論文の概要: Atomistic Simulations for Reactions and Spectroscopy in the Era of Machine Learning -- Quo Vadis?

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2201.03822v1
• Date: Tue, 11 Jan 2022 08:03:22 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-01-12 15:07:06.129032
• Title: Atomistic Simulations for Reactions and Spectroscopy in the Era of Machine Learning -- Quo Vadis?
• Title（参考訳）: 機械学習時代の反応と分光に関する原子論的シミュレーション - quo vadis?
• Authors: M. Meuwly
• Abstract要約: 正確なエネルギー関数を用いた原子論シミュレーションは、気体および凝縮相における分子の機能運動に関する洞察を与えることができる。 この視点は、この分野における他者の努力と、自身の仕事のいくつかから現場の現状を明確にし、オープンな質問と将来の展望について議論する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: Atomistic simulations using accurate energy functions can provide molecular-level insight into functional motions of molecules in the gas- and in the condensed phase. Together with recently developed and currently pursued efforts in integrating and combining this with machine learning techniques provides a unique opportunity to bring such dynamics simulations closer to reality. This perspective delineates the present status of the field from efforts of others in the field and some of your own work and discusses open questions and future prospects.
• Abstract（参考訳）: 正確なエネルギー関数を用いた原子論シミュレーションは、気体および凝縮相における分子の機能運動に関する分子レベルの洞察を与えることができる。 最近開発され現在進行中の機械学習技術の統合と組み合わせは、そのようなダイナミクスシミュレーションを現実に近づけるユニークな機会を提供する。 この視点は、この分野における他者の努力と、自身の仕事のいくつかから現場の現状を明確にし、オープンな質問と将来の展望について議論する。

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