Machine learning surrogate models for particle insertions and element substitutions
Fuente:
arXiv
Salvato in:
| Autore principale: | Jinnouchi, Ryosuke |
|---|---|
| Natura: | Preprint |
| Pubblicazione: |
2024
|
| Soggetti: | |
| Accesso online: | |
| Tags: |
Aggiungi Tag
Nessun Tag, puoi essere il primo ad aggiungerne!!
|
Documenti analoghi
Machine Learning-Aided First-Principles Calculations of Redox Potentials
di: Jinnouchi, Ryosuke, et al.
Pubblicazione: (2023)
di: Jinnouchi, Ryosuke, et al.
Pubblicazione: (2023)
Absolute standard hydrogen electrode potential and redox potentials of atoms and molecules: machine learning aided first principles calculations
di: Jinnouchi, Ryosuke, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Jinnouchi, Ryosuke, et al.
Pubblicazione: (2024)
Machine learning models for atom-diatom reactions across isotopologues
di: Julian, Daniel, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Julian, Daniel, et al.
Pubblicazione: (2024)
Field theoretic atomistics: Learning thermodynamic and variational surrogate to density functional theory
di: Das, Sambit, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Das, Sambit, et al.
Pubblicazione: (2025)
Can machines learn density functionals? Past, present, and future of ML in DFT
di: Akashi, Ryosuke, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Akashi, Ryosuke, et al.
Pubblicazione: (2025)
Discovering deposition process regimes: leveraging unsupervised learning for process insights, surrogate modeling, and sensitivity analysis
di: Suntaxi, Geremy Loachamín, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Suntaxi, Geremy Loachamín, et al.
Pubblicazione: (2024)
Machine learning potentials for redox chemistry in solution
di: Kocer, Emir, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Kocer, Emir, et al.
Pubblicazione: (2024)
Isomer effects on neutral-loss dissociation channels of nitrogen-substituted PAH dications
di: Srivastav, Sumit, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Srivastav, Sumit, et al.
Pubblicazione: (2025)
Pathway selectivity in time-resolved spectroscopy using two-photon coincidence counting with quantum entangled photons
di: Fujihashi, Yuta, et al.
Pubblicazione: (2023)
di: Fujihashi, Yuta, et al.
Pubblicazione: (2023)
Excited state assignment and state-resolved photoelectron circular dichroism in chalcogen-substituted fenchones
di: Vasudevan, Sudheendran, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Vasudevan, Sudheendran, et al.
Pubblicazione: (2025)
Mimyria: Machine learned vibrational spectroscopy for aqueous systems made simple
di: Schienbein, Philipp
Pubblicazione: (2026)
di: Schienbein, Philipp
Pubblicazione: (2026)
Machine learning meets $\mathfrak{su}(n)$ Lie algebra: Enhancing quantum dynamics learning with exact trace conservation
di: Ullah, Arif, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Ullah, Arif, et al.
Pubblicazione: (2025)
Duality of particle-hole and particle-particle theories for strongly correlated electronic systems
di: Tucholska, Aleksandra, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Tucholska, Aleksandra, et al.
Pubblicazione: (2024)
Plasmon-driven substitution of 4 mercaptophenylboronic acid to 4-nitrothiophenol monitored by surface-enhanced Raman spectroscopy
di: Kozisek, Jan, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Kozisek, Jan, et al.
Pubblicazione: (2024)
Machine learning for smell: Ordinal odor strength prediction of molecular perfumery components
di: Fichtelmann, Peter, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Fichtelmann, Peter, et al.
Pubblicazione: (2025)
Uncertainty in the era of machine learning for atomistic modeling
di: Grasselli, Federico, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Grasselli, Federico, et al.
Pubblicazione: (2025)
Two-dimensional fluorescence spectroscopy with quantum entangled photons and time- and frequency-resolved two-photon coincidence detection
di: Fujihashi, Yuta, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Fujihashi, Yuta, et al.
Pubblicazione: (2025)
Machine learning electronic structure and atomistic properties from the external potential
di: Nigam, Jigyasa, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Nigam, Jigyasa, et al.
Pubblicazione: (2026)
A machine-learned kinetic energy model for light weight metals and compounds of group III-V elements
di: Lüder, Johann, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Lüder, Johann, et al.
Pubblicazione: (2024)
Free-particle Green's function matrix elements over spherical Gaussian and plane-wave-modulated Gaussian basis functions
di: Mahato, Dibyendu, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Mahato, Dibyendu, et al.
Pubblicazione: (2026)
Nucleophilic substitution at silicon under vibrational strong coupling: Refined insights from a high-level ab initio perspective
di: Frerick, Niels-Ole, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Frerick, Niels-Ole, et al.
Pubblicazione: (2026)
Fast and flexible long-range models for atomistic machine learning
di: Loche, Philip, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Loche, Philip, et al.
Pubblicazione: (2024)
Active learning and explicit electrostatics enable accurate modeling of electrolytes
di: Chalykh, Olga, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Chalykh, Olga, et al.
Pubblicazione: (2025)
Consistent inclusion of triple substitutions within a coupled cluster based static quantum embedding theory
di: Shee, Avijit, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Shee, Avijit, et al.
Pubblicazione: (2026)
Machine learning the two-electron reduced density matrix in molecules and condensed phases
di: B., Jessica A. Martinez, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: B., Jessica A. Martinez, et al.
Pubblicazione: (2026)
Machine learning prediction of a chemical reaction over 8 decades of energy
di: Julian, Daniel, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Julian, Daniel, et al.
Pubblicazione: (2025)
Resolving the size and charge of small particles: a predictive model of nanopore mechanics
di: Bearden, Samuel, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Bearden, Samuel, et al.
Pubblicazione: (2024)
Artificial-intelligence-based surrogate solution of dissipative quantum dynamics: physics-informed reconstruction of the universal propagator
di: Zhang, Jiaji, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Zhang, Jiaji, et al.
Pubblicazione: (2024)
Analytical modeling of coated plasmonic particles
di: Khlebtsov, Nikolai G., et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Khlebtsov, Nikolai G., et al.
Pubblicazione: (2024)
Machine learning for accuracy in density functional approximations
di: Voss, Johannes
Pubblicazione: (2023)
di: Voss, Johannes
Pubblicazione: (2023)
Reactions dynamics for X + H2 insertion reactions(X=C(1D), N(2D), O(1D), S(1D)) with Cayley Propagator ring-polymer molecular dynamics
di: Jiang, Wenbin, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Jiang, Wenbin, et al.
Pubblicazione: (2024)
Accelerating inverse materials design using generative diffusion models with reinforcement learning
di: Chen, Junwu, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Chen, Junwu, et al.
Pubblicazione: (2025)
Fine-Tuning Unifies Foundational Machine-learned Interatomic Potential Architectures at ab initio Accuracy
di: Hänseroth, Jonas, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Hänseroth, Jonas, et al.
Pubblicazione: (2025)
A hybrid model of sulphation reactions: stochastic particles in a random continuum environment
di: Jävergård, Nicklas, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Jävergård, Nicklas, et al.
Pubblicazione: (2025)
Accelerating molecular vibrational spectra simulations with a physically informed deep learning model
di: Chen, Yuzhuo, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Chen, Yuzhuo, et al.
Pubblicazione: (2024)
A deep learning model for chemical shieldings in molecular organic solids including anisotropy
di: Kellner, Matthias, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Kellner, Matthias, et al.
Pubblicazione: (2025)
Machine-learning structural reconstructions for accelerated point defect calculations
di: Mosquera-Lois, Irea, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Mosquera-Lois, Irea, et al.
Pubblicazione: (2024)
Machine learning classification of local environments in molecular crystals
di: Kuroshima, Daisuke, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Kuroshima, Daisuke, et al.
Pubblicazione: (2024)
Machine learning accelerated finite-field simulations for electrochemical interfaces
di: Feng, Chaoqiang, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Feng, Chaoqiang, et al.
Pubblicazione: (2025)
Carbon black and hydrogen production from methane pyrolysis: measured and modeled insights from integrated gas and particle diagnostics in shock tubes
di: Clark, Gibson, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Clark, Gibson, et al.
Pubblicazione: (2026)
Documenti analoghi
-
Machine Learning-Aided First-Principles Calculations of Redox Potentials
di: Jinnouchi, Ryosuke, et al.
Pubblicazione: (2023) -
Absolute standard hydrogen electrode potential and redox potentials of atoms and molecules: machine learning aided first principles calculations
di: Jinnouchi, Ryosuke, et al.
Pubblicazione: (2024) -
Machine learning models for atom-diatom reactions across isotopologues
di: Julian, Daniel, et al.
Pubblicazione: (2024) -
Field theoretic atomistics: Learning thermodynamic and variational surrogate to density functional theory
di: Das, Sambit, et al.
Pubblicazione: (2025) -
Can machines learn density functionals? Past, present, and future of ML in DFT
di: Akashi, Ryosuke, et al.
Pubblicazione: (2025)