physics.comp-ph」カテゴリーアーカイブ

XLB: Distributed Multi-GPU Lattice Boltzmann Simulation Framework for Differentiable Scientific Machine Learning

要約 格子ボルツマン法 (LBM) は、計算のスケーラビリティに対するアルゴリズ … 続きを読む

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Differentiable and accelerated spherical harmonic and Wigner transforms

要約 科学と工学の多くの分野では、球面多様体で定義されたデータに遭遇します。 球 … 続きを読む

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Grad-Shafranov equilibria via data-free physics informed neural networks

要約 多くの場合、不確実性の定量化、最適化、およびリアルタイム診断情報には、多数 … 続きを読む

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Prediction of Effective Elastic Moduli of Rocks using Graph Neural Networks

要約 この研究では、デジタル CT スキャン画像から岩石の有効弾性率を予測するた … 続きを読む

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Pairing-based graph neural network for simulating quantum materials

要約 量子多体システムをシミュレートするためのペアリングベースのグラフ ニューラ … 続きを読む

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Neural Born Iteration Method For Solving Inverse Scattering Problems: 2D Cases

要約 この論文では、物理学に基づいた教師あり残差学習 (PhiSRL) のスキー … 続きを読む

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Alpha Zero for Physics: Application of Symbolic Regression with Alpha Zero to find the analytical methods in physics

要約 ニューラル ネットワークを使用した機械学習は、自然言語処理、画像認識、ゲー … 続きを読む

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Machine-Learned Atomic Cluster Expansion Potentials for Fast and Quantum-Accurate Thermal Simulations of Wurtzite AlN

要約 原子クラスター拡張 (ACE) フレームワークを使用して、ウルツ鉱窒化アル … 続きを読む

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Online Calibration of Deep Learning Sub-Models for Hybrid Numerical Modeling Systems

要約 人工知能と深層学習は現在、新しいモデリング機能を導入することで数値シミュレ … 続きを読む

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Accurate and Fast Fischer-Tropsch Reaction Microkinetics using PINNs

要約 マイクロキネティクスにより、多くの工業関連反応で発生する化学変化の詳細なモ … 続きを読む

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