physics.comp-ph」カテゴリーアーカイブ

NNP/MM: Accelerating molecular dynamics simulations with machine learning potentials and molecular mechanic

要約 機械学習の可能性は、生体分子シミュレーションの精度を向上させる手段として浮 … 続きを読む

カテゴリー: cs.LG, physics.bio-ph, physics.comp-ph, q-bio.BM | NNP/MM: Accelerating molecular dynamics simulations with machine learning potentials and molecular mechanic はコメントを受け付けていません

AtmoRep: A stochastic model of atmosphere dynamics using large scale representation learning

要約 大気は、悪天候による人命の損失から社会への長期的な社会的および経済的影響ま … 続きを読む

カテゴリー: cs.AI, cs.LG, physics.ao-ph, physics.comp-ph | AtmoRep: A stochastic model of atmosphere dynamics using large scale representation learning はコメントを受け付けていません

Symplectic model reduction of Hamiltonian systems using data-driven quadratic manifolds

要約 この研究では、データ駆動型 2 次多様体を使用した高次元ハミルトニアン シ … 続きを読む

カテゴリー: cs.LG, cs.NA, math-ph, math.MP, math.NA, physics.comp-ph | Symplectic model reduction of Hamiltonian systems using data-driven quadratic manifolds はコメントを受け付けていません

Learning Only On Boundaries: a Physics-Informed Neural operator for Solving Parametric Partial Differential Equations in Complex Geometries

要約 最近、深層学習サロゲートとニューラル オペレーターが偏微分方程式 (PDE … 続きを読む

カテゴリー: cs.LG, cs.NA, math.NA, physics.comp-ph | Learning Only On Boundaries: a Physics-Informed Neural operator for Solving Parametric Partial Differential Equations in Complex Geometries はコメントを受け付けていません

Differentiable Microscopy Designs an All Optical Phase Retrieval Microscope

要約 16 世紀後半以来、科学者はさまざまな用途向けに新しいタイプの顕微鏡を革新 … 続きを読む

カテゴリー: cs.CV, physics.comp-ph, physics.optics | Differentiable Microscopy Designs an All Optical Phase Retrieval Microscope はコメントを受け付けていません

Estimating Gibbs free energies via isobaric-isothermal flows

要約 等圧-等温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化フローに基 … 続きを読む

カテゴリー: cond-mat.stat-mech, cs.LG, physics.comp-ph, stat.ML | Estimating Gibbs free energies via isobaric-isothermal flows はコメントを受け付けていません

Discovering Conservation Laws using Optimal Transport and Manifold Learning

要約 保存則は、非線形力学システムを理解、特徴付け、モデル化するための重要な理論 … 続きを読む

カテゴリー: cs.LG, nlin.CD, nlin.SI, physics.comp-ph, physics.data-an | Discovering Conservation Laws using Optimal Transport and Manifold Learning はコメントを受け付けていません

Physics-Informed Boundary Integral Networks (PIBI-Nets): A Data-Driven Approach for Solving Partial Differential Equations

要約 偏微分方程式 (PDE) は、力学システムにおける多くの関連現象を記述する … 続きを読む

カテゴリー: cs.LG, cs.NA, math.DS, math.NA, physics.comp-ph | Physics-Informed Boundary Integral Networks (PIBI-Nets): A Data-Driven Approach for Solving Partial Differential Equations はコメントを受け付けていません

Review of the Exponential and Cayley Map on SE(3) as relevant for Lie Group Integration of the Generalized Poisson Equation and Flexible Multibody Systems

要約 SE(3) の指数関数マップとケイリー マップは、剛体システムと柔軟体シス … 続きを読む

カテゴリー: cs.RO, math-ph, math.DG, math.MP, physics.comp-ph | Review of the Exponential and Cayley Map on SE(3) as relevant for Lie Group Integration of the Generalized Poisson Equation and Flexible Multibody Systems はコメントを受け付けていません

An Expert’s Guide to Training Physics-informed Neural Networks

要約 物理情報に基づいたニューラル ネットワーク (PINN) は、観測データと … 続きを読む

カテゴリー: cs.LG, cs.NA, math.NA, physics.comp-ph | An Expert’s Guide to Training Physics-informed Neural Networks はコメントを受け付けていません