Physical Review A, 21 août 2019, Volume : 100, Numéro : 2
We show that deep neural networks can be integrated into, or fully replace, the Kohn-Sham density functional theory (DFT) scheme for multielectron systems in...
Machine Learning: Science and Technology, IOP, 14 avril 2021, Volume : 2, Numéro : 2
Machine learning with application to questions in the physical sciences has become a widely used tool, successfully applied to classification, regression and...
Physical Review Letters, American Physical Society, 20 mars 2015, Volume : 114, Numéro : 11
We show that model molecules with particular rotational symmetries can self-assemble into network structures equivalent to rhombus tilings. This assembly...
Electrochimica Acta, Elsevier, 1 septembre 2018, Volume : 284
We report on a fast and simple protocol for the electrodeposition of Fe-MnOx films used as catalysts for the water oxidation (WO) reaction at neutral pH, and...
Physical Review E, American Physical Society, 20 décembre 2021, Volume : 104, Numéro : 6
Using a model heat engine, we show that neural-network-based reinforcement learning can identify thermodynamic trajectories of maximal efficiency. We consider...
The Journal of Chemical Physics, AIP Publishing, 7 avril 2010, Volume : 132, Numéro : 13
We examine the molecular-atomic transition in liquid hydrogen as it relates to metallization. Pair potentials are obtained from first principles molecular...
Digital Discovery, Royal Society of Chemistry, 20 février 2024
This paper provides a simulated laboratory for making use of Reinforcement Learning (RL) for material design, synthesis and discovery. Since RL is fairly data...
The Journal of Physical Chemistry Letters, American Chemical Society, 7 août 2014, Volume : 5, Numéro : 15
A self-consistent optimally tuned range-separated hybrid density functional (scOT-RSH) approach is developed. It can simultaneously predict accurate...
Physical Review Letters, American Physical Society, février 2010, Volume : 104, Numéro : 6
We have mapped the molecular-atomic transition in liquid hydrogen using first principles molecular dynamics. We predict that a molecular phase with short-range...
Physical Review A, American Physical Society, 18 octobre 2017, Volume : 96, Numéro : 4
We have trained a deep (convolutional) neural network to predict the ground-state energy of an electron in four classes of confining two-dimensional...
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