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「physics.comp-ph」カテゴリーアーカイブ
Machine-learning parameter tracking with partial state observation
要約 複雑で非線形の動的システムには時間とともに変化するパラメーターが含まれるこ … 続きを読む
カテゴリー: cs.LG, math.DS, nlin.CD, physics.comp-ph
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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、自然科学における発見の新しいパラダイムを促進 … 続きを読む
カテゴリー: cs.LG, physics.comp-ph
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Interpretable Fine-Tuning for Graph Neural Network Surrogate Models
要約 データベースのサロゲート モデリングは、データのメッシュベース表現を直接操 … 続きを読む
カテゴリー: cs.LG, physics.comp-ph, physics.flu-dyn
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Sorting Out Quantum Monte Carlo
要約 量子レベルでの分子モデリングでは、必要な粒子の対称性を尊重し、多くの粒子の … 続きを読む
カテゴリー: cs.LG, physics.chem-ph, physics.comp-ph
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Efficient and Equivariant Graph Networks for Predicting Quantum Hamiltonian
要約 量子化学と凝縮物質物理学で使用されるハミルトニアン行列の予測について考察し … 続きを読む
カテゴリー: cs.LG, physics.comp-ph
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Generative learning for nonlinear dynamics
要約 最新の生成機械学習モデルは、フォトリアリスティックなアートワーク、正確なタ … 続きを読む
カテゴリー: cs.LG, nlin.CD, physics.comp-ph
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Bayesian Multistate Bennett Acceptance Ratio Methods
要約 多状態ベネット許容比 (MBAR) 法は、熱力学的状態の自由エネルギーを計 … 続きを読む
カテゴリー: cs.LG, physics.chem-ph, physics.comp-ph, physics.data-an, stat.AP
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SE(3) Equivariant Augmented Coupling Flows
要約 正規化フローを結合すると、高速サンプリングと密度評価が可能になり、物理シス … 続きを読む
カテゴリー: cs.LG, physics.comp-ph
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Efficient Numerical Algorithm for Large-Scale Damped Natural Gradient Descent
要約 パラメータの数が利用可能なサンプルの数を大幅に超える大規模なシナリオで、減 … 続きを読む
カテゴリー: cs.LG, cs.NA, math.NA, physics.comp-ph
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