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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
How accurate is mechanobiology? はコメントを受け付けていません
Cross-sectional Topology Optimization of Slender Soft Pneumatic Actuators using Genetic Algorithms and Geometrically Exact Beam Models
要約 ソフト ロボットの設計は依然として手動の試行錯誤的なアプローチによって進め … 続きを読む
カテゴリー: cs.RO, physics.comp-ph
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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
Latent Ewald summation for machine learning of long-range interactions はコメントを受け付けていません
Some Best Practices in Operator Learning
要約 ハイパーパラメータ検索は計算コストが高くなります。 このペーパーでは、ハイ … 続きを読む
カテゴリー: cs.LG, physics.comp-ph
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InvDesFlow: An AI search engine to explore possible high-temperature superconductors
要約 新しい超伝導材料、特に高い臨界温度($T_c$)を示す材料の発見は、物性物 … 続きを読む
カテゴリー: cond-mat.mtrl-sci, cond-mat.supr-con, cs.AI, physics.comp-ph
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Unveiling the optimization process of Physics Informed Neural Networks: How accurate and competitive can PINNs be?
要約 この研究では、物理学に基づいたニューラル ネットワークの潜在的な精度の限界 … 続きを読む
カテゴリー: cs.AI, cs.LG, physics.comp-ph
Unveiling the optimization process of Physics Informed Neural Networks: How accurate and competitive can PINNs be? はコメントを受け付けていません
What You See is Not What You Get: Neural Partial Differential Equations and The Illusion of Learning
要約 科学機械学習のための微分可能プログラミング (SciML) は、第一原理物 … 続きを読む
カテゴリー: cs.LG, physics.comp-ph
What You See is Not What You Get: Neural Partial Differential Equations and The Illusion of Learning はコメントを受け付けていません
CODES: Benchmarking Coupled ODE Surrogates
要約 結合された ODE システムのサロゲート アーキテクチャを包括的に評価する … 続きを読む
カテゴリー: astro-ph.IM, cs.LG, physics.comp-ph
CODES: Benchmarking Coupled ODE Surrogates はコメントを受け付けていません