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「physics.comp-ph」カテゴリーアーカイブ
Sharp-PINNs: staggered hard-constrained physics-informed neural networks for phase field modelling of corrosion
要約 物理学に基づいたニューラルネットワークは、多様な科学分野で部分的な微分方程 … 続きを読む
カテゴリー: cs.LG, physics.comp-ph
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Learning Smooth and Expressive Interatomic Potentials for Physical Property Prediction
要約 機械学習間原子間ポテンシャル（MLIP）は、計算コストの一部で量子機械的計 … 続きを読む
カテゴリー: cs.LG, physics.comp-ph
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A note on the physical interpretation of neural PDE’s
要約 機械学習（ML）アルゴリズムと離散動的システム（DDS）との間の正式かつ実 … 続きを読む
カテゴリー: cond-mat.dis-nn, cs.LG, physics.comp-ph
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Energy-based physics-informed neural network for frictionless contact problems under large deformation
要約 接触力学の数値的方法は、エンジニアリングアプリケーションで非常に重要であり … 続きを読む
カテゴリー: cs.CE, cs.LG, physics.comp-ph
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Long-term prediction of El Niño-Southern Oscillation using reservoir computing with data-driven realtime filter
要約 近年、気候の動的現象の時系列予測への機械学習アプローチの適用がますます活発 … 続きを読む
カテゴリー: cs.LG, physics.ao-ph, physics.comp-ph
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Tailored Forecasting from Short Time Series via Meta-learning
要約 機械学習（ML）モデルは、時シリーズデータから未知のシステムのダイナミクス … 続きを読む
カテゴリー: cs.LG, nlin.CD, physics.comp-ph
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On the practical applicability of modern DFT functionals for chemical computations. Case study of DM21 applicability for geometry optimization
要約 密度汎関数理論 (DFT) は、計算精度と速度のバランスを考慮すると、おそ … 続きを読む
カテゴリー: cond-mat.mtrl-sci, cs.AI, physics.comp-ph
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Strong phonon-mediated high temperature superconductivity in Li$_2$AuH$_6$ under ambient pressure
要約 私たちは開発したAI検索エンジン~(InvDesFlow)を使用して、周囲 … 続きを読む
カテゴリー: cond-mat.mtrl-sci, cond-mat.supr-con, cs.AI, physics.comp-ph
Strong phonon-mediated high temperature superconductivity in Li$_2$AuH$_6$ under ambient pressure はコメントを受け付けていません
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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CrystalGRW: Generative Modeling of Crystal Structures with Targeted Properties via Geodesic Random Walks
要約 候補となる結晶材料が熱力学的に安定しているかどうかを判断するには、その真の … 続きを読む
カテゴリー: 68T07, cond-mat.mtrl-sci, cond-mat.stat-mech, cs.LG, physics.comp-ph
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