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Physics-Informed Weakly Supervised Learning for Interatomic Potentials
要約 機械学習は、計算化学および材料科学においてますます重要な役割を果たし、計算 … 続きを読む
カテゴリー: cs.LG, physics.bio-ph, physics.chem-ph, physics.comp-ph
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SA-GAT-SR: Self-Adaptable Graph Attention Networks with Symbolic Regression for high-fidelity material property prediction
要約 機械学習における最近の進歩は、ディープラーニングアプローチ、特にグラフニュ … 続きを読む
カテゴリー: cond-mat.mtrl-sci, cs.LG, physics.comp-ph
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AI-Enhanced Automatic Design of Efficient Underwater Gliders
要約 主に手動の試行錯誤に大きく依存している従来の設計ツールに依存しているため、 … 続きを読む
カテゴリー: cs.AI, cs.GR, cs.LG, cs.RO, physics.comp-ph
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SA-GAT-SR: Self-Adaptable Graph Attention Networks with Symbolic Regression for high-fidelity material property prediction
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Geometry-Informed Neural Operator Transformer
要約 マシンラーニングベースのサロゲートモデルは、特に部分的な微分方程式の繰り返 … 続きを読む
カテゴリー: cs.LG, physics.comp-ph
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Energy-Based Coarse-Graining in Molecular Dynamics: A Flow-Based Framework Without Data
要約 粗粒（CG）モデルは、分子シミュレーションの複雑さを減らすための効果的なル … 続きを読む
カテゴリー: cs.LG, physics.chem-ph, physics.comp-ph
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Jekyll-and-Hyde Tipping Point in an AI’s Behavior
要約 AIへの信頼は、LLMの出力（たとえばChatGPT）が間違っていること、 … 続きを読む
カテゴリー: cs.AI, cs.CY, nlin.AO, physics.comp-ph, physics.soc-ph
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Application of Machine Learning and Convex Limiting to Subgrid Flux Modeling in the Shallow-Water Equations
要約 1次元の浅い水方程式のフラックス制限された有限体積法のコンテキストで、プロ … 続きを読む
カテゴリー: 65M99, cs.LG, physics.ao-ph, physics.comp-ph, physics.flu-dyn, stat.ML
Application of Machine Learning and Convex Limiting to Subgrid Flux Modeling in the Shallow-Water Equations はコメントを受け付けていません
Enhanced Sampling, Public Dataset and Generative Model for Drug-Protein Dissociation Dynamics
要約 薬物タンパク質の結合と解離のダイナミクスは、生物系における分子相互作用を理 … 続きを読む
カテゴリー: cs.LG, physics.chem-ph, physics.comp-ph, q-bio.BM
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Equi-Euler GraphNet: An Equivariant, Temporal-Dynamics Informed Graph Neural Network for Dual Force and Trajectory Prediction in Multi-Body Systems
要約 マルチボディダイナミカルシステムの正確なリアルタイムモデリングは、業界全体 … 続きを読む
カテゴリー: cs.CE, cs.LG, physics.comp-ph
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