physics.data-an」カテゴリーアーカイブ

Multi-fidelity Gaussian process surrogate modeling for regression problems in physics

要約 サロゲート モデリングにおける主な課題の 1 つは、計算コストのかかるシミ … 続きを読む

カテゴリー: cs.LG, physics.data-an, stat.ML | Multi-fidelity Gaussian process surrogate modeling for regression problems in physics はコメントを受け付けていません

Physics-informed Information Field Theory for Modeling Physical Systems with Uncertainty Quantification

要約 物理的な知識と組み合わせたデータ駆動型のアプローチは、システムをモデル化す … 続きを読む

カテゴリー: cs.LG, physics.data-an, stat.ML | Physics-informed Information Field Theory for Modeling Physical Systems with Uncertainty Quantification はコメントを受け付けていません

Global Optimisation of Black-Box Functions with Generative Models in the Wasserstein Space

要約 我々は、深い生成サロゲートモデルを使用したブラックボックスシミュレータの勾 … 続きを読む

カテゴリー: cs.LG, hep-ex, physics.data-an, stat.ML | Global Optimisation of Black-Box Functions with Generative Models in the Wasserstein Space はコメントを受け付けていません

Lorentz-Equivariant Geometric Algebra Transformers for High-Energy Physics

要約 素粒子物理実験から科学的理解を引き出すには、高精度かつ優れたデータ効率で多 … 続きを読む

カテゴリー: cs.LG, hep-ph, physics.data-an, stat.ML | Lorentz-Equivariant Geometric Algebra Transformers for High-Energy Physics はコメントを受け付けていません

Efficient Materials Informatics between Rockets and Electrons

要約 計算科学研究の真の力は、通常、それが何を達成するか、あるいは何を他者に達成 … 続きを読む

カテゴリー: cond-mat.mtrl-sci, cs.AI, cs.DB, G.4, physics.data-an | Efficient Materials Informatics between Rockets and Electrons はコメントを受け付けていません

Developing a Novel Image Marker to Predict the Clinical Outcome of Neoadjuvant Chemotherapy (NACT) for Ovarian Cancer Patients

要約 目的 ネオアジュバント化学療法(NACT)は、進行期卵巣癌患者に対する治療 … 続きを読む

カテゴリー: cs.CV, physics.data-an, physics.med-ph | Developing a Novel Image Marker to Predict the Clinical Outcome of Neoadjuvant Chemotherapy (NACT) for Ovarian Cancer Patients はコメントを受け付けていません

DustNet: skillful neural network predictions of Saharan dust

要約 大気中には何百万トンもの鉱物粉塵が浮遊しており、天候や気候と相互作用します … 続きを読む

カテゴリー: 86-06(Primary), 86A10(Secondary), cs.AI, I.2.1, physics.ao-ph, physics.data-an, physics.geo-ph | DustNet: skillful neural network predictions of Saharan dust はコメントを受け付けていません

Generative Diffusion Models for Fast Simulations of Particle Collisions at CERN

要約 高エネルギー物理学シミュレーションは、CERN の大型ハドロン衝突型加速器 … 続きを読む

カテゴリー: cs.CV, hep-ex, physics.data-an | Generative Diffusion Models for Fast Simulations of Particle Collisions at CERN はコメントを受け付けていません

Convolutional L2LFlows: Generating Accurate Showers in Highly Granular Calorimeters Using Convolutional Normalizing Flows

要約 ルールベースのシミュレーションに代わる、計算効率の高い生成的サロゲートモデ … 続きを読む

カテゴリー: cs.LG, hep-ex, hep-ph, physics.data-an, physics.ins-det | Convolutional L2LFlows: Generating Accurate Showers in Highly Granular Calorimeters Using Convolutional Normalizing Flows はコメントを受け付けていません

Characteristic Guidance: Non-linear Correction for Diffusion Model at Large Guidance Scale

要約 拡散確率モデル(DDPM:Diffusion Probabilistic … 続きを読む

カテゴリー: cs.AI, cs.CV, cs.LG, physics.data-an | Characteristic Guidance: Non-linear Correction for Diffusion Model at Large Guidance Scale はコメントを受け付けていません