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- Titel:
Scalable Bayesian Uncertainty Quantification for Neural Network Potentials: Promise and Pitfalls
- Dokumenttyp:
- Zeitschriftenaufsatz
- Autor(en):
- Thaler, Stephan; Doehner, Gregor; Zavadlav, Julija
- Zeitschriftentitel:
- Journal of Chemical Theory and Computation
- Jahr:
- 2023
- Band / Volume:
- 19
- Heft / Issue:
- 14
- Seitenangaben Beitrag:
- 4520–4532
- Volltext / DOI:
- doi:10.1021/acs.jctc.2c01267
- Verlag / Institution:
- American Chemical Society (ACS)
- E-ISSN:
- 1549-96181549-9626
- Publikationsdatum:
- 04.04.2023
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