- Afhalen na 1 uur in een winkel met voorraad
- Gratis thuislevering in België vanaf € 30
- Ruim aanbod met 7 miljoen producten
- Afhalen na 1 uur in een winkel met voorraad
- Gratis thuislevering in België vanaf € 30
- Ruim aanbod met 7 miljoen producten
€ 83,95
+ 167 punten
Omschrijving
This book delves into the foundational principles governing the treatment of molecular networks and "chemical space"--the comprehensive domain encompassing all physically achievable molecules--from the perspectives of vector space, graph theory, and data science. It explores similarity kernels, network measures, spectral graph theory, and random matrix theory, weaving intriguing connections between these diverse subjects. Notably, it emphasizes the visualization of molecular networks. The exploration continues by delving into contemporary generative deep learning models, increasingly pivotal in the pursuit of new materials possessing specific properties, showcasing some of the most compelling advancements in this field. Concluding with a discussion on the meanings of discovery, creativity, and the role of artificial intelligence (AI) therein.
Its primary audience comprises senior undergraduate and graduate students specializing in physics, chemistry, and materials science. Additionally, it caters to those interested in the potential transformation of material discovery through computational, network, AI, and machine learning (ML) methodologies.
Specificaties
Betrokkenen
- Auteur(s):
- Uitgeverij:
Inhoud
- Aantal bladzijden:
- 114
- Taal:
- Engels
- Reeks:
Eigenschappen
- Productcode (EAN):
- 9783031762895
- Verschijningsdatum:
- 23/01/2025
- Uitvoering:
- Paperback
- Formaat:
- Trade paperback (VS)
- Afmetingen:
- 156 mm x 234 mm
- Gewicht:
- 199 g
Alleen bij Standaard Boekhandel
+ 167 punten op je klantenkaart van Standaard Boekhandel
CADEAU
Beoordelingen
We publiceren alleen reviews die voldoen aan de voorwaarden voor reviews. Bekijk onze voorwaarden voor reviews.