physics.comp-ph」カテゴリーアーカイブ

Learning local and semi-local density functionals from exact exchange-correlation potentials and energies

要約 正確な交換相関 (XC) 汎関数を見つけることは、依然として密度汎関数理論 … 続きを読む

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A Primer on Variational Inference for Physics-Informed Deep Generative Modelling

要約 変分推論 (VI) は、近似ベイズ推論のための計算効率が高く、スケーラブル … 続きを読む

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On the design space between molecular mechanics and machine learning force fields

要約 量子力学 (QM) と同じくらい正確で分子力学 (MM) と同じくらい高速 … 続きを読む

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Kolmogorov n-Widths for Multitask Physics-Informed Machine Learning (PIML) Methods: Towards Robust Metrics

要約 偏微分方程式 (PDE) を解く手段としての物理情報に基づく機械学習 (P … 続きを読む

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Accurate Computation of Quantum Excited States with Neural Networks

要約 量子系の最低励起状態を推定するための変分モンテカルロ法について述べる。これ … 続きを読む

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Force-Guided Bridge Matching for Full-Atom Time-Coarsened Dynamics of Peptides

要約 分子動力学(MD)シミュレーションは、材料科学、化学、薬理学などの分野にお … 続きを読む

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Towards Efficient Modelling of String Dynamics: A Comparison of State Space and Koopman based Deep Learning Methods

要約 この論文では、線形および非線形の両方の硬いストリングのダイナミクスをモデル … 続きを読む

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SympGNNs: Symplectic Graph Neural Networks for identifiying high-dimensional Hamiltonian systems and node classification

要約 SympNet などのハミルトニアン システムを学習するための既存のニュー … 続きを読む

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chemtrain: Learning Deep Potential Models via Automatic Differentiation and Statistical Physics

要約 ニューラル ネットワーク (NN) は、分子動力学の精度を向上させるための … 続きを読む

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Force-Guided Bridge Matching for Full-Atom Time-Coarsened Dynamics of Peptides

要約 分子動力学 (MD) シミュレーションは、ほんの数例を挙げると、材料科学、 … 続きを読む

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