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「physics.comp-ph」カテゴリーアーカイブ
Fourier-MIONet: Fourier-enhanced multiple-input neural operators for multiphase modeling of geological carbon sequestration
要約 地中炭素貯留 (GCS) は、大気中の二酸化炭素の量を減らすことを目的とし … 続きを読む
カテゴリー: cs.LG, physics.comp-ph
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From Tensor Network Quantum States to Tensorial Recurrent Neural Networks
要約 任意の行列積の状態 (MPS) は、線形メモリ更新を伴うリカレント ニュー … 続きを読む
カテゴリー: cond-mat.str-el, cs.LG, physics.comp-ph, quant-ph, stat.ML
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Ewald-based Long-Range Message Passing for Molecular Graphs
要約 分子データからポテンシャル エネルギー面を学習するニューラル アーキテクチ … 続きを読む
カテゴリー: cond-mat.mtrl-sci, cs.LG, physics.chem-ph, physics.comp-ph
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Deep symbolic regression for physics guided by units constraints: toward the automated discovery of physical laws
要約 記号回帰は、データに適合する解析式の探索を自動化するアルゴリズムの研究であ … 続きを読む
カテゴリー: astro-ph.IM, cs.LG, physics.comp-ph
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CROM: Continuous Reduced-Order Modeling of PDEs Using Implicit Neural Representations
要約 高忠実度の偏微分方程式（PDE）ソルバーの実行時間は長いため、タイムクリテ … 続きを読む
Thermodynamics of Interpretation
要約 過去数年間、さまざまな科学の領域で、データ駆動型の人工知能（AI）技術が予 … 続きを読む
カテゴリー: cond-mat.dis-nn, cond-mat.stat-mech, cs.LG, physics.comp-ph
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Nature’s Cost Function: Simulating Physics by Minimizing the Action
要約 物理学では、作用と呼ばれるスカラー関数があり、これはコスト関数のように振る … 続きを読む
カテゴリー: cond-mat.dis-nn, cs.LG, physics.comp-ph, quant-ph
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Neuroevolution Surpasses Stochastic Gradient Descent for Physics-Informed Neural Networks
要約 基礎科学研究と発見のための学習モデルの可能性は、ますます注目を集めています … 続きを読む
カテゴリー: cs.AI, cs.LG, cs.NE, physics.comp-ph
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Uniform-in-Phase-Space Data Selection with Iterative Normalizing Flows
要約 計算能力と実験能力の向上により、日常的に生成される科学データの量が急速に増 … 続きを読む
カテゴリー: cs.AI, cs.LG, physics.comp-ph, physics.data-an
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Q-Flow: Generative Modeling for Differential Equations of Open Quantum Dynamics with Normalizing Flows
要約 開放量子系のダイナミクスを研究することは、基礎物理学と、量子工学および量子 … 続きを読む
カテゴリー: cond-mat.dis-nn, cond-mat.quant-gas, cs.LG, physics.comp-ph, quant-ph
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