「cond-mat.mtrl-sci」カテゴリーアーカイブ

Leveraging Large Language Models to Address Data Scarcity in Machine Learning: Applications in Graphene Synthesis

投稿日: 2025年3月11日 作成者: jarxiv

要約 材料学習の機械学習は、特に社内の実験では、合成データを生成することは費用が … 続きを読む →

カテゴリー: cond-mat.mtrl-sci, cs.LG, physics.comp-ph | Leveraging Large Language Models to Address Data Scarcity in Machine Learning: Applications in Graphene Synthesis はコメントを受け付けていません

Materials Map Integrating Experimental and Computational Data through Graph-Based Machine Learning for Enhanced Materials Discovery

投稿日: 2025年3月11日 作成者: jarxiv

要約 材料科学とデータサイエンスの統合から生じる材料情報学（MI）は、材料の発見 … 続きを読む →

カテゴリー: cond-mat.mtrl-sci, cs.LG | Materials Map Integrating Experimental and Computational Data through Graph-Based Machine Learning for Enhanced Materials Discovery はコメントを受け付けていません

opXRD: Open Experimental Powder X-ray Diffraction Database

投稿日: 2025年3月11日 作成者: jarxiv

要約 粉末X線回折（PXRD）実験は、材料構造の特性評価の基礎です。 それらの広 … 続きを読む →

カテゴリー: cond-mat.mtrl-sci, cs.LG | opXRD: Open Experimental Powder X-ray Diffraction Database はコメントを受け付けていません

Machine Learning for Improved Density Functional Theory Thermodynamics

投稿日: 2025年3月10日 作成者: jarxiv

要約 合金形成エンタルピーの密度汎関数理論（DFT）の予測精度は、特に三元相の安 … 続きを読む →

カテゴリー: cond-mat.mtrl-sci, cs.LG | Machine Learning for Improved Density Functional Theory Thermodynamics はコメントを受け付けていません

opXRD: Open Experimental Powder X-ray Diffraction Database

投稿日: 2025年3月10日 作成者: jarxiv

要約 粉末X線回折（PXRD）実験は、材料構造の特性評価の基礎です。 それらの広 … 続きを読む →

カテゴリー: cond-mat.mtrl-sci, cs.LG | opXRD: Open Experimental Powder X-ray Diffraction Database はコメントを受け付けていません

Graph-Aware Isomorphic Attention for Adaptive Dynamics in Transformers

投稿日: 2025年3月6日 作成者: jarxiv

要約 グラフ認識の関係推論を注意メカニズムに統合し、グラフニューラルネットワーク … 続きを読む →

カテゴリー: cond-mat.mes-hall, cond-mat.mtrl-sci, cs.AI, cs.CL, cs.LG | Graph-Aware Isomorphic Attention for Adaptive Dynamics in Transformers はコメントを受け付けていません

Stability-Aware Training of Machine Learning Force Fields with Differentiable Boltzmann Estimators

投稿日: 2025年2月26日 作成者: jarxiv

要約 機械学習力フィールド（MLFF）は、分子動力学（MD）シミュレーションのた … 続きを読む →

カテゴリー: cond-mat.dis-nn, cond-mat.mtrl-sci, cs.LG, physics.chem-ph, physics.comp-ph | Stability-Aware Training of Machine Learning Force Fields with Differentiable Boltzmann Estimators はコメントを受け付けていません

An Explainable AI Model for Binary LJ Fluids

投稿日: 2025年2月25日 作成者: jarxiv

要約 Lennard-Jones（LJ）液体は、分子相互作用を理解するための重要 … 続きを読む →

カテゴリー: cond-mat.mtrl-sci, cs.LG, physics.chem-ph | An Explainable AI Model for Binary LJ Fluids はコメントを受け付けていません

AI-Driven Discovery of High Performance Polymer Electrodes for Next-Generation Batteries

投稿日: 2025年2月20日 作成者: jarxiv

要約 電池での遷移グループ金属の使用には、リチウム、コバルト、ニッケルなどの重要 … 続きを読む →

カテゴリー: cond-mat.mtrl-sci, cs.LG, physics.app-ph | AI-Driven Discovery of High Performance Polymer Electrodes for Next-Generation Batteries はコメントを受け付けていません

Agentic Deep Graph Reasoning Yields Self-Organizing Knowledge Networks

投稿日: 2025年2月19日 作成者: jarxiv

要約 その場で知識を繰り返し構造化および洗練するエージェントで自律的なグラフ拡張 … 続きを読む →

カテゴリー: cond-mat.mtrl-sci, cs.AI, cs.CL, cs.LG | Agentic Deep Graph Reasoning Yields Self-Organizing Knowledge Networks はコメントを受け付けていません