Detalles de la búsqueda
1.
Inverse molecular design and parameter optimization with Hückel theory using automatic differentiation.
J Chem Phys
; 158(10): 104801, 2023 Mar 14.
Artículo
en Inglés
| MEDLINE | ID: mdl-36922116
2.
Multi-objective optimization for retinal photoisomerization models with respect to experimental observables.
J Chem Phys
; 155(23): 234109, 2021 Dec 21.
Artículo
en Inglés
| MEDLINE | ID: mdl-34937372
3.
Six-dimensional potential energy surface for NaK-NaK collisions: Gaussian process representation with correct asymptotic form.
J Chem Phys
; 150(6): 064106, 2019 Feb 14.
Artículo
en Inglés
| MEDLINE | ID: mdl-30770001
4.
Extrapolating Quantum Observables with Machine Learning: Inferring Multiple Phase Transitions from Properties of a Single Phase.
Phys Rev Lett
; 121(25): 255702, 2018 Dec 21.
Artículo
en Inglés
| MEDLINE | ID: mdl-30608785
5.
Neural networks vs Gaussian process regression for representing potential energy surfaces: A comparative study of fit quality and vibrational spectrum accuracy.
J Chem Phys
; 148(24): 241702, 2018 Jun 28.
Artículo
en Inglés
| MEDLINE | ID: mdl-29960346
6.
Fast evaluation of the adsorption energy of organic molecules on metals via graph neural networks.
Nat Comput Sci
; 3(5): 433-442, 2023 May.
Artículo
en Inglés
| MEDLINE | ID: mdl-38177837
7.
Assessing Gaussian Process Regression and Permutationally Invariant Polynomial Approaches To Represent High-Dimensional Potential Energy Surfaces.
J Chem Theory Comput
; 14(7): 3381-3396, 2018 Jul 10.
Artículo
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| MEDLINE | ID: mdl-29847723
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