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PICL: Physics Informed Contrastive Learning for Partial Differential Equations
要約 ニューラル演算子は、偏微分方程式 (PDE) の代理モデルとして最近人気が … 続きを読む
カテゴリー: cs.LG, cs.NA, math.NA, physics.comp-ph
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Multiscale Modelling with Physics-informed Neural Network: from Large-scale Dynamics to Small-scale Predictions in Complex Systems
要約 マルチスケール現象はさまざまな科学領域にわたって現れ、複雑なシステムにおけ … 続きを読む
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A Lennard-Jones Layer for Distribution Normalization
要約 我々は、2次元および3次元の点群の密度を、その全体的な構造を破壊することな … 続きを読む
カテゴリー: 68T07, cs.LG, I.2, physics.comp-ph
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Quantum error mitigation and correction mediated by Yang-Baxter equation and artificial neural network
要約 量子コンピューティングは大きな可能性を示していますが、エラーが大きな課題と … 続きを読む
カテゴリー: cond-mat.soft, cs.LG, physics.comp-ph, quant-ph
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Learning Domain-Independent Green’s Function For Elliptic Partial Differential Equations
要約 グリーン関数は偏微分方程式 (PDE) を特徴付け、その解を領域全体に積分 … 続きを読む
カテゴリー: cs.LG, cs.NA, math.NA, physics.comp-ph
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Next-Generation Earth System Models: Towards Reliable Hybrid Models for Weather and Climate Applications
要約 機械学習が地球システムをモデル化する能力をどのように変えたか、そして最近の … 続きを読む
カテゴリー: cs.AI, physics.ao-ph, physics.comp-ph
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Digital Fingerprinting of Microstructures
要約 微細構造情報のフィンガープリンティングの効率的な手段を見つけることは、デー … 続きを読む
カテゴリー: cond-mat.mtrl-sci, cs.CV, physics.comp-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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