Alexander Shapeev

عدد مرات الاقتباسات

	الكل	قبل 2019
اقتباسات	8450	7886
h-index	40	39
i10-index	82	72

2400

1200

600

1800

2011201220132014201520162017201820192020202120222023202423 38 59 76 38 65 88 131 240 654 1055 1484 2009 2384

عدد المنشورات المتاحة للجميع

عرض المجموعة جميعها

58 مقالة

مقالتان (2)

المقالات البحثية المتاحة للجميع

المقالات البحثية غير المتاحة للجميع

تمّ اختيار المعلومات استنادًا إلى تفويضات التمويل

المؤلفون المشاركون

Evgeny PodryabinkinSkolkovo Institute of Science and Technologyبريد إلكتروني تم التحقق منه على skoltech.ru
Bohayra MortazaviLeibniz Universität Hannoverبريد إلكتروني تم التحقق منه على iop.uni-hannover.de
Xiaoying ZhuangERC Project Awardee, Leibniz University Hanoverبريد إلكتروني تم التحقق منه على iop.uni-hannover.de
Timon RabczukBauhaus University Weimarبريد إلكتروني تم التحقق منه على uni-weimar.de
Ivan NovikovSenior Research Scientist, Skolkovo Institute of Science and Technologyبريد إلكتروني تم التحقق منه على skoltech.ru
Jörg NeugebauerDirector, Max-Planck-Institut für Eisenforschungبريد إلكتروني تم التحقق منه على mpie.de
Fritz KörmannUniversity of Stuttgart, ICAMS Bochum, MPIE Düsseldorfبريد إلكتروني تم التحقق منه على mpie.de
Gus L. W. HartBrigham Young University, Physics and Astronomyبريد إلكتروني تم التحقق منه على byu.edu
Evgenii TsymbalovApptekبريد إلكتروني تم التحقق منه على apptek.com
Gabor CsanyiProfessor of Molecular Modelling, Engineering Laboratory, University of Cambridgeبريد إلكتروني تم التحقق منه على cam.ac.uk
Christoph OrtnerUniversity of British Columbiaبريد إلكتروني تم التحقق منه على math.ubc.ca
Blazej GrabowskiInstitute for Materials Science, University of Stuttgartبريد إلكتروني تم التحقق منه على imw.uni-stuttgart.de
Mitchell LuskinProfessor of Mathematics, University of Minnesotaبريد إلكتروني تم التحقق منه على umn.edu
Ming DaoMassachusetts Institute of Technologyبريد إلكتروني تم التحقق منه على mit.edu
Stephan RocheICREA Research Professor, Catalan Institute of Nanoscience and Nanotechnologyبريد إلكتروني تم التحقق منه على icn2.cat
Conrad RosenbrockBrigham Young Universityبريد إلكتروني تم التحقق منه على byu.edu
Brahmanandam JavvajiPostdoc Scientific Coworker, Chair of Computational Science and Simulation Technology, Insisute ofبريد إلكتروني تم التحقق منه على iop.uni-hannover.de
Alexander G. KvashninFull Professor, Skolkovo Institute of Science and Technologyبريد إلكتروني تم التحقق منه على skoltech.ru
Zhe ShiApple Inc., Massachusetts Institute of Technologyبريد إلكتروني تم التحقق منه على mit.edu
Ju LiProfessor of Nuclear Science and Engineering and Materials Science and Engineering, MIT, USAبريد إلكتروني تم التحقق منه على mit.edu

متابعة

Alexander Shapeev

Skolkovo Institute of Science and Technology

بريد إلكتروني تم التحقق منه على shapeev.com - الصفحة الرئيسية

Applied Mathematics Numerical Analysis Scientific Computing Materials Science


عنوان ترتيب حسب الاقتباسات ترتيب حسب السنة الترتيب حسب العنوان	عدد مرات الاقتباسات عدد مرات الاقتباسات	السنة
Moment tensor potentials: A class of systematically improvable interatomic potentials‏ AV Shapeev‏ Multiscale Modeling & Simulation 14 (3), 1153-1173, 2016‏	1207	2016
Performance and cost assessment of machine learning interatomic potentials‏ Y Zuo, C Chen, X Li, Z Deng, Y Chen, J Behler, G Csányi, AV Shapeev, ...‏ The Journal of Physical Chemistry A 124 (4), 731-745, 2020‏	712	2020
Active learning of linearly parametrized interatomic potentials‏ EV Podryabinkin, AV Shapeev‏ Computational Materials Science 140, 171-180, 2017‏	569	2017
The MLIP package: moment tensor potentials with MPI and active learning‏ IS Novikov, K Gubaev, EV Podryabinkin, AV Shapeev‏ Machine Learning: Science and Technology 2 (2), 025002, 2020‏	492	2020
Exceptional piezoelectricity, high thermal conductivity and stiffness and promising photocatalysis in two-dimensional MoSi2N4 family confirmed by first-principles‏ B Mortazavi, B Javvaji, F Shojaei, T Rabczuk, AV Shapeev, X Zhuang‏ Nano Energy 82, 105716, 2021‏	451	2021
Accelerating crystal structure prediction by machine-learning interatomic potentials with active learning‏ EV Podryabinkin, EV Tikhonov, AV Shapeev, AR Oganov‏ Physical Review B 99 (6), 064114, 2019‏	360	2019
Accelerating high-throughput searches for new alloys with active learning of interatomic potentials‏ K Gubaev, EV Podryabinkin, GLW Hart, AV Shapeev‏ Computational Materials Science 156, 148-156, 2019‏	319	2019
First‐principles multiscale modeling of mechanical properties in graphene/borophene heterostructures empowered by machine‐learning interatomic potentials‏ B Mortazavi, M Silani, EV Podryabinkin, T Rabczuk, X Zhuang, ...‏ Advanced Materials 33 (35), 2102807, 2021‏	240	2021
Machine learning of molecular properties: Locality and active learning‏ K Gubaev, EV Podryabinkin, AV Shapeev‏ The Journal of chemical physics 148 (24), 2018‏	184	2018
Exploring phononic properties of two-dimensional materials using machine learning interatomic potentials‏ B Mortazavi, IS Novikov, EV Podryabinkin, S Roche, T Rabczuk, ...‏ Applied Materials Today 20, 100685, 2020‏	182	2020
Machine-learning interatomic potentials enable first-principles multiscale modeling of lattice thermal conductivity in graphene/borophene heterostructures‏ B Mortazavi, EV Podryabinkin, S Roche, T Rabczuk, X Zhuang, ...‏ Materials Horizons 7 (9), 2359-2367, 2020‏	171	2020
Impact of lattice relaxations on phase transitions in a high-entropy alloy studied by machine-learning potentials‏ T Kostiuchenko, F Körmann, J Neugebauer, A Shapeev‏ npj Computational Materials 5 (1), 55, 2019‏	161	2019
Accelerating first-principles estimation of thermal conductivity by machine-learning interatomic potentials: A MTP/ShengBTE solution‏ B Mortazavi, EV Podryabinkin, IS Novikov, T Rabczuk, X Zhuang, ...‏ Computer Physics Communications 258, 107583, 2021‏	156	2021
Young’s Modulus and Tensile Strength of Ti₃C₂ MXene Nanosheets As Revealed by In Situ TEM Probing, AFM Nanomechanical Mapping, and Theoretical …‏ KL Firestein, JE von Treifeldt, DG Kvashnin, JFS Fernando, C Zhang, ...‏ Nano letters 20 (8), 5900-5908, 2020‏	142	2020
Machine-learned multi-system surrogate models for materials prediction‏ C Nyshadham, M Rupp, B Bekker, AV Shapeev, T Mueller, ...‏ npj Computational Materials 5 (1), 51, 2019‏	137	2019
Machine-learned interatomic potentials for alloys and alloy phase diagrams‏ CW Rosenbrock, K Gubaev, AV Shapeev, LB Pártay, N Bernstein, ...‏ npj Computational Materials 7 (1), 24, 2021‏	117	2021
Ab initio vibrational free energies including anharmonicity for multicomponent alloys‏ B Grabowski, Y Ikeda, P Srinivasan, F Körmann, C Freysoldt, AI Duff, ...‏ npj computational materials 5 (1), 80, 2019‏	111	2019
Accessing thermal conductivity of complex compounds by machine learning interatomic potentials‏ P Korotaev, I Novoselov, A Yanilkin, A Shapeev‏ Physical Review B 100 (14), 144308, 2019‏	108	2019
Deep elastic strain engineering of bandgap through machine learning‏ Z Shi, E Tsymbalov, M Dao, S Suresh, A Shapeev, J Li‏ Proceedings of the National Academy of Sciences 116 (10), 4117-4122, 2019‏	103	2019
Moment tensor potentials as a promising tool to study diffusion processes‏ II Novoselov, AV Yanilkin, AV Shapeev, EV Podryabinkin‏ Computational Materials Science 164, 46-56, 2019‏	102	2019

يتعذر على النظام إجراء العملية في الوقت الحالي. عاود المحاولة لاحقًا.

مقالات 1–20

عدد الاقتباسات في العام

اقتباسات مكررة

الاقتباسات المدمجة

إضافة مؤلفين مشاركينالمؤلفون المشاركون

متابعة

عدد مرات الاقتباسات

المؤلفون المشاركون