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「physics.comp-ph」カテゴリーアーカイブ
Energy Dissipation Preserving Physics Informed Neural Network for Allen-Cahn Equations
要約 この論文は、物理学に基づいて、定数および縮退移動度、多項式および対数エネル … 続きを読む
カテゴリー: cs.LG, cs.NA, math.NA, physics.comp-ph
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AMARO: All Heavy-Atom Transferable Neural Network Potentials of Protein Thermodynamics
要約 全原子分子シミュレーションは高分子現象についての詳細な洞察を提供しますが、 … 続きを読む
カテゴリー: cs.LG, physics.bio-ph, physics.comp-ph, q-bio.BM
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Unsupervised detection of semantic correlations in big data
要約 実世界のデータでは、情報は非常に大きな特徴ベクトルに格納されます。 これら … 続きを読む
カテゴリー: cs.AI, cs.LG, physics.comp-ph
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CrysToGraph: A Comprehensive Predictive Model for Crystal Materials Properties and the Benchmark
要約 格子を横切るイオン結合と秩序ある微視的構造は、結晶に独特の対称性を与え、そ … 続きを読む
カテゴリー: cond-mat.mtrl-sci, cs.LG, physics.comp-ph
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Scalable Training of Trustworthy and Energy-Efficient Predictive Graph Foundation Models for Atomistic Materials Modeling: A Case Study with HydraGNN
要約 HydraGNNは、多頭のグラフ畳み込みニューラルネットワークアーキテクチ … 続きを読む
カテゴリー: 68T07, 68T09, C.2.4, cs.LG, physics.comp-ph
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Univariate Conditional Variational Autoencoder for Morphogenic Patterns Design in Frontal Polymerization-Based Manufacturing
要約 一部の初期条件および境界条件下では、正面重合 (FP) 中に起こる急速な反 … 続きを読む
カテゴリー: cs.LG, physics.comp-ph
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Ab Initio Structure Solutions from Nanocrystalline Powder Diffraction Data
要約 材料科学における主要な課題は、ナノメートルサイズの物体の構造を決定すること … 続きを読む
カテゴリー: cond-mat.mes-hall, cs.AI, cs.LG, physics.comp-ph
Ab Initio Structure Solutions from Nanocrystalline Powder Diffraction Data はコメントを受け付けていません
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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Extreme time extrapolation capabilities and thermodynamic consistency of physics-inspired Neural Networks for the 3D microstructure evolution of materials via Cahn-Hilliard flow
要約 畳み込み再帰型ニューラル ネットワーク (CRNN) は、カーン-ヒリアー … 続きを読む
カテゴリー: cond-mat.mes-hall, cond-mat.mtrl-sci, cs.LG, physics.comp-ph
Extreme time extrapolation capabilities and thermodynamic consistency of physics-inspired Neural Networks for the 3D microstructure evolution of materials via Cahn-Hilliard flow はコメントを受け付けていません
Generative Neural Reparameterization for Differentiable PDE-constrained Optimization
要約 偏微分方程式 (PDE) 制約付き最適化は、PDE によって支配されるシス … 続きを読む
カテゴリー: cs.AI, cs.LG, cs.NA, math.NA, physics.comp-ph, physics.plasm-ph
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