Random sampling versus active learning algorithms for machine learning potentials of quantum liquid water
Fuente:
arXiv
Gespeichert in:
| Hauptverfasser: | Stolte, Nore, Daru, János, Forbert, Harald, Marx, Dominik, Behler, Jörg |
|---|---|
| Format: | Preprint |
| Veröffentlicht: |
2024
|
| Schlagworte: | |
| Online-Zugang: | |
| Tags: |
Tag hinzufügen
Keine Tags, Fügen Sie den ersten Tag hinzu!
|
Ähnliche Einträge
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)
Resolving the Nature of the Lowest-Frequency Raman Mode of Liquid Water
von: Pabst, Florian, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Pabst, Florian, et al.
Veröffentlicht: (2025)
When Theory Meets Experiment: What Does it Take to Accurately Predict $^1$H NMR Dipolar Relaxation Rates in Neat Liquid Water from Theory?
von: Paschek, Dietmar, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Paschek, Dietmar, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Machine learning potentials for redox chemistry in solution
von: Kocer, Emir, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Kocer, Emir, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Systematic incorporation of nuclear quantum effects into atomistic simulations by smoothed trajectory analysis
von: Madarász, Ádám, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Madarász, Ádám, et al.
Veröffentlicht: (2026)
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)
Short-range $Δ$-Machine Learning: A cost-efficient strategy to transfer chemical accuracy to condensed phase systems
von: Mészáros, Bence Balázs, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Mészáros, Bence Balázs, et al.
Veröffentlicht: (2025)
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)
Ab initio thermodynamics of liquid and solid water
von: Cheng, Bingqing, et al.
Veröffentlicht: (2018)
von: Cheng, Bingqing, et al.
Veröffentlicht: (2018)
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)
Computation of the heat capacity of water from first principles
von: Shiga, Motoyuki, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Shiga, Motoyuki, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Accurate nuclear quantum statistics on machine-learned classical effective potentials
von: Zaporozhets, Iryna, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Zaporozhets, Iryna, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Introduction to machine learning potentials for atomistic simulations
von: Thiemann, Fabian L., et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Thiemann, Fabian L., 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)
Overcoming sampling limitations using machine-learned interatomic potentials: the case of water-in-salt electrolytes
von: Brugnoli, Luca, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Brugnoli, Luca, et al.
Veröffentlicht: (2026)
PAL -- Parallel active learning for machine-learned potentials
von: Zhou, Chen, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Zhou, Chen, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Bayesian Neural Networks versus deep ensembles for uncertainty quantification in machine learning interatomic potentials
von: Farris, Riccardo, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Farris, Riccardo, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Self-learning path integral hybrid Monte Carlo with mixed ab initio and machine learning potentials for modeling nuclear quantum effects in water
von: Thomsen, Bo, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Thomsen, Bo, et al.
Veröffentlicht: (2024)
A dual-cutoff machine-learned potential for condensed organic systems obtained via uncertainty-guided active learning
von: Kahle, Leonid, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Kahle, Leonid, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Understanding and improving transferability in machine-learned activation energy predictors
von: Gilkes, Joe, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Gilkes, Joe, 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)
Accuracy of Charge Densities in Electronic Structure Calculations
von: Gubler, Moritz, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Gubler, Moritz, et al.
Veröffentlicht: (2024)
High temperature melting of dense molecular hydrogen from machine-learning interatomic potentials trained on quantum Monte Carlo
von: Goswami, Shubhang, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Goswami, Shubhang, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Knowing when to trust machine-learned interatomic potentials
von: Mehdi, Shams, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Mehdi, Shams, et al.
Veröffentlicht: (2026)
Pushing the limits of unconstrained machine-learned interatomic potentials
von: Bigi, Filippo, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Bigi, Filippo, et al.
Veröffentlicht: (2026)
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 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)
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)
More converged, less accurate? Reassessing standard choices for ab initio water using machine learning potentials
von: Beck, Hubert, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Beck, Hubert, et al.
Veröffentlicht: (2026)
MLQD: A package for machine learning-based quantum dissipative dynamics
von: Ullah, Arif, et al.
Veröffentlicht: (2023)
von: Ullah, Arif, et al.
Veröffentlicht: (2023)
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)
Benchmarking short-range machine learning potentials for atomistic simulations of metal/electrolyte interfaces
von: de Kam, Lucas B. T., et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: de Kam, Lucas B. T., et al.
Veröffentlicht: (2026)
Global properties of the energy landscape: a testing and training arena for machine learned potentials
von: Cărare, Vlad, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Cărare, Vlad, et al.
Veröffentlicht: (2025)
ArcaNN: automated enhanced sampling generation of training sets for chemically reactive machine learning interatomic potentials
von: David, Rolf, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: David, Rolf, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Cartesian atomic cluster expansion for machine learning interatomic potentials
von: Cheng, Bingqing
Veröffentlicht: (2024)
von: Cheng, Bingqing
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)
Benchmarking machine-learned interatomic potentials for molecular infrared spectroscopy
von: Bhatia, Nitik, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Bhatia, Nitik, et al.
Veröffentlicht: (2026)
Alchemical harmonic approximation based potential for iso-electronic diatomics: Foundational baseline for $Δ$-machine learning
von: Krug, Simon León, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Krug, Simon León, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Ähnliche Einträge
-
Nuclear Quantum Effects in Liquid Water Are Negligible for Structure but Significant for Dynamics
von: Stolte, Nore, et al.
Veröffentlicht: (2024) -
Resolving the Nature of the Lowest-Frequency Raman Mode of Liquid Water
von: Pabst, Florian, et al.
Veröffentlicht: (2025) -
When Theory Meets Experiment: What Does it Take to Accurately Predict $^1$H NMR Dipolar Relaxation Rates in Neat Liquid Water from Theory?
von: Paschek, Dietmar, et al.
Veröffentlicht: (2024) -
Machine learning potentials for redox chemistry in solution
von: Kocer, Emir, et al.
Veröffentlicht: (2024) -
Systematic incorporation of nuclear quantum effects into atomistic simulations by smoothed trajectory analysis
von: Madarász, Ádám, et al.
Veröffentlicht: (2026)