Bitte benutzen Sie diese Kennung, um auf die Ressource zu verweisen: http://dx.doi.org/10.18419/opus-11106
Langanzeige der Metadaten
DC ElementWertSprache
dc.contributor.advisorKästner, Johannes (Prof. Dr.)-
dc.contributor.authorCooper, April Mae-
dc.date.accessioned2020-11-03T09:54:34Z-
dc.date.available2020-11-03T09:54:34Z-
dc.date.issued2020de
dc.identifier.other173762236X-
dc.identifier.urihttp://nbn-resolving.de/urn:nbn:de:bsz:93-opus-ds-111230de
dc.identifier.urihttp://elib.uni-stuttgart.de/handle/11682/11123-
dc.identifier.urihttp://dx.doi.org/10.18419/opus-11106-
dc.language.isoende
dc.rightsinfo:eu-repo/semantics/openAccessde
dc.subject.ddc500de
dc.subject.ddc540de
dc.titleAccurate force- and Hessian predictions from neural network potentialsen
dc.typedoctoralThesisde
ubs.dateAccepted2020-07-03-
ubs.fakultaetChemiede
ubs.institutInstitut für Theoretische Chemiede
ubs.publikation.seitenxxiii, 153de
ubs.publikation.typDissertationde
ubs.thesis.grantorStuttgart Research Centre for Simulation Technology (SRC SimTech)de
Enthalten in den Sammlungen:03 Fakultät Chemie

Dateien zu dieser Ressource:
Datei Beschreibung GrößeFormat 
Doktorarbeit_Cooper.pdf2,39 MBAdobe PDFÖffnen/Anzeigen


Alle Ressourcen in diesem Repositorium sind urheberrechtlich geschützt.