physics.chem-ph」カテゴリーアーカイブ

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

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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

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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

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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

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chemtrain: Learning Deep Potential Models via Automatic Differentiation and Statistical Physics

要約 ニューラル ネットワーク (NN) は、分子動力学の精度を向上させるための … 続きを読む

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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、ほんの数例を挙げると、材料科学、 … 続きを読む

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Latent Ewald summation for machine learning of long-range interactions

要約 機械学習の原子間ポテンシャル (MLIP) では、静電力や分散力などの長距 … 続きを読む

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LipidBERT: A Lipid Language Model Pre-trained on METiS de novo Lipid Library

要約 この研究では、METiS の社内の de novo 脂質生成アルゴリズムと … 続きを読む

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Molecular Graph Representation Learning Integrating Large Language Models with Domain-specific Small Models

要約 分子特性の予測は創薬の重要な基盤です。 近年、事前トレーニングされた深層学 … 続きを読む

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NEAR: A Training-Free Pre-Estimator of Machine Learning Model Performance

要約 人工ニューラル ネットワークは、自然言語処理や画像認識など、さまざまな用途 … 続きを読む

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