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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
カテゴリー: cs.LG, physics.chem-ph, q-bio.BM
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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
カテゴリー: cs.LG, physics.chem-ph
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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
カテゴリー: cs.LG, physics.chem-ph, physics.comp-ph
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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
カテゴリー: cs.LG, physics.chem-ph, physics.comp-ph
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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
カテゴリー: cond-mat.mtrl-sci, cs.LG, math.GR, physics.chem-ph, q-bio.BM
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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
カテゴリー: cs.AI, cs.LG, physics.chem-ph
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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
カテゴリー: cond-mat.mtrl-sci, cs.AI, cs.LG, physics.chem-ph
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Prediction of good reaction coordinates and future evolution of MD trajectories using Regularized Sparse Autoencoders: A novel deep learning approach
要約 反応座標(RC)の同定は、化学反応の進行を決定する上で重要な役割を果たすこ … 続きを読む
カテゴリー: cs.LG, physics.chem-ph, q-bio.QM, stat.ME, stat.ML
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Graph Neural Networks for Surfactant Multi-Property Prediction
要約 界面活性剤は、化粧品、洗浄剤、油回収、ドラッグデリバリーシステムなど、さま … 続きを読む
カテゴリー: cs.LG, physics.chem-ph
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Completeness of Atomic Structure Representations
要約 この論文では、物理学や理論化学において重要な、分子内の原子などの点粒子グル … 続きを読む
カテゴリー: cs.LG, physics.chem-ph
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