WF-Bench: A Benchmark for Neural Network WaveFunction Expressivity and Scaling Laws
本論文は、多様な量子多体系におけるニューラルネットワーク波動関数の表現力を評価する包括的なベンチマークデータセットおよびプロトコルであるWF-Benchを導入し、経験的スケーリング則を明らかにするとともに、Psiformer や Ferminet などのアーキテクチャを比較するための統一フレームワークを確立する。
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903 件の論文
計算物理学は、複雑な自然現象をコンピューターシミュレーションで解き明かす分野です。実験だけでは観測が難しい宇宙の成り立ちや、分子レベルの微細な動きまで、数式をプログラム化して可視化し、現実のメカニズムを紐解きます。
Gist.Science では、arXiv に公開される計算物理学の最新論文をすべて対象に、専門家による詳細な技術解説と、誰でも理解できる平易な要約を常時提供しています。専門用語に頼らず、研究の核心を伝えることで、この分野の最前線を広く開くことを目指しています。
以下に、arXiv から新たに追加された計算物理学の論文リストを掲載します。最新の研究動向を、それぞれの要約とともにご覧ください。
Complex network topological and spectral determinants of extreme events
本論文は、ネットワーク化された動的システムにおいて極端な事象を誘発するために必要な結合強度と、それらの結合構造のトポロジー的またはスペクトル特性との間に、システムに依存しないべき乗則関係が広く存在することを明らかにする。
Synergistic approach to probing the dynamics and mechanics of patchy soft matter
本論文は、粗粒度シミュレーション、実験的レオロジー、および機械学習を統合した相乗的枠組みを提示し、DNA 基盤の軟物質流体の設計空間を効率的にマッピングすることで、所望の巨視的レオロジー特性を有する材料の合理的かつ加速的な発見を可能にする。
Differential syntactic and semantic encoding in LLMs
本論文は、DeepSeek-V3 大規模言語モデルにおける構文情報と意味情報が部分的に線形符号化され、かつ層間で異なって分布していることを実証しており、その根拠として、平均表現重心の減算によってこれらの信号を分離できることが挙げられる。
GenSBI: Generative Methods for Simulation-Based Inference in JAX
GenSBI は、トランスフォーマーベースのアーキテクチャを用いてフローマッチング、スコアマッチング、およびデノイジング拡散モデルを実装する新しいオープンソースの JAX ライブラリであり、JAX を使用する研究者向けにネイティブかつエンドツーエンドのシミュレーションに基づく推論フレームワークを提供し、標準ベンチマークにおいて高精度かつ適切に較正された事後分布を実現します。
A hybrid Volume of Fluid Phase-Field method for Direct Numerical Simulations of soluble surfactant-laden interfacial flows
本論文は、可溶性界面活性剤を含有する流れの直接数値シミュレーションのための適応メッシュ細分化を備えたハイブリッド体積流体・相界法を提示するものであり、これによりバルクと界面輸送の結合を正確に捉え、三次元幾何学においてマランゴニ応力が気泡の浮上ダイナミクスをどのように著しく変化させるかを明らかにする。
Application of Reinforcement Learning for Multigroup Energy Grid Optimization for Neutron Transport Criticality Problems
本論文は、一次元球状k臨界中性子輸送問題に対する多群エネルギー構造の最適化に向け、既存手法と同等以上の精度を達成しつつ、より高い柔軟性と計算効率を提供するニューラルネットワーク代理モデルを組み合わせた強化学習アプローチを提示する。
Filter-assisted quantum subspace diagonalization via wavefunction sparsity engineering
本論文は、既存手法のサンプリング効率の限界を克服するためにテンソルネットワークで最適化された量子フィルターを介して波動関数の疎性を設計するフィルター支援型サンプリング量子対角化プロトコルを導入し、これにより強相関系におけるエネルギー推定誤差とサンプリングオーバーヘッドを大幅に低減するものである。
Hybrid Neural World Models
本論文は、古典的ソルバーに比べて大幅な高速化を実現しつつ、衝撃や接触などの急激な不連続性を検出するための誤差マップを暗黙的に生成する単一ネットワークフレームワークであるハイブリッド神経世界モデルを導入し、追加の較正や支配方程式の知識を必要とせずに予測誤差を大幅に低減するフォールバック機構を可能にするものである。
Bow-shock instability in entry, descent, and landing vehicles under high-enthalpy conditions
本論文は、高エンタルピー火星大気圏再突入条件下において、自由流擾乱が離れ衝撃波とせん断エントロピー層内で3段階の不安定メカニズムを誘発し、非線形崩壊と著しく増大した壁面加熱をもたらすことを示しており、これにより古典的な境界層遷移を必要とせずに火星ミッションの飛行データを説明できることを明らかにしている。