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「physics.chem-ph」カテゴリーアーカイブ
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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MDCrow: Automating Molecular Dynamics Workflows with Large Language Models
要約 分子動力学（MD）シミュレーションは、生体分子システムを理解するために不可 … 続きを読む
カテゴリー: cs.AI, physics.chem-ph
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Predicting Molecular Ground-State Conformation via Conformation Optimization
要約 Predicting molecular ground-state con … 続きを読む
カテゴリー: cs.AI, cs.LG, physics.chem-ph, q-bio.BM
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Smirk: An Atomically Complete Tokenizer for Molecular Foundation Models
要約 テキストベースの基礎モデルは、分子基盤モデルが分子設計と材料科学の進歩を促 … 続きを読む
カテゴリー: cs.AI, cs.LG, physics.chem-ph, q-bio.BM
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Retro-Rank-In: A Ranking-Based Approach for Inorganic Materials Synthesis Planning
要約 レトロシンセシスは、よりシンプルで容易に利用可能な前駆体化合物からの化学標 … 続きを読む
カテゴリー: cs.LG, physics.chem-ph
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Towards Fast, Specialized Machine Learning Force Fields: Distilling Foundation Models via Energy Hessians
要約 基礎モデル（FM）パラダイムは、機械学習力フィールド（MLFF）を変換し、 … 続きを読む
カテゴリー: cond-mat.mtrl-sci, cs.LG, physics.bio-ph, physics.chem-ph
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Generalizable, Fast, and Accurate DeepQSPR with fastprop
要約 定量的構造特性関係研究は、分子構造と関心のある量のマッピングを定義すること … 続きを読む
カテゴリー: cs.LG, physics.chem-ph
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