physics.comp-ph」カテゴリーアーカイブ

On the performance of machine-learning-assisted Monte Carlo in sampling from simple statistical physics models

要約 近年、従来の方法を使用して研究できないサンプルが困難なシステムのシミュレー … 続きを読む

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On the performance of machine-learning assisted Monte Carlo in sampling from simple statistical physics models

要約 近年、従来の方法を使用して研究できないサンプルが困難なシステムのシミュレー … 続きを読む

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Multiple Descents in Deep Learning as a Sequence of Order-Chaos Transitions

要約 LSTMのトレーニングプロセス中に、テスト損失がモデルの過剰訓練後に複数回 … 続きを読む

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PINN-MEP: Continuous Neural Representations for Minimum-Energy Path Discovery in Molecular Systems

要約 物理システムにおける立体構造遷移を特徴付けることは、計算科学の根本的な課題 … 続きを読む

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PICT — A Differentiable, GPU-Accelerated Multi-Block PISO Solver for Simulation-Coupled Learning Tasks in Fluid Dynamics

要約 何十年もの進歩にもかかわらず、流体のシミュレーションは科学的コンピューティ … 続きを読む

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Projection-Based Correction for Enhancing Deep Inverse Networks

要約 深い学習ベースのモデルは、不正な逆の問題を解決することに顕著な成功を示して … 続きを読む

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Spatiotemporal Field Generation Based on Hybrid Mamba-Transformer with Physics-informed Fine-tuning

要約 この研究は、データ駆動型の訓練されたモデルを通じて時空間的物理フィールドの … 続きを読む

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Electrostatics from Laplacian Eigenbasis for Neural Network Interatomic Potentials

要約 ニューラルネットワーク間の潜在的ポテンシャルの最近の進歩は、有望な研究方向 … 続きを読む

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ELECTRA: A Cartesian Network for 3D Charge Density Prediction with Floating Orbitals

要約 電子テンソル再構成アルゴリズム(Electra) – 浮動軌道 … 続きを読む

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MetaSym: A Symplectic Meta-learning Framework for Physical Intelligence

要約 スケーラブルで一般化可能な物理学を対象としたディープラーニングは、ロボット … 続きを読む

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