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「physics.comp-ph」カテゴリーアーカイブ
Extreme time extrapolation capabilities and thermodynamic consistency of physics-inspired Neural Networks for the 3D microstructure evolution of materials
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
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Hybrid summary statistics: neural weak lensing inference beyond the power spectrum
要約 推論問題では、多くの場合、データセット内の情報コンテンツの大部分をキャプチ … 続きを読む
カテゴリー: astro-ph.CO, cs.LG, physics.comp-ph, stat.ML, stat.OT
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$Φ$-DVAE: Physics-Informed Dynamical Variational Autoencoders for Unstructured Data Assimilation
要約 非構造化データを物理モデルに組み込むことは、データ同化において浮上している … 続きを読む
カテゴリー: cs.LG, physics.comp-ph, stat.CO, stat.ML
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Inferring turbulent velocity and temperature fields and their statistics from Lagrangian velocity measurements using physics-informed Kolmogorov-Arnold Networks
要約 我々は、実験的な乱流速度データから隠れた温度場を推測するための人工知能流速 … 続きを読む
カテゴリー: cs.LG, physics.comp-ph, physics.flu-dyn
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Scalable Training of Graph Foundation Models for Atomistic Materials Modeling: A Case Study with HydraGNN
要約 多頭グラフ畳み込みニューラル ネットワーク アーキテクチャである Hydr … 続きを読む
カテゴリー: 68T07, 68T09, C.2.4, cs.LG, physics.comp-ph
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Improving physics-informed DeepONets with hard constraints
要約 現在の物理学に基づいた (標準またはディープ オペレーター) ニューラル … 続きを読む
カテゴリー: cs.LG, cs.NA, math.NA, physics.comp-ph
Improving physics-informed DeepONets with hard constraints 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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Transferable Boltzmann Generators
要約 分子システムの平衡サンプルの生成は、統計物理学における長年の問題です。 ボ … 続きを読む
カテゴリー: cs.LG, physics.chem-ph, physics.comp-ph, stat.ML
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A Recipe for Charge Density Prediction
要約 密度汎関数理論では、電荷密度は原子系の中核的な属性であり、そこからすべての … 続きを読む
カテゴリー: cs.LG, physics.comp-ph
A Recipe for Charge Density Prediction はコメントを受け付けていません