Transferable Atomic Multipole Machine Learning Models for Small Organic 
Molecules

Bereau, Tristan; Andrienko, Denis; von Lilienfeld, O. A.

doi:10.1021/acs.jctc.5b00301

Transferable Atomic Multipole Machine Learning Models for Small Organic Molecules

Bereau, T., Andrienko, D., & von Lilienfeld, O. A. (2015). Transferable Atomic Multipole Machine Learning Models for Small Organic Molecules. Journal of Chemical Theory and Computation, 11(7), 3225-3233. doi:10.1021/acs.jctc.5b00301.

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アイテムのパーマリンク: https://hdl.handle.net/11858/00-001M-0000-0028-3325-0 版のパーマリンク: https://hdl.handle.net/11858/00-001M-0000-0028-3326-E

資料種別: 学術論文

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Bereau, Tristan¹, 著者
Andrienko, Denis¹, 著者
von Lilienfeld, O. A., 著者

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1Dept. Kremer: Polymer Theory, MPI for Polymer Research, Max Planck Society, ou_1800287

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言語: eng - English

日付: 出版: 2015

出版の状態: 出版

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出版物名: Journal of Chemical Theory and Computation

その他 : J. Chem. Theory Comput.

種別: 学術雑誌

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出版社, 出版地: Washington, D.C. : American Chemical Society

ページ: - 巻号: 11 (7) 通巻号: - 開始・終了ページ: 3225 - 3233 識別子（ISBN, ISSN, DOIなど）: その他: 1549-9618
CoNE: https://pure.mpg.de/cone/journals/resource/111088195283832

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