physics.comp-ph」カテゴリーアーカイブ

Spherical Fourier Neural Operators: Learning Stable Dynamics on the Sphere

要約 フーリエ ニューラル オペレーター (FNO) は、科学機械学習の幅広い応 … 続きを読む

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Solving High-Dimensional PDEs with Latent Spectral Models

要約 ディープ モデルは、偏微分方程式 (PDE) を解く上で目覚ましい進歩を遂 … 続きを読む

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Metaheuristic conditional neural network for harvesting skyrmionic metastable states

要約 我々は、高凹凸度のポテンシャルエネルギー面における物理的に興味深い準安定状 … 続きを読む

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Gibbs free energies via isobaric-isothermal flows

要約 等圧等温 (NPT) アンサンブルからサンプリングするように訓練された正規 … 続きを読む

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Conditioning Normalizing Flows for Rare Event Sampling

要約 複雑な分子プロセスのダイナミクスを理解することは、多くの場合、長寿命の安定 … 続きを読む

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PANNA 2.0: Efficient neural network interatomic potentials and new architectures

要約 ローカル原子記述子と多層パーセプトロンに基づいてニューラル ネットワークの … 続きを読む

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Identification and Classification of Exoplanets Using Machine Learning Techniques

要約 NASA のケプラー宇宙望遠鏡は、銀河系内に系外惑星の存在を発見するという … 続きを読む

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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

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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

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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

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