Coarse-Grained Density Functional Theory Predictions via Deep Kernel Learning

Scalable electronic predictions are critical for soft materials design. Recently, the Electronic Coarse-Graining (ECG) method was introduced to renormalize all-atom quantum chemical (QC) predictions to coarse-grained (CG) resolutions using deep neural networks (DNNs). While DNNs can learn complex re...

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Bibliographische Detailangaben
Veröffentlicht in:Journal of chemical theory and computation 2022-02, Vol.18 (2), p.1129-1141
Hauptverfasser: Sivaraman, Ganesh, Jackson, Nicholas E
Format: Artikel
Sprache:eng
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