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「physics.comp-ph」カテゴリーアーカイブ
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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Differentiable Rotamer Sampling with Molecular Force Fields
要約 分子動力学は、現代の構造生物学が高分子の構造と機能を調べる主要な計算方法で … 続きを読む
カテゴリー: cs.AI, physics.bio-ph, physics.comp-ph
Differentiable Rotamer Sampling with Molecular Force Fields はコメントを受け付けていません
Differentiable Microscopy Designs an All Optical Quantitative Phase Microscope
要約 16世紀末にザカリアス・ヤンセンによって初めて顕微鏡が開発されて以来、科学 … 続きを読む
カテゴリー: cs.CV, physics.comp-ph, physics.optics
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Physics-informed compressed sensing for PC-MRI: an inverse Navier-Stokes problem
要約 ノイズが多くまばらな位相コントラスト磁気共鳴信号から速度場を再構築するため … 続きを読む
カテゴリー: cs.CV, math.OC, physics.comp-ph, physics.data-an, physics.flu-dyn
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