129 papers
Deze paper introduceert Neural Delay Differential Equations (NDDEs), een continu-tijd framework dat geïnspireerd is op het Mori-Zwanzig formalisme en effectief niet-Markoviaanse dynamica leert uit gedeeltelijk waarneembare data door geheugeneffecten te modelleren via tijdvertragingen.
Dit artikel presenteert een thermodynamisch consistent model op basis van de theorie van poreuze media voor de injectie van acrylcement in wervelbot onder niet-isotherme omstandigheden, waarbij lokale thermische niet-evenwichtstoestanden worden beschouwd om de temperatuurverschillen tussen het cement en het menselijk lichaam nauwkeuriger te simuleren.
Deze studie introduceert een atomaire raamwerk dat de visco-elastische respons van glasachtige polymeren, zoals PMMA, over meer dan twintig frequentie-decades kwantitatief voorspelt en zo een brug slaat tussen microscopische theorie en macroscopische experimenten.
Dit artikel introduceert een nieuwe Monte Carlo-algoritme voor tijdsafhankelijke deeltijstransportproblemen dat gebruikmaakt van een hybride methode met automatisch gegenereerde gewichtsfensters, gebaseerd op een hulpoplossing van LOSM-vergelijkingen, om de statistische efficiëntie te verhogen.
Deze paper introduceert SAP-X2C, een eenvoudig en nauwkeurig tweecomponenten-relativistische Hamiltoniaan die picture-change-effecten modelleert en daarmee geschikt is voor uitgebreide systemen terwijl het de goedkope voordelen van de 1eX2C-methode behoudt.
Dit artikel introduceert een efficiënt 'one-way shooting'-algoritme voor het bemonsteren van overgangspaden in overdempende stochastische systemen dat elke voorgestelde trajectie accepteert en de juiste ensemble verdeling behoudt via een herschikkingsmethode, wat de studie van complexe processen zoals CO₂-klaathraathydraatvorming onder moeilijke omstandigheden mogelijk maakt.
Dit artikel introduceert een multitask-surrogaatmodel voor neutronenster-equaaties van toestand dat, getraind op 40.000 modellen, fysisch geldige voorspellingen doet voor massa en straal met gedistributie-vrije, gecertificeerde onzekerheid via Mondrian-conformale voorspelling.
Deze studie toont aan dat Fourier Neural Operators (FNO) een sneller en nauwkeuriger alternatief bieden voor traditionele CFD-methoden bij het voorspellen van stationaire stroming door poreuze media, wat de topologie-optimalisatie van koudplaten aanzienlijk versnelt.
Deze studie combineert geavanceerde machine learning en de 'goudstandaard' CCSD(T)-elektronenstructuurtheorie om de vrije energie van ionenparen van CaCO₃ in water nauwkeurig te voorspellen, waarmee eindelijk kwantitatieve overeenstemming met experimenten wordt bereikt en de initiële associatiemechanismen volledig in kaart worden gebracht.
Dit artikel toont aan dat Oscillator Ising Machines (OIMs) door hun configuratie-afhankelijke stabiliteit consistent betere oplossingen voor combinatorische optimalisatieproblemen vinden dan Bistable Latch Ising Machines (BLIMs), waarbij alle toestanden even stabiel zijn.
Deze studie introduceert een door fysica geïnspireerd AI-surrogaatmodel dat de simulatiesnelheid voor de retentieanalyse van ferro-elektrische verticale NAND-geheugens met meer dan 10.000 keer versnelt ten opzichte van traditionele TCAD-tools, terwijl de fysieke nauwkeurigheid behouden blijft.
Dit artikel introduceert een machine-learningframework dat de twee-elektronen gereduceerde dichtheidsmatrix leert om nauwkeurige, opgekoppelde-koppelingskwaliteit elektronische structuren en krachten te voorspellen voor complexe moleculaire systemen, zoals glucose in water, tegen een kostprijs die vergelijkbaar is met Hartree-Fock-berekeningen.
Dit artikel introduceert een GPU-versnelde, tijdsdomein-geloste EM-Thermisch-Mechanische co-simulatie voor geavanceerde pakketten die volledige fysica-benadering mogelijk maakt in de vroege ontwerpfase, waardoor dynamische spanningsproblemen die door traditionele methoden worden gemist, tijdig kunnen worden geïdentificeerd.
Dit artikel presenteert een semi-analytische pseudo-spectrale methode met een exponentiële tijdsdifferentiëringsschema voor het nauwkeurig en stabiel simuleren van roterende, gestratificeerde stromingen in onbegrensde cilindrische domeinen, waardoor tijdstappen kunnen worden vergroot die beperkt worden door de snelle achtergrondkinematica in plaats van de langzame fysische instabiliteiten.
Dit paper introduceert een geometrisch raamwerk voor covariante multi-schaal negatieve koppeling op dynamische Riemannische variëteiten dat dissipatie in oneindig-dimensionale systemen tegengaat en de stabiliteit van complexe, hoog-dimensionale attractoren garandeert.
Dit artikel beschrijft paces, een op GPU's gebaseerde parallelle methode voor het berekenen van kwantumdynamica door een co-evoluerend beperkt deelruimte te construeren via herhaalde toepassing van de Hamiltoniaan, wat wordt gevalideerd aan de hand van het Holstein-model en vergeleken met matrix-product-toestanden.
Deze paper introduceert een algemeen en uitbreidbaar numeriek raamwerk voor consistente interface-reconstructie en koppelingsmethoden in multiphysica-simulaties, dat via een tweestapsprocedure van geometrische reconstructie en conservatieve fluxmapping nauwkeurige en behoudende gegevensoverdracht tussen verschillende discretisaties mogelijk maakt.
Dit artikel presenteert de Taguchi-methode als een effectief hulpmiddel voor het optimaliseren van niet-lineaire pulsvoortplanting in optische vezels, waarbij het gebruik van orthogonale arrays zorgt voor snelle convergentie naar de gewenste pulsparameters, zoals gedemonstreerd aan de hand van de geleidingscentrum-soliton en solitonordebehoud in dispersie-afnemende vezels.
Deze studie introduceert en analyseert Mixture-of-Experts-architecturen voor machine learning interatomische potentialen, waarbij een element-wise routing-strategie met niet-lineaire experts en gedeelde experts leidt tot state-of-the-art nauwkeurigheid en chemisch interpreteerbare specialisatie.
Dit artikel introduceert een microscopisch raamwerk voor niet-Markoviaanse fonondynamica dat, via moleculaire dynamica-simulaties, de warmteproductie en dissipatie in ultrakorte tijdschalen kwantificeert en experimenteel meetbaar maakt.