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MixFunn: A Neural Network for Differential Equations with Improved Generalization and Interpretability
要約 精度、解釈可能性、一般化能力の向上を伴う微分方程式を解くように設計され … 続きを読む
カテゴリー: cs.LG, physics.app-ph, physics.comp-ph
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A multi-agentic framework for real-time, autonomous freeform metasurface design
要約 ナノフォトニクスのイノベーションは現在、フォトニクスの専門知識とシミュレー … 続きを読む
カテゴリー: cs.AI, cs.MA, physics.app-ph, physics.comp-ph
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Ab-initio simulation of excited-state potential energy surfaces with transferable deep quantum Monte Carlo
要約 励起状態の正確な量子化学計算は困難な作業であり、多くの場合、計算的に要求の … 続きを読む
カテゴリー: cs.LG, physics.chem-ph, physics.comp-ph
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Machine learning identifies nullclines in oscillatory dynamical systems
要約 振動時系列データからヌルクリンの隠された構造を明らかにするニューラルネット … 続きを読む
カテゴリー: cs.LG, math.DS, nlin.AO, physics.comp-ph
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Fourier Neural Operator based surrogates for $CO_2$ storage in realistic geologies
要約 この研究の目的は、炭素捕獲と貯蔵（CCS）テクノロジーに関連する意思決定プ … 続きを読む
カテゴリー: cs.AI, physics.comp-ph, physics.geo-ph
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Meta-learning characteristics and dynamics of quantum systems
要約 機械学習は量子技術に大きな期待を抱いていますが、現在の方法のほとんどは、特 … 続きを読む
カテゴリー: cond-mat.mes-hall, cs.LG, physics.comp-ph, quant-ph
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Leveraging Large Language Models to Address Data Scarcity in Machine Learning: Applications in Graphene Synthesis
要約 材料学習の機械学習は、特に社内の実験では、合成データを生成することは費用が … 続きを読む
カテゴリー: cond-mat.mtrl-sci, cs.LG, physics.comp-ph
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Unsupervised detection of semantic correlations in big data
要約 実際のデータでは、情報は非常に大きな機能ベクトルに保存されます。 これらの … 続きを読む
カテゴリー: cs.AI, cs.LG, physics.comp-ph
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Error Bounds for Physics-Informed Neural Networks in Fokker-Planck PDEs
要約 確率微分方程式は確率過程の発展を記述するのに一般的に用いられる。このような … 続きを読む
カテゴリー: cs.AI, cs.LG, cs.NA, math.NA, physics.comp-ph
Error Bounds for Physics-Informed Neural Networks in Fokker-Planck PDEs はコメントを受け付けていません
Beyond the Kolmogorov Barrier: A Learnable Weighted Hybrid Autoencoder for Model Order Reduction
要約 高次元の複雑な物理システムの表現学習は、低次元の固有の潜在空間を特定するこ … 続きを読む