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Band-gap regression with architecture-optimized message-passing neural networks
要約 グラフベースのニューラル ネットワーク、特にメッセージ パッシング ニュー … 続きを読む
カテゴリー: cs.LG, physics.comp-ph
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Review of the Exponential and Cayley Map on SE(3) as relevant for Lie Group Integration of the Generalized Poisson Equation and Flexible Multibody Systems
要約 SE(3) の指数関数マップとケイリー マップは、剛体システムと柔軟体シス … 続きを読む
カテゴリー: cs.RO, math-ph, math.DG, math.MP, physics.comp-ph
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AtmoRep: A stochastic model of atmosphere dynamics using large scale representation learning
要約 大気は、悪天候による人命の損失から社会への長期的な社会的および経済的影響ま … 続きを読む
カテゴリー: cs.AI, cs.LG, physics.ao-ph, physics.comp-ph
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Identifying Generalized Neural Representation Across Hamiltonian Manifolds via Meta-learning
要約 物理学のためのディープラーニングにおける最近の進歩は、物理学のプライアや帰 … 続きを読む
カテゴリー: cs.AI, cs.LG, physics.comp-ph
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Adaptive Uncertainty-Guided Model Selection for Data-Driven PDE Discovery
要約 我々は、信頼性の高い項がほとんどないノイズの多い時空間観測データを十分に支 … 続きを読む
カテゴリー: cs.LG, physics.comp-ph
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Natural Quantum Monte Carlo Computation of Excited States
要約 我々は、基底状態の推定を自然に一般化した量子系の最低励起状態を推定するため … 続きを読む
カテゴリー: cs.LG, physics.chem-ph, physics.comp-ph, quant-ph
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NNP/MM: Accelerating molecular dynamics simulations with machine learning potentials and molecular mechanic
要約 機械学習の可能性は、生体分子シミュレーションの精度を向上させる手段として浮 … 続きを読む
カテゴリー: cs.LG, physics.bio-ph, physics.comp-ph, q-bio.BM
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AtmoRep: A stochastic model of atmosphere dynamics using large scale representation learning
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Symplectic model reduction of Hamiltonian systems using data-driven quadratic manifolds
要約 この研究では、データ駆動型 2 次多様体を使用した高次元ハミルトニアン シ … 続きを読む
Learning Only On Boundaries: a Physics-Informed Neural operator for Solving Parametric Partial Differential Equations in Complex Geometries
要約 最近、深層学習サロゲートとニューラル オペレーターが偏微分方程式 (PDE … 続きを読む
カテゴリー: cs.LG, cs.NA, math.NA, physics.comp-ph
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