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「physics.chem-ph」カテゴリーアーカイブ
Excited-state nonadiabatic dynamics in explicit solvent using machine learned interatomic potentials
要約 量子力学/分子力学（QM/mm）を使用した励起状態の非断熱シミュレーション … 続きを読む
カテゴリー: cs.LG, physics.chem-ph
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High-Rank Irreducible Cartesian Tensor Decomposition and Bases of Equivariant Spaces
要約 既約デカルト テンソル (ICT) は、等変グラフ ニューラル ネットワー … 続きを読む
カテゴリー: cs.LG, math-ph, math.MP, physics.chem-ph, physics.comp-ph, quant-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、汎用表現とスケーラブルなトレーニングを … 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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Toward Automated Simulation Research Workflow through LLM Prompt Engineering Design
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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Constructing and explaining machine learning models for chemistry: example of the exploration and design of boron-based Lewis acids
要約 機械学習 (ML) を化学に統合すると、標的特性を備えた分子の設計に変革の … 続きを読む
カテゴリー: cs.AI, physics.chem-ph
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Efficient Transition State Searches by Freezing String Method with Graph Neural Network Potentials
要約 遷移状態は、化学変化における重大なボトルネックです。 ポテンシャルエネルギ … 続きを読む
カテゴリー: cs.LG, physics.chem-ph
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Evaluation of uncertainty estimations for Gaussian process regression based machine learning interatomic potentials
要約 機械学習原子間ポテンシャル (MLIP) の不確実性推定は、モデルの誤差を … 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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QuantumBind-RBFE: Accurate Relative Binding Free Energy Calculations Using Neural Network Potentials
要約 タンパク質とリガンドの結合親和性を正確に予測することは、創薬、特にヒットか … 続きを読む
カテゴリー: cs.LG, physics.chem-ph, physics.comp-ph
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High-Rank Irreducible Cartesian Tensor Decomposition and Bases of Equivariant Spaces
要約 既約デカルト テンソル (ICT) は、等変グラフ ニューラル ネットワー … 続きを読む
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Discovery of 2D Materials via Symmetry-Constrained Diffusion Model
要約 2D マテリアルの生成モデルは、マテリアル発見プロセスを加速する上で大きな … 続きを読む
カテゴリー: cond-mat.mtrl-sci, cs.LG, physics.chem-ph
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