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Cuevas-Zuviría BAutor o Coautor

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5 de diciembre de 2022
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Learning electron densities

Publicado en: Quantum Chemistry in the Age of Machine Learning. 431-451 - 2022-01-01 (), DOI: 10.1016/B978-0-323-90049-2.00022-6

Autores:

Cuevas-Zuviría B
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Afiliaciones

University of Wisconsin-Madison , Universidad Politécnica de Madrid - Autor o Coautor

Resumen

Electron positions are intrinsically probabilistic. The electron density function (ρ(r)) condensates the information of the wave function into a three-dimensional representation of the probabilities of finding a charge in a region of space. Its machine learning prediction opens the gates of physically motivated quantum mechanics–machine learning, given that it grants access to many different aspects of molecular systems. In this chapter, we will explore some of the fundamental theoretical concepts of electron density, the foundations of the methods developed in the literature, some insights about how to calculate and integrate the electron density, a study case around the training of an A3MDnet model for the prediction of sugar's electron density, and the inference of electron density using DeepDFT.
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Palabras clave

Computational chemistryElectron densityMachine learningPhysical motivationTensorial properties

Indicios de calidad

Impacto bibliométrico. Análisis de la aportación y canal de difusión

Esta aportación ha sido publicada por la editorial Elsevier según el Ranking SPI, se ha convertido en una referencia en su campo. En el año de publicación del trabajo, 2022-01-01, es considerada como de las mejores posicionadas, concretamente el Q1.

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Impacto y visibilidad social

Desde la dimensión de Influencia o adopción social, y tomando como base las métricas asociadas a las menciones e interacciones proporcionadas por agencias especializadas en el cálculo de las denominadas “Métricas Alternativas o Sociales”, podemos destacar a fecha 2026-04-09:

  • El uso, desde el ámbito académico evidenciado por el indicador de la agencia Altmetric referido como agregaciones realizadas por el gestor bibliográfico personal Mendeley, nos da un total de: 8.
  • La utilización de esta aportación en marcadores, bifurcaciones de código, añadidos a listas de favoritos para una lectura recurrente, así como visualizaciones generales, indica que alguien está usando la publicación como base de su trabajo actual. Esto puede ser un indicador destacado de futuras citas más formales y académicas. Tal afirmación es avalada por el resultado del indicador “Capture” que arroja un total de: 9 (PlumX).

Con una intencionalidad más de divulgación y orientada a audiencias más generales podemos observar otras puntuaciones más globales como:

  • El Score total de Altmetric: 24.
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Análisis de liderazgo de los autores institucionales

Este trabajo se ha realizado con colaboración internacional, concretamente con investigadores de: United States of America.

Existe un liderazgo significativo ya que algunos de los autores pertenecientes a la institución aparecen como primer o último firmante, se puede apreciar en el detalle: Primer Autor (CUEVAS ZUVIRIA, BRUNO EMILIO) y Último Autor (CUEVAS ZUVIRIA, BRUNO EMILIO).

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