-
最近の投稿
- TGRPO :Fine-tuning Vision-Language-Action Model via Trajectory-wise Group Relative Policy Optimization
- Teaching Physical Awareness to LLMs through Sounds
- Through a Steerable Lens: Magnifying Neural Network Interpretability via Phase-Based Extrapolation
- On Finetuning Tabular Foundation Models
- Robust Distributed Estimation: Extending Gossip Algorithms to Ranking and Trimmed Means
-
最近のコメント
表示できるコメントはありません。 cs.AI (39476) cs.CL (29878) cs.CV (44831) cs.HC (3006) cs.LG (44408) cs.RO (23597) cs.SY (3595) eess.IV (5140) eess.SY (3587) stat.ML (5767)
「physics.comp-ph」カテゴリーアーカイブ
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
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
Artificial Intelligence for Science in Quantum, Atomistic, and Continuum Systems はコメントを受け付けていません
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
Interpretable Fine-Tuning for Graph Neural Network Surrogate Models はコメントを受け付けていません
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
Sorting Out Quantum Monte Carlo はコメントを受け付けていません
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
Efficient and Equivariant Graph Networks for Predicting Quantum Hamiltonian はコメントを受け付けていません