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Jörg Behler

2005–2025 年に発表

43
論文数
18,820
被引用数
36
h 指数
39
i10 指数

被引用数

Jörg Behler の年別被引用数1968 年: 被引用 1 件1998 年: 被引用 1 件2005 年: 被引用 1 件2006 年: 被引用 5 件2007 年: 被引用 3 件2008 年: 被引用 4 件2009 年: 被引用 7 件2010 年: 被引用 9 件2011 年: 被引用 21 件2012 年: 被引用 31 件2013 年: 被引用 39 件2014 年: 被引用 44 件2015 年: 被引用 51 件2016 年: 被引用 117 件2017 年: 被引用 188 件2018 年: 被引用 283 件2019 年: 被引用 483 件2020 年: 被引用 773 件2021 年: 被引用 764 件2022 年: 被引用 592 件2023 年: 被引用 636 件2024 年: 被引用 734 件2025 年: 被引用 539 件2026 年: 被引用 92 件1969〜1997 年は被引用が無いため表示していません1999〜2004 年は被引用が無いため表示していません

引用元

国・地域

この著者を引用した国・地域の世界地図アメリカ合衆国: 引用元論文 941 件、この内訳の 27%中国: 引用元論文 436 件、この内訳の 12.5%ドイツ: 引用元論文 338 件、この内訳の 9.7%イギリス: 引用元論文 278 件、この内訳の 8%スイス: 引用元論文 207 件、この内訳の 5.9%日本: 引用元論文 115 件、この内訳の 3.3%カナダ: 引用元論文 105 件、この内訳の 3%フランス: 引用元論文 98 件、この内訳の 2.8%韓国: 引用元論文 92 件、この内訳の 2.6%オーストリア: 引用元論文 82 件、この内訳の 2.4%イタリア: 引用元論文 82 件、この内訳の 2.4%スペイン: 引用元論文 54 件、この内訳の 1.6%
0%27%その他 18.8%

機関

分野

  • Materials Science71.3%
  • Computer Science10.4%
  • Physics and Astronomy5%
  • Biochemistry, Genetics and Molecular Biology4.6%
  • Engineering3.5%
  • Chemistry1.7%
  • その他3.5%

トピック

  • Machine Learning in Materials Science27%
  • Computational Drug Discovery Methods17%
  • Protein Structure and Dynamics9.3%
  • X-ray Diffraction in Crystallography3.4%
  • Advanced Chemical Physics Studies2.8%
  • Spectroscopy and Quantum Chemical Studies2%
  • その他38.5%

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  1. Generalized Neural-Network Representation of High-Dimensional Potential-Energy Surfaces

    著者: Jörg Behler, Michele Parrinello - Physical Review Letters 2007 被引用: 4,950

  2. Four Generations of High-Dimensional Neural Network Potentials

    著者: Jörg Behler - Chemical Reviews 2021 被引用: 856

  3. Atom-centered symmetry functions for constructing high-dimensional neural network potentials

    著者: Jörg Behler - The Journal of Chemical Physics 2011 被引用: 1,620

  4. Perspective: Machine learning potentials for atomistic simulations

    著者: Jörg Behler - The Journal of Chemical Physics 2016 被引用: 1,495

  5. A fourth-generation high-dimensional neural network potential with accurate electrostatics including non-local charge transfer

    著者: Tsz Wai Ko, Jonas A. Finkler, Stefan Goedecker, Jörg Behler - Nature Communications 2021 被引用: 503

  6. Constructing high‐dimensional neural network potentials: A tutorial review

    著者: Jörg Behler - International Journal of Quantum Chemistry 2015 被引用: 879

  7. Machine learning molecular dynamics for the simulation of infrared spectra

    著者: Michael Gastegger, Jörg Behler, Philipp Marquetand - Chemical Science 2017 被引用: 512

  8. Performance and Cost Assessment of Machine Learning Interatomic Potentials

    著者: Yunxing Zuo, Chi Chen, Xiangguo Li, Zhi Deng, Yiming Chen, Jörg Behler, Gábor Cśanyi, Alexander V. Shapeev, Aidan P. Thompson, Mitchell Wood, Shyue Ping Ong - The Journal of Physical Chemistry A 2020 被引用: 927

  9. First Principles Neural Network Potentials for Reactive Simulations of Large Molecular and Condensed Systems

    著者: Jörg Behler - Angewandte Chemie International Edition 2017 被引用: 733

  10. Machine learning potentials for extended systems: a perspective

    著者: Jörg Behler, Gábor Cśanyi - The European Physical Journal B 2021 被引用: 219

  11. Representing potential energy surfaces by high-dimensional neural network potentials

    著者: Jörg Behler - Journal of Physics Condensed Matter 2014 被引用: 410

  12. Neural network potential-energy surfaces in chemistry: a tool for large-scale simulations

    著者: Jörg Behler - Physical Chemistry Chemical Physics 2011 被引用: 815

  13. Ab initio thermodynamics of liquid and solid water

    著者: Bingqing Cheng, Edgar A. Engel, Jörg Behler, Christoph Dellago, Michele Ceriotti - National Academy of Sciences, Proceedings of the National Academy of Sciences 2019 被引用: 363

  14. High-dimensional neural-network potentials for multicomponent systems: Applications to zinc oxide

    著者: Nongnuch Artrith, Tobias Morawietz, Jörg Behler - Physical Review B 2011 被引用: 410

  15. How van der Waals interactions determine the unique properties of water

    著者: Tobias Morawietz, Andreas Singraber, Christoph Dellago, Jörg Behler - National Academy of Sciences, Proceedings of the National Academy of Sciences 2016 被引用: 499

  16. Library-Based LAMMPS Implementation of High-Dimensional Neural Network Potentials

    著者: Andreas Singraber, Jörg Behler, Christoph Dellago - Journal of Chemical Theory and Computation 2019 被引用: 295

  17. High-dimensional neural network potentials for metal surfaces: A prototype study for copper

    著者: Nongnuch Artrith, Jörg Behler - Physical Review B 2012 被引用: 340

  18. Automatic selection of atomic fingerprints and reference configurations for machine-learning potentials

    著者: Giulio Imbalzano, Andrea Anelli, Daniele Giofré, Sinja Klees, Jörg Behler, Michele Ceriotti - The Journal of Chemical Physics 2018 被引用: 301

  19. General-Purpose Machine Learning Potentials Capturing Nonlocal Charge Transfer

    著者: Tsz Wai Ko, Jonas A. Finkler, Stefan Goedecker, Jörg Behler - Accounts of Chemical Research 2021 被引用: 136

  20. Parallel Multistream Training of High-Dimensional Neural Network Potentials

    著者: Andreas Singraber, Tobias Morawietz, Jörg Behler, Christoph Dellago - Journal of Chemical Theory and Computation 2019 被引用: 228

  21. Accurate Fourth-Generation Machine Learning Potentials by Electrostatic Embedding

    著者: Tsz Wai Ko, Jonas A. Finkler, Stefan Goedecker, Jörg Behler - Journal of Chemical Theory and Computation 2023 被引用: 47

  22. Automated Fitting of Neural Network Potentials at Coupled Cluster Accuracy: Protonated Water Clusters as Testing Ground

    著者: Christoph Schran, Jörg Behler, Dominik Marx - Journal of Chemical Theory and Computation 2019 被引用: 136

  23. Neural network molecular dynamics simulations of solid–liquid interfaces: water at low-index copper surfaces

    著者: Suresh Kondati Natarajan, Jörg Behler - Physical Chemistry Chemical Physics 2016 被引用: 216

  24. A Density-Functional Theory-Based Neural Network Potential for Water Clusters Including van der Waals Corrections

    著者: Tobias Morawietz, Jörg Behler - The Journal of Physical Chemistry A 2013 被引用: 208