latent features of universal machine-learning interatomic potentials
di: Chorna, Sofiia, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Chorna, Sofiia, et al.
Pubblicazione: (2025)
Interpolation and differentiation of alchemical degrees of freedom in machine learning interatomic potentials
di: Nam, Juno, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Nam, Juno, et al.
Pubblicazione: (2024)
How accurate are foundational machine learning interatomic potentials for heterogeneous catalysis?
di: Kempen, Luuk H. E., et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Kempen, Luuk H. E., et al.
Pubblicazione: (2025)
Exact and model exchange-correlation potentials for open-shell systems
di: Kanungo, Bikash, et al.
Pubblicazione: (2023)
di: Kanungo, Bikash, et al.
Pubblicazione: (2023)
Unsupervised identification of crystal defects from atomistic potential descriptors
di: Kývala, Lukáš, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Kývala, Lukáš, et al.
Pubblicazione: (2024)
qNEP: A highly efficient neuroevolution potential with dynamic charges for large-scale atomistic simulations
di: Fan, Zheyong, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Fan, Zheyong, et al.
Pubblicazione: (2026)
DPA-2: a large atomic model as a multi-task learner
di: Zhang, Duo, et al.
Pubblicazione: (2023)
di: Zhang, Duo, et al.
Pubblicazione: (2023)
Accurate atomic correlation and total energies for correlation consistent effective core potentials II: Rb-Xe elements
di: Shaikh, Aqsa, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Shaikh, Aqsa, et al.
Pubblicazione: (2025)
Predicting aqueous and electrochemical stability of 2D materials from extended Pourbaix analyses
di: Americo, Stefano, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Americo, Stefano, et al.
Pubblicazione: (2025)
Structure and dynamics of the magnetite(001)/water interface from molecular dynamics simulations based on a neural network potential
di: Romano, Salvatore, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Romano, Salvatore, et al.
Pubblicazione: (2024)
Optical absorption spectroscopy probes water wire and its ordering in a hydrogen-bond network
di: Tang, Fujie, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Tang, Fujie, et al.
Pubblicazione: (2024)
Efficient first-principles modeling of complex molecular crystals at sub-chemical accuracy
di: Shi, Benjamin X., et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Shi, Benjamin X., et al.
Pubblicazione: (2026)
A general formalism for machine-learning models based on multipolar-spherical harmonics
di: Domina, Michelangelo, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Domina, Michelangelo, et al.
Pubblicazione: (2025)
Molecular electrostatic potentials from machine learning models for dipole and quadrupole predictions
di: Muuga, Kadri, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Muuga, Kadri, et al.
Pubblicazione: (2026)
Gibbs free energies of Fe clusters can be approximated by Tolman correction to accurately model cluster nucleation and growth
di: Khrabry, Alexander, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Khrabry, Alexander, et al.
Pubblicazione: (2024)
A foundation machine learning potential with polarizable long-range interactions for materials modelling
di: Gao, Rongzhi, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Gao, Rongzhi, et al.
Pubblicazione: (2024)
Non-stoichiometry in SnS: How it affects thin-film morphology and electrical properties
di: Nogami, Taichi, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Nogami, Taichi, et al.
Pubblicazione: (2024)
DLPNO-MP2 with Periodic Boundary Conditions
di: Nejad, Arman, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Nejad, Arman, et al.
Pubblicazione: (2025)
DLPNO-MP2 for Periodic Systems using Megacell Embedding
di: Zhu, Andrew, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Zhu, Andrew, et al.
Pubblicazione: (2025)
Machine Learning Accelerated Descriptor Design for Catalyst Discovery in CO$_2$ to Methanol Conversion
di: Pisal, Prajwal, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Pisal, Prajwal, et al.
Pubblicazione: (2024)
An atomic-scale perspective on individual thiol-terminated molecules anchored to single S vacancies in MoS$_2$
di: Simon, J. Rika, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Simon, J. Rika, et al.
Pubblicazione: (2024)
Interface-dependent Phase Transitions and Ultrafast Hydrogen Superionic Diffusion of H2O Ice
di: Hou, Pengfei, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Hou, Pengfei, et al.
Pubblicazione: (2026)
CH$_4$ and CO$_2$ Adsorption Mechanisms on Monolayer Graphenylene and their Effects on Optical and Electronic Properties
di: Aligayev, A., et al.
Pubblicazione: (2023)
di: Aligayev, A., et al.
Pubblicazione: (2023)
DPA4: Pushing the Accuracy-Cost Frontier of Interatomic Potentials with EMFA SO(2) Convolution
di: Li, Tiancheng, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Li, Tiancheng, et al.
Pubblicazione: (2026)
In situ 2D visualization of hydrogen entry into Zn-coated steels in NaCl solutions: Roles of Zn dissolution and potential distribution
di: Kakinuma, Hiroshi, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Kakinuma, Hiroshi, et al.
Pubblicazione: (2025)
Atomistic investigation of deformation and fracture of individual structural components of metal matrix composites
di: Maździarz, Marcin, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Maździarz, Marcin, et al.
Pubblicazione: (2024)
Predicting the suitability of photocatalysts for water splitting using Koopmans spectral functionals: The case of TiO$_2$ polymorphs
di: Stojkovic, Marija, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Stojkovic, Marija, et al.
Pubblicazione: (2024)
Theory-Guided Discovery of Pressure-Induced Transitions in Fast-Ion Conductor BaSnF4
di: Turnbull, Robin, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Turnbull, Robin, et al.
Pubblicazione: (2026)
Revealing the molecular structures of a-Al2O3(0001)-water interface by machine learning based computational vibrational spectroscopy
di: Du, Xianglong, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Du, Xianglong, et al.
Pubblicazione: (2024)
Matlantis-PFP v8: Universal Machine Learning Interatomic Potential with Better Experimental Agreements via r2SCAN Functional
di: Shinagawa, Chikashi, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Shinagawa, Chikashi, et al.
Pubblicazione: (2026)
Anaysis of the validity of P2D models for solid-state batteries in a large parameter range
di: Sinzig, Stephan, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Sinzig, Stephan, et al.
Pubblicazione: (2024)
Tensorial properties via the neuroevolution potential framework: Fast simulation of infrared and Raman spectra
di: Xu, Nan, et al.
Pubblicazione: (2023)
di: Xu, Nan, et al.
Pubblicazione: (2023)
Documenti analoghi
-
Mechanical stability conditions for 3D and 2D crystals under arbitrary load
di: Maździarz, Marcin
Pubblicazione: (2024) -
Machine learning interatomic potential can infer electrical response
di: Zhong, Peichen, et al.
Pubblicazione: (2025) -
Uncertainty of DFT calculated mechanical and structural properties of solids due to incompatibility of pseudopotentials and exchange-correlation functionals
di: Maździarz, Marcin
Pubblicazione: (2024) -
Long-range electrostatics for machine learning interatomic potentials is easier than we thought
di: Kim, Dongjin, et al.
Pubblicazione: (2025) -
Assessing zero-shot generalisation behaviour in graph-neural-network interatomic potentials
di: Mahmoud, Chiheb Ben, et al.
Pubblicazione: (2025)