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Deep Learning Based Superconductivity: Prediction and Experimental Tests
要約 新しい超電導材料の発見は材料科学における長年の課題であり、エネルギー、輸送 … 続きを読む
カテゴリー: cond-mat.mtrl-sci, cond-mat.str-el, cs.LG
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Echo State network for coarsening dynamics of charge density waves
要約 エコー ステート ネットワーク (ESN) は、疎に接続された隠れ層を持つ … 続きを読む
カテゴリー: cond-mat.stat-mech, cond-mat.str-el, cs.LG
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Machine learning force-field model for kinetic Monte Carlo simulations of itinerant Ising magnets
要約 遍歴電子イジング系の大規模動的モンテカルロ (kMC) シミュレーションの … 続きを読む
カテゴリー: cond-mat.stat-mech, cond-mat.str-el, cs.LG
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Kinetics of orbital ordering in cooperative Jahn-Teller models: Machine-learning enabled large-scale simulations
要約 我々は、協調的なヤーンテラー (JT) システムの断熱力学のためのスケーラ … 続きを読む
カテゴリー: cond-mat.mtrl-sci, cond-mat.str-el, cs.LG
Kinetics of orbital ordering in cooperative Jahn-Teller models: Machine-learning enabled large-scale simulations はコメントを受け付けていません
Deep learning lattice gauge theories
要約 モンテカルロ法は、格子ゲージ理論の強結合挙動に対する深い洞察をもたらし、ハ … 続きを読む
カテゴリー: cond-mat.dis-nn, cond-mat.str-el, cs.LG, hep-lat, hep-th
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Coarsening of chiral domains in itinerant electron magnets: A machine learning force field approach
要約 欲求不満の巡回磁石は、トポロジカルな電子構造をサポートする複雑な非共線的ま … 続きを読む
カテゴリー: cond-mat.str-el, cs.LG
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Machine learning reveals features of spinon Fermi surface
要約 強く相互作用する量子ハミルトニアンのシミュレーションが急速に進歩するにつれ … 続きを読む
カテゴリー: cond-mat.dis-nn, cond-mat.str-el, cs.LG, quant-ph
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Measurement-based quantum computation from Clifford quantum cellular automata
要約 測定ベースの量子計算 (MBQC) は、適切にもつれたリソース状態のローカ … 続きを読む
カテゴリー: cond-mat.str-el, cs.ET, cs.LG, quant-ph, stat.ML
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Materials Expert-Artificial Intelligence for Materials Discovery
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
カテゴリー: cond-mat.mtrl-sci, cond-mat.str-el, cs.LG, physics.data-an
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Pairing-based graph neural network for simulating quantum materials
要約 量子多体システムをシミュレートするためのペアリングベースのグラフ ニューラ … 続きを読む
カテゴリー: cond-mat.dis-nn, cond-mat.str-el, cs.LG, physics.comp-ph, quant-ph
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