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Jaguar: A high-performance quantum chemistry software program with strengths in life and materials sciences
Jaguar: A high-performance quantum chemistry software program with strengths in life and materials sciences
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Jaguar: A high-performance quantum chemistry software program with strengths in life and materials sciences

Bochevarov, Art D. ; Harder, Edward ; Hughes, Thomas F. ; Greenwood, Jeremy R. ; Braden, Dale A. ; Philipp, Dean M. ; Rinaldo, David ; Halls, Mathew D. ; Zhang, Jing ; Friesner, Richard A.

International journal of quantum chemistry, 2013-09, Vol.113 (18), p.2110-2142 [Periódico revisado por pares]

Hoboken: Blackwell Publishing Ltd

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2
Crystal structure representations for machine learning models of formation energies
Crystal structure representations for machine learning models of formation energies
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Crystal structure representations for machine learning models of formation energies

Faber, Felix ; Lindmaa, Alexander ; von Lilienfeld, O. Anatole ; Armiento, Rickard

International journal of quantum chemistry, 2015-08, Vol.115 (16), p.1094-1101 [Periódico revisado por pares]

Hoboken: Blackwell Publishing Ltd

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3
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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4
CRYSTAL14: A program for the ab initio investigation of crystalline solids
CRYSTAL14: A program for the ab initio investigation of crystalline solids
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CRYSTAL14: A program for the ab initio investigation of crystalline solids

Dovesi, Roberto ; Orlando, Roberto ; Erba, Alessandro ; Zicovich-Wilson, Claudio M. ; Civalleri, Bartolomeo ; Casassa, Silvia ; Maschio, Lorenzo ; Ferrabone, Matteo ; De La Pierre, Marco ; D'Arco, Philippe ; Noël, Yves ; Causà, Mauro ; Rérat, Michel ; Kirtman, Bernard

International journal of quantum chemistry, 2014-10, Vol.114 (19), p.1287-1317 [Periódico revisado por pares]

Hoboken: Blackwell Publishing Ltd

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5
Constructing high-dimensional neural network potentials: A tutorial review
Constructing high-dimensional neural network potentials: A tutorial review
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Constructing high-dimensional neural network potentials: A tutorial review

Behler, Jörg

International journal of quantum chemistry, 2015-08, Vol.115 (16), p.1032-1050 [Periódico revisado por pares]

Hoboken: Blackwell Publishing Ltd

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6
Physical versus non‐physical effective nuclear masses for non‐adiabatic corrections to molecular spectra
Physical versus non‐physical effective nuclear masses for non‐adiabatic corrections to molecular spectra
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Physical versus non‐physical effective nuclear masses for non‐adiabatic corrections to molecular spectra

Pinto, J. Batista ; Amaral, Paulo H. R. ; Diniz, Leonardo G. ; Mohallem, José R.

International journal of quantum chemistry, 2024-01, Vol.124 (1), p.n/a [Periódico revisado por pares]

Hoboken, USA: John Wiley & Sons, Inc

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7
Gaussian approximation potentials: A brief tutorial introduction
Gaussian approximation potentials: A brief tutorial introduction
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Gaussian approximation potentials: A brief tutorial introduction

Bartok, Albert P ; Csanyi, Gábor

International journal of quantum chemistry, 2015-08, Vol.115 (16), p.1051-1057 [Periódico revisado por pares]

Hoboken: Blackwell Publishing Ltd

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8
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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9
Computational strategies for predicting free radical scavengers' protection against oxidative stress: Where are we and what might follow?
Computational strategies for predicting free radical scavengers' protection against oxidative stress: Where are we and what might follow?
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Computational strategies for predicting free radical scavengers' protection against oxidative stress: Where are we and what might follow?

Galano, Annia ; Raúl Alvarez‐Idaboy, Juan

International journal of quantum chemistry, 2019-01, Vol.119 (2), p.n/a [Periódico revisado por pares]

Hoboken: Wiley Subscription Services, Inc

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10
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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