physics.chem-ph」カテゴリーアーカイブ

Thermodynamic Transferability in Coarse-Grained Force Fields using Graph Neural Networks

要約 粗視化は、関連性の低い自由度を削除しながら、ターゲットの出力に寄与する最も … 続きを読む

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Doob’s Lagrangian: A Sample-Efficient Variational Approach to Transition Path Sampling

要約 動的システムにおける稀なイベントのサンプリングは、自然科学で生じる基本的な … 続きを読む

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Enabling Efficient Equivariant Operations in the Fourier Basis via Gaunt Tensor Products

要約 E(3) グループの等変ニューラル ネットワークの開発は、現実世界のアプリ … 続きを読む

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E3x: $\mathrm{E}(3)$-Equivariant Deep Learning Made Easy

要約 この研究では、3 次元空間の平行移動、回転、反射で構成されるユークリッド群 … 続きを読む

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DiffBatt: A Diffusion Model for Battery Degradation Prediction and Synthesis

要約 バッテリーの劣化は、グリーンテクノロジーと持続可能なエネルギーソリューショ … 続きを読む

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Predicting the Temperature-Dependent CMC of Surfactant Mixtures with Graph Neural Networks

要約 界面活性剤は、パーソナルケアやホームケア、工業用洗浄などのさまざまな業界で … 続きを読む

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Highly Accurate Real-space Electron Densities with Neural Networks

要約 量子化学における変分法は、波動関数に直接アクセスできるという点で、他の手法 … 続きを読む

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Are large language models superhuman chemists?

要約 大規模言語モデル(LLM)は、人間の言語を処理し、明示的に訓練されていない … 続きを読む

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Unraveling Molecular Structure: A Multimodal Spectroscopic Dataset for Chemistry

要約 分光技術は、分子の構造を決定するための不可欠なツールです。 核磁気共鳴 ( … 続きを読む

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