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Fast Generation of Machine Learning-Based Force Fields for Adsorption Energies

Bag, Saientan; Konrad, Manuel; Schlöder, Tobias ORCID iD icon; Friederich, Pascal ORCID iD icon; Wenzel, Wolfgang


Postprint §
DOI: 10.5445/IR/1000142113
Veröffentlicht am 08.12.2022
Originalveröffentlichung
DOI: 10.1021/acs.jctc.1c00506
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Zitationen: 3
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Zitationen: 3
Cover der Publikation
Zugehörige Institution(en) am KIT Institut für Nanotechnologie (INT)
Institut für Theoretische Informatik (ITI)
Publikationstyp Zeitschriftenaufsatz
Publikationsmonat/-jahr 11.2021
Sprache Englisch
Identifikator ISSN: 1549-9618, 1549-9626
KITopen-ID: 1000142113
HGF-Programm 43.31.01 (POF IV, LK 01) Multifunctionality Molecular Design & Material Architecture
Erschienen in Journal of chemical theory and computation
Verlag American Chemical Society (ACS)
Band 17
Heft 11
Seiten 7195–7202
Vorab online veröffentlicht am 08.10.2021
Nachgewiesen in Web of Science
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