-
最近の投稿
- FEAST: A Flexible Mealtime-Assistance System Towards In-the-Wild Personalization
- Time-Optimized Safe Navigation in Unstructured Environments through Learning Based Depth Completion
- Advances in Compliance Detection: Novel Models Using Vision-Based Tactile Sensors
- Mass-Adaptive Admittance Control for Robotic Manipulators
- DreamGen: Unlocking Generalization in Robot Learning through Video World Models
-
最近のコメント
表示できるコメントはありません。 cs.AI (39879) cs.CL (30187) cs.CV (45175) cs.HC (3051) cs.LG (44808) cs.RO (23879) cs.SY (3632) eess.IV (5170) eess.SY (3624) stat.ML (5830)
「physics.comp-ph」カテゴリーアーカイブ
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
カテゴリー: cs.LG, physics.comp-ph, physics.plasm-ph
Grad-Shafranov equilibria via data-free physics informed neural networks はコメントを受け付けていません
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
カテゴリー: cs.LG, physics.comp-ph, physics.geo-ph
Prediction of Effective Elastic Moduli of Rocks using Graph Neural Networks はコメントを受け付けていません
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
カテゴリー: cond-mat.dis-nn, cond-mat.str-el, cs.LG, physics.comp-ph, quant-ph
Pairing-based graph neural network for simulating quantum materials はコメントを受け付けていません
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
カテゴリー: 35Q61, cs.AI, eess.IV, I.2.6, physics.comp-ph
Neural Born Iteration Method For Solving Inverse Scattering Problems: 2D Cases はコメントを受け付けていません
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
カテゴリー: cond-mat.dis-nn, cs.AI, physics.comp-ph
Alpha Zero for Physics: Application of Symbolic Regression with Alpha Zero to find the analytical methods in physics はコメントを受け付けていません
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
カテゴリー: cond-mat.mtrl-sci, cs.LG, physics.comp-ph
Machine-Learned Atomic Cluster Expansion Potentials for Fast and Quantum-Accurate Thermal Simulations of Wurtzite AlN はコメントを受け付けていません
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
カテゴリー: cs.LG, cs.NA, math.NA, physics.comp-ph
Online Calibration of Deep Learning Sub-Models for Hybrid Numerical Modeling Systems はコメントを受け付けていません
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
カテゴリー: cs.AI, cs.LG, physics.chem-ph, physics.comp-ph
Accurate and Fast Fischer-Tropsch Reaction Microkinetics using PINNs はコメントを受け付けていません
Redefining Super-Resolution: Fine-mesh PDE predictions without classical simulations
要約 数値流体力学 (CFD) では、粗いメッシュ シミュレーションは計算効率を … 続きを読む
カテゴリー: cs.AI, cs.LG, physics.comp-ph, physics.flu-dyn
Redefining Super-Resolution: Fine-mesh PDE predictions without classical simulations はコメントを受け付けていません
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
Machine-learning parameter tracking with partial state observation はコメントを受け付けていません