Accelerating two-dimensional tensor network optimization by preconditioning
本論文は、強相関量子系のシミュレーションに用いられる無限二次元テンソルネットワーク（iPEPS）の勾配法最適化において、計量テンソルの主要項から導出された効率的な前処理条件器を導入することで、最適化の収束を大幅に加速し、計算効率を向上させる手法を提案しています。
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131 件の論文
El Agente Cuantico: Automating quantum simulations
この論文は、自然言語の意図を多様な量子ソフトウェアフレームワーク上の検証済み計算に変換し、状態準備から量子誤り訂正までを含むエンドツーエンドの量子シミュレーションワークフローを自動化するマルチエージェントAIシステム「El Agente Cuántico」を紹介するものである。
Entanglement Barriers from Computational Complexity: Matrix-Product-State Approach to Satisfiability
本論文は、3-SAT 問題に対する行列積状態（MPS）を用いた虚時間伝播法が、量子もつれや非安定化リソースの増大という形で、古典的な計算複雑性（#P 完全問題の難しさ）に起因する本質的な障壁に直面することを示し、量子インスパイアード手法の限界を明らかにしています。
Direct Variational Calculation of Two-Electron Reduced Density Matrices via Semidefinite Machine Learning
この論文は、入力凸ニューラルネットワークと半正定値計画を組み合わせる「半正定値機械学習」手法を提案し、分子データから学習した境界情報を用いて高次正性条件を明示的に課さずに 2 電子縮退密度行列の直接変分計算の精度を向上させることを示しています。
Drifting to Boltzmann: Million-Fold Acceleration in Boltzmann Sampling with Force-Guided Drifting
本論文は、分子力場をドリフトモデルに統合する「Drifting Force Identity」を提唱し、座標空間と距離特徴空間のそれぞれに適した手法を開発することで、従来の分子動力学法に比べて百万倍の高速化を実現しつつ、ボルツマン分布からの分子コンフォメーション生成を単一ステップで高精度に行うことを可能にしました。
JAWS: Enhancing Long-term Rollout of Neural Operators via Spatially-Adaptive Jacobian Regularization
本論文は、Neural Operator の長期予測における不安定性と高周波数特徴の損失というジレンマを解決するため、局所的な物理的複雑さに応じて正則化強度を動的に調整する「JAWS」という確率的正則化戦略を提案し、メモリ効率の良い短期軌道最適化によって長期の精度と衝撃波の忠実度を向上させる手法を提示しています。
Investigation of Aeroacoustics and In-flight Particle Transport in Thermal Spray Supersonic Jets
本論文は、解析モデルと数値シミュレーションを組み合わせることで、熱スプレー超音速ジェットにおけるノズル運転条件の変化がジェット不安定性と混合に及ぼす影響を解明し、遠方音響特性と粒子輸送を予測することで、音響シグネチャを非侵襲的なプロセス監視・制御手段として活用できる可能性を示した。
Towards Efficient and Stable Ocean State Forecasting: A Continuous-Time Koopman Approach
本研究は、非線形海洋ダイナミクスを線形常微分方程式で記述する連続時間コップマンオートエンコーダ（CT-KAE）を開発し、従来の自己回帰モデルに比べて長期的な誤差増大やエネルギー漂移が抑制され、かつ数値解法に比べて桁違いに高速な推論を可能にする効率的かつ安定した海洋状態予測手法を提案しています。
Hybrid ensemble forecasting combining physics-based and machine-learning predictions through spectral nudging
本研究は、機械学習に基づく気象予測と物理モデルに基づく予測をスペクトル・ナッジング法で統合した初の確率論的アンサンブル予報手法を開発し、特に熱帯域で予報精度を最大 2 日延長するなど、大規模な気象現象の予測技能を大幅に向上させることに成功したことを示しています。
On the Value of Tokeniser Pretraining in Physics Foundation Models
本論文は、物理ファウンデーションモデルにおいて、ドメインに一致するデータでトークナイザーを事前学習させることが、ゼロから学習する場合と比較して計算効率と精度を大幅に向上させることを初めて体系的に実証し、さらに実行時に調整可能な圧縮比率を可能にする柔軟な時空間圧縮演算を提案している。
Non-intrusive Monitoring of Sealed Microreactor Cores Using Physics-Informed Muon Scattering Tomography With Momentum Measurements
本論文は、物理情報に基づくミューオン散乱断層撮影法（TRec）を開発し、運動量測定を組み合わせることで、密封されたマイクロリアクターの内部構造を非侵襲的に監視し、従来の手法よりもはるかに高い感度で燃料欠損を検出可能であることを示しています。
Accelerating Numerical Relativity Simulations with New Multistep Fourth-Order Runge-Kutta Methods
この論文では、過去の時間ステップのデータを再利用して中間段階の評価回数を減らし、時間ステップサイズを最大化する新しい多段ルンゲ・クッタ法を開発・調整し、EinsteinToolkit を用いた数値相対論シミュレーションにおいてその有効性を検証したことを報告しています。
Quantum chemistry based on classical mechanics inspired by simulated bifurcation
この論文は、組み合わせ最適化のための量子インスパイアード手法「シミュレーテッド・バウチケーション」を古典力学に基づき導出した「SBCI」と呼ばれる新しい構成相互作用計算アルゴリズムを提案し、従来の手法と同等の高精度を維持しつつ計算コストを削減できることを示しています。
Machine Learning Based Mesh Movement for Non-Hydrostatic Tsunami Simulation
この論文は、確率的な沿岸災害評価における効率性と精度の両立を目指し、機械学習に基づくメッシュ移動手法（UM2N）を非静水圧浅水モデルに適用することで、津波の伝播・遡上・浸水シミュレーションの高速化と高精度化を実現したことを報告しています。
Spin-Orbit Induced Non-Adiabatic Dynamics: An Exact -Representation
この論文は、分子の回転・振動・電子状態を記述する際にスピン軌道結合を除去するために用いられる表現が、核運動エネルギーに由来する非断熱結合を無視することで重大な誤差を生む可能性を示し、その正確な条件と Duo ソフトウェアを用いた完全な実装、および安全な適用範囲に関する指針を提示しています。
Frustrated supermolecules: the high-pressure phases of crystalline methane
この論文は、メタンの高圧相における複雑な結晶構造が、分子の配向に敏感な分子間距離と効率的な充填のトレードオフによって決定され、それぞれ 13 分子の正二十面体や 17 分子の Z16 多面体といった「超分子クラスター」の充填として理解できることを、第一原理計算に基づく分子動力学法を用いて実証したものである。
Long-range machine-learning potentials with environment-dependent charges enable predicting LO-TO splitting and dielectric constants
本研究は、局所的な原子環境に依存する電荷を有する長距離クーロン相互作用を組み込んだ機械学習ポテンシャルを開発し、有機ダイマーの結合曲線やNaCl結晶のLO-TO分裂・誘電率、さらにはPbTiOのフォノンスペクトルなど、従来手法では困難だった長距離静電効果を含む物性の高精度予測を可能にしたことを報告しています。
Exotic Pressure-Driven Band Gap Widening in Carbon Chain-Filled KFI Zeolite and Its Pathway to High-Pressure Semiconducting Electronics and High-Temperature Superconductivity
KFI 沸石に封入された炭素鎖において、高圧下で半導体であるポリインのバンドギャップが拡大する逆説的な現象と、超長鎖のカルビレン鎖の合成を通じて鉄系超伝導体を超える約 62 K の臨界温度を実現した超伝導転移を報告する画期的な研究です。
An Overview of Relativistic Particle Pushers and their Extension to Arbitrary Order Accuracy
この論文は、相対論的粒子追跡の誤差評価と数値精度の向上を目的として、PIC シミュレーションにおける明示的な粒子プッシャーを包括的に比較し、任意の高次精度への一般化可能性と 4 次精度版の性能を明らかにするものである。
Hole-doping reduces the coercive field in ferroelectric hafnia
第一原理計算と現象論的モデリングを用いた本研究は、ホールドーピングにより強誘電性ハフニアのスイッチング経路が変化し、ポラロンの活性化が誘起されることで、保磁力が 8 MV/cm から 6 MV/cm に低下し、不純物強誘電体から真の強誘電体へと変容することを予測している。