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Extracting thin film structures of energy materials using transformers
要約 中性子反射率測定データ解析には、変圧器アーキテクチャを使用したニューラル … 続きを読む
カテゴリー: cs.AI, physics.comp-ph
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Transferable Boltzmann Generators
要約 分子システムの平衡サンプルの生成は、統計物理学における長年の問題です。 ボ … 続きを読む
カテゴリー: cs.LG, physics.chem-ph, physics.comp-ph, stat.ML
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A Recipe for Charge Density Prediction
要約 密度汎関数理論では、電荷密度は原子系の中核的な属性であり、そこからすべての … 続きを読む
カテゴリー: cs.LG, physics.comp-ph
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Neural Pfaffians: Solving Many Many-Electron Schrödinger Equations
要約 神経波動関数は、高い計算コストを要しましたが、多電子系の基底状態を近似する … 続きを読む
カテゴリー: cs.LG, physics.chem-ph, physics.comp-ph, quant-ph
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Efficient Learning of Accurate Surrogates for Simulations of Complex Systems
要約 機械学習手法は、複雑な物理モデルの計算コストの低いサロゲートを構築するため … 続きを読む
カテゴリー: cs.LG, nucl-th, physics.comp-ph, physics.data-an, physics.plasm-ph
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Higher-Order Equivariant Neural Networks for Charge Density Prediction in Materials
要約 材料や分子の密度汎関数理論 (DFT) を使用した電子密度分布の計算は、そ … 続きを読む
カテゴリー: cond-mat.mtrl-sci, cs.LG, physics.comp-ph
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Deep learning-based variational autoencoder for classification of quantum and classical states of light
要約 光量子技術の進歩は、光の生成、操作、特性評価と、光子の統計に基づく識別によ … 続きを読む
カテゴリー: cs.LG, physics.comp-ph, quant-ph
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Accelerating Material Property Prediction using Generically Complete Isometry Invariants
要約 機械学習を使用した周期的な材料または結晶の特性予測は、古典的なシミュレーシ … 続きを読む
カテゴリー: cs.CG, cs.LG, physics.comp-ph
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Material Property Prediction using Graphs based on Generically Complete Isometry Invariants
要約 構造特性仮説では、すべての材料の特性は基礎となる結晶構造によって決定される … 続きを読む
カテゴリー: cs.LG, physics.chem-ph, physics.comp-ph
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OptPDE: Discovering Novel Integrable Systems via AI-Human Collaboration
要約 可積分偏微分方程式 (PDE) システムは自然科学において非常に興味深いも … 続きを読む
カテゴリー: cs.LG, physics.comp-ph
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