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「physics.comp-ph」カテゴリーアーカイブ
A Kaczmarz-inspired approach to accelerate the optimization of neural network wavefunctions
要約 変分モンテカルロ法を使用して最適化されたニューラル ネットワークの波動関数 … 続きを読む
カテゴリー: cs.LG, physics.chem-ph, physics.comp-ph
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Enhancing Dynamical System Modeling through Interpretable Machine Learning Augmentations: A Case Study in Cathodic Electrophoretic Deposition
要約 推論技術と機械学習の強化を採用し、物理システムのモデリングを強化することを … 続きを読む
カテゴリー: cs.LG, physics.comp-ph
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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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Learning physics-based reduced models from data for the Hasegawa-Wakatani equations
要約 この論文は、非線形でカオスなプラズマ乱流シミュレーションのための非侵入型科 … 続きを読む
カテゴリー: cs.CE, cs.LG, physics.comp-ph, physics.plasm-ph
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Error estimation for physics-informed neural networks with implicit Runge-Kutta methods
要約 動的システムの軌跡を正確に近似できる機能により、動的システムの分析、予測、 … 続きを読む
カテゴリー: cs.LG, cs.SY, eess.SY, math.DS, physics.comp-ph
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A quatum inspired neural network for geometric modeling
要約 物理システムを3次元の多体点群として考えることで、SE(3)/E(3)等価 … 続きを読む
カテゴリー: cs.AI, cs.LG, physics.comp-ph
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Ensemble forecasts in reproducing kernel Hilbert space family
要約 海洋や大気の流れなどの高次元動的システムのアンサンブルベースの推定とシミュ … 続きを読む
カテゴリー: cs.LG, math-ph, math.DS, math.MP, physics.comp-ph, physics.data-an
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Physical Computing: A Category Theoretic Perspective on Physical Computation and System Compositionality
要約 この論文では、量子コンピューティングと非標準コンピューティング システムの … 続きを読む
カテゴリー: cs.AI, cs.CL, physics.comp-ph, q-bio.OT, quant-ph
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FAIR AI Models in High Energy Physics
要約 検索可能、アクセス可能、相互運用可能、再利用可能 (FAIR) データ原則 … 続きを読む
カテゴリー: cs.LG, hep-ex, physics.comp-ph
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Do Graph Neural Networks Dream of Landau Damping? Insights from Kinetic Simulations of a Plasma Sheet Model
要約 私たちは、プラズマ物理学動力学シミュレーターをグラフ ニューラル ネットワ … 続きを読む
カテゴリー: cs.LG, physics.comp-ph, physics.plasm-ph
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