Jove
Visualize
お問い合わせ
JoVE
x logofacebook logolinkedin logoyoutube logo
JoVEについて
概要リーダーシップブログJoVEヘルプセンター
著者向け
出版プロセス編集委員会範囲と方針査読よくある質問投稿
図書館員向け
推薦の声購読アクセスリソース図書館諮問委員会よくある質問
研究
JoVE JournalMethods CollectionsJoVE Encyclopedia of Experimentsアーカイブ
教育
JoVE CoreJoVE BusinessJoVE Science EducationJoVE Lab Manual教員リソースセンター教員サイト
利用規約
プライバシーポリシー
ポリシー

関連する概念動画

Predicting Molecular Geometry02:27

Predicting Molecular Geometry

35.9K
VSEPR Theory for Determination of Electron Pair Geometries
35.9K
Atomic Orbitals02:44

Atomic Orbitals

34.8K
An atomic orbital represents the three-dimensional regions in an atom where an electron has the highest probability to reside. The radial distribution function indicates the total probability of finding an electron within the thin shell at a distance r from the nucleus. The atomic orbitals have distinct shapes which are determined by l, the angular momentum quantum number. The orbitals are often drawn with a boundary surface, enclosing densest regions of the cloud.
34.8K
Hybridization of Atomic Orbitals I03:24

Hybridization of Atomic Orbitals I

48.9K
The mathematical expression known as the wave function, ψ, contains information about each orbital and the wavelike properties of electrons in an isolated atom. When atoms are bound together in a molecule, the wave functions combine to produce new mathematical descriptions that have different shapes. This process of combining the wave functions for atomic orbitals is called hybridization and is mathematically accomplished by the linear combination of atomic orbitals. The new orbitals that...
48.9K
Hybridization of Atomic Orbitals II03:35

Hybridization of Atomic Orbitals II

33.7K
sp3d and sp3d 2 Hybridization
33.7K
Thermodynamic Potentials01:26

Thermodynamic Potentials

967
Thermodynamic potentials are state functions that are extremely useful in analyzing a thermodynamic system. They have dimensions of energy. The four important thermodynamic potentials are internal energy, enthalpy, Helmholtz free energy, and Gibbs free energy. These thermodynamic potentials can be expressed using two of the following variables: pressure, volume, temperature, and entropy. These two variables are expressed as the rate of change of the thermodynamic potential with respect to other...
967
Molecular Orbital Theory I02:35

Molecular Orbital Theory I

32.8K
Overview of Molecular Orbital Theory
32.8K

こちらも読む

関連記事

共著者、ジャーナル、引用グラフによってこの研究に関連する記事。

並び替え
Same author

KIF18A inhibitor prevents chromosomally unstable osteosarcoma growth by activating spindle assembly checkpoint.

Cancer biology & therapy·2026
Same author

Assembly and comparison of organelle genomes for investigating the maternal inheritance in Peganum (Nitrariaceae).

BMC genomics·2026
Same author

Correction: A High-quality chromosome-level genome assembly of Swertia przewalskii Pissjauk.

Scientific data·2026
Same author

Charge regulation and orientation dictate protein uptake into polyelectrolyte brushes.

The Journal of chemical physics·2026
Same author

The complete chloroplast genome of <i>Dioscorea polystachya</i> 'Huilou' (Dioscoreaceae) and its phylogenetic analysis.

Mitochondrial DNA. Part B, Resources·2026
Same author

Universal primer-based RPA combined with parallel CRISPR/Cas12a decoding for rapid multi-species meat authentication.

Food chemistry·2026
Same journal

Interplay of Anisotropy, Dzyaloshinskii Moriya Interaction and Symmetry breaking Fields in a 2D XY Ferromagnet.

Journal of physics. Condensed matter : an Institute of Physics journal·2026
Same journal

Single-molecule electron transport near a charge-trapping orbital-level alignment.

Journal of physics. Condensed matter : an Institute of Physics journal·2026
Same journal

Δ<sub>T</sub>Noise as a Robust Diagnostic for Chiral, Helical and Trivial Edge Modes.

Journal of physics. Condensed matter : an Institute of Physics journal·2026
Same journal

A Quantum Framework for Negative Magnetoresistance in Multi-Weyl Semimetals.

Journal of physics. Condensed matter : an Institute of Physics journal·2026
Same journal

Magnetic anisotropy and electronic structure in surface-supported single rare-earth atom magnets: a topical review.

Journal of physics. Condensed matter : an Institute of Physics journal·2026
Same journal

Modeling thermal transport in AlN/GaN superlattices and heterostructures with machine-learned force fields.

Journal of physics. Condensed matter : an Institute of Physics journal·2026
関連記事をすべて見る

関連する実験動画

Updated: Sep 9, 2025

Computation of Atmospheric Concentrations of Molecular Clusters from ab initio Thermochemistry
12:11

Computation of Atmospheric Concentrations of Molecular Clusters from ab initio Thermochemistry

Published on: April 8, 2020

8.3K

MLIPX:機械学習による原子間潜在的探索

Fabian Zills1, Sheena Agarwal2, Tiago Goncalves3

  • 1University of Stuttgart, Institute for Computational Physics, University of Stuttgart, 70569 Stuttgart, Germany, Stuttgart, 70569, GERMANY.

Journal of physics. Condensed matter : an Institute of Physics journal
|August 29, 2025
PubMed
まとめ
この要約は機械生成です。

機械学習型原子間電位 (MLIP) の適切な選択は,信頼性の高いシミュレーションに不可欠です. MLIPXエコシステムは,ユーザーが特定のアプリケーションのためのMLIPを選択し,評価し,正確な予測を保証し,セットアップオーバーヘッドを削減します.

科学分野:

  • コンピュータ材料科学
  • 物理学の機械学習
  • 科学的ソフトウェア開発

背景:

  • 機械学習型原子間ポテンシャル (MLIP) と普遍的なMLIP (uMLIP) は急速に進歩し,科学シミュレーションでの使用が拡大しています.
  • 現在のコミュニティのベンチマークやランダーボードは進歩の洞察を提供しますが,MLIPの制限を無視すると,信頼性の低い予測につながる可能性があります.
  • 特定のアプリケーションに最適なMLIPを選択するには,しばしば微調整またはアクティブな学習が求められ,ユーザーの努力が増加します.

研究 の 目的:

  • 様々な科学的な用途に最も適したMLIPを選択するという課題に取り組む.
  • ユーザー中心のフレームワーク (MLIPX) を開発し,新しいモデルが登場するにつれてMLIPを評価し,再評価する.
  • 複数のMLIPを使用することに関連した計算と分析のオーバーヘッドを削減します.

主な方法:

  • 再利用可能なシミュレーションレシピと自動化されたデータバージョンの枠組みであるMLIPXの導入
  • ZnDraw Web インターフェースを含む比較可視化ツールの統合により,MLIP のパフォーマンスを分析できます.
  • MLIPXハブを設立し,新しいテストケースとMLIP評価の開発のためのコミュニティの貢献を奨励する.

主要な成果:

  • MLIPXの有用性を,主要な普遍的なMLIPを比較した例のアプリケーションケースで示す.
キーワード:
MLFF についてMLIP についてMLIPX機械学習ZnDraw について原子間ポテンシャルテストの枠組み

さらに関連する動画

Vibrational Spectra of a N719-Chromophore/Titania Interface from Empirical-Potential Molecular-Dynamics Simulation, Solvated by a Room Temperature Ionic Liquid
08:54

Vibrational Spectra of a N719-Chromophore/Titania Interface from Empirical-Potential Molecular-Dynamics Simulation, Solvated by a Room Temperature Ionic Liquid

Published on: January 25, 2020

5.7K
Author Spotlight: A Computational Approach to Decipher Amino Acid Preferences in Multispecific Protein-Protein Interactions
06:50

Author Spotlight: A Computational Approach to Decipher Amino Acid Preferences in Multispecific Protein-Protein Interactions

Published on: January 26, 2024

2.0K

関連する実験動画

Last Updated: Sep 9, 2025

Computation of Atmospheric Concentrations of Molecular Clusters from ab initio Thermochemistry
12:11

Computation of Atmospheric Concentrations of Molecular Clusters from ab initio Thermochemistry

Published on: April 8, 2020

8.3K
Vibrational Spectra of a N719-Chromophore/Titania Interface from Empirical-Potential Molecular-Dynamics Simulation, Solvated by a Room Temperature Ionic Liquid
08:54

Vibrational Spectra of a N719-Chromophore/Titania Interface from Empirical-Potential Molecular-Dynamics Simulation, Solvated by a Room Temperature Ionic Liquid

Published on: January 25, 2020

5.7K
Author Spotlight: A Computational Approach to Decipher Amino Acid Preferences in Multispecific Protein-Protein Interactions
06:50

Author Spotlight: A Computational Approach to Decipher Amino Acid Preferences in Multispecific Protein-Protein Interactions

Published on: January 26, 2024

2.0K
  • MLIPXは,インタラクティブな比較ツールでアプリケーション特有のテストセットを作成し,共有することができます.
  • このフレームワークは,MLIPの評価に系統的で,再現可能で,再利用可能なアプローチを提供します.

    • 結論:

    • MLIPXは機械学習による 原子間ポテンシャルを効果的に評価するための 総合的なソリューションを提供します
    • 生態系は,ユーザが自信を持ってMLIPを選択し,研究に適用するための障壁を大幅に軽減します.
    • MLIPXはコミュニティの協力を促進し,MLIPとそのアプリケーションの継続的な改善と開発を推進します.