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「physics.chem-ph」カテゴリーアーカイブ
Smooth, exact rotational symmetrization for deep learning on point clouds
要約 点群は 3D オブジェクトの多用途な表現であり、科学や工学で広く応用されて … 続きを読む
カテゴリー: cond-mat.mtrl-sci, cs.CV, cs.LG, physics.chem-ph
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Infrared Spectra Prediction for Diazo Groups Utilizing a Machine Learning Approach with Structural Attention Mechanism
要約 赤外（IR）分光法は、振動や回転の遷移を通して分子の構造やダイナミクスを解 … 続きを読む
カテゴリー: cs.AI, cs.LG, physics.chem-ph
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Learning Collective Variables for Protein Folding with Labeled Data Augmentation through Geodesic Interpolation
要約 分子動力学(MD)シミュレーションでは、タンパク質のフォールディングのよう … 続きを読む
カテゴリー: cs.LG, physics.chem-ph, q-bio.BM
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Predicting small molecules solubilities on endpoint devices using deep ensemble neural networks
要約 水溶解度は貴重ですが、予測するのが難しい特性です。 第一原理法を使用して溶 … 続きを読む
カテゴリー: cs.LG, physics.chem-ph
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Generative Model for Constructing Reaction Path from Initial to Final States
要約 反応経路とそれに対応する活性化障壁をマッピングすることは、分子シミュレーシ … 続きを読む
カテゴリー: cs.LG, physics.chem-ph, physics.comp-ph
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A Kaczmarz-inspired approach to accelerate the optimization of neural network wavefunctions
要約 変分モンテカルロ法を使用して最適化されたニューラル ネットワークの波動関数 … 続きを読む
カテゴリー: cs.LG, physics.chem-ph, physics.comp-ph
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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
カテゴリー: cond-mat.mtrl-sci, cs.LG, math.GR, physics.chem-ph, q-bio.BM
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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
カテゴリー: cs.AI, cs.LG, physics.chem-ph
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Pushing the Pareto front of band gap and permittivity: ML-guided search for dielectric materials
要約 高誘電率の材料は外部電場下で容易に分極するため、多くの現代の電子デバイスで … 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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Prediction of good reaction coordinates and future evolution of MD trajectories using Regularized Sparse Autoencoders: A novel deep learning approach
要約 反応座標(RC)の同定は、化学反応の進行を決定する上で重要な役割を果たすこ … 続きを読む
カテゴリー: cs.LG, physics.chem-ph, q-bio.QM, stat.ME, stat.ML
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