Isaac Tamblyn

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Kevin RyczkoSandboxAQDirección de correo verificada de sandboxaq.com
Kyle Mills1QBitDirección de correo verificada de uoit.net
Stephen WhitelamStaff Scientist, Lawrence Berkeley National LabDirección de correo verificada de lbl.gov
Jeffrey B. NeatonUniversity of California, Berkeley & Lawrence Berkeley National LaboratoryDirección de correo verificada de berkeley.edu
Jan VorbergerHelmholtz Zentrum Dresden-Rossendorf e.V.Dirección de correo verificada de hzdr.de
Chris BeelerUniversity of OttawaDirección de correo verificada de uottawa.ca
Corneel CasertLawrence Berkeley National LaboratoryDirección de correo verificada de lbl.gov
Su Ying QuekAssociate Professor, Department of Physics, National University of SingaporeDirección de correo verificada de nus.edu.sg
Michael SpannerNational Research Council of CanadaDirección de correo verificada de nrc.ca
Iryna LuchakUniversity of CalgaryDirección de correo verificada de ucalgary.ca
Pierre DarancetScientist, Center for Nanoscale Materials, Argonne National LaboratoryDirección de correo verificada de anl.gov
Rory ColesUniversity of Ontario Institute of TechnologyDirección de correo verificada de uoit.net
Tom VieijraPhD Student, Research Foundation FlandersDirección de correo verificada de ugent.be
Peter BetonUniversity of NottinghamDirección de correo verificada de nottingham.ac.uk
Juan P. GarrahanProfessor of Physics, University of NottinghamDirección de correo verificada de nottingham.ac.uk
Leeor KronikWeizmann Institute of ScienceDirección de correo verificada de weizmann.ac.il
Peter DoakScientific Software Engineer, Oak Ridge National LaboratoryDirección de correo verificada de ornl.gov
jean yves ratyDirección de correo verificada de scarlet.be
Nir GoldmanLLNL, UC DavisDirección de correo verificada de llnl.gov
Thomas K. HaxtonLawrence Berkeley National LaboratoryDirección de correo verificada de lbl.gov

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Título Ordenar por citas Ordenar por año Ordenar por título	Citado por Citado por	Año
A massive core in Jupiter predicted from first-principles simulations B Militzer, WB Hubbard, J Vorberger, I Tamblyn, SA Bonev The Astrophysical Journal 688 (1), L45, 2008	258	2008
Hydrogen-helium mixtures in the interiors of giant planets J Vorberger, I Tamblyn, B Militzer, SA Bonev Physical Review B 75 (2), 024206, 2007	253	2007
Deep learning and the Schrödinger equation K Mills, M Spanner, I Tamblyn Physical Review A 96 (4), 042113, 2017	215	2017
Roadmap on machine learning in electronic structure HJ Kulik, T Hammerschmidt, J Schmidt, S Botti, MAL Marques, M Boley, ... Electronic Structure 4 (2), 023004, 2022	150	2022
Structure and phase boundaries of compressed liquid hydrogen I Tamblyn, SA Bonev Physical Review Letters 104 (6), 65702, 2010	132	2010
Relating Energy Level Alignment and Amine-Linked Single Molecule Junction Conductance M Dell’Angela, G Kladnik, A Cossaro, A Verdini, M Kamenetska, ... Nano Letters, 2010	127	2010
Deep learning and density-functional theory K Ryczko, DA Strubbe, I Tamblyn Physical Review A 100 (2), 022512, 2019	126	2019
Molecular adsorption on metal surfaces with van der Waals density functionals G Li, I Tamblyn, VR Cooper, HJ Gao, JB Neaton Physical Review B—Condensed Matter and Materials Physics 85 (12), 121409, 2012	110	2012
Tetrahedral clustering in molten lithium under pressure I Tamblyn, JY Raty, SA Bonev Physical review letters 101 (7), 075703, 2008	107	2008
Electronic energy level alignment at metal-molecule interfaces with a approach I Tamblyn, P Darancet, SY Quek, SA Bonev, JB Neaton Physical Review B 84 (20), 201402, 2011	98	2011
Electronic level alignment at a metal-molecule interface from a short-range hybrid functional A Biller, I Tamblyn, JB Neaton, L Kronik The Journal of Chemical Physics 135, 164706, 2011	82	2011
Quantitative molecular orbital energies within a G₀W₀ approximation S Sharifzadeh, I Tamblyn, P Doak, PT Darancet, JB Neaton The European Physical Journal B 85, 1-5, 2012	72	2012
Convolutional neural networks for atomistic systems K Ryczko, K Mills, I Luchak, C Homenick, I Tamblyn Computational Materials Science 149, 134-142, 2018	65	2018
Prebiotic chemistry within a simple impacting icy mixture N Goldman, I Tamblyn The Journal of Physical Chemistry A 117 (24), 5124-5131, 2013	62	2013
Extensive deep neural networks for transferring small scale learning to large scale systems K Mills, K Ryczko, I Luchak, A Domurad, C Beeler, I Tamblyn Chemical Science 10 (15), 4129-4140, 2019	61	2019
Learning to grow: Control of material self-assembly using evolutionary reinforcement learning S Whitelam, I Tamblyn Physical Review E 101 (5), 052604, 2020	57	2020
Simultaneous determination of structures, vibrations, and frontier orbital energies from a self-consistent range-separated hybrid functional I Tamblyn, S Refaely-Abramson, JB Neaton, L Kronik The Journal of Physical Chemistry Letters 5 (15), 2734-2741, 2014	57	2014
Scientific intuition inspired by machine learning-generated hypotheses P Friederich, M Krenn, I Tamblyn, A Aspuru-Guzik Machine Learning: Science and Technology 2 (2), 025027, 2021	56	2021
Machine-Learning-Driven High-Entropy Alloy Catalyst Discovery to Circumvent the Scaling Relation for CO₂ Reduction Reaction ZW Chen, Z Gariepy, L Chen, X Yao, A Anand, SJ Liu, ... ACS Catalysis 12 (24), 14864-14871, 2022	52	2022
Common physical framework explains phase behavior and dynamics of atomic, molecular, and polymeric network formers S Whitelam, I Tamblyn, TK Haxton, MB Wieland, NR Champness, ... Physical Review X 4 (1), 011044, 2014	50	2014

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