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

Bereau, T., DiStasio, R. A., Tkatchenko, A., & von Lilienfeld, O. A. (2018). Non-covalent interactions across organic and biological subsets of chemical space: Physics-based potentials parametrized from machine learning. The Journal of Chemical Physics, 148(24): 241706. doi:10.1063/1.5009502.

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Basisdaten

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Genre: Zeitschriftenartikel

Externe Referenzen

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Urheber

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 Urheber:
Bereau, Tristan1, 2, Autor           
DiStasio, R. A., Autor
Tkatchenko, A., Autor
von Lilienfeld, O. Anatole3, Autor           
Affiliations:
1Emmy Noether Group Bereau: Biomolecular Simulations, MPI for Polymer Research, Max Planck Society, ou_2344697              
2Dept. Kremer: Polymer Theory, MPI for Polymer Research, Max Planck Society, ou_1800287              
3Univ Basel, Inst Phys Chem and Natl Ctr Computat Design & Discovery Novel Mat (MARVEL), Dept Chem, CH-4056 Basel, Switzerland, ou_persistent22              

Inhalt

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Details

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Sprache(n): eng - English
 Datum: 2018
 Publikationsstatus: Erschienen
 Seiten: -
 Ort, Verlag, Ausgabe: -
 Inhaltsverzeichnis: -
 Art der Begutachtung: -
 Identifikatoren: DOI: 10.1063/1.5009502
 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: The Journal of Chemical Physics
  Andere : J. Chem. Phys.
Genre der Quelle: Zeitschrift
 Urheber:
Affiliations:
Ort, Verlag, Ausgabe: Woodbury, N.Y. : American Institute of Physics
Seiten: - Band / Heft: 148 (24) Artikelnummer: 241706 Start- / Endseite: - Identifikator: ISSN: 0021-9606
CoNE: https://pure.mpg.de/cone/journals/resource/954922836226