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Towards Efficient Modelling of String Dynamics: A Comparison of State Space and Koopman based Deep Learning Methods
要約 この論文では、線形および非線形の両方の硬いストリングのダイナミクスをモデル … 続きを読む
カテゴリー: cs.LG, cs.SD, eess.AS, physics.comp-ph
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SympGNNs: Symplectic Graph Neural Networks for identifiying high-dimensional Hamiltonian systems and node classification
要約 SympNet などのハミルトニアン システムを学習するための既存のニュー … 続きを読む
カテゴリー: cs.LG, physics.comp-ph
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chemtrain: Learning Deep Potential Models via Automatic Differentiation and Statistical Physics
要約 ニューラル ネットワーク (NN) は、分子動力学の精度を向上させるための … 続きを読む
カテゴリー: cs.LG, physics.chem-ph, physics.comp-ph
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Force-Guided Bridge Matching for Full-Atom Time-Coarsened Dynamics of Peptides
要約 分子動力学 (MD) シミュレーションは、ほんの数例を挙げると、材料科学、 … 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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Latent Ewald summation for machine learning of long-range interactions
要約 機械学習の原子間ポテンシャル (MLIP) では、静電力や分散力などの長距 … 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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Low-light phase retrieval with implicit generative priors
要約 位相回復 (PR) は科学イメージングにおいて基本的に重要であり、コヒーレ … 続きを読む
カテゴリー: 68T07, cs.CV, physics.comp-ph, physics.optics
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KAN 2.0: Kolmogorov-Arnold Networks Meet Science
要約 AI + 科学の大きな課題は、その本質的な非互換性にあります。今日の AI … 続きを読む
カテゴリー: cs.AI, cs.LG, physics.comp-ph, physics.data-an
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Leveraging KANs For Enhanced Deep Koopman Operator Discovery
要約 多層パーセプトロン (MLP) は、非線形ダイナミクスを線形化するための … 続きを読む
カテゴリー: cs.LG, math.DS, physics.app-ph, physics.comp-ph
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Grappa — A Machine Learned Molecular Mechanics Force Field
要約 長いタイムスケールにわたって大規模な分子システムをシミュレートするには、正 … 続きを読む
カテゴリー: cs.LG, physics.chem-ph, physics.comp-ph
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Higher order quantum reservoir computing for non-intrusive reduced-order models
要約 動的システムの予測は、現実世界の多くのアプリケーションにとって重要です。 … 続きを読む
カテゴリー: cs.LG, math.DS, physics.comp-ph, physics.flu-dyn
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