Data for paper "Automated Structure Discovery for Scanning Tunneling Microscopy"

Kuvaus

Contents of the dataset: band.h5 -- keys are molecule indices, each molecule has the following keys: eigs: KS eigenvalues for each state coefs: KS eigenvectors for each basis set xyz: atomic positions Z: atomic species qs: mulliken point charges rotations_210611.pickle -- keys train/val/test Each set is a dict containing id -- rotation pairs rotations are 3x3 numpy arrays disks.pt -- a pretrained model for Atomic Disks predictions
Näytä enemmän

Julkaisuvuosi

2024

Aineiston tyyppi

Tekijät

Department of Applied Physics

Lauri Kurki - Tekijä

Niko Oinonen Orcid -palvelun logo - Tekijä

Zenodo - Julkaisija

Projekti

Muut tiedot

Tieteenalat

Fysiikka

Kieli

Saatavuus

Avoin

Lisenssi

Creative Commons Nimeä 4.0 Kansainvälinen (CC BY 4.0)

Avainsanat

Asiasanat

Ajallinen kattavuus

undefined

Liittyvät aineistot