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Publications associées (9)

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Machine learning Hubbard parameters with equivariant neural networks

Nicola Marzari, Iurii Timrov, Martin Uhrin, Luca Binci, Austin Jacob Zadoks

Density-functional theory with extended Hubbard functionals (DFT + U + V) provides a robust framework to accurately describe complex materials containing transition-metal or rare-earth elements. It does so by mitigating self-interaction errors inherent to ...

NATURE PORTFOLIO2025

Data Management Plans: the Importance of Data Management in the BIG-MAP Project[**]

Nicola Marzari, Giovanni Pizzi, Martin Uhrin, Ivano Eligio Castelli

Open access to research data is increasingly important for accelerating research. Grant authorities therefore request detailed plans for how data is managed in the projects they finance. We have recently developed such a plan for the EU H2020 BIG-MAP proje ...

WILEY-V C H VERLAG GMBH2021

Common workflows for computing material properties using different quantum engines

Berend Smit, Nicola Marzari, Giovanni Pizzi, Martin Uhrin, Marnik Bercx, Austin Jacob Zadoks, Kristjan Eimre, Samuel Poncé, Aliaksandr Yakutovich, Sebastiaan Philippe Huber

The prediction of material properties based on density-functional theory has become routinely common, thanks, in part, to the steady increase in the number and robustness of available simulation packages. This plurality of codes and methods is both a boon ...

2021

Unités associées (1)

Laboratoire de théorie et simulation des matériaux

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