Alexander Shapeev

Hivatkozott rá

	Összes	2019 óta
Hivatkozások	8401	7838
h-index	40	39
i10-index	82	72

2400

1200

600

1800

2011201220132014201520162017201820192020202120222023202423 38 59 76 38 65 88 131 240 654 1055 1484 2010 2340

Nyilvános hozzáférés

Összes megtekintése

58 cikk

2 cikk

elérhető

nem érhető el

Finanszírozási megbízások alapján

Társszerzők

Evgeny PodryabinkinSkolkovo Institute of Science and TechnologyE-mail megerősítve itt: skoltech.ru
Bohayra MortazaviLeibniz Universität HannoverE-mail megerősítve itt: iop.uni-hannover.de
Xiaoying ZhuangERC Project Awardee, Leibniz University HanoverE-mail megerősítve itt: iop.uni-hannover.de
Timon RabczukBauhaus University WeimarE-mail megerősítve itt: uni-weimar.de
Ivan NovikovSenior Research Scientist, Skolkovo Institute of Science and TechnologyE-mail megerősítve itt: skoltech.ru
Jörg NeugebauerDirector, Max-Planck-Institut für EisenforschungE-mail megerősítve itt: mpie.de
Fritz KörmannUniversity of Stuttgart, ICAMS Bochum, MPIE DüsseldorfE-mail megerősítve itt: mpie.de
Evgenii TsymbalovApptekE-mail megerősítve itt: apptek.com
Gus L. W. HartBrigham Young University, Physics and AstronomyE-mail megerősítve itt: byu.edu
Gabor CsanyiProfessor of Molecular Modelling, Engineering Laboratory, University of CambridgeE-mail megerősítve itt: cam.ac.uk
Christoph OrtnerUniversity of British ColumbiaE-mail megerősítve itt: math.ubc.ca
Blazej GrabowskiInstitute for Materials Science, University of StuttgartE-mail megerősítve itt: imw.uni-stuttgart.de
Mitchell LuskinProfessor of Mathematics, University of MinnesotaE-mail megerősítve itt: umn.edu
Ming DaoMassachusetts Institute of TechnologyE-mail megerősítve itt: mit.edu
Stephan RocheICREA Research Professor, Catalan Institute of Nanoscience and NanotechnologyE-mail megerősítve itt: icn2.cat
Conrad RosenbrockBrigham Young UniversityE-mail megerősítve itt: byu.edu
Brahmanandam JavvajiPostdoc Scientific Coworker, Chair of Computational Science and Simulation Technology, Insisute ofE-mail megerősítve itt: iop.uni-hannover.de
Alexander G. KvashninFull Professor, Skolkovo Institute of Science and TechnologyE-mail megerősítve itt: skoltech.ru
Zhe ShiApple Inc., Massachusetts Institute of TechnologyE-mail megerősítve itt: mit.edu
Ju LiProfessor of Nuclear Science and Engineering and Materials Science and Engineering, MIT, USAE-mail megerősítve itt: mit.edu

Követés

Alexander Shapeev

Skolkovo Institute of Science and Technology

E-mail megerősítve itt: shapeev.com - Kezdőlap

Applied Mathematics Numerical Analysis Scientific Computing Materials Science


Cím Rendezés hivatkozások szerint Rendezés év szerint Rendezés cím szerint	Hivatkozott rá Hivatkozott rá	Év
Moment tensor potentials: A class of systematically improvable interatomic potentials AV Shapeev Multiscale Modeling & Simulation 14 (3), 1153-1173, 2016	1202	2016
Performance and cost assessment of machine learning interatomic potentials Y Zuo, C Chen, X Li, Z Deng, Y Chen, J Behler, G Csányi, AV Shapeev, ... The Journal of Physical Chemistry A 124 (4), 731-745, 2020	710	2020
Active learning of linearly parametrized interatomic potentials EV Podryabinkin, AV Shapeev Computational Materials Science 140, 171-180, 2017	564	2017
The MLIP package: moment tensor potentials with MPI and active learning IS Novikov, K Gubaev, EV Podryabinkin, AV Shapeev Machine Learning: Science and Technology 2 (2), 025002, 2020	486	2020
Exceptional piezoelectricity, high thermal conductivity and stiffness and promising photocatalysis in two-dimensional MoSi2N4 family confirmed by first-principles B Mortazavi, B Javvaji, F Shojaei, T Rabczuk, AV Shapeev, X Zhuang Nano Energy 82, 105716, 2021	448	2021
Accelerating crystal structure prediction by machine-learning interatomic potentials with active learning EV Podryabinkin, EV Tikhonov, AV Shapeev, AR Oganov Physical Review B 99 (6), 064114, 2019	359	2019
Accelerating high-throughput searches for new alloys with active learning of interatomic potentials K Gubaev, EV Podryabinkin, GLW Hart, AV Shapeev Computational Materials Science 156, 148-156, 2019	318	2019
First‐principles multiscale modeling of mechanical properties in graphene/borophene heterostructures empowered by machine‐learning interatomic potentials B Mortazavi, M Silani, EV Podryabinkin, T Rabczuk, X Zhuang, ... Advanced Materials 33 (35), 2102807, 2021	240	2021
Machine learning of molecular properties: Locality and active learning K Gubaev, EV Podryabinkin, AV Shapeev The Journal of chemical physics 148 (24), 2018	182	2018
Exploring phononic properties of two-dimensional materials using machine learning interatomic potentials B Mortazavi, IS Novikov, EV Podryabinkin, S Roche, T Rabczuk, ... Applied Materials Today 20, 100685, 2020	181	2020
Machine-learning interatomic potentials enable first-principles multiscale modeling of lattice thermal conductivity in graphene/borophene heterostructures B Mortazavi, EV Podryabinkin, S Roche, T Rabczuk, X Zhuang, ... Materials Horizons 7 (9), 2359-2367, 2020	171	2020
Impact of lattice relaxations on phase transitions in a high-entropy alloy studied by machine-learning potentials T Kostiuchenko, F Körmann, J Neugebauer, A Shapeev npj Computational Materials 5 (1), 55, 2019	159	2019
Accelerating first-principles estimation of thermal conductivity by machine-learning interatomic potentials: A MTP/ShengBTE solution B Mortazavi, EV Podryabinkin, IS Novikov, T Rabczuk, X Zhuang, ... Computer Physics Communications 258, 107583, 2021	154	2021
Young’s Modulus and Tensile Strength of Ti₃C₂ MXene Nanosheets As Revealed by In Situ TEM Probing, AFM Nanomechanical Mapping, and Theoretical … KL Firestein, JE von Treifeldt, DG Kvashnin, JFS Fernando, C Zhang, ... Nano letters 20 (8), 5900-5908, 2020	142	2020
Machine-learned multi-system surrogate models for materials prediction C Nyshadham, M Rupp, B Bekker, AV Shapeev, T Mueller, ... npj Computational Materials 5 (1), 51, 2019	136	2019
Machine-learned interatomic potentials for alloys and alloy phase diagrams CW Rosenbrock, K Gubaev, AV Shapeev, LB Pártay, N Bernstein, ... npj Computational Materials 7 (1), 24, 2021	117	2021
Ab initio vibrational free energies including anharmonicity for multicomponent alloys B Grabowski, Y Ikeda, P Srinivasan, F Körmann, C Freysoldt, AI Duff, ... npj computational materials 5 (1), 80, 2019	110	2019
Accessing thermal conductivity of complex compounds by machine learning interatomic potentials P Korotaev, I Novoselov, A Yanilkin, A Shapeev Physical Review B 100 (14), 144308, 2019	107	2019
Deep elastic strain engineering of bandgap through machine learning Z Shi, E Tsymbalov, M Dao, S Suresh, A Shapeev, J Li Proceedings of the National Academy of Sciences 116 (10), 4117-4122, 2019	103	2019
Moment tensor potentials as a promising tool to study diffusion processes II Novoselov, AV Yanilkin, AV Shapeev, EV Podryabinkin Computational Materials Science 164, 46-56, 2019	102	2019

A rendszer jelenleg nem tudja elvégezni a műveletet. Próbálkozzon újra később.

Cikkek 1–20

Hivatkozások évente

Ismétlődő hivatkozások

Összevont hivatkozások

Társszerzők hozzáadásaTársszerzők

Követés

Hivatkozott rá

Társszerzők