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Global Framework for Simultaneous Emulation Across the Nuclear Landscape
要約 AB initioの多体計算とベイジアンニューラルネットワークを組み合わせ … 続きを読む
Parametric Matrix Models
要約 パラメトリック行列モデルと呼ばれる機械学習アルゴリズムの一般的なクラスを紹 … 続きを読む
カテゴリー: cond-mat.dis-nn, cs.LG, nucl-th, physics.comp-ph, quant-ph
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Discovering Nuclear Models from Symbolic Machine Learning
要約 核図表のさまざまな領域における特定の観測値を記述するために、数多くの現象論 … 続きを読む
From Neurons to Neutrons: A Case Study in Interpretability
要約 Mechanistic Interpretability (MI) は、ニ … 続きを読む
Efficient Learning of Accurate Surrogates for Simulations of Complex Systems
要約 機械学習手法は、複雑な物理モデルの計算コストの低いサロゲートを構築するため … 続きを読む
カテゴリー: cs.LG, nucl-th, physics.comp-ph, physics.data-an, physics.plasm-ph
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Discovering Nuclear Models from Symbolic Machine Learning
要約 核図の異なる領域内の特定の観測物を記述するために、多数の現象学的核モデルが … 続きを読む
Artificial Intelligence for the Electron Ion Collider (AI4EIC)
要約 強い力を研究するための最先端の施設である電子イオン衝突型加速器（EIC）は … 続きを読む
カテゴリー: cs.LG, hep-ex, nucl-ex, nucl-th, physics.acc-ph
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NuCLR: Nuclear Co-Learned Representations
要約 結合エネルギーや崩壊エネルギー、核の電荷半径など、さまざまな核観測量を予測 … 続きを読む
Efficient Learning of Accurate Surrogates for Simulations of Complex Systems
要約 タイトル：複雑なシステムのシミュレーションのための正確な代替学習の効率的な … 続きを読む
カテゴリー: cs.LG, nucl-th, physics.comp-ph, physics.data-an, physics.plasm-ph
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