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A walk through the approximations of ab initio multiple spawning
A walk through the approximations of ab initio multiple spawning
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A walk through the approximations of ab initio multiple spawning

Mignolet, Benoit ; Curchod, Basile F. E.

The Journal of chemical physics, 2018-04, Vol.148 (13), p.134110-134110 [Periódico revisado por pares]

United States: American Institute of Physics

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Alchemical and structural distribution based representation for universal quantum machine learning
Alchemical and structural distribution based representation for universal quantum machine learning
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Alchemical and structural distribution based representation for universal quantum machine learning

Faber, Felix A. ; Christensen, Anders S. ; Huang, Bing ; von Lilienfeld, O. Anatole

The Journal of chemical physics, 2018-06, Vol.148 (24), p.241717-241717 [Periódico revisado por pares]

United States

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The Molpro quantum chemistry package
The Molpro quantum chemistry package
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The Molpro quantum chemistry package

Werner, Hans-Joachim ; Knowles, Peter J. ; Manby, Frederick R. ; Black, Joshua A. ; Doll, Klaus ; Heßelmann, Andreas ; Kats, Daniel ; Köhn, Andreas ; Korona, Tatiana ; Kreplin, David A. ; Ma, Qianli ; Miller, Thomas F. ; Mitrushchenkov, Alexander ; Peterson, Kirk A. ; Polyak, Iakov ; Rauhut, Guntram ; Sibaev, Marat

The Journal of chemical physics, 2020-04, Vol.152 (14), p.144107-144107 [Periódico revisado por pares]

United States: American Institute of Physics

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Scalable molecular dynamics on CPU and GPU architectures with NAMD
Scalable molecular dynamics on CPU and GPU architectures with NAMD
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Scalable molecular dynamics on CPU and GPU architectures with NAMD

Phillips, James C. ; Hardy, David J. ; Maia, Julio D. C. ; Stone, John E. ; Ribeiro, João V. ; Bernardi, Rafael C. ; Buch, Ronak ; Fiorin, Giacomo ; Hénin, Jérôme ; Jiang, Wei ; McGreevy, Ryan ; Melo, Marcelo C. R. ; Radak, Brian K. ; Skeel, Robert D. ; Singharoy, Abhishek ; Wang, Yi ; Roux, Benoît ; Aksimentiev, Aleksei ; Luthey-Schulten, Zaida ; Kalé, Laxmikant V. ; Schulten, Klaus ; Chipot, Christophe ; Tajkhorshid, Emad

Journal of Chemical Physics, 2020-07, Vol.153 (4), p.044130-044130 [Periódico revisado por pares]

United States: American Institute of Physics

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5
SchNet – A deep learning architecture for molecules and materials
SchNet – A deep learning architecture for molecules and materials
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SchNet – A deep learning architecture for molecules and materials

Schütt, K. T. ; Sauceda, H. E. ; Kindermans, P.-J. ; Tkatchenko, A. ; Müller, K.-R.

The Journal of chemical physics, 2018-06, Vol.148 (24), p.241722-241722 [Periódico revisado por pares]

United States

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6
Perspective on integrating machine learning into computational chemistry and materials science
Perspective on integrating machine learning into computational chemistry and materials science
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Perspective on integrating machine learning into computational chemistry and materials science

Westermayr, Julia ; Gastegger, Michael ; Schütt, Kristof T. ; Maurer, Reinhard J.

The Journal of chemical physics, 2021-06, Vol.154 (23), p.230903-230903 [Periódico revisado por pares]

United States

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7
Sparse learning of stochastic dynamical equations
Sparse learning of stochastic dynamical equations
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Sparse learning of stochastic dynamical equations

Boninsegna, Lorenzo ; Nüske, Feliks ; Clementi, Cecilia

The Journal of chemical physics, 2018-06, Vol.148 (24), p.241723-241723 [Periódico revisado por pares]

United States

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8
Natural triple excitations in local coupled cluster calculations with pair natural orbitals
Natural triple excitations in local coupled cluster calculations with pair natural orbitals
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Natural triple excitations in local coupled cluster calculations with pair natural orbitals

Riplinger, Christoph ; Sandhoefer, Barbara ; Hansen, Andreas ; Neese, Frank

The Journal of chemical physics, 2013-10, Vol.139 (13), p.134101-134101 [Periódico revisado por pares]

United States

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Non-covalent interactions across organic and biological subsets of chemical space: Physics-based potentials parametrized from machine learning
Non-covalent interactions across organic and biological subsets of chemical space: Physics-based potentials parametrized from machine learning
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Non-covalent interactions across organic and biological subsets of chemical space: Physics-based potentials parametrized from machine learning

Bereau, Tristan ; DiStasio, Robert A. ; Tkatchenko, Alexandre ; von Lilienfeld, O. Anatole

The Journal of chemical physics, 2018-06, Vol.148 (24), p.241706-241706 [Periódico revisado por pares]

United States

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10
The ORCA quantum chemistry program package
The ORCA quantum chemistry program package
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The ORCA quantum chemistry program package

Neese, Frank ; Wennmohs, Frank ; Becker, Ute ; Riplinger, Christoph

The Journal of chemical physics, 2020-06, Vol.152 (22), p.224108-224108 [Periódico revisado por pares]

Melville: American Institute of Physics

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  5. Após 2008  (32.518)
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