-
最近の投稿
- Topological mapping for traversability-aware long-range navigation in off-road terrain
- Equality Constrained Diffusion for Direct Trajectory Optimization
- Learning-Based Autonomous Navigation, Benchmark Environments and Simulation Framework for Endovascular Interventions
- Language Supervised Human Action Recognition with Salient Fusion: Construction Worker Action Recognition as a Use Case
- Bi-Level Motion Imitation for Humanoid Robots
-
最近のコメント
表示できるコメントはありません。 cs.AI (27641) cs.CL (20879) cs.CR (2167) cs.CV (34375) cs.LG (32373) cs.RO (15816) cs.SY (2460) eess.IV (4221) eess.SY (2454) stat.ML (4339)
「physics.chem-ph」カテゴリーアーカイブ
Generating High-Precision Force Fields for Molecular Dynamics Simulations to Study Chemical Reaction Mechanisms using Molecular Configuration Transformer
要約 有機化学においては、化学反応機構に関する理論的研究が極めて重要です。 従来 … 続きを読む
カテゴリー: cond-mat.soft, cs.AI, physics.chem-ph
Generating High-Precision Force Fields for Molecular Dynamics Simulations to Study Chemical Reaction Mechanisms using Molecular Configuration Transformer はコメントを受け付けていません
Active Causal Learning for Decoding Chemical Complexities with Targeted Interventions
要約 分子構造に基づいて固有の特性を予測し、強化することは、医学、材料科学、環境 … 続きを読む
カテゴリー: cs.LG, physics.chem-ph, physics.data-an, q-bio.BM
Active Causal Learning for Decoding Chemical Complexities with Targeted Interventions はコメントを受け付けていません
Twins in rotational spectroscopy: Does a rotational spectrum uniquely identify a molecule?
要約 回転分光法は、気相中の分子の構造を決定する最も正確な方法です。 回転スペク … 続きを読む
カテゴリー: cs.LG, physics.chem-ph
Twins in rotational spectroscopy: Does a rotational spectrum uniquely identify a molecule? はコメントを受け付けていません
Generalizable, Fast, and Accurate DeepQSPR with fastprop Part 1: Framework and Benchmarks
要約 定量的構造特性関係研究は、分子構造と任意の対象量の間のマッピングを定義する … 続きを読む
カテゴリー: cs.LG, physics.chem-ph
Generalizable, Fast, and Accurate DeepQSPR with fastprop Part 1: Framework and Benchmarks はコメントを受け付けていません
Active Deep Kernel Learning of Molecular Functionalities: Realizing Dynamic Structural Embeddings
要約 分子空間を探索することは、化学的性質や反応の理解を進め、材料科学、医療、エ … 続きを読む
カテゴリー: cs.LG, physics.chem-ph, physics.comp-ph, physics.data-an
Active Deep Kernel Learning of Molecular Functionalities: Realizing Dynamic Structural Embeddings はコメントを受け付けていません
TorchMD-Net 2.0: Fast Neural Network Potentials for Molecular Simulations
要約 分子シミュレーションにおける計算速度、予測精度、普遍的な適用性の間のバラン … 続きを読む
カテゴリー: cs.LG, physics.bio-ph, physics.chem-ph, physics.comp-ph
TorchMD-Net 2.0: Fast Neural Network Potentials for Molecular Simulations はコメントを受け付けていません
Outlier-Detection for Reactive Machine Learned Potential Energy Surfaces
要約 大きな予想誤差 (外れ値) を持つサンプルを検出する不確実性定量化 (UQ … 続きを読む
カテゴリー: cs.LG, physics.chem-ph
Outlier-Detection for Reactive Machine Learned Potential Energy Surfaces はコメントを受け付けていません
Stability-Aware Training of Neural Network Interatomic Potentials with Differentiable Boltzmann Estimators
要約 ニューラル ネットワーク原子間ポテンシャル (NNIP) は、分子動力学 … 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
Stability-Aware Training of Neural Network Interatomic Potentials with Differentiable Boltzmann Estimators はコメントを受け付けていません
ChemReasoner: Heuristic Search over a Large Language Model’s Knowledge Space using Quantum-Chemical Feedback
要約 新しい触媒の発見は、持続可能な未来に移行するための、より効率的な新しい化学 … 続きを読む
カテゴリー: cs.AI, cs.CE, cs.LG, physics.chem-ph
ChemReasoner: Heuristic Search over a Large Language Model’s Knowledge Space using Quantum-Chemical Feedback はコメントを受け付けていません
From Peptides to Nanostructures: A Euclidean Transformer for Fast and Stable Machine Learned Force Fields
要約 近年、ab-initio 参照計算に基づいた機械学習力場 (MLFF) の … 続きを読む
カテゴリー: cs.LG, physics.chem-ph
From Peptides to Nanostructures: A Euclidean Transformer for Fast and Stable Machine Learned Force Fields はコメントを受け付けていません