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Artificial Intelligence for Science in Quantum, Atomistic, and Continuum Systems
要約 人工知能（AI）の進歩は、自然科学の発見の新しいパラダイムを促進しています … 続きを読む
カテゴリー: cs.LG, physics.comp-ph
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Stability-Aware Training of Machine Learning Force Fields with Differentiable Boltzmann Estimators
要約 機械学習力フィールド（MLFF）は、分子動力学（MD）シミュレーションのた … 続きを読む
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
カテゴリー: cs.LG, cs.RO, physics.comp-ph, quant-ph
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Tensorization of neural networks for improved privacy and interpretability
要約 機能のテンソル列車表現を構築し、スケッチと交差補間のアイデアを描くためのテ … 続きを読む
A Neural Operator-Based Emulator for Regional Shallow Water Dynamics
要約 沿岸地域は、海面上昇や極端な気象現象の影響に対して特に脆弱です。 これらの … 続きを読む
カテゴリー: cs.CE, cs.LG, physics.comp-ph, physics.geo-ph
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Mesh-based Super-Resolution of Fluid Flows with Multiscale Graph Neural Networks
要約 この作業では、グラフニューラルネットワーク（GNN）アプローチが導入されて … 続きを読む
カテゴリー: cs.CE, cs.LG, physics.comp-ph, physics.flu-dyn
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Sharp-PINNs: staggered hard-constrained physics-informed neural networks for phase field modelling of corrosion
要約 物理学に基づいたニューラルネットワークは、多様な科学分野で部分的な微分方程 … 続きを読む
カテゴリー: cs.LG, physics.comp-ph
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Learning Smooth and Expressive Interatomic Potentials for Physical Property Prediction
要約 機械学習間原子間ポテンシャル（MLIP）は、計算コストの一部で量子機械的計 … 続きを読む
カテゴリー: cs.LG, physics.comp-ph
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A note on the physical interpretation of neural PDE’s
要約 機械学習（ML）アルゴリズムと離散動的システム（DDS）との間の正式かつ実 … 続きを読む
カテゴリー: cond-mat.dis-nn, cs.LG, physics.comp-ph
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Energy-based physics-informed neural network for frictionless contact problems under large deformation
要約 接触力学の数値的方法は、エンジニアリングアプリケーションで非常に重要であり … 続きを読む
カテゴリー: cs.CE, cs.LG, physics.comp-ph
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