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Highly efficient energy excitation transfer in light-harvesting complexes: The fundamental role of noise-assisted transport
Highly efficient energy excitation transfer in light-harvesting complexes: The fundamental role of noise-assisted transport
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Highly efficient energy excitation transfer in light-harvesting complexes: The fundamental role of noise-assisted transport

Caruso, F. ; Chin, A. W. ; Datta, A. ; Huelga, S. F. ; Plenio, M. B.

The Journal of chemical physics, 2009-09, Vol.131 (10), p.105106-105106-15 [Periódico revisado por pares]

The American Physical Society

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2
TurboRVB: A many-body toolkit for ab initio electronic simulations by quantum Monte Carlo
TurboRVB: A many-body toolkit for ab initio electronic simulations by quantum Monte Carlo
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TurboRVB: A many-body toolkit for ab initio electronic simulations by quantum Monte Carlo

Nakano, Kousuke ; Attaccalite, Claudio ; Barborini, Matteo ; Capriotti, Luca ; Casula, Michele ; Coccia, Emanuele ; Dagrada, Mario ; Genovese, Claudio ; Luo, Ye ; Mazzola, Guglielmo ; Zen, Andrea ; Sorella, Sandro

The Journal of chemical physics, 2020-05, Vol.152 (20), p.204121-204121 [Periódico revisado por pares]

Melville: American Institute of Physics

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3
Extending the accuracy of the SNAP interatomic potential form
Extending the accuracy of the SNAP interatomic potential form
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Extending the accuracy of the SNAP interatomic potential form

Wood, Mitchell A. ; Thompson, Aidan P.

The Journal of chemical physics, 2018-06, Vol.148 (24), p.241721-241721 [Periódico revisado por pares]

United States: American Institute of Physics (AIP)

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4
Blind test of density-functional-based methods on intermolecular interaction energies
Blind test of density-functional-based methods on intermolecular interaction energies
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Blind test of density-functional-based methods on intermolecular interaction energies

Taylor, DeCarlos E. ; Ángyán, János G. ; Galli, Giulia ; Zhang, Cui ; Gygi, Francois ; Hirao, Kimihiko ; Song, Jong Won ; Rahul, Kar ; Anatole von Lilienfeld, O. ; Podeszwa, Rafał ; Bulik, Ireneusz W. ; Henderson, Thomas M. ; Scuseria, Gustavo E. ; Toulouse, Julien ; Peverati, Roberto ; Truhlar, Donald G. ; Szalewicz, Krzysztof

The Journal of chemical physics, 2016-09, Vol.145 (12), p.124105 [Periódico revisado por pares]

United States: American Institute of Physics

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5
The density matrix renormalization group in chemistry and molecular physics: Recent developments and new challenges
The density matrix renormalization group in chemistry and molecular physics: Recent developments and new challenges
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The density matrix renormalization group in chemistry and molecular physics: Recent developments and new challenges

Baiardi, Alberto ; Reiher, Markus

The Journal of chemical physics, 2020-01, Vol.152 (4), p.040903-040903 [Periódico revisado por pares]

United States: American Institute of Physics

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6
Optimization of quantum Monte Carlo wave functions by energy minimization
Optimization of quantum Monte Carlo wave functions by energy minimization
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Optimization of quantum Monte Carlo wave functions by energy minimization

Toulouse, Julien ; Umrigar, C J

The Journal of chemical physics, 2007-02, Vol.126 (8), p.084102-084102 [Periódico revisado por pares]

United States: American Institute of Physics

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7
SchNet – A deep learning architecture for molecules and materials
SchNet – A deep learning architecture for molecules and materials
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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

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8
Perspective: Machine learning potentials for atomistic simulations
Perspective: Machine learning potentials for atomistic simulations
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Perspective: Machine learning potentials for atomistic simulations

Behler, Jörg

The Journal of chemical physics, 2016-11, Vol.145 (17), p.170901-170901 [Periódico revisado por pares]

United States: American Institute of Physics

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9
Comparison of permutationally invariant polynomials, neural networks, and Gaussian approximation potentials in representing water interactions through many-body expansions
Comparison of permutationally invariant polynomials, neural networks, and Gaussian approximation potentials in representing water interactions through many-body expansions
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Comparison of permutationally invariant polynomials, neural networks, and Gaussian approximation potentials in representing water interactions through many-body expansions

Nguyen, Thuong T. ; Székely, Eszter ; Imbalzano, Giulio ; Behler, Jörg ; Csányi, Gábor ; Ceriotti, Michele ; Götz, Andreas W. ; Paesani, Francesco

The Journal of chemical physics, 2018-06, Vol.148 (24), p.241725-241725 [Periódico revisado por pares]

United States

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10
Perspective: Fundamental aspects of time-dependent density functional theory
Perspective: Fundamental aspects of time-dependent density functional theory
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Perspective: Fundamental aspects of time-dependent density functional theory

Maitra, Neepa T.

The Journal of chemical physics, 2016-06, Vol.144 (22), p.220901-220901 [Periódico revisado por pares]

United States: American Institute of Physics

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  5. Após 2008  (7.126)
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