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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
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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
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PODNO: Proper Orthogonal Decomposition Neural Operators
要約 この論文では、高周波成分が支配する部分微分方程式（PDE）を解くために、適 … 続きを読む
Plane-Wave Decomposition and Randomised Training; a Novel Path to Generalised PINNs for SHM
要約 この論文では、フーリエ分解の形式の学習に基づいて、物理学に基づいた神経ネッ … 続きを読む
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High-performance training and inference for deep equivariant interatomic potentials
要約 機械学習間能力間、特に深い等量のニューラルネットワークに基づく可能性は、分 … 続きを読む
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Symbolic Regression for Beyond the Standard Model Physics
要約 標準モデルの物理学を超えて研究するための強力なツールとして、象徴的な回帰を … 続きを読む
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MLPs and KANs for data-driven learning in physical problems: A performance comparison
要約 機械学習の問題としてそれらをキャストすることにより、部分微分方程式（PDE … 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、近似ベイジアン推論のための計算効率的でスケーラブルな方 … 続きを読む
カテゴリー: cs.LG, physics.comp-ph, stat.ML
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Predicting Crack Nucleation and Propagation in Brittle Materials Using Deep Operator Networks with Diverse Trunk Architectures
要約 位相フィールドモデリングは、エネルギーの最小化問題として骨折の問題を再定式 … 続きを読む
カテゴリー: cs.AI, physics.comp-ph
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