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「physics.comp-ph」カテゴリーアーカイブ
On the practical applicability of modern DFT functionals for chemical computations. Case study of DM21 applicability for geometry optimization
要約 密度汎関数理論 (DFT) は、計算精度と速度のバランスを考慮すると、おそ … 続きを読む
カテゴリー: cond-mat.mtrl-sci, cs.AI, physics.comp-ph
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Strong phonon-mediated high temperature superconductivity in Li$_2$AuH$_6$ under ambient pressure
要約 私たちは開発したAI検索エンジン~(InvDesFlow)を使用して、周囲 … 続きを読む
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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CrystalGRW: Generative Modeling of Crystal Structures with Targeted Properties via Geodesic Random Walks
要約 候補となる結晶材料が熱力学的に安定しているかどうかを判断するには、その真の … 続きを読む
Design of 2D Skyrmionic Metamaterial Through Controlled Assembly
要約 磁気スキルミオンとアンチスキルミオンに関する広範な研究にもかかわらず、さま … 続きを読む
カテゴリー: cond-mat.mtrl-sci, cs.LG, physics.comp-ph
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Dynami-CAL GraphNet: A Physics-Informed Graph Neural Network Conserving Linear and Angular Momentum for Dynamical Systems
要約 自然環境および人工環境における挙動を予測し、物理的特性を推測するには、多体 … 続きを読む
カテゴリー: cs.CE, cs.LG, physics.comp-ph
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Are queries and keys always relevant? A case study on Transformer wave functions
要約 ドット積アテンション メカニズムは、もともと自然言語処理タスク用に設計され … 続きを読む
カテゴリー: cond-mat.dis-nn, cs.CL, physics.comp-ph
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Machine Learning Force-Field Approach for Itinerant Electron Magnets
要約 巡回電子磁石のランダウ・リフシッツ・ギルバート（LLG）ダイナミクスシミュ … 続きを読む
カテゴリー: cond-mat.str-el, cs.LG, physics.comp-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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Large Physics Models: Towards a collaborative approach with Large Language Models and Foundation Models
要約 このペーパーでは、大規模物理モデル (LPM) と呼ばれる、物理学に特化し … 続きを読む
カテゴリー: cs.AI, hep-ph, physics.comp-ph, physics.data-an, physics.hist-ph
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