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「physics.comp-ph」カテゴリーアーカイブ
Optimal time sampling in physics-informed neural networks
要約 物理情報に基づいたニューラル ネットワーク (PINN) は、科学計算アプ … 続きを読む
カテゴリー: cs.LG, cs.NA, math.NA, physics.comp-ph
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FTL: Transfer Learning Nonlinear Plasma Dynamic Transitions in Low Dimensional Embeddings via Deep Neural Networks
要約 深層学習アルゴリズムは、核融合プラズマ システムなどの高次元の動的挙動を研 … 続きを読む
カテゴリー: 68T45, 76W05, cs.LG, I.2.10, physics.comp-ph, physics.plasm-ph
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TorchMD-Net 2.0: Fast Neural Network Potentials for Molecular Simulations
要約 分子シミュレーションにおける計算速度、予測精度、普遍的な適用性の間のバラン … 続きを読む
カテゴリー: cs.LG, physics.bio-ph, physics.chem-ph, physics.comp-ph
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Toward Routing River Water in Land Surface Models with Recurrent Neural Networks
要約 機械学習は水文学においてますます大きな役割を果たし、物理ベースのモデルを補 … 続きを読む
カテゴリー: cs.LG, physics.comp-ph
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BAMBOO: a predictive and transferable machine learning force field framework for liquid electrolyte development
要約 機械学習力場 (MLFF) は固体や小分子に広く応用されているにもかかわら … 続きを読む
カテゴリー: cond-mat.mtrl-sci, cs.LG, physics.comp-ph
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TENG: Time-Evolving Natural Gradient for Solving PDEs with Deep Neural Net
要約 偏微分方程式 (PDE) は、科学および工学における力学システムのモデル化 … 続きを読む
カテゴリー: cs.LG, physics.comp-ph
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BAMBOO: a predictive and transferable machine learning force field framework for liquid electrolyte development
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Dynamic Deep Learning Based Super-Resolution For The Shallow Water Equations
要約 非線形浅海方程式をベンチマークとして使用し、U-net タイプのニューラル … 続きを読む
カテゴリー: 35-11, 65M99, 68T07, 86-08, cs.LG, physics.comp-ph, physics.flu-dyn
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