QR Kod

Comparing the Latent Features of Universal Machine‐Learning Interatomic Potentials

The past few years have seen the development of “universal” machine‐learning interatomic potentials (uMLIPs) capable of approximating the ground‐state potential energy surface across a wide range of chemical structures and compositions with reasonable accuracy. While these models differ in the archi...

Ful tanımlama

Kaydedildi:
Detaylı Bibliyografya
Asıl Yazarlar: Sofiia Chorna, Davide Tisi, Cesare Malosso, Wei Bin How, Michele Ceriotti, Sanggyu Chong
Materyal Türü: Artigo
Dil:Inglês
Baskı/Yayın Bilgisi: Wiley 2026-05-01
Seri Bilgileri:Advanced Intelligent Systems
Konular:
Online Erişim:https://doi.org/10.1002/aisy.202501497
Etiketler: Etiketle
Etiket eklenmemiş, İlk siz ekleyin!