P-DRUM: Post-hoc Descriptor-based Residual Uncertainty Modeling for Machine Learning Potentials
Fuente:
arXiv
Gespeichert in:
| Hauptverfasser: | Huang, Shih-Peng, Charoenphakdee, Nontawat, Tsuboi, Yuta, Zhuang, Yong-Bin, Li, Wenwen |
|---|---|
| Format: | Preprint |
| Veröffentlicht: |
2025
|
| Schlagworte: | |
| Online-Zugang: | |
| Tags: |
Tag hinzufügen
Keine Tags, Fügen Sie den ersten Tag hinzu!
|
Ähnliche Einträge
Lang2MLIP: End-to-End Language-to-Machine Learning Interatomic Potential Development with Autonomous Agentic Workflows
von: Li, Wenwen, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Li, Wenwen, et al.
Veröffentlicht: (2026)
LightPFP: A Lightweight Route to Ab Initio Accuracy at Scale
von: Li, Wenwen, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Li, Wenwen, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Matlantis-PFP v8: Universal Machine Learning Interatomic Potential with Better Experimental Agreements via r2SCAN Functional
von: Shinagawa, Chikashi, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Shinagawa, Chikashi, et al.
Veröffentlicht: (2026)
Uncertainty Quantification for Misspecified Machine Learned Interatomic Potentials
von: Perez, Danny, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Perez, Danny, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Descriptor and Graph-based Molecular Representations in Prediction of Copolymer Properties Using Machine Learning
von: Kazemi-Khasragh, Elaheh, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Kazemi-Khasragh, Elaheh, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Density-Based Long-Range Electrostatic Descriptors for Machine Learning Force Fields
von: Faller, Carolin, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Faller, Carolin, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Model Accuracy and Data Heterogeneity Shape Uncertainty Quantification in Machine Learning Interatomic Potentials
von: Shuang, Fei, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Shuang, Fei, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Symplectic Spin-Lattice Dynamics with Machine-Learning Potentials
von: Huang, Zhengtao, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Huang, Zhengtao, et al.
Veröffentlicht: (2025)
An Accurate and Efficient Machine-Learned Potential for SiC from Ambient to Extreme Environments
von: Wu, Jintong, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Wu, Jintong, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Phosphorus-based lubricant additives on iron with Machine Learning Interatomic Potentials
von: Restuccia, Paolo, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Restuccia, Paolo, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Uncertainty Quantification and Propagation in Atomistic Machine Learning
von: Dai, Jin, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Dai, Jin, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Predicting the Curie Temperature of Magnetic Materials with Machine Learning: Descriptor Engineering, Graph Neural Networks, and the Role of Curated Data
von: Orang, Akram Abedi, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Orang, Akram Abedi, et al.
Veröffentlicht: (2025)
A Machine-Learning Accelerated Grand Canonical Sampling Framework for Nuclear Quantum Effects in Constant Potential Electrochemistry
von: Sun, Menglin, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Sun, Menglin, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Li-P-S Electrolyte Materials as a Benchmark for Machine-Learned Interatomic Potentials
von: Fragapane, Natascia L., et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Fragapane, Natascia L., et al.
Veröffentlicht: (2025)
High-Throughput Search for Photostrictive Materials based on a Thermodynamic Descriptor
von: Xiang, Zeyu, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Xiang, Zeyu, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Identifying the Catalytic Descriptor of Single-Atom Catalysts in Nitrate Reduction Reaction: An Interpretable Machine-Learning Method
von: Zhu, Zhen, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Zhu, Zhen, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Universal Machine Learning Potentials under Pressure
von: Loew, Antoine, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Loew, Antoine, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Machine Learning Accelerated Descriptor Design for Catalyst Discovery in CO$_2$ to Methanol Conversion
von: Pisal, Prajwal, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Pisal, Prajwal, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Developing a Neural Network Machine Learning Interatomic Potential for Molecular Dynamics Simulations of La-Si-P Systems
von: Tang, Ling, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Tang, Ling, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Classical and Machine Learning Interatomic Potentials for BCC Vanadium
von: Wang, Rui, et al.
Veröffentlicht: (2022)
von: Wang, Rui, et al.
Veröffentlicht: (2022)
A "Magnetic" Machine Learning Interatomic Potential for Nickel
von: Gong, Xiaoguo, et al.
Veröffentlicht: (2023)
von: Gong, Xiaoguo, et al.
Veröffentlicht: (2023)
Machine Learning Potentials for Heterogeneous Catalysis
von: Omranpour, Amir, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Omranpour, Amir, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Benchmarking Universal Machine Learning Interatomic Potentials on Elemental Systems
von: Tahmasbi, Hossein, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Tahmasbi, Hossein, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Energy Underprediction from Symmetry in Machine-Learning Interatomic Potentials
von: Nong, Wei, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Nong, Wei, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Small-Cell-Based Fast Active Learning of Machine Learning Interatomic Potentials
von: Meng, Zijian, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Meng, Zijian, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Dielectric Tensor Prediction for Inorganic Materials Using Latent Information from Preferred Potential
von: Mao, Zetian, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Mao, Zetian, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Stable Machine Learning Potentials for Liquid Metals via Dataset Engineering
von: Tai, Alex, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Tai, Alex, et al.
Veröffentlicht: (2026)
Optimizing Cross-Domain Transfer for Universal Machine Learning Interatomic Potentials
von: Kim, Jaesun, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Kim, Jaesun, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Improving Reliability of Machine Learned Interatomic Potentials With Physics-Informed Pretraining
von: Zheng, Qianyu, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Zheng, Qianyu, et al.
Veröffentlicht: (2026)
Discovering High-Entropy Oxides with a Machine-Learning Interatomic Potential
von: Sivak, Jacob T., et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Sivak, Jacob T., et al.
Veröffentlicht: (2024)
Machine-Learned Bond-Order Potential for Exploring the Configuration Space of Carbon
von: Kohata, Ikuma, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Kohata, Ikuma, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Benchmarking Universal Machine Learning Interatomic Potentials for Elastic Property Prediction
von: Gao, Pengfei, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Gao, Pengfei, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Machine Learned Interatomic Potentials for Ternary Carbides trained on the AFLOW Database
von: Roberts, Josiah, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Roberts, Josiah, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Evaluation of Foundational Machine Learned Interatomic Potentials for Migration Barrier Predictions
von: Bheemaguli, Achinthya Krishna, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Bheemaguli, Achinthya Krishna, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Machine Learning Interatomic Potentials for Million-Atom Simulations of Multicomponent Alloys
von: Shuang, Fei, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Shuang, Fei, et al.
Veröffentlicht: (2026)
Multi-fidelity Machine Learning Interatomic Potentials for Charged Point Defects
von: Wang, Xinwei, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Wang, Xinwei, et al.
Veröffentlicht: (2026)
Modeling High Entropy Alloys' Mechanical Property through Natural Language-Derived Descriptors
von: Hsiao, Li-Cheng, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Hsiao, Li-Cheng, et al.
Veröffentlicht: (2026)
A Semi-Empirical Descriptor for Open Circuit Voltage
von: Baiju, Sourav, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Baiju, Sourav, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Active-Spin-State-Derived Descriptor for Hydrogen Evolution Reaction Catalysis
von: Tan, Yu, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Tan, Yu, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Automated Machine Learning Pipeline: Large Language Models-Assisted Automated Dataset Generation for Training Machine-Learned Interatomic Potentials
von: Lahouari, Adam, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Lahouari, Adam, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Ähnliche Einträge
-
Lang2MLIP: End-to-End Language-to-Machine Learning Interatomic Potential Development with Autonomous Agentic Workflows
von: Li, Wenwen, et al.
Veröffentlicht: (2026) -
LightPFP: A Lightweight Route to Ab Initio Accuracy at Scale
von: Li, Wenwen, et al.
Veröffentlicht: (2025) -
Matlantis-PFP v8: Universal Machine Learning Interatomic Potential with Better Experimental Agreements via r2SCAN Functional
von: Shinagawa, Chikashi, et al.
Veröffentlicht: (2026) -
Uncertainty Quantification for Misspecified Machine Learned Interatomic Potentials
von: Perez, Danny, et al.
Veröffentlicht: (2025) -
Descriptor and Graph-based Molecular Representations in Prediction of Copolymer Properties Using Machine Learning
von: Kazemi-Khasragh, Elaheh, et al.
Veröffentlicht: (2025)