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Addressing computational challenges in physical system simulations with machine learning
要約 この論文では、シミュレーションを利用してさまざまな物理システムやプロセスを … 続きを読む
カテゴリー: cs.LG, physics.comp-ph
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Physics Informed Token Transformer
要約 偏微分方程式 (PDE) を解くことは、科学および工学の多くの分野の中核で … 続きを読む
カテゴリー: cs.LG, physics.comp-ph
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Neural Wave Functions for Superfluids
要約 超流動現象の解明は、物性物理学の主要な目標である。ここでは、最近開発された … 続きを読む
カテゴリー: cond-mat.quant-gas, cond-mat.supr-con, cs.LG, physics.comp-ph
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Object based Bayesian full-waveform inversion for shear elastography
要約 タイトル：物体ベースのベイズ完全波形逆解析による剪断弾性写真超音波法 要約 … 続きを読む
カテゴリー: cs.CV, cs.NA, math.NA, math.OC, physics.comp-ph, physics.data-an
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Investigating and Mitigating Failure Modes in Physics-informed Neural Networks (PINNs)
要約 タイトル： PINNにおける失敗モードの調査と緩和 要約： ・本論文は、物 … 続きを読む
カテゴリー: cs.LG, cs.NA, math.NA, physics.comp-ph, physics.flu-dyn
Investigating and Mitigating Failure Modes in Physics-informed Neural Networks (PINNs) はコメントを受け付けていません
Selecting Robust Features for Machine Learning Applications using Multidata Causal Discovery
要約 タイトル：Multidata因果的探索を用いた機械学習アプリケーションのた … 続きを読む
カテゴリー: cs.LG, physics.ao-ph, physics.comp-ph, stat.ML
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Automatically identifying ordinary differential equations from data
要約 タイトル：データから常微分方程式の自動識別 要約： -実験データから系の動 … 続きを読む
カテゴリー: cs.LG, math.DS, physics.comp-ph
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Machine-Learned Invertible Coarse Graining for Multiscale Molecular Modeling
要約 タイトル- マルチスケール分子モデリングのための機械学習による可逆コースグ … 続きを読む
カテゴリー: cs.LG, physics.comp-ph
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Stress and heat flux via automatic differentiation
要約 タイトル：自動微分による応力および熱流量 要約： – 機械学習 … 続きを読む
カテゴリー: cond-mat.mtrl-sci, cs.LG, physics.comp-ph
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Efficient Learning of Accurate Surrogates for Simulations of Complex Systems
要約 タイトル：複雑なシステムのシミュレーションのための正確な代替学習の効率的な … 続きを読む
カテゴリー: cs.LG, nucl-th, physics.comp-ph, physics.data-an, physics.plasm-ph
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