A1 Alkuperäisartikkeli tieteellisessä aikakauslehdessä
Monte Carlo Simulations of Au38(SCH3)24 Nanocluster Using Distance-Based Machine Learning Methods (2020)


Pihlajamäki, A., Hämäläinen, J., Linja, J., Nieminen, P., Malola, S., Kärkkäinen, T., & Häkkinen, H. (2020). Monte Carlo Simulations of Au38(SCH3)24 Nanocluster Using Distance-Based Machine Learning Methods. Journal of Physical Chemistry A, 124(23), 4827-4836. https://doi.org/10.1021/acs.jpca.0c01512


JYU-tekijät tai -toimittajat


Julkaisun tiedot

Julkaisun kaikki tekijät tai toimittajatPihlajamäki, Antti; Hämäläinen, Joonas; Linja, Joakim; Nieminen, Paavo; Malola, Sami; Kärkkäinen, Tommi; Häkkinen, Hannu

Lehti tai sarjaJournal of Physical Chemistry A

ISSN1089-5639

eISSN1520-5215

Julkaisuvuosi2020

Volyymi124

Lehden numero23

Artikkelin sivunumerot4827-4836

KustantajaAmerican Chemical Society

JulkaisumaaYhdysvallat (USA)

Julkaisun kielienglanti

DOIhttps://doi.org/10.1021/acs.jpca.0c01512

Julkaisun avoin saatavuusEi avoin

Julkaisukanavan avoin saatavuus

Julkaisu on rinnakkaistallennettu (JYX)https://jyx.jyu.fi/handle/123456789/69062


Tiivistelmä

We present an implementation of distance-based machine learning (ML) methods to create a realistic atomistic interaction potential to be used in Monte Carlo simulations of thermal dynamics of thiolate (SR) protected gold nanoclusters. The ML potential is trained for Au38(SR)24 by using previously published, density functional theory (DFT) -based, molecular dynamics (MD) simulation data on two experimentally characterised structural isomers of the cluster, and validated against independent DFT MD simulations. This method opens a door to efficient probing of the configuration space for further investigations of thermal-dependent electronic and optical properties of Au38(SR)24. Our ML implementation strategy allows for generalisation and accuracy control of distance-based ML models for complex nanostructures having several chemical elements and interactions of varying strength.


YSO-asiasanatnanohiukkasetMonte Carlo -menetelmätsimulointikoneoppiminen


Liittyvät organisaatiot


Hankkeet, joissa julkaisu on tehty


OKM-raportointiKyllä

Raportointivuosi2020

JUFO-taso1


Viimeisin päivitys 2024-26-03 klo 09:18