Explicit Electric Potential-Embedded Machine Learning Framework: A Unified Description from Atomic to Electronic Scales
Fuente:
arXiv
Salvato in:
| Autori principali: | Zhou, Jingwen, Yu, Yawen, Liu, Xuwei, Liu, Chungen |
|---|---|
| Natura: | Preprint |
| Pubblicazione: |
2026
|
| Soggetti: | |
| Accesso online: | |
| Tags: |
Aggiungi Tag
Nessun Tag, puoi essere il primo ad aggiungerne!!
|
Documenti analoghi
Constant-Potential Machine Learning Molecular Dynamics Simulations Reveal Potential-Regulated Cu Cluster Formation on MoS$_{2}$
di: Zhou, Jingwen, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Zhou, Jingwen, et al.
Pubblicazione: (2024)
First-Principles Electronegativity Scale from the Atomic Mean Inner Potential
di: Zheng, Jin-Cheng
Pubblicazione: (2026)
di: Zheng, Jin-Cheng
Pubblicazione: (2026)
Linear Scaling Calculation of Atomic Forces and Energies with Machine Learning Local Density Matrix
di: Xin, Zaizhou, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Xin, Zaizhou, et al.
Pubblicazione: (2025)
Machine Learned Potential for High-Throughput Phonon Calculations of Metal-Organic Frameworks
di: Elena, Alin Marin, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Elena, Alin Marin, et al.
Pubblicazione: (2024)
Machine Learning Potentials for Heterogeneous Catalysis
di: Omranpour, Amir, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Omranpour, Amir, et al.
Pubblicazione: (2024)
Atomic Decompositions of Periodic Electronic-Structure Simulations
di: Zamok, Luna, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Zamok, Luna, et al.
Pubblicazione: (2024)
Benchmarking Universal Machine-Learned Interatomic Potentials for High-Temperature Metal-Organic Framework Chemistry
di: Edwards, Connor W., et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Edwards, Connor W., et al.
Pubblicazione: (2026)
Macro-Dipole-Constrainted Learning of Atomic Charges for Accurate Electrostatic Potentials at Electrochemical Interfaces
di: Yang, Jing, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Yang, Jing, et al.
Pubblicazione: (2025)
Universal Catalyst Design Framework for Electrochemical Hydrogen Peroxide Synthesis Facilitated by Local Atomic Environment Descriptors
di: Liu, Zhijian, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Liu, Zhijian, et al.
Pubblicazione: (2025)
Concerted Electron-Ion Transport by Polyacrylonitrile Elucidated with Reactive Deep Learning Potentials
di: Chahal-Crockett, Rajni, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Chahal-Crockett, Rajni, et al.
Pubblicazione: (2026)
Atomistic Simulations of Oxide-Water Interfaces using Machine Learning Potentials
di: Elsner, Jan, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Elsner, Jan, et al.
Pubblicazione: (2025)
Exploring Dual-Iron Atomic Catalysts for Efficient Nitrogen Reduction: A Comprehensive Study on Structural and Electronic Optimization
di: Zhang, Zhe, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Zhang, Zhe, et al.
Pubblicazione: (2025)
Dynamic Training Enhances Machine Learning Potentials for Long-Lasting Molecular Dynamics
di: Žugec, Ivan, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Žugec, Ivan, et al.
Pubblicazione: (2025)
INN-FF: A Scalable and Efficient Machine Learning Potential for Molecular Dynamics
di: Mehereen, Taskin, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Mehereen, Taskin, et al.
Pubblicazione: (2025)
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)
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)
Accelerating Complex Materials Discovery with Universal Machine-Learning Potential-Driven Structure Prediction
di: An, Yuqi, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: An, Yuqi, et al.
Pubblicazione: (2026)
Expanding Universal Machine Learning Interatomic Potentials to 97 Elements Towards Nuclear Applications
di: Kuroda, Naoya, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Kuroda, Naoya, et al.
Pubblicazione: (2026)
Enhancing the Quality and Reliability of Machine Learning Interatomic Potentials through Better Reporting Practices
di: Maxson, Tristan, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Maxson, Tristan, et al.
Pubblicazione: (2024)
Benchmarking Universal Machine Learning Interatomic Potentials for Supported Nanoparticles: Decoupling Energy Accuracy from Structural Exploration
di: Xu, Jiayan, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Xu, Jiayan, et al.
Pubblicazione: (2025)
Computational Insights into PEMFC Durability: Degradation Mechanisms, Interfacial Chemistry, and the Emerging Role of Machine Learning Potentials
di: Hinsch, Jack Jon, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Hinsch, Jack Jon, et al.
Pubblicazione: (2026)
Modeling the Behavior of Complex Aqueous Electrolytes Using Machine Learning Interatomic Potentials: The Case of Sodium Sulfate
di: Soyemi, Ademola, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Soyemi, Ademola, et al.
Pubblicazione: (2025)
Characterizing Defect Dynamics in Silicon Carbide Using Symmetry-Adapted Collective Variables and Machine Learning Interatomic Potentials
di: Dutta, Soumajit, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Dutta, Soumajit, et al.
Pubblicazione: (2025)
Long-Range Machine Learning of Electron Density for Twisted Bilayer Moiré Materials
di: Lou, Zekun, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Lou, Zekun, et al.
Pubblicazione: (2026)
A Fast, Accurate, and Reactive Equivariant Foundation Potential
di: Ko, Tsz Wai, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Ko, Tsz Wai, et al.
Pubblicazione: (2025)
Electrochemical Interfaces at Constant Potential: Data-Efficient Transfer Learning for Machine-Learning-Based Molecular Dynamics
di: Bianchi, Michele Giovanni, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Bianchi, Michele Giovanni, et al.
Pubblicazione: (2025)
Fragment-Constrained Charge Equilibration for Charge-Aware Machine Learning Potentials at Electrochemical Interfaces
di: Peeketi, Akhil Reddy, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Peeketi, Akhil Reddy, et al.
Pubblicazione: (2026)
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)
Spectral/Spatial Tensor Atomic Cluster Expansion with Universal Embeddings in Cartesian Space
di: Xu, Zemin, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Xu, Zemin, et al.
Pubblicazione: (2025)
ADEPT-PolyGraphMT: Automated Molecular Simulation and Multi-Task Multi-Fidelity Machine Learning for Polymer Property Generation and Prediction
di: Alosious, Sobin, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Alosious, Sobin, et al.
Pubblicazione: (2026)
Efficient Grand Canonical Global Optimization with On-the-fly-trained Machine-learning Interatomic Potentials
di: Dominguez, Jon Eunan Quinlivan, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Dominguez, Jon Eunan Quinlivan, et al.
Pubblicazione: (2025)
Best Practices for Fitting Machine Learning Interatomic Potentials for Molten Salts: A Case Study Using NaCl-MgCl2
di: Attarian, Siamak, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Attarian, Siamak, et al.
Pubblicazione: (2024)
Equivariant Machine Learning Interatomic Potentials with Global Charge Redistribution
di: Maruf, Moin Uddin, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Maruf, Moin Uddin, et al.
Pubblicazione: (2025)
Accuracy and Limitations of Machine-Learned Interatomic Potentials for Magnetic Systems: A Case Study on Fe-Cr-C
di: Khazieva, E. O., et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Khazieva, E. O., et al.
Pubblicazione: (2025)
Engineering Graphene Nanoribbons via Periodically Embedding Oxygen Atoms
di: Zhao, Yan, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Zhao, Yan, et al.
Pubblicazione: (2025)
From Local Atomic Environments to Molecular Information Entropy
di: Croy, Alexander
Pubblicazione: (2024)
di: Croy, Alexander
Pubblicazione: (2024)
ORION: Unifying Top-Down and Bottom-Up Chemical Space Sampling for a Universal Organic Force Field
di: Chen, Zherui, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Chen, Zherui, et al.
Pubblicazione: (2026)
Beyond the Black Box: An Interpretable Machine Learning Framework for Predicting Electronic Structure Microdescriptors and Structure-Performance Relationships in Fe-based Catalytic Systems
di: Romiluyi, Oyinkansola
Pubblicazione: (2026)
di: Romiluyi, Oyinkansola
Pubblicazione: (2026)
MOFClassifier: A Machine Learning Approach for Validating Computation-Ready Metal-Organic Frameworks
di: Zhao, Guobin, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Zhao, Guobin, et al.
Pubblicazione: (2025)
Computer Simulation of the Growth of a Metal-Organic Framework Proto-crystal at Constant Chemical Potential
di: Gargari, Sahar Andarzi, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Gargari, Sahar Andarzi, et al.
Pubblicazione: (2025)
Documenti analoghi
-
Constant-Potential Machine Learning Molecular Dynamics Simulations Reveal Potential-Regulated Cu Cluster Formation on MoS$_{2}$
di: Zhou, Jingwen, et al.
Pubblicazione: (2024) -
First-Principles Electronegativity Scale from the Atomic Mean Inner Potential
di: Zheng, Jin-Cheng
Pubblicazione: (2026) -
Linear Scaling Calculation of Atomic Forces and Energies with Machine Learning Local Density Matrix
di: Xin, Zaizhou, et al.
Pubblicazione: (2025) -
Machine Learned Potential for High-Throughput Phonon Calculations of Metal-Organic Frameworks
di: Elena, Alin Marin, et al.
Pubblicazione: (2024) -
Machine Learning Potentials for Heterogeneous Catalysis
di: Omranpour, Amir, et al.
Pubblicazione: (2024)