High-throughput screening and mechanistic insights into solid acid proton conductors
Fuente:
arXiv
Salvato in:
| Autori principali: | Hänseroth, Jonas, Großmann, Max, Grunert, Malte, Runge, Erich, Dreßler, Christian |
|---|---|
| Natura: | Preprint |
| Pubblicazione: |
2026
|
| Soggetti: | |
| Accesso online: | |
| Tags: |
Aggiungi Tag
Nessun Tag, puoi essere il primo ad aggiungerne!!
|
Documenti analoghi
Modelling complex proton transport phenomena -- Exploring the limits of fine-tuning and transferability of foundational machine-learned force fields
di: Grunert, Malte, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Grunert, Malte, et al.
Pubblicazione: (2025)
Optimizing Machine Learning Potentials for Hydroxide Transport: Surprising Efficiency of Single-Concentration Training
di: Hänseroth, Jonas, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Hänseroth, Jonas, et al.
Pubblicazione: (2025)
Many-body perturbation theory vs. density functional theory: A systematic benchmark for band gaps of solids
di: Großmann, Max, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Großmann, Max, et al.
Pubblicazione: (2025)
Discovery of sustainable energy materials via the machine-learned material space
di: Grunert, Malte, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Grunert, Malte, et al.
Pubblicazione: (2025)
Hydroxide Mobility in Aqueous Systems: Ab Initio Accuracy with Millisecond Timescales
di: Hänseroth, Jonas, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Hänseroth, Jonas, et al.
Pubblicazione: (2025)
Revealing Hydroxide Ion Transport Mechanisms in Commercial Anion-Exchange Membranes at Nano-Scale from Machine-learned Interatomic Potential Simulations
di: Hänseroth, Jonas, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Hänseroth, Jonas, et al.
Pubblicazione: (2026)
Deep learning of spectra: Predicting the dielectric function of semiconductors
di: Grunert, Malte, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Grunert, Malte, et al.
Pubblicazione: (2024)
Broken neural scaling laws in materials science
di: Großmann, Max, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Großmann, Max, et al.
Pubblicazione: (2026)
High-throughput computational screening of small, eco-friendly, molecular crystals for sustainable piezoelectric materials
di: Vishnoi, Shubham, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Vishnoi, Shubham, et al.
Pubblicazione: (2024)
Revealing the proton slingshot mechanism in solid acid electrolytes through machine learning molecular dynamics
di: Wang, Menghang, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Wang, Menghang, 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)
Design of novel organic proton-transfer acid-base (anti-)ferroelectric salts with crystal structure prediction
di: Seyedraoufi, Seyedmojtaba, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Seyedraoufi, Seyedmojtaba, et al.
Pubblicazione: (2024)
TurboGenius: Python suite for high-throughput calculations of ab initio quantum Monte Carlo methods
di: Nakano, Kousuke, et al.
Pubblicazione: (2023)
di: Nakano, Kousuke, et al.
Pubblicazione: (2023)
Maximum entropy mediated liquid-to-solid nucleation and transition
di: Dammann, Lars, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Dammann, Lars, et al.
Pubblicazione: (2024)
Predicting electronic screening for fast Koopmans spectral functional calculations
di: Schubert, Yannick, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Schubert, Yannick, et al.
Pubblicazione: (2024)
Ion-modulated structure, proton transfer, and capacitance in the Pt(111)/water electric double layer
di: Wang, Xiaoyu, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Wang, Xiaoyu, et al.
Pubblicazione: (2025)
GW space-time method: Energy band-gap of solid hydrogen
di: Azadi, Sam, et al.
Pubblicazione: (2020)
di: Azadi, Sam, et al.
Pubblicazione: (2020)
Interacting-bath dynamical embedding for capturing non-local electron correlation in solids
di: Li, Jiachen, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Li, Jiachen, et al.
Pubblicazione: (2024)
Optical line shapes of color centers in solids from classical autocorrelation functions
di: Linderälv, Christopher, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Linderälv, Christopher, et al.
Pubblicazione: (2024)
Ion correlations explain kinetic selectivity in diffusion-limited solid state synthesis reactions
di: Karan, Vir, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Karan, Vir, et al.
Pubblicazione: (2025)
Solvated electrons in polar liquids as epsilon-near-zero materials tunable in the terahertz frequency range
di: Runge, Matthias, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Runge, Matthias, et al.
Pubblicazione: (2025)
Bridging Atomistic and Mesoscale Lithium Transport via Machine-Learned Force Fields and Markov State Models
di: Qaisrani, Muhammad Nawaz, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Qaisrani, Muhammad Nawaz, et al.
Pubblicazione: (2025)
Self-interaction corrected SCAN functional for molecules and solids in the numeric atom-center orbital framework
di: Bi, Sheng, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Bi, Sheng, et al.
Pubblicazione: (2024)
Revealing excess protons in the infrared spectrum of liquid water
di: Artemov, V. G., et al.
Pubblicazione: (2019)
di: Artemov, V. G., et al.
Pubblicazione: (2019)
Coupled reaction and diffusion governing interface evolution in solid-state batteries
di: Ding, Jingxuan, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Ding, Jingxuan, et al.
Pubblicazione: (2025)
Charting new regions of Cobalt's chemical space with maximally large magnetic anisotropy: A computational high-throughput study
di: Mariano, Lorenzo A., et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Mariano, Lorenzo A., et al.
Pubblicazione: (2024)
High-throughput screening of Weyl semimetals
di: Grassano, Davide, et al.
Pubblicazione: (2023)
di: Grassano, Davide, et al.
Pubblicazione: (2023)
Data-Efficient Construction of High-Fidelity Graph Deep Learning Interatomic Potentials
di: Ko, Tsz Wai, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Ko, Tsz Wai, et al.
Pubblicazione: (2024)
Topological descriptors for the electron density of inorganic solids
di: Szymanski, Nathan J., et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Szymanski, Nathan J., et al.
Pubblicazione: (2025)
Symmetry- and Gradient-enhanced Gaussian Process Regression for the Active Learning of Potential Energy Surfaces in Porous Materials
di: Krondorfer, Johannes K., et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Krondorfer, Johannes K., et al.
Pubblicazione: (2025)
Core binding energies of solids with periodic EOM-CCSD
di: Vo, Ethan A., et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Vo, Ethan A., et al.
Pubblicazione: (2025)
A diffuse-interface model for predicting the evolution of metallic negative electrodes and interfacial voids in solid-state batteries with homogeneous and polycrystalline solid electrolyte separators
di: Chatterjee, Sourav, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Chatterjee, Sourav, et al.
Pubblicazione: (2024)
Full Breit Hamiltonian in the Multiwavelets Framework
di: Tantardini, Christian, et al.
Pubblicazione: (2023)
di: Tantardini, Christian, et al.
Pubblicazione: (2023)
Unified Deep Learning Framework for Many-Body Quantum Chemistry via Green's Functions
di: Venturella, Christian, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Venturella, Christian, et al.
Pubblicazione: (2024)
Competing adsorption of H and CO on Pd-alloy surfaces: Mechanistic insight into the mitigating effect of Cu on CO poisoning
di: Ekborg-Tanner, Pernilla, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Ekborg-Tanner, Pernilla, et al.
Pubblicazione: (2026)
A dual-cutoff machine-learned potential for condensed organic systems obtained via uncertainty-guided active learning
di: Kahle, Leonid, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Kahle, Leonid, et al.
Pubblicazione: (2024)
New insights into hydrogen-assisted intergranular cracking in nickel
di: Quan, S., et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Quan, S., et al.
Pubblicazione: (2025)
Optimization of random phase approximation calculations for improved energies of molecules, solids, and surfaces
di: Yu, Neung-Kyung, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Yu, Neung-Kyung, et al.
Pubblicazione: (2026)
Grain boundaries control lithiation of solid solution substrates in lithium metal batteries
di: Aota, Leonardo Shoji, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Aota, Leonardo Shoji, et al.
Pubblicazione: (2024)
Determining the chemical composition of diamagnetic mixed solids via measurements of the magnetic susceptibility
di: Zhao, Miao Miao, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Zhao, Miao Miao, et al.
Pubblicazione: (2024)
Documenti analoghi
-
Modelling complex proton transport phenomena -- Exploring the limits of fine-tuning and transferability of foundational machine-learned force fields
di: Grunert, Malte, et al.
Pubblicazione: (2025) -
Optimizing Machine Learning Potentials for Hydroxide Transport: Surprising Efficiency of Single-Concentration Training
di: Hänseroth, Jonas, et al.
Pubblicazione: (2025) -
Many-body perturbation theory vs. density functional theory: A systematic benchmark for band gaps of solids
di: Großmann, Max, et al.
Pubblicazione: (2025) -
Discovery of sustainable energy materials via the machine-learned material space
di: Grunert, Malte, et al.
Pubblicazione: (2025) -
Hydroxide Mobility in Aqueous Systems: Ab Initio Accuracy with Millisecond Timescales
di: Hänseroth, Jonas, et al.
Pubblicazione: (2025)