skip to main content
Idioma:
Resultados 1 2 3 4 5 next page
Refinado por: Nome da Publicação: The Journal Of Chemical Physics remover
Result Number Material Type Add to My Shelf Action Record Details and Options
1
ABINIT: Overview and focus on selected capabilities
ABINIT: Overview and focus on selected capabilities
Material Type:
Artigo 		Adicionar ao Meu Espaço

ABINIT: Overview and focus on selected capabilities

Romero, Aldo H. ; Allan, Douglas C. ; Amadon, Bernard ; Antonius, Gabriel ; Applencourt, Thomas ; Baguet, Lucas ; Bieder, Jordan ; Bottin, François ; Bouchet, Johann ; Bousquet, Eric ; Bruneval, Fabien ; Brunin, Guillaume ; Caliste, Damien ; Côté, Michel ; Denier, Jules ; Dreyer, Cyrus ; Ghosez, Philippe ; Giantomassi, Matteo ; Gillet, Yannick ; Gingras, Olivier ; Hamann, Donald R. ; Hautier, Geoffroy ; Jollet, François ; Jomard, Gérald ; Martin, Alexandre ; Miranda, Henrique P. C. ; Naccarato, Francesco ; Petretto, Guido ; Pike, Nicholas A. ; Planes, Valentin ; Prokhorenko, Sergei ; Rangel, Tonatiuh ; Ricci, Fabio ; Rignanese, Gian-Marco ; Royo, Miquel ; Stengel, Massimiliano ; Torrent, Marc ; van Setten, Michiel J. ; Van Troeye, Benoit ; Verstraete, Matthieu J. ; Wiktor, Julia ; Zwanziger, Josef W. ; Gonze, Xavier

The Journal of chemical physics, 2020-03, Vol.152 (12), p.124102-124102 [Periódico revisado por pares]

United States: American Institute of Physics

Texto completo disponível

Citações Citado por
2
Temperature dependence of the electronic structure of semiconductors and insulators
Temperature dependence of the electronic structure of semiconductors and insulators
Material Type:
Artigo 		Adicionar ao Meu Espaço

Temperature dependence of the electronic structure of semiconductors and insulators

Poncé, S ; Gillet, Y ; Laflamme Janssen, J ; Marini, A ; Verstraete, M ; Gonze, X

The Journal of chemical physics, 2015-09, Vol.143 (10), p.102813-102813 [Periódico revisado por pares]

United States: American Institute of Physics

Texto completo disponível

Citações Citado por
3
SchNet – A deep learning architecture for molecules and materials
SchNet – A deep learning architecture for molecules and materials
Material Type:
Artigo 		Adicionar ao Meu Espaço

SchNet – A deep learning architecture for molecules and materials

Schütt, K. T. ; Sauceda, H. E. ; Kindermans, P.-J. ; Tkatchenko, A. ; Müller, K.-R.

The Journal of chemical physics, 2018-06, Vol.148 (24), p.241722-241722 [Periódico revisado por pares]

United States

Texto completo disponível

Citações Citado por
4
Alchemical and structural distribution based representation for universal quantum machine learning
Alchemical and structural distribution based representation for universal quantum machine learning
Material Type:
Artigo 		Adicionar ao Meu Espaço

Alchemical and structural distribution based representation for universal quantum machine learning

Faber, Felix A. ; Christensen, Anders S. ; Huang, Bing ; von Lilienfeld, O. Anatole

The Journal of chemical physics, 2018-06, Vol.148 (24), p.241717-241717 [Periódico revisado por pares]

United States

Texto completo disponível

Citações Citado por
5
Time-lagged autoencoders: Deep learning of slow collective variables for molecular kinetics
Time-lagged autoencoders: Deep learning of slow collective variables for molecular kinetics
Material Type:
Artigo 		Adicionar ao Meu Espaço

Time-lagged autoencoders: Deep learning of slow collective variables for molecular kinetics

Wehmeyer, Christoph ; Noé, Frank

The Journal of chemical physics, 2018-06, Vol.148 (24), p.241703-241703 [Periódico revisado por pares]

United States

Texto completo disponível

Citações Citado por
6
Automatic selection of atomic fingerprints and reference configurations for machine-learning potentials
Automatic selection of atomic fingerprints and reference configurations for machine-learning potentials
Material Type:
Artigo 		Adicionar ao Meu Espaço

Automatic selection of atomic fingerprints and reference configurations for machine-learning potentials

Imbalzano, Giulio ; Anelli, Andrea ; Giofré, Daniele ; Klees, Sinja ; Behler, Jörg ; Ceriotti, Michele

The Journal of chemical physics, 2018-06, Vol.148 (24), p.241730-241730 [Periódico revisado por pares]

United States

Texto completo disponível

Citações Citado por
7
Scalable molecular dynamics on CPU and GPU architectures with NAMD
Scalable molecular dynamics on CPU and GPU architectures with NAMD
Material Type:
Artigo 		Adicionar ao Meu Espaço

Scalable molecular dynamics on CPU and GPU architectures with NAMD

Phillips, James C. ; Hardy, David J. ; Maia, Julio D. C. ; Stone, John E. ; Ribeiro, João V. ; Bernardi, Rafael C. ; Buch, Ronak ; Fiorin, Giacomo ; Hénin, Jérôme ; Jiang, Wei ; McGreevy, Ryan ; Melo, Marcelo C. R. ; Radak, Brian K. ; Skeel, Robert D. ; Singharoy, Abhishek ; Wang, Yi ; Roux, Benoît ; Aksimentiev, Aleksei ; Luthey-Schulten, Zaida ; Kalé, Laxmikant V. ; Schulten, Klaus ; Chipot, Christophe ; Tajkhorshid, Emad

The Journal of chemical physics, 2020-07, Vol.153 (4), p.044130-044130 [Periódico revisado por pares]

United States: American Institute of Physics

Texto completo disponível

Citações Citado por
8
A walk through the approximations of ab initio multiple spawning
A walk through the approximations of ab initio multiple spawning
Material Type:
Artigo 		Adicionar ao Meu Espaço

A walk through the approximations of ab initio multiple spawning

Mignolet, Benoit ; Curchod, Basile F. E.

The Journal of chemical physics, 2018-04, Vol.148 (13), p.134110-134110 [Periódico revisado por pares]

United States: American Institute of Physics

Texto completo disponível

Citações Citado por
9
Perspective on integrating machine learning into computational chemistry and materials science
Perspective on integrating machine learning into computational chemistry and materials science
Material Type:
Artigo 		Adicionar ao Meu Espaço

Perspective on integrating machine learning into computational chemistry and materials science

Westermayr, Julia ; Gastegger, Michael ; Schütt, Kristof T. ; Maurer, Reinhard J.

The Journal of chemical physics, 2021-06, Vol.154 (23), p.230903-230903 [Periódico revisado por pares]

United States

Texto completo disponível

Citações Citado por
10
wACSF—Weighted atom-centered symmetry functions as descriptors in machine learning potentials
wACSF—Weighted atom-centered symmetry functions as descriptors in machine learning potentials
Material Type:
Artigo 		Adicionar ao Meu Espaço

wACSF—Weighted atom-centered symmetry functions as descriptors in machine learning potentials

Gastegger, M. ; Schwiedrzik, L. ; Bittermann, M. ; Berzsenyi, F. ; Marquetand, P.

The Journal of chemical physics, 2018-06, Vol.148 (24), p.241709-241709 [Periódico revisado por pares]

United States

Texto completo disponível

Citações Citado por
Resultados 1 2 3 4 5 next page

Personalize Seus Resultados

  1. Editar

Refine Search Results

Expandir Meus Resultados

  1.   

Idioma 

  1. Inglês  (115.048)
  2. Japonês  (29.911)
  3. Norueguês  (39)
  4. Russo  (3)
  5. Francês  (2)
  6. Catalão  (1)
  7. Galês  (1)
  8. Mais opções open sub menu

  • Realização: ABCD-USP USP   Logos de Redes Sociais: Freepik

Buscando em bases de dados remotas. Favor aguardar.