Fugu-MT 論文翻訳(概要): Data-driven construction of a generalized kinetic collision operator from molecular dynamics

論文の概要: Data-driven construction of a generalized kinetic collision operator from molecular dynamics

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2503.24208v2
Date: Fri, 04 Apr 2025 21:43:31 GMT
ステータス: 翻訳完了
システム内更新日: 2025-04-08 14:05:26.929517
Title: Data-driven construction of a generalized kinetic collision operator from molecular dynamics
Title（参考訳）: 分子動力学による一般化速度論的衝突演算子のデータ駆動構成
Authors: Yue Zhao, Joshua W. Burby, Andrew Christlieb, Huan Lei,
Abstract要約: 分子動力学から一般化された運動衝突作用素を学習するためのデータ駆動型手法を提案する。その結果、衝突エネルギー移動の広く見過ごされた異方性の性質を保存することは、非無視相関によるプラズマ運動の予測に不可欠であることが示唆された。
参考スコア（独自算出の注目度）: 8.64881391784784
License:
Abstract: We introduce a data-driven approach to learn a generalized kinetic collision operator directly from molecular dynamics. Unlike the conventional (e.g., Landau) models, the present operator takes an anisotropic form that accounts for a second energy transfer arising from the collective interactions between the pair of collision particles and the environment. Numerical results show that preserving the broadly overlooked anisotropic nature of the collision energy transfer is crucial for predicting the plasma kinetics with non-negligible correlations, where the Landau model shows limitations.
Abstract（参考訳）: 分子動力学から直接一般化された運動衝突作用素を学習するためのデータ駆動型手法を提案する。従来の(eg, Landau)モデルとは異なり、現在の作用素は、衝突粒子の対と環境の間の集合的相互作用から生じる第2のエネルギー移動を考慮に入れた異方性形式をとる。数値計算により,衝突エネルギー移動の広く見過ごされた異方性を保存することは,ランダウモデルが限界を示す非無視相関によるプラズマ運動量の予測に不可欠であることが示唆された。

関連論文リスト

Neural Message Passing Induced by Energy-Constrained Diffusion [79.9193447649011]
本稿では,MPNNのメカニズムを理解するための原理的解釈可能なフレームワークとして,エネルギー制約付き拡散モデルを提案する。データ構造が(グラフとして)観察されたり、部分的に観察されたり、完全に観察されなかったりした場合に、新しいモデルが有望な性能が得られることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (2024-09-13T17:54:41Z)
Latent Space Energy-based Neural ODEs [73.01344439786524]
本稿では,連続時間列を表現するために設計された新しい深部力学モデルを提案する。マルコフ連鎖モンテカルロの最大推定値を用いてモデルを訓練する。振動系, ビデオ, 実世界の状態系列(MuJoCo)の実験結果から, 学習可能なエネルギーベース先行モデルの方が既存のモデルより優れていることが示された。
論文参考訳（メタデータ） (2024-09-05T18:14:22Z)
Exploring exact-factorization-based trajectories for low-energy dynamics near a conical intersection [0.0]
円錐交点近傍の2次元ヤーン・テラー・ハミルトン多様体によって生じる低エネルギーダイナミクスについて検討する。我々は、円錐交点付近で、正確に低エネルギーダイナミクスをモデル化する方法を理解するために、正確な分解法を用いる。
論文参考訳（メタデータ） (2024-01-26T11:46:38Z)
Dynamical separation of charge and energy transport in one-dimensional Mott insulators [0.0]
一次元モット絶縁体は正弦-ゴードンモデルを用いて記述することができる。このモデルは、トポロジカル電荷対エネルギーの輸送の分離を示す。
論文参考訳（メタデータ） (2023-11-27T19:00:02Z)
A Unified Interface Model for Dissipative Transport of Bosons and Fermions [0.0]
そこでは, ホッピングはマルコフ貯水池との結合によってのみ容易に行うことができる。シミュレーションと場理論解析を組み合わせることで、このプロセスの現在の変動を解明し、その挙動を決定する。これらの知見は、このような輸送シナリオが実現可能なナノフォトニック格子における低温原子または長寿命準粒子の実験に関係している。
論文参考訳（メタデータ） (2023-11-16T19:00:01Z)
NeuroFluid: Fluid Dynamics Grounding with Particle-Driven Neural Radiance Fields [65.07940731309856]
深層学習は流体のような複雑な粒子系の物理力学をモデル化する大きな可能性を示している。本稿では,流体力学グラウンドリング(fluid dynamics grounding)として知られる,部分的に観測可能なシナリオについて考察する。我々はNeuroFluidという2段階の異なるネットワークを提案する。初期形状、粘度、密度が異なる流体の基礎物理学を合理的に推定することが示されている。
論文参考訳（メタデータ） (2022-03-03T15:13:29Z)
A2I Transformer: Permutation-equivariant attention network for pairwise and many-body interactions with minimal featurization [0.1469945565246172]
本研究では,粒子の座標から原子間エネルギーを直接予測するエンド・ツー・エンドモデルを提案する。我々は,周期境界条件 (PBC) や$n$-body相互作用,バイナリ合成など,分子シミュレーション問題におけるいくつかの課題に対して実験を行った。
論文参考訳（メタデータ） (2021-10-27T12:18:25Z)
Learning Neural Generative Dynamics for Molecular Conformation Generation [89.03173504444415]
分子グラフから分子コンフォメーション(つまり3d構造)を生成する方法を検討した。分子グラフから有効かつ多様なコンフォーメーションを生成する新しい確率論的枠組みを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (2021-02-20T03:17:58Z)
Analog cosmological reheating in an ultracold Bose gas [58.720142291102135]
超低温ボースガス中の一般宇宙論単体モデルの再加熱様ダイナミクスを量子シミュレーションする。非相対論的極限において、拡大時空と背景振動インフラトン場を模倣する。提案された実験は、弱い結合状態を超えても、最近まで進化を探求する可能性がある。
論文参考訳（メタデータ） (2020-08-05T18:00:26Z)
Dynamics of large deviations in the hydrodynamic limit: Non-interacting systems [0.0]
量子連鎖に沿った点を横切るエネルギーのダイナミクスについて研究する。我々は、非相互作用性フェルミオンおよびボゾン励起の原型モデルとして、横場イジングと調和鎖を考える。
論文参考訳（メタデータ） (2020-07-23T16:33:58Z)
Probing eigenstate thermalization in quantum simulators via fluctuation-dissipation relations [77.34726150561087]
固有状態熱化仮説(ETH)は、閉量子多体系の平衡へのアプローチの普遍的なメカニズムを提供する。本稿では, ゆらぎ・散逸関係の出現を観測し, 量子シミュレータのフルETHを探索する理論に依存しない経路を提案する。我々の研究は、量子シミュレータにおける熱化を特徴づける理論に依存しない方法を示し、凝縮物質ポンプ-プローブ実験をシミュレーションする方法を舗装する。
論文参考訳（メタデータ） (2020-07-20T18:00:02Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。