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Predicting Density of States via Multi-modal Transformer
要約 【タイトル】マルチモーダルトランスフォーマーを用いた状態密度の予測 【要約 … 続きを読む
カテゴリー: cond-mat.mtrl-sci, cs.LG, physics.comp-ph
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Solving High-Dimensional PDEs with Latent Spectral Models
要約 タイトル：Latent Spectral Modelsを用いた高次元PDE … 続きを読む
カテゴリー: cs.LG, physics.comp-ph
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GAS: A Gaussian Mixture Distribution-Based Adaptive Sampling Method for PINNs
要約 【タイトル】PINNのためのガウス混合分布に基づく適応サンプリング手法であ … 続きを読む
カテゴリー: 65N99, 68T07, cs.LG, physics.comp-ph
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EPINN-NSE: Enhanced Physics-Informed Neural Networks for Solving Navier-Stokes Equations
要約 【タイトル】EPINN-NSE：拡張された物理情報付きニューラルネットワー … 続きを読む
カテゴリー: 35Q35, 65M99, 68T05, cs.AI, physics.comp-ph
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Perspectives on AI Architectures and Co-design for Earth System Predictability
要約 タイトル：地球システムの予測のためのAIアーキテクチャと共同設計に関する展 … 続きを読む
カテゴリー: cs.AI, cs.LG, physics.comp-ph, physics.data-an
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How Regional Wind Characteristics Affect CNN-based wind predictions: Insights from Spatiotemporal Correlation Analysis
要約 タイトル：CNNに基づく風予測における地域風特性の影響：時空間相関分析から … 続きを読む
カテゴリー: cs.LG, physics.comp-ph
How Regional Wind Characteristics Affect CNN-based wind predictions: Insights from Spatiotemporal Correlation Analysis はコメントを受け付けていません
Adaptive learning of effective dynamics: Adaptive real-time, online modeling for complex systems
要約 タイトル：複雑なシステムのための適応型リアルタイムオンラインモデリング：有 … 続きを読む
カテゴリー: cs.LG, physics.comp-ph, physics.flu-dyn
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Autoregressive Neural TensorNet: Bridging Neural Networks and Tensor Networks for Quantum Many-Body Simulation
要約 タイトル：自己回帰ニューラルテンソルネット：ニューラルネットワークとテンソ … 続きを読む
カテゴリー: cond-mat.str-el, cs.LG, physics.comp-ph, quant-ph
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Invariant preservation in machine learned PDE solvers via error correction
要約 機械学習による偏微分方程式 (PDE) ソルバーは、標準的な数値計算法の信 … 続きを読む
カテゴリー: cs.LG, cs.NA, math.NA, physics.comp-ph
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カテゴリー: cs.LG, cs.NA, math.NA, physics.comp-ph
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