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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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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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EPR-Net: Constructing non-equilibrium potential landscape via a variational force projection formulation
要約 我々は、高次元の非平衡定常状態 (NESS) システムの潜在的なランドスケ … 続きを読む
カテゴリー: cond-mat.stat-mech, cs.AI, physics.bio-ph, physics.comp-ph
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XLB: A differentiable massively parallel lattice Boltzmann library in Python
要約 格子ボルツマン法 (LBM) は、計算のスケーラビリティに対するアルゴリズ … 続きを読む
カテゴリー: cs.CE, cs.LG, physics.comp-ph
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A PNP ion channel deep learning solver with local neural network and finite element input data
要約 この論文では、PNPic ディープ ラーニング ソルバーと呼ばれる、改良さ … 続きを読む
カテゴリー: 92-08, cs.AI, physics.bio-ph, physics.comp-ph
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Symmetric Basis Convolutions for Learning Lagrangian Fluid Mechanics
要約 物理シミュレーションの学習は、機械学習、特にナビエ・ストークスベースの流体 … 続きを読む
カテゴリー: cs.LG, physics.comp-ph
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