Machine learning potentials for redox chemistry in solution
Fuente:
arXiv
Gespeichert in:
| Hauptverfasser: | Kocer, Emir, Haouari, Redouan El, Dellago, Christoph, Behler, Jörg |
|---|---|
| Format: | Preprint |
| Veröffentlicht: |
2024
|
| Schlagworte: | |
| Online-Zugang: | |
| Tags: |
Tag hinzufügen
Keine Tags, Fügen Sie den ersten Tag hinzu!
|
Ähnliche Einträge
Impact of the damping function in dispersion-corrected density functional theory on the properties of liquid water
von: Lausch, K. Nikolas, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Lausch, K. Nikolas, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Perspective: Atomistic Simulations of Water and Aqueous Systems with Machine Learning Potentials
von: Omranpour, Amir, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Omranpour, Amir, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Ab initio thermodynamics of liquid and solid water
von: Cheng, Bingqing, et al.
Veröffentlicht: (2018)
von: Cheng, Bingqing, et al.
Veröffentlicht: (2018)
Random sampling versus active learning algorithms for machine learning potentials of quantum liquid water
von: Stolte, Nore, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Stolte, Nore, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Free energy profiles for chemical reactions in solution from high-dimensional neural network potentials: The case of the Strecker synthesis
von: Tokita, Alea Miako, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Tokita, Alea Miako, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Molecular Hessian matrices from a machine learning random forest regression algorithm
von: Domenichini, Giorgio, et al.
Veröffentlicht: (2023)
von: Domenichini, Giorgio, et al.
Veröffentlicht: (2023)
Molecular Dynamics Simulations of $γ$-Belite(010)-Water Interfaces with High-Dimensional Neural Network Potentials
von: Prus, Bernadeta, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Prus, Bernadeta, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Insights into the Structure and Dynamics of Water at Co$_3$O$_4$(001) Using a High-Dimensional Neural Network Potential
von: Omranpour, Amir, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Omranpour, Amir, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Atomistic Simulations of Oxide-Water Interfaces using Machine Learning Potentials
von: Elsner, Jan, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Elsner, Jan, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Benchmarking foundation potentials against quantum chemistry methods for predicting molecular redox potentials
von: Chen, Yicheng, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Chen, Yicheng, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Machine Learning Potentials for Heterogeneous Catalysis
von: Omranpour, Amir, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Omranpour, Amir, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Unsupervised identification of crystal defects from atomistic potential descriptors
von: Kývala, Lukáš, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Kývala, Lukáš, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Computation of the heat capacity of water from first principles
von: Shiga, Motoyuki, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Shiga, Motoyuki, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Accuracy of Charge Densities in Electronic Structure Calculations
von: Gubler, Moritz, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Gubler, Moritz, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Nuclear Quantum Effects in Liquid Water Are Negligible for Structure but Significant for Dynamics
von: Stolte, Nore, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Stolte, Nore, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Absolute standard hydrogen electrode potential and redox potentials of atoms and molecules: machine learning aided first principles calculations
von: Jinnouchi, Ryosuke, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Jinnouchi, Ryosuke, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Hydrogen Bond Topology Reveals Layering of LDL-like and HDL-like Water at its Liquid/Vapor Interface
von: Jedlovszky, Pal, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Jedlovszky, Pal, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Iterative charge equilibration for fourth-generation high-dimensional neural network potentials
von: Kocer, Emir, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Kocer, Emir, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Electrochemical CO2 capture with pH-independent redox chemistry
von: Kim, Sang Cheol, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Kim, Sang Cheol, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Structure and dynamics of the magnetite(001)/water interface from molecular dynamics simulations based on a neural network potential
von: Romano, Salvatore, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Romano, Salvatore, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Comparing the Mechanical and Thermodynamic Definitions of Pressure in Ice Nucleation
von: de Hijes, Pablo Montero, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: de Hijes, Pablo Montero, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Introduction to machine learning potentials for atomistic simulations
von: Thiemann, Fabian L., et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Thiemann, Fabian L., et al.
Veröffentlicht: (2024)
NATPS: Nonadiabatic Transition Path Sampling Using Time-Reversible MASH Dynamics
von: Yang, Xiran, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Yang, Xiran, et al.
Veröffentlicht: (2026)
Machine learning electronic structure and atomistic properties from the external potential
von: Nigam, Jigyasa, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Nigam, Jigyasa, et al.
Veröffentlicht: (2026)
Machine learned potential for defected single layer hexagonal boron nitride
von: Janisch, John, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Janisch, John, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Machine learning interatomic potential can infer electrical response
von: Zhong, Peichen, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Zhong, Peichen, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Oxygen redox in battery cathodes: A brief overview
von: Assadi, M. Hussein N., et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Assadi, M. Hussein N., et al.
Veröffentlicht: (2024)
Structure of the water/magnetite interface from sum frequency generation experiments and neural network based molecular dynamics simulations
von: Romano, Salvatore, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Romano, Salvatore, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Exploring the design space of machine-learning models for quantum chemistry with a fully differentiable framework
von: Suman, Divya, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Suman, Divya, et al.
Veröffentlicht: (2025)
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)
Leveraging active learning-enhanced machine-learned interatomic potential for efficient infrared spectra prediction
von: Bhatia, Nitik, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Bhatia, Nitik, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Monomeric machine learning potential for general covalent molecules: linear alkanes as an example
von: Li, Xinze, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Li, Xinze, et al.
Veröffentlicht: (2026)
Low-rank matrix and tensor approximations for compression of machine-learning interatomic potentials
von: Vorotnikov, Igor, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Vorotnikov, Igor, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Thawed Gaussian wavepacket dynamics with $Δ$-machine learned potentials
von: Gherib, Rami, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Gherib, Rami, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Machine learning surrogate models for particle insertions and element substitutions
von: Jinnouchi, Ryosuke
Veröffentlicht: (2024)
von: Jinnouchi, Ryosuke
Veröffentlicht: (2024)
Looping metal-support interaction in heterogeneous catalysts during redox reactions
von: Pan, Yue, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Pan, Yue, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Surface potentials of conductors in electrolyte solutions
von: Vinogradova, Olga I., et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Vinogradova, Olga I., et al.
Veröffentlicht: (2024)
Mapping electrostatic potential in electrolyte solution
von: Huang, Bo, et al.
Veröffentlicht: (2023)
von: Huang, Bo, et al.
Veröffentlicht: (2023)
Constructing accurate and efficient general-purpose atomistic machine learning model with transferable accuracy for quantum chemistry
von: Chen, Yicheng, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Chen, Yicheng, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Tell machine learning potentials what they are needed for: Simulation-oriented training exemplified for glycine
von: Ge, Fuchun, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Ge, Fuchun, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Ähnliche Einträge
-
Impact of the damping function in dispersion-corrected density functional theory on the properties of liquid water
von: Lausch, K. Nikolas, et al.
Veröffentlicht: (2025) -
Perspective: Atomistic Simulations of Water and Aqueous Systems with Machine Learning Potentials
von: Omranpour, Amir, et al.
Veröffentlicht: (2024) -
Ab initio thermodynamics of liquid and solid water
von: Cheng, Bingqing, et al.
Veröffentlicht: (2018) -
Random sampling versus active learning algorithms for machine learning potentials of quantum liquid water
von: Stolte, Nore, et al.
Veröffentlicht: (2024) -
Free energy profiles for chemical reactions in solution from high-dimensional neural network potentials: The case of the Strecker synthesis
von: Tokita, Alea Miako, et al.
Veröffentlicht: (2025)