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Machine learning meets quantum physics (Record no. 16039)

MARC details
000 -Etiquette de la notice
Leader 06233cam0a2200481 4500
009 - PPN
ppn 258698640
003 - Identifiant de la notice
Identifiant http://www.sudoc.fr/258698640
005 - Identifiant de la version
Identifiant 20250630092555.0
010 ## - Numéro international normalisé du livre (ISBN)
ISBN 9783030402440
Qualificatif br.
073 #1 - EAN
Numéro normalisé 9783030402440
099 ## - ESPCI local
Type de document Koha Ouvrage
ID Alexandrie ALEX31916
100 ## - Données générales de traitement
Données générales de traitement 20211129h20202020u y0frey50 ba
101 0# - Langue de la ressource
Langue du texte, de la bande son, etc. anglais
-- 639-2
102 ## - Pays de publication ou de production
Pays de publication Suisse
105 ## - Zone de données codées : textes, monographies
Données codées sur les monographies textuelles a a 000|y
106 ## - Zone de données codées : forme de la ressource
Données codées sur la forme de la ressource – Présentation matérielle r
181 ## - Zone de données codées : Forme de la ressource
Données de liaison entre champs z01
Autre référentiel utilisé pour coder la forme du contenu texte
Code du référentiel rdacontent
181 #1 - Zone de données codées : Forme de la ressource
Données de liaison entre champs z01
Forme du contenu selon l’ISBD sous forme codée i#
Qualificatif(s) du contenu selon l’ISBD sous forme codée xxxe##
182 ## - Zone de données codées : type de média
Données de liaison entre champs z01
Autre référentiel utilisé pour coder le type de médiation sans média
Code du référentiel rdamedia
182 #1 - Zone de données codées : type de média
Données de liaison entre champs z01
Type de médiation selon l’ISBD sous forme codée sans média
183 #1 - Zone de données codées : Type de carrière
Données de liaison entre champs z01
Type de support sous forme codée nga
Code du référentiel RDAfrCarrier
200 0# - Titre et mention de responsabilité
Titre propre Machine learning meets quantum physics
Première mention de responsabilité Kristof T. Schütt, Stefan Chmiela, O. Anatole von Lilienfeld, Alexandre Tkatchenko, Koji Tsuda, Klaus-Robert Müller, editors
214 #0 - Mentions de production, publication, diffusion et manufacture
Lieu de publication, production, distribution/diffusion, fabrication Cham (Switzerland)
Nom de l’éditeur, du producteur, distributeur/diffuseur, fabricant Springer
Date de publication, production, distribution/diffusion, fabrication, copyright [2020]
215 ## - Description physique
Type de présentation matérielle et importance matérielle 1 vol. (467 p.)
Autres caractéristiques matérielles ill.
Dimensions 24 cm
225 0# - Collection
Titre de la collection Lecture notes in physics
ISSN de la collection 0075-8450
Indication du volume 968
310 ## - Notes relatives à la localisation et à la disponibilité
Texte de la note Current copyright fee: GBP19.00 - 42\0
320 ## - Bibliographies internes/Note d'index
Texte de la note Notes bibliogr.
327 1# - Note de contenu
Texte de la note Introduction / Kristof T. Schütt, Stefan Chmiela, O. Anatole von Lilienfeld, Alexandre Tkatchenko, Koji Tsuda, and Klaus-Robert Müller
-- part 1. Fundamentals. Introduction to material modeling / Jan Hermann
-- Kernel methods for quantum chemistry / Wiktor Pronobis and Klaus-Robert Müller
-- Introduction to neural networks / Grégor Montavon
-- part 2. Incorporating prior knowledge: invariances, symmetries, conservation laws. Building nonparametric n-body force fields using Gaussian process regression / Aldo Glielmo, Claudio Zeni Ádám Fekete, and Alessandro De Vita
-- Machine-learning of atomic-scale properties based on physical principles / Gábor Csányi, Michael J. Willatt, and Michele Ceriotti
-- Accurate molecular dynamics enabled by efficient physically constrained machine learning approaches / Stefan Chmiela, Huziel E. Sauceda, Alexandre Tkatchenko, and Klaus-Robert Müller
-- Quantum machine learning with resposne operators in chemical compound space / Felix Andreas Faber, Anders S. Christensen, and O. Anatole von Lilienfield
-- Physical extrapolation of quantum observables by generalization with Gaussian processes / R.A. Vargas-Hernández and R.V. Krems
-- part 3. Deep learning of atomistic representations. Message passing neural networks / Justin Gilmer, Samuel S. Schoenholz, Patrick F. Riley, Oriol Vinyals, and George E. Dahl
-- Learning representations of molecules and materials with atomistic neural networks / Kristof T. Schütt, Alexandre Tkatchenko, and Klaus-Robert Müller
-- part 4. Atomistic simulations. Molecular dynamics with neural network potentials / Michael Gastegger and Philipp Marquetand
-- High-dimensional neural network potentials for atomistic simulations / Matti Hellström and Jörg Behler
-- Construction of machine learned force fields with quantum chemical accuracy: applications and chemical insights / Huziel E. Sauceda, Stefan Chmiela, Igor Poltavsky, Klaus-Robert Müller, and Alexandre Tkatchenko
-- Active learning and uncertainty estimation / Alexander Shapeev, Konstantin Gubaev, Evgenii Tsymbalov, and Evgeny Podryabinkin
-- Machine learning for molecular dynamics on long timescales / Frank Noé
-- part 5. Discovery and design. Database-driven high-throughput calculations and machine learning models for materials design / Rickard Armiento
-- Polymer genome: a polymer informatics platform to accelerate polymer discovery / Anand Chandrasekaran, Chiho Kim, and Rampi Ramprasad
-- Bayesian optimization in materials science / Zhufeng Hou and Koji Tsuda
-- Recommender systems for materials discovery / Atsuto Seko, Hiroyuki Hayashi, Hisashi Kashima, and Isao Tanaka
-- Generative models for automatic chemical design / Daniel Schwalbe-Koda and Rafael Gómez-Bombarelli
330 ## - Résumé ou extrait
Texte de la note "Designing molecules and materials with desired properties is an important prerequisite for advancing technology in our modern societies. This requires both the ability to calculate accurate microscopic properties, such as energies, forces and electrostatic multipoles of specific configurations, as well as efficient sampling of potential energy surfaces to obtain corresponding macroscopic properties. Tools that can provide this are accurate first-principles calculations rooted in quantum mechanics, and statistical mechanics, respectively. Unfortunately, they come at a high computational cost that prohibits calculations for large systems and long time-scales, thus presenting a severe bottleneck both for searching the vast chemical compound space and the stupendously many dynamical configurations that a molecule can assume. To overcome this challenge, recently there have been increased efforts to accelerate quantum simulations with machine learning (ML). This emerging interdisciplinary community encompasses chemists, material scientists, physicists, mathematicians and computer scientists, joining forces to contribute to the exciting hot topic of progressing machine learning and AI for molecules and materials. The book that has emerged from a series of workshops provides a snapshot of this rapidly developing field. It contains tutorial material explaining the relevant foundations needed in chemistry, physics as well as machine learning to give an easy starting point for interested readers. In addition, a number of research papers defining the current state-of-the-art are included. The book has five parts (Fundamentals, Incorporating Prior Knowledge, Deep Learning of Atomistic Representations, Atomistic Simulations and Discovery and Design), each prefaced by editorial commentary that puts the respective parts into a broader scientific context."
-- éditeur
452 ## - autre édition sur un autre support
Titre de l'oeuvre Machine learning meets quantum physics.
Lieu de publication Cham : Springer, 2020
606 ## - Sujet - Nom commun
Élément d'entrée Machine learning
Code du format utilisé lc
606 ## - Sujet - Nom commun
Élément d'entrée Quantum theory
Code du format utilisé lc
676 ## - Classification décimale de Dewey
Indice 530.12
680 ## - Classification de la Bibliothèque du Congrès
Indice Q325.5
Numéro de livre .M3225 2020
702 #1 - Nom de personne - mention de responsabilité secondaire
Élément d'entrée Schütt
Partie du nom autre que l'élément d'entrée Kristof T.
Code de fonction Editeur
702 #1 - Nom de personne - mention de responsabilité secondaire
Élément d'entrée Chmiela
Partie du nom autre que l'élément d'entrée Stefan
Code de fonction Editeur
702 #1 - Nom de personne - mention de responsabilité secondaire
Élément d'entrée Lilienfeld
Partie du nom autre que l'élément d'entrée O. Anatole von
Dates 1976-
Code de fonction Editeur
702 #1 - Nom de personne - mention de responsabilité secondaire
Élément d'entrée Tkatchenko
Partie du nom autre que l'élément d'entrée A.
Développement des initiales du prénom Alexandre
Code de fonction Editeur
702 #1 - Nom de personne - mention de responsabilité secondaire
Élément d'entrée Tsuda
Partie du nom autre que l'élément d'entrée Koji
Code de fonction Editeur
702 #1 - Nom de personne - mention de responsabilité secondaire
Élément d'entrée Müller
Partie du nom autre que l'élément d'entrée Klaus-Robert
Code de fonction Editeur
856 ## - Adresse électronique et mode d’accès
URI (Uniform Resource Identifier) http://link.springer.com/openurl?genre=book&isbn=978-3-030-40245-7
Note publique /note de retour Livre &eacute;lectronique<br /
Holdings
Perdu Date de création Site de rattachement Site actuel Localisation Code à barres Cote Exclu du prêt Type de document Koha
  30/06/2025 La bibliothèque de l'ESPCI La bibliothèque de l'ESPCI Salle de lecture 31916 31916   Ouvrage