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「physics.comp-ph」カテゴリーアーカイブ
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
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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
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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
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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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Probing optimisation in physics-informed neural networks
要約 オプティマイザの選択が物理情報に基づいたニューラル ネットワーク (PIN … 続きを読む
カテゴリー: cs.AI, cs.LG, physics.comp-ph
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Convergence of stochastic gradient descent on parameterized sphere with applications to variational Monte Carlo simulation
要約 正規化定数までニューラル ネットワークによってパラメーター化された高次元球 … 続きを読む
カテゴリー: cs.LG, physics.comp-ph
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Enhanced Sampling of Configuration and Path Space in a Generalized Ensemble by Shooting Point Exchange
要約 多くの分子プロセスのコンピューター シミュレーションは、寿命の長い状態間の … 続きを読む
カテゴリー: cond-mat.stat-mech, cs.LG, physics.comp-ph
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