physics.chem-ph」カテゴリーアーカイブ

Self-consistent Validation for Machine Learning Electronic Structure

要約 機械学習は、電子構造の問題に効率的に取り組むための重要なアプローチとして浮 … 続きを読む

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Smooth, exact rotational symmetrization for deep learning on point clouds

要約 点群は 3D オブジェクトの多用途な表現であり、科学や工学で広く応用されて … 続きを読む

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Infrared Spectra Prediction for Diazo Groups Utilizing a Machine Learning Approach with Structural Attention Mechanism

要約 赤外(IR)分光法は、振動や回転の遷移を通して分子の構造やダイナミクスを解 … 続きを読む

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Learning Collective Variables for Protein Folding with Labeled Data Augmentation through Geodesic Interpolation

要約 分子動力学(MD)シミュレーションでは、タンパク質のフォールディングのよう … 続きを読む

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Predicting small molecules solubilities on endpoint devices using deep ensemble neural networks

要約 水溶解度は貴重ですが、予測するのが難しい特性です。 第一原理法を使用して溶 … 続きを読む

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Generative Model for Constructing Reaction Path from Initial to Final States

要約 反応経路とそれに対応する活性化障壁をマッピングすることは、分子シミュレーシ … 続きを読む

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A Kaczmarz-inspired approach to accelerate the optimization of neural network wavefunctions

要約 変分モンテカルロ法を使用して最適化されたニューラル ネットワークの波動関数 … 続きを読む

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Enabling Efficient Equivariant Operations in the Fourier Basis via Gaunt Tensor Products

要約 E(3) グループの等変ニューラル ネットワークの開発は、現実世界のアプリ … 続きを読む

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E3x: $\mathrm{E}(3)$-Equivariant Deep Learning Made Easy

要約 この研究では、3 次元空間の平行移動、回転、反射で構成されるユークリッド群 … 続きを読む

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Pushing the Pareto front of band gap and permittivity: ML-guided search for dielectric materials

要約 高誘電率の材料は外部電場下で容易に分極するため、多くの現代の電子デバイスで … 続きを読む

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