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Investigating Topological Order using Recurrent Neural Networks
要約 もともと自然言語処理用に開発されたリカレント ニューラル ネットワーク ( … 続きを読む
カテゴリー: cond-mat.dis-nn, cond-mat.str-el, cs.LG, physics.comp-ph, quant-ph
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Towards a Foundation Model for Neural Network Wavefunctions
要約 ディープ ニューラル ネットワークは、電子シュレディンガー方程式を解くため … 続きを読む
カテゴリー: cs.LG, physics.comp-ph
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Geometric Deep Learning for Molecular Crystal Structure Prediction
要約 分子グラフの幾何学的深層学習のツールを使用して、分子の結晶構造のランク付け … 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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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) の指数写像と Cayley 写像は、剛体と柔体システムのリー群 … 続きを読む
カテゴリー: cs.RO, math-ph, math.DG, math.MP, physics.comp-ph
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Ensemble forecasts in reproducing kernel Hilbert space family: dynamical systems in Wonderland
要約 海洋や大気の流れなどの高次元の動的システムのアンサンブルベースの推定とシミ … 続きを読む
カテゴリー: cs.LG, math-ph, math.DS, math.MP, physics.comp-ph, physics.data-an
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Physics-driven machine learning models coupling PyTorch and Firedrake
要約 偏微分方程式 (PDE) は、科学と工学の多くの分野で発生する複雑な物理シ … 続きを読む
カテゴリー: cs.LG, cs.MS, cs.NA, math.NA, physics.comp-ph
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Lifelong Machine Learning Potentials
要約 正確な量子化学データでトレーニングされた機械学習の可能性 (MLP) は、 … 続きを読む
カテゴリー: cond-mat.dis-nn, cs.LG, physics.chem-ph, physics.comp-ph
Lifelong Machine Learning Potentials はコメントを受け付けていません
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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