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「physics.chem-ph」カテゴリーアーカイブ
Understanding and Mitigating Distribution Shifts For Machine Learning Force Fields
要約 機械学習力フィールド（MLFF）は、高価なab initio量子機械分子シ … 続きを読む
カテゴリー: cond-mat.mtrl-sci, cs.LG, physics.chem-ph, q-bio.BM
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GeLLMO: Generalizing Large Language Models for Multi-property Molecule Optimization
要約 最近の進歩にもかかわらず、分子の最適化のためのほとんどの計算方法は、単一ま … 続きを読む
PINN-MEP: Continuous Neural Representations for Minimum-Energy Path Discovery in Molecular Systems
要約 物理システムにおける立体構造遷移を特徴付けることは、計算科学の根本的な課題 … 続きを読む
カテゴリー: cs.AI, physics.chem-ph, physics.comp-ph
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WGFormer: An SE(3)-Transformer Driven by Wasserstein Gradient Flows for Molecular Ground-State Conformation Prediction
要約 分子基質立体構造（すなわち、エネルギー最大の立体構造）を予測することは、分 … 続きを読む
カテゴリー: cs.AI, cs.LG, physics.chem-ph, q-bio.BM
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ELECTRA: A Cartesian Network for 3D Charge Density Prediction with Floating Orbitals
要約 電子テンソル再構成アルゴリズム（Electra） – 浮動軌道 … 続きを読む
カテゴリー: cs.LG, physics.chem-ph, physics.comp-ph
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Considerations in the use of ML interaction potentials for free energy calculations
要約 機械学習力フィールド（MLFF）は、計算効率が改善されたAB Initio … 続きを読む
カテゴリー: cond-mat.mtrl-sci, cs.LG, physics.chem-ph
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Representing spherical tensors with scalar-based machine-learning models
要約 回転対称性は、物理学において中心的な役割を果たし、3Dオブジェクトの特性（ … 続きを読む
カテゴリー: cs.LG, physics.chem-ph, stat.ML
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PINN-MEP: Continuous Neural Representations for Minimum-Energy Path Discovery in Molecular Systems
要約 物理システムにおける立体構造遷移を特徴付けることは、計算科学の根本的な課題 … 続きを読む
カテゴリー: cs.AI, physics.chem-ph, physics.comp-ph
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要約 物理システムにおける立体構造遷移を特徴付けることは、計算科学の根本的な課題 … 続きを読む
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Physics-Informed Weakly Supervised Learning for Interatomic Potentials
要約 機械学習は、計算化学および材料科学においてますます重要な役割を果たし、計算 … 続きを読む
カテゴリー: cs.LG, physics.bio-ph, physics.chem-ph, physics.comp-ph
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