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「physics.comp-ph」カテゴリーアーカイブ
Machine learning interatomic potential can infer electrical response
要約 材料と化学システムの電界に対する反応をモデル化することは、長年の課題のまま … 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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PINNverse: Accurate parameter estimation in differential equations from noisy data with constrained physics-informed neural networks
要約 測定データからの微分方程式のパラメーター推定は、定量科学全体で一般的な逆問 … 続きを読む
カテゴリー: cs.AI, cs.LG, physics.comp-ph
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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
カテゴリー: cs.LG, physics.comp-ph
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Data-driven construction of a generalized kinetic collision operator from molecular dynamics
要約 データ駆動型のアプローチを導入して、分子動力学から一般化された運動衝突オペ … 続きを読む
カテゴリー: cs.LG, cs.NA, math.NA, physics.comp-ph, physics.plasm-ph
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MixFunn: A Neural Network for Differential Equations with Improved Generalization and Interpretability
要約 精度、解釈可能性、一般化能力の向上を伴う微分方程式を解くように設計され … 続きを読む
カテゴリー: cs.LG, physics.app-ph, physics.comp-ph
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A multi-agentic framework for real-time, autonomous freeform metasurface design
要約 ナノフォトニクスのイノベーションは現在、フォトニクスの専門知識とシミュレー … 続きを読む
カテゴリー: cs.AI, cs.MA, physics.app-ph, physics.comp-ph
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Ab-initio simulation of excited-state potential energy surfaces with transferable deep quantum Monte Carlo
要約 励起状態の正確な量子化学計算は困難な作業であり、多くの場合、計算的に要求の … 続きを読む
カテゴリー: cs.LG, physics.chem-ph, physics.comp-ph
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Machine learning identifies nullclines in oscillatory dynamical systems
要約 振動時系列データからヌルクリンの隠された構造を明らかにするニューラルネット … 続きを読む
カテゴリー: cs.LG, math.DS, nlin.AO, physics.comp-ph
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Fourier Neural Operator based surrogates for $CO_2$ storage in realistic geologies
要約 この研究の目的は、炭素捕獲と貯蔵（CCS）テクノロジーに関連する意思決定プ … 続きを読む
カテゴリー: cs.AI, physics.comp-ph, physics.geo-ph
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Meta-learning characteristics and dynamics of quantum systems
要約 機械学習は量子技術に大きな期待を抱いていますが、現在の方法のほとんどは、特 … 続きを読む
カテゴリー: cond-mat.mes-hall, cs.LG, physics.comp-ph, quant-ph
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