Article (Périodiques scientifiques)
Improving molecular force fields across configurational space by combining supervised and unsupervised machine learning
CORDEIRO FONSECA, Gregory; POLTAVSKYI, Igor; VASSILEV GALINDO, Valentin et al.
2021In Journal of Chemical Physics
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Détails



Disciplines :
Physique
Auteur, co-auteur :
CORDEIRO FONSECA, Gregory ;  University of Luxembourg > Faculty of Science, Technology and Medicine (FSTM) > Department of Physics and Materials Science (DPHYMS)
POLTAVSKYI, Igor  ;  University of Luxembourg > Faculty of Science, Technology and Medicine (FSTM) > Department of Physics and Materials Science (DPHYMS)
VASSILEV GALINDO, Valentin ;  University of Luxembourg > Faculty of Science, Technology and Medicine (FSTM) > Department of Physics and Materials Science (DPHYMS)
TKATCHENKO, Alexandre ;  University of Luxembourg > Faculty of Science, Technology and Medicine (FSTM) > Department of Physics and Materials Science (DPHYMS)
Co-auteurs externes :
yes
Langue du document :
Anglais
Titre :
Improving molecular force fields across configurational space by combining supervised and unsupervised machine learning
Date de publication/diffusion :
22 mars 2021
Titre du périodique :
Journal of Chemical Physics
Peer reviewed :
Peer reviewed
Disponible sur ORBilu :
depuis le 10 janvier 2022

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