A universal augmentation framework for long-range electrostatics in machine learning interatomic potentials

Fuente: arXiv

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Detalles Bibliográficos
Autores principales:	Kim, Dongjin, Wang, Xiaoyu, Zhong, Peichen, King, Daniel S., Inizan, Theo Jaffrelot, Cheng, Bingqing
Formato:	Preprint
Publicado:	2025
Materias:	Chemical Physics Machine Learning Computational Physics
Acceso en línea:	Acceder al recurso
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Internet

https://arxiv.org/abs/2507.14302