「cond-mat.mtrl-sci」カテゴリーアーカイブ

MatterGen: a generative model for inorganic materials design

投稿日: 2023年12月7日 作成者: jarxiv

要約 望ましい特性を備えた機能性材料の設計は、エネルギー貯蔵、触媒、炭素回収など … 続きを読む →

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Materials Expert-Artificial Intelligence for Materials Discovery

投稿日: 2023年12月6日 作成者: jarxiv

要約 材料データベースの出現により、膨大なデータ空間から新たな材料特性の予測記述 … 続きを読む →

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Uncertainty Quantification in Multivariable Regression for Material Property Prediction with Bayesian Neural Networks

投稿日: 2023年12月6日 作成者: jarxiv

要約 材料科学におけるデータ駆動型のアプローチや機械学習ベースの手法の使用が増え … 続きを読む →

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Equivariant Parameter Sharing for Porous Crystalline Materials

投稿日: 2023年11月30日 作成者: jarxiv

要約 第一原理モデルを使用して実行されるシミュレーションは多くの場合、計算コスト … 続きを読む →

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Machine learning force-field models for metallic spin glass

投稿日: 2023年11月29日 作成者: jarxiv

要約 希薄磁性合金などの金属スピン グラス システムは、長距離の電子媒介の効果的 … 続きを読む →

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EGraFFBench: Evaluation of Equivariant Graph Neural Network Force Fields for Atomistic Simulations

投稿日: 2023年11月27日 作成者: jarxiv

要約 等変グラフ ニューラル ネットワーク力場 (EGraFF) は、グラフの固 … 続きを読む →

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Recurrent neural networks and transfer learning for elasto-plasticity in woven composites

投稿日: 2023年11月23日 作成者: jarxiv

要約 この記事では、計算集約型の織物複合材料のメソスケール シミュレーションの代 … 続きを読む →

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Machine-learning-accelerated simulations to enable automatic surface reconstruction

投稿日: 2023年11月22日 作成者: jarxiv

要約 材料の表面と界面を理解することは、触媒やエレクトロニクスなどのアプリケーシ … 続きを読む →

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Machine-Learned Atomic Cluster Expansion Potentials for Fast and Quantum-Accurate Thermal Simulations of Wurtzite AlN

投稿日: 2023年11月21日 作成者: jarxiv

要約 原子クラスター拡張 (ACE) フレームワークを使用して、ウルツ鉱窒化アル … 続きを読む →

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MechAgents: Large language model multi-agent collaborations can solve mechanics problems, generate new data, and integrate knowledge

投稿日: 2023年11月15日 作成者: jarxiv

要約 数値的手法を使用して力学の問題を解決するには、関連する知識と理論を検索し、 … 続きを読む →

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