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Accurate and scalable exchange-correlation with deep learning
要約 密度汎関数理論（DFT）は、分子と材料の特性を予測するために最も広く使用さ … 続きを読む
カテゴリー: cs.AI, cs.CE, cs.LG, physics.chem-ph, physics.comp-ph
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Coupled reaction and diffusion governing interface evolution in solid-state batteries
要約 固体電解質間期（SEI）の形成を支配する原子レベルの反応を理解して制御する … 続きを読む
Implicit Neural Representations for Chemical Reaction Paths
要約 ニューラルネットワークを最適化して、最小エネルギーパスを連続関数として表す … 続きを読む
カテゴリー: cs.LG, physics.chem-ph
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Chronoamperometry with Room-Temperature Ionic Liquids: Sub-Second Inference Techniques
要約 クロノンペロメトリー（CA）は、酸化還元種の定量化に使用される基本的な電気 … 続きを読む
カテゴリー: cs.LG, cs.RO, physics.chem-ph, physics.ins-det
Chronoamperometry with Room-Temperature Ionic Liquids: Sub-Second Inference Techniques はコメントを受け付けていません
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
Understanding and Mitigating Distribution Shifts For Machine Learning Force Fields はコメントを受け付けていません
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
カテゴリー: cs.AI, cs.CL, cs.LG, physics.chem-ph, q-bio.QM
GeLLMO: Generalizing Large Language Models for Multi-property Molecule Optimization はコメントを受け付けていません
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
WGFormer: An SE(3)-Transformer Driven by Wasserstein Gradient Flows for Molecular Ground-State Conformation Prediction はコメントを受け付けていません
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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