Perfiles

Blazej Grabowski

Institute for Materials Science, University of Stuttgart

Dirección de correo verificada de imw.uni-stuttgart.de

Citado por 11466

Finite temperature DFT Thermodynamics Materials modelling Machine-learning potentials

Yunxing Zuo

University of California San Diego

Dirección de correo verificada de eng.ucsd.edu

Citado por 3971

materials informatics crystal structure prediction machine learning potentials

Sajeev Chacko

Assistant Professor, University of Mumbai, Mumbai

Dirección de correo verificada de physics.mu.ac.in

Citado por 1381

Electronic optical magnetic and thermodynamic properties of … machine learning potentials

Marcos Calegari Andrade

University of California, Santa Cruz

Dirección de correo verificada de ucsc.edu

Citado por 1297

Machine learning potentials enhanced sampling aqueous interfaces spectroscopy

Christoph Schran

Assistant Professor, Department of Physics, University of Cambridge

Dirección de correo verificada de cam.ac.uk

Citado por 1253

Molecular Dynamics Machine Learning Potentials Hydrogen Bonding Water

Hao Wan

Post-doc Researcher, Fritz Haber Institute

Dirección de correo verificada de fhi-berlin.mpg.de

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Electrocatalysis Material discovery Machine learning potentials

Hyun-Jae Lee

KIST, Post-doc

Dirección de correo verificada de kist.re.kr

Citado por 870

DFT MD Machine Learning potentials ferroelectrics solid eletrctrolyte

Marco Gallo

Tecnologico Nacional de Mexico

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Ab initio Molecular Simulations Statistical Mechanics Thermodynamics Machine Learning Potentials

Jong Hyun Jung

Institute of Materials Science, University of Stuttgart

Dirección de correo verificada de imw.uni-stuttgart.de

Citado por 566

Finite-temperature DFT Machine-learning potentials Computational materials science

Max Veit

Postdoc, Aalto University

Dirección de correo verificada de aalto.fi

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Computational chemical physics machine learning potentials long-range interactions

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