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Adaptive machine learning framework to accelerate ab initio molecular dynamics
Adaptive machine learning framework to accelerate ab initio molecular dynamics
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Adaptive machine learning framework to accelerate ab initio molecular dynamics

Botu, Venkatesh ; Ramprasad, Rampi

International journal of quantum chemistry, 2015-08, Vol.115 (16), p.1074-1083 [Periódico revisado por pares]

Hoboken: Blackwell Publishing Ltd

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12
Machine learning for quantum mechanics in a nutshell
Machine learning for quantum mechanics in a nutshell
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Machine learning for quantum mechanics in a nutshell

Rupp, Matthias

International journal of quantum chemistry, 2015-08, Vol.115 (16), p.1058-1073 [Periódico revisado por pares]

Hoboken: Blackwell Publishing Ltd

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13
Hubbard-corrected DFT energy functionals: The LDA+U description of correlated systems
Hubbard-corrected DFT energy functionals: The LDA+U description of correlated systems
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Hubbard-corrected DFT energy functionals: The LDA+U description of correlated systems

Himmetoglu, Burak ; Floris, Andrea ; de Gironcoli, Stefano ; Cococcioni, Matteo

International journal of quantum chemistry, 2014-01, Vol.114 (1), p.14-49 [Periódico revisado por pares]

Hoboken: Blackwell Publishing Ltd

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14
Reduced Kinetic Schemes of Complex Reaction Systems: Fossil and Biomass-Derived Transportation Fuels
Reduced Kinetic Schemes of Complex Reaction Systems: Fossil and Biomass-Derived Transportation Fuels
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Reduced Kinetic Schemes of Complex Reaction Systems: Fossil and Biomass-Derived Transportation Fuels

RANZI, ELISEO ; FRASSOLDATI, ALESSIO ; STAGNI, ALESSANDRO ; PELUCCHI, MATTEO ; CUOCI, ALBERTO ; FARAVELLI, TIZIANO

International journal of chemical kinetics, 2014-09, Vol.46 (9), p.512-542 [Periódico revisado por pares]

Hoboken: Blackwell Publishing Ltd

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15
On mean-field limits and quantitative estimates with a large class of singular kernels: Application to the Patlak–Keller–Segel model
On mean-field limits and quantitative estimates with a large class of singular kernels: Application to the Patlak–Keller–Segel model
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On mean-field limits and quantitative estimates with a large class of singular kernels: Application to the Patlak–Keller–Segel model

Bresch, Didier ; Jabin, Pierre-Emmanuel ; Wang, Zhenfu

Comptes rendus. Mathématique, 2019-09, Vol.357 (9), p.708-720 [Periódico revisado por pares]

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16
Intrinsic reaction coordinate: Calculation, bifurcation, and automated search
Intrinsic reaction coordinate: Calculation, bifurcation, and automated search
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Intrinsic reaction coordinate: Calculation, bifurcation, and automated search

Maeda, Satoshi ; Harabuchi, Yu ; Ono, Yuriko ; Taketsugu, Tetsuya ; Morokuma, Keiji

International journal of quantum chemistry, 2015-03, Vol.115 (5), p.258-269 [Periódico revisado por pares]

Hoboken: Blackwell Publishing Ltd

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17
Gelatinization and rheological properties of starch
Gelatinization and rheological properties of starch
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Gelatinization and rheological properties of starch

Ai, Yongfeng ; Jane, Jay‐lin

Die Stärke, 2015-03, Vol.67 (3-4), p.213-224 [Periódico revisado por pares]

Weinheim: Verlag Chemie

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18
A general method to describe intersystem crossing dynamics in trajectory surface hopping
A general method to describe intersystem crossing dynamics in trajectory surface hopping
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A general method to describe intersystem crossing dynamics in trajectory surface hopping

Mai, Sebastian ; Marquetand, Philipp ; González, Leticia

International journal of quantum chemistry, 2015-09, Vol.115 (18), p.1215-1231 [Periódico revisado por pares]

Hoboken: Blackwell Publishing Ltd

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19
TD-DFT benchmarks: A review
TD-DFT benchmarks: A review
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TD-DFT benchmarks: A review

Laurent, Adèle D. ; Jacquemin, Denis

International journal of quantum chemistry, 2013-09, Vol.113 (17), p.2019-2039 [Periódico revisado por pares]

Hoboken: Blackwell Publishing Ltd

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20
Fourier series of atomic radial distribution functions: A molecular fingerprint for machine learning models of quantum chemical properties
Fourier series of atomic radial distribution functions: A molecular fingerprint for machine learning models of quantum chemical properties
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Fourier series of atomic radial distribution functions: A molecular fingerprint for machine learning models of quantum chemical properties

von Lilienfeld, O. Anatole ; Ramakrishnan, Raghunathan ; Rupp, Matthias ; Knoll, Aaron

International journal of quantum chemistry, 2015-08, Vol.115 (16), p.1084-1093 [Periódico revisado por pares]

Hoboken: Blackwell Publishing Ltd

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