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「physics.chem-ph」カテゴリーアーカイブ
All-in-one foundational models learning across quantum chemical levels
要約 機械学習 (ML) の可能性は通常、単一の量子化学 (QC) レベルを対象 … 続きを読む
カテゴリー: cs.LG, physics.chem-ph
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Model-free quantification of completeness, uncertainties, and outliers in atomistic machine learning using information theory
要約 情報の正確な記述は、トレーニング セットの作成、不確実性定量化 (UQ) … 続きを読む
カテゴリー: cond-mat.mtrl-sci, cs.LG, physics.chem-ph
Model-free quantification of completeness, uncertainties, and outliers in atomistic machine learning using information theory はコメントを受け付けていません
Towards Fully Autonomous Research Powered by LLMs: Case Study on Simulations
要約 大規模言語モデル (LLM) の出現により、実験プロセスと計算シミュレーシ … 続きを読む
カテゴリー: cs.AI, cs.CL, physics.chem-ph
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How to do impactful research in artificial intelligence for chemistry and materials science
要約 機械学習は科学の多くの分野に広く浸透しています。 化学と材料科学も例外では … 続きを読む
カテゴリー: cond-mat.mtrl-sci, cs.AI, cs.LG, physics.chem-ph
How to do impactful research in artificial intelligence for chemistry and materials science はコメントを受け付けていません
Training-Free Guidance for Discrete Diffusion Models for Molecular Generation
要約 連続データに対するトレーニング不要のガイダンス方法は、基礎拡散モデルを交換 … 続きを読む
カテゴリー: cs.LG, physics.chem-ph, q-bio.BM, stat.ML
Training-Free Guidance for Discrete Diffusion Models for Molecular Generation はコメントを受け付けていません
Learning local and semi-local density functionals from exact exchange-correlation potentials and energies
要約 正確な交換相関 (XC) 汎関数を見つけることは、依然として密度汎関数理論 … 続きを読む
カテゴリー: cond-mat.mtrl-sci, cs.LG, physics.chem-ph, physics.comp-ph
Learning local and semi-local density functionals from exact exchange-correlation potentials and energies はコメントを受け付けていません
On the design space between molecular mechanics and machine learning force fields
要約 量子力学 (QM) と同じくらい正確で分子力学 (MM) と同じくらい高速 … 続きを読む
カテゴリー: cs.AI, cs.LG, physics.bio-ph, physics.chem-ph, physics.comp-ph
On the design space between molecular mechanics and machine learning force fields はコメントを受け付けていません
Complete and Efficient Covariants for 3D Point Configurations with Application to Learning Molecular Quantum Properties
要約 機械学習で分子の物性をモデル化する場合、$SO(3)$-共分散を組み込むこ … 続きを読む
カテゴリー: cs.LG, physics.chem-ph
Complete and Efficient Covariants for 3D Point Configurations with Application to Learning Molecular Quantum Properties はコメントを受け付けていません
Accurate Computation of Quantum Excited States with Neural Networks
要約 量子系の最低励起状態を推定するための変分モンテカルロ法について述べる。これ … 続きを読む
カテゴリー: cs.LG, physics.chem-ph, physics.comp-ph, quant-ph
Accurate Computation of Quantum Excited States with Neural Networks はコメントを受け付けていません
Force-Guided Bridge Matching for Full-Atom Time-Coarsened Dynamics of Peptides
要約 分子動力学(MD)シミュレーションは、材料科学、化学、薬理学などの分野にお … 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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