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FreeCG: Free the Design Space of Clebsch-Gordan Transform for machine learning force field
要約 クレブシュ ゴルダン変換 (CG 変換) は、多体相互作用を効果的にエンコ … 続きを読む
カテゴリー: cs.LG, physics.chem-ph, q-bio.BM, quant-ph
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Efficient Evolutionary Search Over Chemical Space with Large Language Models
要約 分子発見を最適化問題として定式化すると、最適化の目的が微分不可能になる可能 … 続きを読む
カテゴリー: cs.AI, cs.LG, cs.NE, physics.chem-ph
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Probing the effects of broken symmetries in machine learning
要約 対称性は物理学における最も中心的な概念の 1 つであり、物理科学に適用され … 続きを読む
カテゴリー: cs.LG, physics.chem-ph, stat.ML
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General Binding Affinity Guidance for Diffusion Models in Structure-Based Drug Design
要約 Structure-Based Drug Design (SBDD) は、 … 続きを読む
カテゴリー: cs.AI, cs.LG, physics.bio-ph, physics.chem-ph, q-bio.BM
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Transferable Boltzmann Generators
要約 分子システムの平衡サンプルの生成は、統計物理学における長年の問題です。 ボ … 続きを読む
カテゴリー: cs.LG, physics.chem-ph, physics.comp-ph, stat.ML
Transferable Boltzmann Generators はコメントを受け付けていません
ChemReasoner: Heuristic Search over a Large Language Model’s Knowledge Space using Quantum-Chemical Feedback
要約 新しい触媒の発見は、持続可能な未来に移行するための、より効率的な新しい化学 … 続きを読む
カテゴリー: cs.AI, cs.CE, cs.LG, physics.chem-ph
ChemReasoner: Heuristic Search over a Large Language Model’s Knowledge Space using Quantum-Chemical Feedback はコメントを受け付けていません
Machine learning Hubbard parameters with equivariant neural networks
要約 拡張ハバード汎関数 (DFT+$U$+$V$) を使用した密度汎関数理論は … 続きを読む
カテゴリー: cond-mat.mtrl-sci, cs.LG, physics.chem-ph
Machine learning Hubbard parameters with equivariant neural networks はコメントを受け付けていません
Neural Pfaffians: Solving Many Many-Electron Schrödinger Equations
要約 神経波動関数は、高い計算コストを要しましたが、多電子系の基底状態を近似する … 続きを読む
カテゴリー: cs.LG, physics.chem-ph, physics.comp-ph, quant-ph
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Analysis of Atom-level pretraining with QM data for Graph Neural Networks Molecular property models
要約 定量的構造活性相関 (QSAR) モデルの深層学習は急速かつ大幅に進歩して … 続きを読む
カテゴリー: cs.LG, physics.chem-ph, quant-ph
Analysis of Atom-level pretraining with QM data for Graph Neural Networks Molecular property models はコメントを受け付けていません
Energy Rank Alignment: Using Preference Optimization to Search Chemical Space at Scale
要約 考えられる分子の数は原子の数と組み合わせて増加するため、化学空間の探索は非 … 続きを読む
カテゴリー: cs.AI, cs.LG, physics.chem-ph, q-bio.QM
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