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Convergence of variational Monte Carlo simulation and scale-invariant pre-training
要約 電子構造問題に対するニューラル ネットワークの波動関数を最適化するために適 … 続きを読む
カテゴリー: cs.LG, physics.comp-ph
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Stability-Aware Training of Neural Network Interatomic Potentials with Differentiable Boltzmann Estimators
要約 ニューラル ネットワーク原子間ポテンシャル (NNIP) は、分子動力学 … 続きを読む
カテゴリー: cond-mat.dis-nn, cond-mat.mtrl-sci, cs.LG, physics.chem-ph, physics.comp-ph
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Design of 2D Skyrmionic Metamaterial Through Controlled Assembly
要約 磁気スキルミオンとアンチスキルミオンに関する広範な研究にもかかわらず、さま … 続きを読む
カテゴリー: cond-mat.mtrl-sci, cs.LG, physics.comp-ph
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Self-consistent Validation for Machine Learning Electronic Structure
要約 機械学習は、電子構造の問題に効率的に取り組むための重要なアプローチとして浮 … 続きを読む
カテゴリー: cs.LG, physics.chem-ph, physics.comp-ph
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Neural Networks Asymptotic Behaviours for the Resolution of Inverse Problems
要約 この論文では、場の量子理論の応用だけでなく、より一般的な状況にも関連するデ … 続きを読む
カテゴリー: cs.AI, hep-lat, hep-th, physics.comp-ph
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Universal Machine Learning Kohn-Sham Hamiltonian for Materials
要約 密度汎関数理論 (DFT) は、電子構造計算における一般的な計算アプローチ … 続きを読む
カテゴリー: cond-mat.mtrl-sci, cs.AI, physics.comp-ph
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Neural Networks asymptotic behaviours suitable for the resolution of inverse problems
要約 この論文では、デコンボリューション逆問題に対するニューラル ネットワーク … 続きを読む
カテゴリー: cs.AI, hep-lat, hep-th, physics.comp-ph
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Physics Informed Token Transformer for Solving Partial Differential Equations
要約 偏微分方程式 (PDE) を解くことは、科学および工学の多くの分野の中核で … 続きを読む
カテゴリー: cs.LG, physics.comp-ph
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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
カテゴリー: cs.LG, physics.comp-ph, physics.flu-dyn
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