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「physics.comp-ph」カテゴリーアーカイブ
A physics-informed AI method for calculating melting points with uncertainty control and optimal sampling
要約 NPT アンサンブルにおける共存シミュレーションに基づいて融点を自動的に計 … 続きを読む
カテゴリー: cond-mat.mtrl-sci, cs.AI, physics.comp-ph
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Large-step neural network for learning the symplectic evolution from partitioned data
要約 この研究では、シンプレクティック マッピングによって生成される座標 (q) … 続きを読む
カテゴリー: astro-ph.EP, cs.AI, cs.LG, physics.comp-ph
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PyKoopman: A Python Package for Data-Driven Approximation of the Koopman Operator
要約 PyKoopman は、動的システムに関連付けられた Koopman 演算 … 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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Matrix Diagonalization as a Board Game: Teaching an Eigensolver the Fastest Path to Solution
要約 行列の対角化は、科学技術コンピューティングの多くの分野の基礎です。 固有値 … 続きを読む
カテゴリー: cs.AI, cs.LG, cs.NA, math.NA, physics.comp-ph
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EquiformerV2: Improved Equivariant Transformer for Scaling to Higher-Degree Representations
要約 Equiformer などの等変トランスフォーマーは、トランスフォーマーを … 続きを読む
カテゴリー: cs.AI, cs.LG, physics.comp-ph
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Fast Dynamic 1D Simulation of Divertor Plasmas with Neural PDE Surrogates
要約 ダイバータターゲットの熱と粒子束の制約により、原子炉規模のトカマク装置を動 … 続きを読む
カテゴリー: cs.CV, cs.LG, physics.comp-ph, physics.plasm-ph
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PhAST: Physics-Aware, Scalable, and Task-specific GNNs for Accelerated Catalyst Design
要約 気候危機を緩和するには、低炭素エネルギーへの急速な移行が必要です。 触媒材 … 続きを読む
カテゴリー: cs.LG, physics.comp-ph
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Enhanced Sampling with Machine Learning: A Review
要約 分子動力学 (MD) を使用すると、優れた時空間分解能で物理システムを研究 … 続きを読む
カテゴリー: cond-mat.stat-mech, cs.LG, physics.chem-ph, physics.comp-ph
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Reliable machine learning potentials based on artificial neural network for graphene
要約 グラフェンは、機械的、熱的、電気的特性のユニークな組み合わせにより、最も研 … 続きを読む
カテゴリー: cond-mat.mes-hall, cond-mat.mtrl-sci, cond-mat.stat-mech, cs.LG, physics.comp-ph
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Ewald-based Long-Range Message Passing for Molecular Graphs
要約 分子データから位置エネルギー面を学習するニューラル アーキテクチャは、近年 … 続きを読む
カテゴリー: cond-mat.mtrl-sci, cs.LG, physics.chem-ph, physics.comp-ph
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