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Generative Deep Learning Framework for Inverse Design of Fuels
要約 現在の作業では、燃料の加速された逆設計を可能にするために、定量的構造 &# … 続きを読む
カテゴリー: cs.LG, physics.chem-ph
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Machine learning interatomic potential can infer electrical response
要約 材料と化学システムの電界に対する反応をモデル化することは、長年の課題のまま … 続きを読む
Optimal Invariant Bases for Atomistic Machine Learning
要約 機械学習モデルのための原子配置の表現は、多くの場合、原子の局所的な環境を記 … 続きを読む
カテゴリー: cs.CV, physics.chem-ph, stat.ML
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Kernel Learning Assisted Synthesis Condition Exploration for Ternary Spinel
要約 機械学習とハイスループットの実験により、組成の柔軟性を活用することにより、 … 続きを読む
カテゴリー: cond-mat.mtrl-sci, cs.LG, physics.chem-ph
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Ab-initio simulation of excited-state potential energy surfaces with transferable deep quantum Monte Carlo
要約 励起状態の正確な量子化学計算は困難な作業であり、多くの場合、計算的に要求の … 続きを読む
カテゴリー: cs.LG, physics.chem-ph, physics.comp-ph
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Enhancing the Scalability and Applicability of Kohn-Sham Hamiltonians for Molecular Systems
要約 密度官能理論（DFT）は、量子化学および材料科学の中で極めて重要な方法であ … 続きを読む
カテゴリー: cond-mat.mtrl-sci, cs.AI, cs.LG, physics.chem-ph
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Ensemble Knowledge Distillation for Machine Learning Interatomic Potentials
要約 機械学習間原子間ポテンシャル（MLIP）は、原子論的シミュレーションと分子 … 続きを読む
カテゴリー: cs.AI, physics.chem-ph
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Strain Problems got you in a Twist? Try StrainRelief: A Quantum-Accurate Tool for Ligand Strain Calculations
要約 リガンドひずみエネルギーは、リガンドの結合と非バウンド立体構造のエネルギー … 続きを読む
カテゴリー: cs.LG, physics.chem-ph
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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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Efficient Evolutionary Search Over Chemical Space with Large Language Models
要約 最適化の問題として定式化された場合、最適化目標は非拡張不可能である可能性が … 続きを読む
カテゴリー: cs.AI, cs.LG, cs.NE, physics.chem-ph
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