Name: AFF JCP 2022
License: CC0-1.0

Dataset

AFF_JCP_2022

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Name	AFF_JCP_2022
Extended ID	AFF_JCP_2022__Li-Zhou-Sebastian-Wu-Gu__DS_5lhmgnxhuia3_0
Description	Approximately 145,000 configurations of alkane, aspirin, alpha-glucose and uracil, partly taken from the MD-17 dataset, used in training an 'Atomic Neural Net' model.
Authors	Hao Li Musen Zhou Jessalyn Sebastian Jianzhong Wu Mengyang Gu
DOI	10.60732/82344f5c https://commons.datacite.org/doi.org/10.60732/82344f5c https://doi.datacite.org/dois/10.60732%2F82344f5c https://doi.org/10.60732/82344f5c Cite as: Li, H., Zhou, M., Sebastian, J., Wu, J., and Gu, M. "AFF JCP 2022." ColabFit, 2023. https://doi.org/10.60732/82344f5c. For other citation formats, see the DataCite Fabrica page for this dataset.
Calculated Property Types	atomic_forces cauchy_stress energy
Elements	C (33.33%) H (36.89%) N (14.0%) O (15.78%)
Number of Configurations	143,770
Number of Atoms	1,911,240
Links	https://github.com/UncertaintyQuantification/AFF/tree/master https://doi.org/10.1063/5.0088017
Configuration Sets by Name	AFF_JCP_2022-aspirin — Aspirin configurations from AFF_JCP_2022 dataset AFF_JCP_2022-uracil — Uracil configurations from AFF_JCP_2022 dataset AFF_JCP_2022-alkane — Alkane configurations from AFF_JCP_2022 dataset AFF_JCP_2022-alpha-glucose — alpha-glucose configurations from AFF_JCP_2022 dataset
Configuration Sets by ID	CS_0khowajhl1dt_0 CS_0qqpkmn13elf_0 CS_ljltnmxl5kbx_0 CS_prz0q62dqk8n_0
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