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  Controlled exploration of chemical space by machine learning of coarse-grained representations

Hoffmann, C., Menichetti, R., Kanekal, K., & Bereau, T. (2019). Controlled exploration of chemical space by machine learning of coarse-grained representations. Physical Review E, 100(3): 033302. doi:10.1103/PhysRevE.100.033302.

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Basisdaten

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Datensatz-Permalink: https://hdl.handle.net/21.11116/0000-0004-AF17-E Versions-Permalink: https://hdl.handle.net/21.11116/0000-0005-D9FF-8
Genre: Zeitschriftenartikel

Externe Referenzen

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Urheber

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 Urheber:
Hoffmann, Christian1, Autor
Menichetti, Roberto1, Autor           
Kanekal, Kiran1, Autor           
Bereau, Tristan1, 2, Autor           
Affiliations:
1Dept. Kremer: Polymer Theory, MPI for Polymer Research, Max Planck Society, ou_1800287              
2Emmy Noether Group Bereau: Biomolecular Simulations, MPI for Polymer Research, Max Planck Society, ou_2344697              

Inhalt

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Details

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Sprache(n): eng - English
 Datum: 20192019
 Publikationsstatus: Erschienen
 Seiten: -
 Ort, Verlag, Ausgabe: -
 Inhaltsverzeichnis: -
 Art der Begutachtung: -
 Identifikatoren: DOI: 10.1103/PhysRevE.100.033302
 Art des Abschluß: -

Veranstaltung

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Entscheidung

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Projektinformation

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Quelle 1

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Titel: Physical Review E
  Andere : Phys. Rev. E
Genre der Quelle: Zeitschrift
 Urheber:
Affiliations:
Ort, Verlag, Ausgabe: Melville, NY : American Physical Society
Seiten: - Band / Heft: 100 (3) Artikelnummer: 033302 Start- / Endseite: - Identifikator: ISSN: 1539-3755
CoNE: https://pure.mpg.de/cone/journals/resource/954925225012