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「physics.chem-ph」カテゴリーアーカイブ
Considerations in the use of ML interaction potentials for free energy calculations
要約 機械学習力フィールド（MLFF）は、計算効率が改善されたAB Initio … 続きを読む
カテゴリー: cond-mat.mtrl-sci, cs.LG, physics.chem-ph
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Representing spherical tensors with scalar-based machine-learning models
要約 回転対称性は、物理学において中心的な役割を果たし、3Dオブジェクトの特性（ … 続きを読む
カテゴリー: cs.LG, physics.chem-ph, stat.ML
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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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Physics-Informed Weakly Supervised Learning for Interatomic Potentials
要約 機械学習は、計算化学および材料科学においてますます重要な役割を果たし、計算 … 続きを読む
カテゴリー: cs.LG, physics.bio-ph, physics.chem-ph, physics.comp-ph
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Integer linear programming for unsupervised training set selection in molecular machine learning
要約 整数線形プログラミング（ILP）は、整数決定変数を使用して自然に説明されて … 続きを読む
カテゴリー: cs.LG, physics.chem-ph
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Action-Minimization Meets Generative Modeling: Efficient Transition Path Sampling with the Onsager-Machlup Functional
要約 エネルギー環境上の2つのポイントを接続する可能性のあるパスを見つけることを … 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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Energy-Based Coarse-Graining in Molecular Dynamics: A Flow-Based Framework Without Data
要約 粗粒（CG）モデルは、分子シミュレーションの複雑さを減らすための効果的なル … 続きを読む
カテゴリー: cs.LG, physics.chem-ph, physics.comp-ph
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Enhanced Sampling, Public Dataset and Generative Model for Drug-Protein Dissociation Dynamics
要約 薬物タンパク質の結合と解離のダイナミクスは、生物系における分子相互作用を理 … 続きを読む
カテゴリー: cs.LG, physics.chem-ph, physics.comp-ph, q-bio.BM
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Action-Minimization Meets Generative Modeling: Efficient Transition Path Sampling with the Onsager-Machlup Functional
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