Multi-objective optimization and quantum hybridization of equivariant deep learning interatomic potentials on organic and inorganic compounds
Fuente:
arXiv
Salvato in:
| Autori principali: | Laskaris, G., Morozov, D., Tarpanov, D., Seth, A., Procelewska, J., Gautam, G. Sai, Sagingalieva, A., Brasher, R., Melnikov, A. |
|---|---|
| Natura: | Preprint |
| Pubblicazione: |
2026
|
| Soggetti: | |
| Accesso online: | |
| Tags: |
Aggiungi Tag
Nessun Tag, puoi essere il primo ad aggiungerne!!
|
Documenti analoghi
Hybrid quantum recurrent neural network for remaining useful life prediction
di: Tsurkan, Olga, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Tsurkan, Olga, et al.
Pubblicazione: (2025)
Comparison between Tensor Networks and Variational Quantum Classifier
di: Laskaris, Georgios, et al.
Pubblicazione: (2023)
di: Laskaris, Georgios, et al.
Pubblicazione: (2023)
High-performance training and inference for deep equivariant interatomic potentials
di: Tan, Chuin Wei, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Tan, Chuin Wei, et al.
Pubblicazione: (2025)
Constructing and evaluating machine-learned interatomic potentials for Li-based disordered rocksalts
di: Choyal, Vijay, et al.
Pubblicazione: (2023)
di: Choyal, Vijay, et al.
Pubblicazione: (2023)
Lightweight equivariant model for efficient machine learning interatomic potentials
di: Yang, Ziduo, et al.
Pubblicazione: (2023)
di: Yang, Ziduo, et al.
Pubblicazione: (2023)
Accelerating the prediction of inorganic surfaces with machine learning interatomic potentials
di: Noordhoek, Kyle, et al.
Pubblicazione: (2023)
di: Noordhoek, Kyle, et al.
Pubblicazione: (2023)
The transformative capability of quantum-accurate machine learning interatomic potentials
di: Correa, Alfredo A., et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Correa, Alfredo A., et al.
Pubblicazione: (2025)
Multi-stream physics hybrid networks for solving Navier-Stokes equations
di: Sedykh, Aleksandr, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Sedykh, Aleksandr, et al.
Pubblicazione: (2025)
Quantum machine learning for image classification
di: Senokosov, Arsenii, et al.
Pubblicazione: (2023)
di: Senokosov, Arsenii, et al.
Pubblicazione: (2023)
Predictive control of blast furnace temperature in steelmaking with hybrid depth-infused quantum neural networks
di: Lee, Nayoung, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Lee, Nayoung, et al.
Pubblicazione: (2025)
Cross-functional transferability in universal machine learning interatomic potentials
di: Huang, Xu, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Huang, Xu, et al.
Pubblicazione: (2025)
Facet: highly efficient E(3)-equivariant networks for interatomic potentials
di: Miklaucic, Nicholas, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Miklaucic, Nicholas, et al.
Pubblicazione: (2025)
Photovoltaic power forecasting using quantum machine learning
di: Sagingalieva, Asel, et al.
Pubblicazione: (2023)
di: Sagingalieva, Asel, et al.
Pubblicazione: (2023)
Benchmarking phonon anharmonicity in machine learning interatomic potentials
di: Bandi, Sasaank, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Bandi, Sasaank, et al.
Pubblicazione: (2024)
Toward machine learning interatomic potentials for modeling uranium mononitride
di: Alzate-Vargas, Lorena, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Alzate-Vargas, Lorena, et al.
Pubblicazione: (2024)
Hybrid quantum physics-informed neural networks for simulating computational fluid dynamics in complex shapes
di: Sedykh, Alexandr, et al.
Pubblicazione: (2023)
di: Sedykh, Alexandr, et al.
Pubblicazione: (2023)
Atomistic modeling of uranium monocarbide with a machine learning interatomic potential
di: Alzate-Vargas, Lorena, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Alzate-Vargas, Lorena, et al.
Pubblicazione: (2025)
Scalar-pathway fidelity improves physical accuracy in short-range equivariant interatomic potentials
di: Jia, Bi
Pubblicazione: (2026)
di: Jia, Bi
Pubblicazione: (2026)
MP-ALOE: An r2SCAN dataset for universal machine learning interatomic potentials
di: Kuner, Matthew C., et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Kuner, Matthew C., et al.
Pubblicazione: (2025)
Hybrid quantum cycle generative adversarial network for small molecule generation
di: Anoshin, Matvei, et al.
Pubblicazione: (2023)
di: Anoshin, Matvei, et al.
Pubblicazione: (2023)
Bayesian Neural Networks versus deep ensembles for uncertainty quantification in machine learning interatomic potentials
di: Farris, Riccardo, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Farris, Riccardo, et al.
Pubblicazione: (2025)
Accelerating point defect photo-emission calculations with machine learning interatomic potentials
di: Sharma, Kartikeya, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Sharma, Kartikeya, et al.
Pubblicazione: (2025)
Crystal structure and Hirshfeld surface analysis of the organic–inorganic hybrid compound tris(2-iodoethylammonium) hexaiodidobismuthate(III)
di: Kucheriv, Olesia, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Kucheriv, Olesia, et al.
Pubblicazione: (2025)
Accurate, transferable, and verifiable machine-learned interatomic potentials for layered materials
di: Georgaras, Johnathan D., et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Georgaras, Johnathan D., et al.
Pubblicazione: (2025)
Effect of interatomic repulsion on Majorana zero modes in a coupled quantum-dot-superconducting-nanowire hybrid system
di: Perez, R. Kenyi Takagui, et al.
Pubblicazione: (2023)
di: Perez, R. Kenyi Takagui, et al.
Pubblicazione: (2023)
Information-entropy-driven generation of material-agnostic datasets for machine-learning interatomic potentials
di: Subramanyam, Aparna P. A., et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Subramanyam, Aparna P. A., et al.
Pubblicazione: (2024)
Combining graph deep learning and London dispersion interatomic potentials: A case study on pnictogen chalcohalides
di: Kılıç, Çetin, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Kılıç, Çetin, et al.
Pubblicazione: (2024)
Sulfur speciation in bottom sediments from deep-sea basins of the Atlantic Ocean
di: Morozov, Andrey A, et al.
Pubblicazione: (1984)
di: Morozov, Andrey A, et al.
Pubblicazione: (1984)
Fine-tuning foundation models of materials interatomic potentials with frozen transfer learning
di: Radova, Mariia, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Radova, Mariia, et al.
Pubblicazione: (2025)
Tensor networks based quantum optimization algorithm
di: Akshay, V., et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Akshay, V., et al.
Pubblicazione: (2024)
Autonomous thermodynamically informed database generation for machine-learned interatomic potentials and application to magnesium
di: Fletcher, Vincent G., et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Fletcher, Vincent G., et al.
Pubblicazione: (2025)
Knowing when to trust machine-learned interatomic potentials
di: Mehdi, Shams, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Mehdi, Shams, et al.
Pubblicazione: (2026)
Platonic representation of foundation machine learning interatomic potentials
di: Li, Zhenzhu, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Li, Zhenzhu, et al.
Pubblicazione: (2025)
Machine learning interatomic potentials for solid-state precipitation
di: Piersante, Lorenzo, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Piersante, Lorenzo, et al.
Pubblicazione: (2026)
Cartesian atomic moment machine learning interatomic potentials
di: Wen, Mingjian, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Wen, Mingjian, et al.
Pubblicazione: (2024)
Pushing the limits of unconstrained machine-learned interatomic potentials
di: Bigi, Filippo, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Bigi, Filippo, et al.
Pubblicazione: (2026)
¿And who likes that? Discourse and fantasy amid Colombian development
di: Michael Brasher
Pubblicazione: (2012)
di: Michael Brasher
Pubblicazione: (2012)
TQml Simulator: optimized simulation of quantum machine learning
di: Kuzmin, Viacheslav, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Kuzmin, Viacheslav, et al.
Pubblicazione: (2025)
Benchmarking of machine learning interatomic potentials for reactive hydrogen dynamics at metal surfaces
di: Stark, Wojciech G., et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Stark, Wojciech G., et al.
Pubblicazione: (2024)
Hybrid Fourier Neural Operator for Surrogate Modeling of Laser Processing with a Quantum-Circuit Mixer
di: Papierz, Mateusz, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Papierz, Mateusz, et al.
Pubblicazione: (2026)
Documenti analoghi
-
Hybrid quantum recurrent neural network for remaining useful life prediction
di: Tsurkan, Olga, et al.
Pubblicazione: (2025) -
Comparison between Tensor Networks and Variational Quantum Classifier
di: Laskaris, Georgios, et al.
Pubblicazione: (2023) -
High-performance training and inference for deep equivariant interatomic potentials
di: Tan, Chuin Wei, et al.
Pubblicazione: (2025) -
Constructing and evaluating machine-learned interatomic potentials for Li-based disordered rocksalts
di: Choyal, Vijay, et al.
Pubblicazione: (2023) -
Lightweight equivariant model for efficient machine learning interatomic potentials
di: Yang, Ziduo, et al.
Pubblicazione: (2023)