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Machine Learning Force-Field Approach for Itinerant Electron Magnets
要約 巡回電子磁石のランダウ・リフシッツ・ギルバート（LLG）ダイナミクスシミュ … 続きを読む
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Evaluation of uncertainty estimations for Gaussian process regression based machine learning interatomic potentials
要約 機械学習原子間ポテンシャル (MLIP) の不確実性推定は、モデルの誤差を … 続きを読む
カテゴリー: cs.LG, physics.chem-ph, physics.comp-ph, q-bio.BM
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Large Physics Models: Towards a collaborative approach with Large Language Models and Foundation Models
要約 このペーパーでは、大規模物理モデル (LPM) と呼ばれる、物理学に特化し … 続きを読む
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Parametric Matrix Models
要約 パラメトリック行列モデルと呼ばれる機械学習アルゴリズムの一般的なクラスを紹 … 続きを読む
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QuantumBind-RBFE: Accurate Relative Binding Free Energy Calculations Using Neural Network Potentials
要約 タンパク質とリガンドの結合親和性を正確に予測することは、創薬、特にヒットか … 続きを読む
カテゴリー: cs.LG, physics.chem-ph, physics.comp-ph
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Automatic feature selection and weighting in molecular systems using Differentiable Information Imbalance
要約 特徴の選択は、分子システムや他の多くの分野の解析において不可欠ですが、いく … 続きを読む
カテゴリー: cs.LG, physics.comp-ph, stat.ML
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High-Rank Irreducible Cartesian Tensor Decomposition and Bases of Equivariant Spaces
要約 既約デカルト テンソル (ICT) は、等変グラフ ニューラル ネットワー … 続きを読む
カテゴリー: cs.LG, math-ph, math.MP, physics.chem-ph, physics.comp-ph, quant-ph
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DeepF-fNet: a physics-informed neural network for vibration isolation optimization
要約 構造の最適化は、最小限の材料使用で安全、効率的、耐久性のあるコンポーネント … 続きを読む
カテゴリー: cs.LG, eess.SP, physics.comp-ph
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About rectified sigmoid function for enhancing the accuracy of Physics-Informed Neural Networks
要約 この記事では、物理的問題を解決するための 1 つの隠れ層と修正された活性化 … 続きを読む
How accurate is mechanobiology?
要約 生物学的機能における物理的な力の基本的な役割が明確になるにつれて、メカノバ … 続きを読む
カテゴリー: cs.CV, physics.bio-ph, physics.comp-ph
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