Alexandre Tkatchenko

צוטט על ידי

	הכל	מאז 2020
ציטוטים ביבליוגרפיים	48260	31721
H-index	89	70
i10-index	200	177

8000

4000

2000

6000

2010201120122013201420152016201720182019202020212022202320242025145 220 548 865 1397 1578 2086 2421 3228 3717 4779 5119 5925 6903 7324 1658

גישה ציבורית

הצג הכל

193 מאמרים

0 מאמרים

זמין

לא זמין

על סמך ייפוי כח מהמממנים

מחברים משותפים

Klaus-Robert MüllerGoogle DeepMind & TU Berlin & Korea University & Max Planck Institute for Informatics, Germanyכתובת אימייל מאומתת בדומיין tu-berlin.de
Matthias SchefflerDirector of NOMAD Laboratory at FHI of Max-Planck-Gesellschaftכתובת אימייל מאומתת בדומיין fhi-berlin.mpg.de
O. Anatole von LilienfeldClark & CIFAR AI chair at University of Toronto/Vector Institute/Technical University Berlinכתובת אימייל מאומתת בדומיין utoronto.ca
Stefan ChmielaTechnische Universität Berlinכתובת אימייל מאומתת בדומיין chmiela.com
Robert A. DiStasio Jr.Associate Professor, Chemistry and Chemical Biology, Cornell Universityכתובת אימייל מאומתת בדומיין cornell.edu
Huziel E. SaucedaAssistant Professor, Instituto de Física, Universidad Nacional Autonoma de Mexicoכתובת אימייל מאומתת בדומיין fisica.unam.mx
Igor PoltavskyPostDocכתובת אימייל מאומתת בדומיין uni.lu
Kristof T. SchüttPfizer, Machine Learning Researchכתובת אימייל מאומתת בדומיין pfizer.com
Wei LiuChangchun Institute of Applied Chemistry, Chinese Academy of Sciencesכתובת אימייל מאומתת בדומיין ciac.ac.cn
alberto ambrosettiUniversità degli Studi di Padovaכתובת אימייל מאומתת בדומיין pd.infn.it
Matthias RuppLuxembourg Institute of Science and Technology (LIST)כתובת אימייל מאומתת בדומיין list.lu
Jan HermannMicrosoft Research AI for Scienceכתובת אימייל מאומתת בדומיין microsoft.com
Leeor KronikWeizmann Institute of Scienceכתובת אימייל מאומתת בדומיין weizmann.ac.il
Reinhard J. MaurerProfessor, Department of Chemistry & Department of Physics, University of Warwickכתובת אימייל מאומתת בדומיין warwick.ac.uk
Angelos MichaelidesUniversity of Cambridgeכתובת אימייל מאומתת בדומיין cam.ac.uk
Leonardo Medrano SandonasTechnische Universität Dresdenכתובת אימייל מאומתת בדומיין tu-dresden.de
Johannes HojaUniversity of Grazכתובת אימייל מאומתת בדומיין uni-graz.at
Valentin Vassilev-GalindoIMDEA Materials Instituteכתובת אימייל מאומתת בדומיין imdea.org
Noa MaromAssociate Professor, Materials Science and Engineering, Carnegie Mellon Universityכתובת אימייל מאומתת בדומיין andrew.cmu.edu
Dario AlfeProfessor of Physics at University College London and Universita' di Napoli Federico IIכתובת אימייל מאומתת בדומיין ucl.ac.uk

עקוב אחר

Alexandre Tkatchenko

Professor of Physics, University of Luxembourg; Visiting Professor, TU Berlin; APS Fellow; FRSC

כתובת אימייל מאומתת בדומיין uni.lu - דף הבית

Intermolecular Interactions AI for Science Chemical Physics Materials Physics


כותרת מיון לפי ציטוט ביבליוגרפי מיון לפי שנה מיון לפי כותרת	צוטט על ידי צוטט על ידי	שנה
Accurate molecular van der Waals interactions from ground-state electron density and free-atom reference data‏ A Tkatchenko, M Scheffler‏ Physical Review Letters 102 (7), 073005, 2009‏	6488	2009
Fast and Accurate Modeling of Molecular Atomization Energies with Machine Learning‏ M Rupp, A Tkatchenko, KR Müller, OA von Lilienfeld‏ Physical Review Letters 108, 058301, 2012‏	2563	2012
Schnet–a deep learning architecture for molecules and materials‏ KT Schütt, HE Sauceda, PJ Kindermans, A Tkatchenko, KR Müller‏ The Journal of Chemical Physics 148 (24), 2018‏	2089	2018
Quantum-chemical insights from deep tensor neural networks‏ KT Schütt, F Arbabzadah, S Chmiela, KR Müller, A Tkatchenko‏ Nature communications 8 (1), 13890, 2017‏	1677	2017
Accurate and efficient method for many-body van der Waals interactions‏ A Tkatchenko, RA DiStasio Jr, R Car, M Scheffler‏ Physical Review Letters 108 (23), 236402, 2012‏	1622	2012
Reproducibility in density functional theory calculations of solids‏ K Lejaeghere, G Bihlmayer, T Björkman, P Blaha, S Blügel, V Blum, ...‏ Science 351 (6280), aad3000, 2016‏	1574*	2016
Schnet: A continuous-filter convolutional neural network for modeling quantum interactions‏ K Schütt, PJ Kindermans, HE Sauceda Felix, S Chmiela, A Tkatchenko, ...‏ Advances in neural information processing systems 30, 2017‏	1465	2017
Machine learning of accurate energy-conserving molecular force fields‏ S Chmiela, A Tkatchenko, HE Sauceda, I Poltavsky, KT Schütt, KR Müller‏ Science advances 3 (5), e1603015, 2017‏	1355	2017
Machine learning force fields‏ OT Unke, S Chmiela, HE Sauceda, M Gastegger, I Poltavsky, KT Schutt, ...‏ Chemical Reviews 121 (16), 10142-10186, 2021‏	1177	2021
DFTB+, a software package for efficient approximate density functional theory based atomistic simulations‏ B Hourahine, B Aradi, V Blum, F Bonafe, A Buccheri, C Camacho, ...‏ The Journal of chemical physics 152 (12), 2020‏	979	2020
Software for the frontiers of quantum chemistry: An overview of developments in the Q-Chem 5 package‏ E Epifanovsky, ATB Gilbert, X Feng, J Lee, Y Mao, N Mardirossian, ...‏ The Journal of chemical physics 155 (8), 2021‏	918	2021
Machine learning predictions of molecular properties: Accurate many-body potentials and nonlocality in chemical space‏ K Hansen, F Biegler, R Ramakrishnan, W Pronobis, OA Von Lilienfeld, ...‏ The journal of physical chemistry letters 6 (12), 2326-2331, 2015‏	899	2015
Machine learning for molecular simulation‏ F Noé, A Tkatchenko, KR Müller, C Clementi‏ Annual review of physical chemistry 71 (1), 361-390, 2020‏	839	2020
Machine learning of molecular electronic properties in chemical compound space‏ G Montavon, M Rupp, V Gobre, A Vazquez-Mayagoitia, K Hansen, ...‏ New Journal of Physics 15 (9), 095003, 2013‏	821	2013
Towards exact molecular dynamics simulations with machine-learned force fields‏ S Chmiela, HE Sauceda, KR Müller, A Tkatchenko‏ Nature communications 9 (1), 3887, 2018‏	818	2018
Resolution-of-identity approach to Hartree–Fock, hybrid density functionals, RPA, MP2 and GW with numeric atom-centered orbital basis functions‏ X Ren, P Rinke, V Blum, J Wieferink, A Tkatchenko, A Sanfilippo, K Reuter, ...‏ New Journal of Physics 14 (5), 053020, 2012‏	805	2012
Assessment and validation of machine learning methods for predicting molecular atomization energies‏ K Hansen, G Montavon, F Biegler, S Fazli, M Rupp, M Scheffler, ...‏ Journal of chemical theory and computation 9 (8), 3404-3419, 2013‏	727	2013
Long-range correlation energy calculated from coupled atomic response functions‏ A Ambrosetti, AM Reilly, RA DiStasio, A Tkatchenko‏ The Journal of chemical physics 140 (18), 2014‏	707	2014
Combining machine learning and computational chemistry for predictive insights into chemical systems‏ JA Keith, V Vassilev-Galindo, B Cheng, S Chmiela, M Gastegger, ...‏ Chem. Rev. 121, 9816-9872, 2021‏	665	2021
Density-functional theory with screened van der Waals interactions for the modeling of hybrid inorganic-organic systems‏ VG Ruiz, W Liu, E Zojer, M Scheffler, A Tkatchenko‏ Physical Review Letters 108 (14), 146103, 2012‏	649	2012

המערכת אינה יכולה לבצע את הפעולה כעת. נסה שוב מאוחר יותר.

מאמרים 1–20

ציטוטים ביבליוגרפיים בשנה

ציטוטים ביביליוגרפיים כפולים

ציטוטים ביביליוגרפיים שמוזגו

הוסף מחברים שותפיםמחברים משותפים

עקוב אחר

צוטט על ידי

מחברים משותפים