Au38Q MBTR-K3


Linja, Joakim; Hämäläinen, Joonas; Nieminen, Paavo; Kärkkäinen, Tommi (2020). Au38Q MBTR-K3. V. 11.11.2020. Zenodo. https://dx.doi.org/10.5281/zenodo.4268064.


JYU-tekijät
  • Yhteyshenkilö (kyllä/ei)Kyllä
  • Yhteyshenkilö (kyllä/ei)Ei
  • Yhteyshenkilö (kyllä/ei)Ei
  • Yhteyshenkilö (kyllä/ei)Ei

Kaikki tekijätLinja, Joakim; Hämäläinen, Joonas; Nieminen, Paavo; Kärkkäinen, Tommi

RahoittajatSuomen Akatemia

Oikeudenhaltijat


Saatavuus ja tunnisteet

SaatavuustietoLadattavissa verkosta

Aineiston julkaisuvuosi2020

Aineiston pysyvät tunnisteetdoi:10.5281/zenodo.4268064


Aineiston kuvailu

KuvausThe dataset contains nine variants of the same idea. In each, an observation refers to a MBTR description of the structural angles of the Au38Q hybrid nanoparticle of a single timestep in a DFT simulation and the potential energy of the said nanoparticle at the timestep. The input space is the MBTR description and the output space is the potential energy. Features refer to the output of the MBTR descriptor, here used as the input.

We used three different numbers of observations and three different numbers of descriptor accuracies. Regarding the the number of observations, we used RS-maximin to find out the most different observations available and used the first 4000 and first 8000 as the selections in 4k and 8k variants. Regarding the number of features, we used different descriptor accuracy values [2,10,100] that produced descriptors of lengths [80,400,4000]. This allowed the number of features to represent the data description resolution. Downsampling of the number of features from 4000 to lower numbers was not used.

Further details are presented in paper Do Randomized Algorithms Improve the Efficiency of
Minimal Learning Machine? by Linja et al.

Aineiston kielienglanti

Vapaat asiasanatRegressio; Many Body Tensor Representation; MBTR; Hybridinanopartikkelit

YSO-asiasanatkoneoppiminenregressioanalyysi

Tieteenalat 113 Tietojenkäsittely- ja informaatiotieteet

Käsitteletkö erityisiä henkilötietoryhmiä tutkimuksessasi?Ei


Aineistoon liittyvät Converiksessa olevat hankkeet


Aineistoon liittyvät julkaisut ja muut tuotokset


Viimeisin päivitys 2022-26-01 klo 11:57