Neural surrogates for crystal growth dynamics with variable supersaturation: explicit vs. implicit conditioning
본 논문은 가변 과포화도 하에서 결정 성장을 시뮬레이션하기 위한 두 가지 합성곱 순환 신경망 아키텍처를 비교하여, 과포화도 매개변수에 대해 명시적으로 조건을 부여한 네트워크가 입력 미니 시퀀스를 통한 암묵적 추론에 비해 우수한 고충실도 예측을 제공함을 입증하는 한편, 두 모델 모두 더 큰 영역과 더 긴 시간 시퀀스에 대해 강력한 확장성을 보임을 보여줍니다.