Passer au contenu principal

Recherche

Afficher tous les résultats pour

Accueil

Personne

Martin Uhrin

À propos
Confidentialité
Mentions légales

Copyright © 2026 EPFL, tous droits réservés

Graph Chatbot

Source officielle

https://people.epfl.ch/martin.uhrin?lang=fr

À propos de ce résultat

Cette page est générée automatiquement et peut contenir des informations qui ne sont pas correctes, complètes, à jour ou pertinentes par rapport à votre recherche. Il en va de même pour toutes les autres pages de ce site. Veillez à vérifier les informations auprès des sources officielles de l'EPFL.

Unités associées (1)

Laboratoire de théorie et simulation des matériaux

EPFL
STI
IMX
THEOS

Publications associées (9)

Veuillez noter qu'il ne s'agit pas d'une liste complète des publications de cette personne. Elle inclut uniquement les travaux sémantiquement pertinents. Pour une liste complète, veuillez consulter Infoscience.

Machine learning Hubbard parameters with equivariant neural networks

Nicola Marzari, Martin Uhrin, Iurii Timrov, Austin Jacob Zadoks, Luca Binci

Density-functional theory with extended Hubbard functionals (DFT + U + V) provides a robust framework to accurately describe complex materials containing transition-metal or rare-earth elements. It does so by mitigating self-interaction errors inherent to ...

NATURE PORTFOLIO2025

Data Management Plans: the Importance of Data Management in the BIG-MAP Project[**]

Nicola Marzari, Giovanni Pizzi, Ivano Eligio Castelli, Martin Uhrin

Open access to research data is increasingly important for accelerating research. Grant authorities therefore request detailed plans for how data is managed in the projects they finance. We have recently developed such a plan for the EU H2020 BIG-MAP proje ...

WILEY-V C H VERLAG GMBH2021

Common workflows for computing material properties using different quantum engines

Sebastiaan Philippe Huber, Nicola Marzari, Gian-Marco Rignanese, Giovanni Pizzi, Aliaksandr Yakutovich, Berend Smit, Martin Uhrin, Conrad Johnston, Austin Jacob Zadoks, Samuel Poncé, Kristjan Eimre, Marnik Bercx, Christopher John Sewell

The prediction of material properties based on density-functional theory has become routinely common, thanks, in part, to the steady increase in the number and robustness of available simulation packages. This plurality of codes and methods is both a boon ...

2021