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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Veröffentlicht in: | Journal of chemical theory and computation 2022-02, Vol.18 (2), p.1129-1141 |
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Hauptverfasser: | , |
Format: | Artikel |
Sprache: | eng |
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Online-Zugang: | Volltext |
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