Prof. Dr. Jörg Behler

Name Card

Main Affiliation
 
Staff Status
exunigoe
 

1-40 von 40
 
Die bibliographischen Daten in Ihrer Publikationsliste sind vollständig.
Sie können vorhandene Daten in den blau unterlegten Feldern korrigieren. Bitte klicken Sie dazu jeweils das farbig markierte Feld an. Das Löschen von Daten ist hier nicht möglich.
Felder, die nicht farbig markiert sind (z. B. die Autorinnen und Autoren), können über das Eingabeformular bearbeitet werden. Klicken Sie dazu auf vor der jeweiligen Publikation.
Die bibliographischen Daten in Ihrer Publikationsliste sind möglicherweise unvollständig. Sie können
  • evtl. fehlende Daten in den rot markierten Feldern nachtragen oder
  • vorhandene Daten in den blau unterlegten Feldern korrigieren.
Bitte klicken Sie dazu jeweils das farbig markierte Feld an. Das Löschen von Daten ist hier nicht möglich.
Felder, die nicht farbig markiert sind (z. B. die Autorinnen und Autoren), können über das Eingabeformular bearbeitet werden. Klicken Sie dazu auf vor der jeweiligen Publikation.
Check/Uncheck all
  • 2022 | Zeitschriftenartikel | Research Paper | 
    ​ ​Roadmap on Machine learning in electronic structure​
    Kulik, H. J.; Hammerschmidt, T.; Schmidt, J.; Botti, S.; Marques, M. A. L.; Boley, M. & Scheffler, M. u.a.​ (2022) 
    Electronic Structure, 4(2).​ DOI: https://doi.org/10.1088/2516-1075/ac572f 
    ​Details  DOI 
  • 2021 | Zeitschriftenartikel
    ​ ​Properties of α-Brass Nanoparticles II: Structure and Composition​
    Weinreich, J.; Paleico, M. L. & Behler, J. ​ (2021) 
    The Journal of Physical Chemistry. C, Nanomaterials and interfaces, 125(27) pp. 14897​-14909​.​ DOI: https://doi.org/10.1021/acs.jpcc.1c02314 
    ​Details  DOI 
  • 2021 | Zeitschriftenartikel
    ​ ​General-Purpose Machine Learning Potentials Capturing Nonlocal Charge Transfer​
    Ko, T. W.; Finkler, J. A.; Goedecker, S. & Behler, J. ​ (2021) 
    Accounts of Chemical Research, 54(4) pp. 808​-817​.​ DOI: https://doi.org/10.1021/acs.accounts.0c00689 
    ​Details  DOI 
  • 2021 | Zeitschriftenartikel
    ​ ​Four Generations of High-Dimensional Neural Network Potentials​
    Behler, J. ​ (2021) 
    Chemical Reviews, 121(16) pp. 10037​-10072​.​ DOI: https://doi.org/10.1021/acs.chemrev.0c00868 
    ​Details  DOI 
  • 2021 | Zeitschriftenartikel | 
    ​ ​Mechanism of amorphous phase stabilization in ultrathin films of monoatomic phase change material​
    Dragoni, D.; Behler, J.   & Bernasconi, M.​ (2021) 
    Nanoscale,.​ DOI: https://doi.org/10.1039/D1NR03432D 
    ​Details  DOI 
  • 2020 | Preprint
    ​ ​A criticial view on e$ occupancy as a descriptor for oxygen evolution catalytic activity in LiMn$ nanoparticles​
    Schönewald, F.; Eckhoff, M.; Baumung, M.; Risch, M. ; Blöchl, P. E. ; Behler, J.  & Volkert, C. A. ​ (2020)
    ​Details  arXiv 
  • 2020 | Zeitschriftenartikel | Research Paper
    ​ ​Hybrid density functional theory benchmark study on lithium manganese oxides​
    Eckhoff, M.; Blöchl, P. E.   & Behler, J. ​ (2020) 
    Physical Review B, 101(20).​ DOI: https://doi.org/10.1103/PhysRevB.101.205113 
    ​Details  DOI 
  • 2020 | Zeitschriftenartikel
    ​ ​Temperature dependence of the vibrational spectrum of porphycene: a qualitative failure of classical-nuclei molecular dynamics​
    Litman, Y.; Behler, J.   & Rossi, M.​ (2020) 
    Faraday Discussions, 221 pp. 526​-546​.​ DOI: https://doi.org/10.1039/c9fd00056a 
    ​Details  DOI 
  • 2020 | Zeitschriftenartikel | Research Paper
    ​ ​Predicting oxidation and spin states by high-dimensional neural networks: Applications to lithium manganese oxide spinels​
    Eckhoff, M.; Lausch, K. N.; Blöchl, P. E.   & Behler, J. ​ (2020) 
    The Journal of Chemical Physics, 153(16) pp. 164107​.​ DOI: https://doi.org/10.1063/5.0021452 
    ​Details  DOI 
  • 2020 | Zeitschriftenartikel | Erratum
    ​ ​Correction: A critical comparison of neural network potentials for molecular reaction dynamics with exact permutation symmetry​
    Li, J.; Song, K. & Behler, J. ​ (2020) 
    Physical Chemistry Chemical Physics, 22(47) pp. 27914​-27915​.​ DOI: https://doi.org/10.1039/d0cp90265a 
    ​Details  DOI 
  • 2020 | Zeitschriftenartikel
    ​ ​Transferability of neural network potentials for varying stoichiometry: Phonons and thermal conductivity of Mn x Ge y compounds​
    Mangold, C.; Chen, S.; Barbalinardo, G.; Behler, J. ; Pochet, P.; Termentzidis, K. & Han, Y. u.a.​ (2020) 
    Journal of Applied Physics, 127(24) pp. 244901​.​ DOI: https://doi.org/10.1063/5.0009550 
    ​Details  DOI 
  • 2020 | Zeitschriftenartikel
    ​ ​Insights into Water Permeation through hBN Nanocapillaries by Ab Initio Machine Learning Molecular Dynamics Simulations​
    Ghorbanfekr, H.; Behler, J.   & Peeters, F. M.​ (2020) 
    The Journal of Physical Chemistry Letters, 11(17) pp. 7363​-7370​.​ DOI: https://doi.org/10.1021/acs.jpclett.0c01739 
    ​Details  DOI 
  • 2020 | Zeitschriftenartikel
    ​ ​A flexible and adaptive grid algorithm for global optimization utilizing basin hopping Monte Carlo​
    Paleico, M. L. & Behler, J. ​ (2020) 
    The Journal of Chemical Physics, 152(9) pp. 094109​.​ DOI: https://doi.org/10.1063/1.5142363 
    ​Details  DOI 
  • 2020 | Zeitschriftenartikel | Research Paper
    ​ ​Closing the gap between theory and experiment for lithium manganese oxide spinels using a high-dimensional neural network potential​
    Eckhoff, M.; Schönewald, F.; Risch, M. ; Volkert, C. A. ; Blöchl, P. E.   & Behler, J. ​ (2020) 
    Physical Review B, 102(17).​ DOI: https://doi.org/10.1103/PhysRevB.102.174102 
    ​Details  DOI 
  • 2020 | Zeitschriftenartikel
    ​ ​Global optimization of copper clusters at the ZnO(101¯0) surface using a DFT-based neural network potential and genetic algorithms​
    Paleico, M. L. & Behler, J. ​ (2020) 
    The Journal of Chemical Physics, 153(5) pp. 054704​.​ DOI: https://doi.org/10.1063/5.0014876 
    ​Details  DOI 
  • 2020 | Zeitschriftenartikel
    ​ ​Temperature effects on the ionic conductivity in concentrated alkaline electrolyte solutions​
    Shao, Y.; Hellström, M.; Yllö, A.; Mindemark, J.; Hermansson, K.; Behler, J.   & Zhang, C.​ (2020) 
    Physical Chemistry Chemical Physics, 22(19) pp. 10426​-10430​.​ DOI: https://doi.org/10.1039/c9cp06479f 
    ​Details  DOI 
  • 2020 | Zeitschriftenartikel
    ​ ​Properties of α-Brass Nanoparticles. 1. Neural Network Potential Energy Surface​
    Weinreich, J.; Römer, A.; Paleico, M. L. & Behler, J. ​ (2020) 
    The Journal of Physical Chemistry C, 124(23) pp. 12682​-12695​.​ DOI: https://doi.org/10.1021/acs.jpcc.0c00559 
    ​Details  DOI 
  • 2020 | Zeitschriftenartikel
    ​ ​Accurate Global Potential Energy Surfaces for the H + CH3OH Reaction by Neural Network Fitting with Permutation Invariance​
    Lu, D.; Behler, J.   & Li, J.​ (2020) 
    The Journal of Physical Chemistry A, 124(28) pp. 5737​-5745​.​ DOI: https://doi.org/10.1021/acs.jpca.0c04182 
    ​Details  DOI 
  • 2020 | Zeitschriftenartikel | Research Paper | 
    ​ ​An experimentally validated neural-network potential energy surface for H-atom on free-standing graphene in full dimensionality​
    Wille, S.; Jiang, H.; Bünermann, O.; Wodtke, A. M. ; Behler, J.   & Kandratsenka, A.​ (2020) 
    Physical Chemistry Chemical Physics, 22(45) pp. 26113​-26120​.​ DOI: https://doi.org/10.1039/d0cp03462b 
    ​Details  DOI 
  • 2019 | Zeitschriftenartikel
    ​ ​New Insights into the Catalytic Activity of Cobalt Orthophosphate Co 3 (PO 4 ) 2 from Charge Density Analysis​
    Keil, H.; Hellström, M.; Stückl, C.; Herbst‐Irmer, R. ; Behler, J.   & Stalke, D. ​ (2019) 
    Chemistry – A European Journal, 25(69) pp. 15786​-15794​.​ DOI: https://doi.org/10.1002/chem.v25.69 
    ​Details  DOI 
  • 2019 | Zeitschriftenartikel
    ​ ​Automated Fitting of Neural Network Potentials at Coupled Cluster Accuracy: Protonated Water Clusters as Testing Ground​
    Schran, C.; Behler, J.   & Marx, D.​ (2019) 
    Journal of Chemical Theory and Computation, 16(1) pp. 88​-99​.​ DOI: https://doi.org/10.1021/acs.jctc.9b00805 
    ​Details  DOI 
  • 2019 | Zeitschriftenartikel
    ​ ​Library-Based LAMMPS Implementation of High-Dimensional Neural Network Potentials​
    Singraber, A.; Behler, J.   & Dellago, C.​ (2019) 
    Journal of Chemical Theory and Computation, 15(3) pp. 1827​-1840​.​ DOI: https://doi.org/10.1021/acs.jctc.8b00770 
    ​Details  DOI 
  • 2019 | Zeitschriftenartikel
    ​ ​Parallel Multistream Training of High-Dimensional Neural Network Potentials​
    Singraber, A.; Morawietz, T.; Behler, J.   & Dellago, C.​ (2019) 
    Journal of Chemical Theory and Computation, 15(5) pp. 3075​-3092​.​ DOI: https://doi.org/10.1021/acs.jctc.8b01092 
    ​Details  DOI 
  • 2019 | Zeitschriftenartikel
    ​ ​From Molecular Fragments to the Bulk: Development of a Neural Network Potential for MOF-5​
    Eckhoff, M. & Behler, J. ​ (2019) 
    Journal of Chemical Theory and Computation, 15(6) pp. 3793​-3809​.​ DOI: https://doi.org/10.1021/acs.jctc.8b01288 
    ​Details  DOI 
  • 2019 | Zeitschriftenartikel
    ​ ​Priming effects in the crystallization of the phase change compound GeTe from atomistic simulations​
    Gabardi, S.; Sosso, G. G.; Behler, J.   & Bernasconi, M.​ (2019) 
    Faraday Discussions, 213 pp. 287​-301​.​ DOI: https://doi.org/10.1039/C8FD00101D 
    ​Details  DOI 
  • 2019 | Zeitschriftenartikel
    ​ ​Atomistic simulations of thermal conductivity in GeTe nanowires​
    Bosoni, E.; Campi, D.; Donadio, D.; Sosso, G C; Behler, J.   & Bernasconi, M.​ (2019) 
    Journal of Physics D: Applied Physics, 53(5) pp. 054001​.​ DOI: https://doi.org/10.1088/1361-6463/ab5478 
    ​Details  DOI 
  • 2019 | Zeitschriftenartikel
    ​ ​Performance and Cost Assessment of Machine Learning Interatomic Potentials​
    Zuo, Y.; Chen, C.; Li, X.; Deng, Z.; Chen, Y.; Behler, J.   & Csányi, G. u.a.​ (2019) 
    The Journal of Physical Chemistry A, 124(4) pp. 731​-745​.​ DOI: https://doi.org/10.1021/acs.jpca.9b08723 
    ​Details  DOI 
  • 2019 | Zeitschriftenartikel | 
    ​ ​A critical comparison of neural network potentials for molecular reaction dynamics with exact permutation symmetry​
    Li, J.; Song, K. & Behler, J. ​ (2019) 
    Physical Chemistry Chemical Physics, 21(19) pp. 9672​-9682​.​ DOI: https://doi.org/10.1039/C8CP06919K 
    ​Details  DOI 
  • 2019 | Zeitschriftenartikel
    ​ ​Ab initio thermodynamics of liquid and solid water​
    Cheng, B.; Engel, E. A.; Behler, J. ; Dellago, C. & Ceriotti, M.​ (2019) 
    Proceedings of the National Academy of Sciences of the United States of America, 116(4) pp. 1110​-1115​.​ DOI: https://doi.org/10.1073/pnas.1815117116 
    ​Details  DOI  PMID  PMC  arXiv 
  • 2018 | Zeitschriftenartikel
    ​ ​Nuclear Quantum Effects in Sodium Hydroxide Solutions from Neural Network Molecular Dynamics Simulations​
    Hellström, M.; Ceriotti, M. & Behler, J. ​ (2018) 
    The Journal of Physical Chemistry B, 122(44) pp. 10158​-10171​.​ DOI: https://doi.org/10.1021/acs.jpcb.8b06433 
    ​Details  DOI 
  • 2018 | Zeitschriftenartikel
    ​ ​Structure and Dynamics of the Liquid–Water/Zinc-Oxide Interface from Machine Learning Potential Simulations​
    Quaranta, V.; Behler, J.   & Hellström, M.​ (2018) 
    The Journal of Physical Chemistry C, 123(2) pp. 1293​-1304​.​ DOI: https://doi.org/10.1021/acs.jpcc.8b10781 
    ​Details  DOI 
  • 2018 | Zeitschriftenartikel
    ​ ​High-dimensional neural network potentials for solvation: The case of protonated water clusters in helium​
    Schran, C.; Uhl, F.; Behler, J.   & Marx, D.​ (2018) 
    The Journal of Chemical Physics, 148(10) pp. 102310​.​ DOI: https://doi.org/10.1063/1.4996819 
    ​Details  DOI 
  • 2018 | Zeitschriftenartikel
    ​ ​Maximally resolved anharmonic OH vibrational spectrum of the water/ZnO(101¯0) interface from a high-dimensional neural network potential​
    Quaranta, V.; Hellström, M.; Behler, J. ; Kullgren, J.; Mitev, P. D. & Hermansson, K.​ (2018) 
    The Journal of Chemical Physics, 148(24) pp. 241720​.​ DOI: https://doi.org/10.1063/1.5012980 
    ​Details  DOI 
  • 2018 | Zeitschriftenartikel
    ​ ​Automatic selection of atomic fingerprints and reference configurations for machine-learning potentials​
    Imbalzano, G.; Anelli, A.; Giofré, D.; Klees, S.; Behler, J.   & Ceriotti, M.​ (2018) 
    The Journal of Chemical Physics, 148(24) pp. 241730​.​ DOI: https://doi.org/10.1063/1.5024611 
    ​Details  DOI 
  • 2018 | Zeitschriftenartikel
    ​ ​Comparison of permutationally invariant polynomials, neural networks, and Gaussian approximation potentials in representing water interactions through many-body expansions​
    Nguyen, T. T.; Székely, E.; Imbalzano, G.; Behler, J. ; Csányi, G.; Ceriotti, M. & Götz, A. W. u.a.​ (2018) 
    The Journal of Chemical Physics, 148(24) pp. 241725​.​ DOI: https://doi.org/10.1063/1.5024577 
    ​Details  DOI 
  • 2018 | Zeitschriftenartikel | 
    ​ ​Density anomaly of water at negative pressures from first principles​
    Singraber, A.; Morawietz, T.; Behler, J.   & Dellago, C.​ (2018) 
    Journal of Physics: Condensed Matter, 30(25) pp. 254005​.​ DOI: https://doi.org/10.1088/1361-648X/aac4f4 
    ​Details  DOI 
  • 2017 | Zeitschriftenartikel
    ​ ​Atomistic Simulations of the Crystallization and Aging of GeTe Nanowires​
    Gabardi, S.; Baldi, E.; Bosoni, E.; Campi, D.; Caravati, S.; Sosso, G. C. & Behler, J.  u.a.​ (2017) 
    The Journal of Physical Chemistry C, 121(42) pp. 23827​-23838​.​ DOI: https://doi.org/10.1021/acs.jpcc.7b09862 
    ​Details  DOI 
  • 2017 | Zeitschriftenartikel
    ​ ​First Principles Neural Network Potentials for Reactive Simulations of Large Molecular and Condensed Systems​
    Behler, J. ​ (2017) 
    Angewandte Chemie International Edition, 56(42) pp. 12828​-12840​.​ DOI: https://doi.org/10.1002/anie.201703114 
    ​Details  DOI 
  • 2017 | Zeitschriftenartikel | 
    ​ ​Machine learning molecular dynamics for the simulation of infrared spectra​
    Gastegger, M.; Behler, J.   & Marquetand, P.​ (2017) 
    Chemical Science, 8(10) pp. 6924​-6935​.​ DOI: https://doi.org/10.1039/C7SC02267K 
    ​Details  DOI 
  • 2017 | Zeitschriftenartikel | 
    ​ ​Accurate Neural Network Description of Surface Phonons in Reactive Gas-Surface Dynamics: N-2 + Ru(0001)​
    Shakouri, K.; Behler, J. ; Meyer, J. & Kroes, G.-J.​ (2017) 
    The Journal of Physical Chemistry Letters, 8(10) pp. 2131​-2136​.​ DOI: https://doi.org/10.1021/acs.jpclett.7b00784 
    ​Details  DOI  PMID  PMC  WoS 

Publikationsliste

Alle Artikel (Buch & Zeitschrift) Artikel & Preprints Papers (Zeitschrift & Konferenz)

Typ

Untertyp

Erscheinungsdatum

Autorin/Autor

Projekt

Begutachtet

Organisation

Sprache

Volltext

Optionen

Zitationsstil

GRO Ansicht APA Chicago MLA Vancouver
https://publications.goettingen-research-online.de URI: /cris/rp/rp93494
ID: 0000000
PREF: default TOKEN:

0

Sortieren nach

Erscheinungsdatum
AUF AB
Titel
AUF AB

Einbinden

JavaScript
Link

Export

Export Modus aktivieren
Export Modus deaktivieren

Wählen Sie einzelne oder alle Elemente aus der Publikationsliste aus (max. 800 Einträge bei Excel/CSV) und wählen Sie im Anschluss ein Exportformat aus.