Katalog der Deutschen Nationalbibliothek
Ergebnis der Suche nach: tit all "Performance of two complementary machine-learned potentials in modelling chemically complex systems"
Link zu diesem Datensatz | https://d-nb.info/1302819836 |
Titel | Performance of two complementary machine-learned potentials in modelling chemically complex systems / Konstantin Gubaev, Viktor Zaverkin, Prashanth Srinivasan, Andrew Ian Duff, Johannes Kästner, Blazej Grabowski |
Person(en) |
Gubaev, Konstantin (Verfasser) Zaverkin, Viktor (Verfasser) Srinivasan, Prashanth (Verfasser) Duff, Andrew Ian (Verfasser) Kästner, Johannes (Verfasser) Grabowski, Blazej (Verfasser) |
Verlag | Stuttgart : Universitätsbibliothek der Universität Stuttgart |
Zeitliche Einordnung | Erscheinungsdatum: 2023 |
Umfang/Format | Online-Ressource |
Persistent Identifier |
URN: urn:nbn:de:bsz:93-opus-ds-134984 DOI: 10.18419/opus-13479 |
URL | (kostenfrei zugänglich) |
Sprache(n) | Englisch (eng) |
Anmerkungen | In: npj computational materials 9 (2023), No. 129 |
DDC-Notation | 541 (maschinell ermittelte DDC-Kurznotation) |
Sachgruppe(n) | 540 Chemie |
Online-Zugriff | Archivobjekt öffnen |