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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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Stability-Aware Training of Machine Learning Force Fields with Differentiable Boltzmann Estimators
要約 機械学習力フィールド（MLFF）は、分子動力学（MD）シミュレーションのた … 続きを読む
カテゴリー: cond-mat.dis-nn, cond-mat.mtrl-sci, cs.LG, physics.chem-ph, physics.comp-ph
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An Explainable AI Model for Binary LJ Fluids
要約 Lennard-Jones（LJ）液体は、分子相互作用を理解するための重要 … 続きを読む
カテゴリー: cond-mat.mtrl-sci, cs.LG, physics.chem-ph
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HybridLinker: Topology-Guided Posterior Sampling for Enhanced Diversity and Validity in 3D Molecular Linker Generation
要約 リンカー生成は、分子断片が多様な薬物候補に組み立てられる鉛最適化やProt … 続きを読む
カテゴリー: cs.AI, cs.LG, physics.chem-ph
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Revealing the Relationship Between Publication Bias and Chemical Reactivity with Contrastive Learning
要約 合成方法の基質耐性と一般性は、しばしば「基質範囲」テーブルに紹介されます。 … 続きを読む
カテゴリー: cs.AI, cs.LG, physics.chem-ph, q-bio.BM
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