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Structure-based sampling and self-correcting machine learning for accurate calculations of potential energy surfaces and vibrational levels
The Journal of chemical physics, 2017-06, Vol.146 (24), p.244108-244108
2017
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Speeding up quantum dissipative dynamics of open systems with kernel methods
New journal of physics, 2021-11, Vol.23 (11), p.113019
2021
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Quantum Chemistry in the Age of Machine Learning
1, 2022
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MLatom: A program package for quantum chemical research assisted by machine learning
Journal of computational chemistry, 2019-10, Vol.40 (26), p.2339-2347
2019
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Big Data Meets Quantum Chemistry Approximations: The Δ‑Machine Learning Approach
Journal of chemical theory and computation, 2015-05, Vol.11 (5), p.2087-2096
2015
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Hierarchical machine learning of potential energy surfaces
The Journal of chemical physics, 2020-05, Vol.152 (20), p.204110-204110
2020
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Choosing the right molecular machine learning potential
Chemical science (Cambridge), 2021-11, Vol.12 (43), p.14396-14413
2021
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Interpretable Machine Learning of Two‐Photon Absorption
Advanced science, 2023-03, Vol.10 (8), p.e2204902-n/a
2023
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Explicit Learning of Derivatives with the KREG and pKREG Models on the Example of Accurate Representation of Molecular Potential Energy Surfaces
Journal of chemical theory and computation, 2023-04, Vol.19 (8), p.2369-2379
2023
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Themed collection on Insightful Machine Learning for Physical Chemistry
Physical chemistry chemical physics : PCCP, 2023-08, Vol.25 (34), p.22563-22564
2023
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Energy-conserving molecular dynamics is not energy conserving
Physical chemistry chemical physics : PCCP, 2023-09, Vol.25 (35), p.23467-23476
2023
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Ultra-fast semi-empirical quantum chemistry for high-throughput computational campaigns with Sparrow
The Journal of chemical physics, 2023-02, Vol.158 (5), p.054118-054118
2023
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Benchmark of general-purpose machine learning-based quantum mechanical method AIQM1 on reaction barrier heights
The Journal of chemical physics, 2023-02, Vol.158 (7), p.074103-074103
2023
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Newton‑X Platform: New Software Developments for Surface Hopping and Nuclear Ensembles
Journal of chemical theory and computation, 2022-11, Vol.18 (11), p.6851-6865
2022
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MLatom 3: A Platform for Machine Learning-Enhanced Computational Chemistry Simulations and Workflows
Journal of chemical theory and computation, 2024-02, Vol.20 (3), p.1193-1213
2024
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QD3SET-1: a database with quantum dissipative dynamics datasets
Frontiers in physics, 2023-08, Vol.11
2023
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A comparative study of different machine learning methods for dissipative quantum dynamics
Machine learning: science and technology, 2022-12, Vol.3 (4), p.45016
2022
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MLQD: A package for machine learning-based quantum dissipative dynamics
Computer physics communications, 2024-01, Vol.294, p.108940, Article 108940
2024
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MLatom 2: An Integrative Platform for Atomistic Machine Learning
New Horizons in Computational Chemistry Software, 2022, p.13-53
2022
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