Physics-Informed Neural Networks and Beyond: Enforcing Physical Constraints in Quantum Dissipative Dynamics
Fuente:
arXiv
Salvato in:
| Autori principali: | Ullah, Arif, Huang, Yu, Yang, Ming, Dral, Pavlo O. |
|---|---|
| Natura: | Preprint |
| Pubblicazione: |
2024
|
| Soggetti: | |
| Accesso online: | |
| Tags: |
Aggiungi Tag
Nessun Tag, puoi essere il primo ad aggiungerne!!
|
Documenti analoghi
MLQD: A package for machine learning-based quantum dissipative dynamics
di: Ullah, Arif, et al.
Pubblicazione: (2023)
di: Ullah, Arif, et al.
Pubblicazione: (2023)
QD3SET-1: A Database with Quantum Dissipative Dynamics Data Sets
di: Ullah, Arif, et al.
Pubblicazione: (2023)
di: Ullah, Arif, et al.
Pubblicazione: (2023)
Molecular Quantum Chemical Data Sets and Databases for Machine Learning Potentials
di: Ullah, Arif, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Ullah, Arif, et al.
Pubblicazione: (2024)
Toward Quantum-Aware Machine Learning: Improved Prediction of Quantum Dissipative Dynamics via Complex Valued Neural Networks
di: Atif, Muhammad, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Atif, Muhammad, et al.
Pubblicazione: (2026)
AI-enhanced on-the-fly simulation of nonlinear time-resolved spectra
di: Pios, Sebastian V., et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Pios, Sebastian V., et al.
Pubblicazione: (2024)
All-in-one foundational models learning across quantum chemical levels
di: Chen, Yuxinxin, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Chen, Yuxinxin, et al.
Pubblicazione: (2024)
Artificial Intelligence for Direct Prediction of Molecular Dynamics Across Chemical Space
di: Ge, Fuchun, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Ge, Fuchun, et al.
Pubblicazione: (2025)
Flexible Framework for Surface Hopping: From Hybrid Schemes for Machine Learning to Benchmarkable Nonadiabatic Dynamics
di: Martinka, Jakub, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Martinka, Jakub, et al.
Pubblicazione: (2025)
Aitomia: Your Intelligent Assistant for AI-Driven Atomistic and Quantum Chemical Simulations
di: Hu, Jinming, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Hu, Jinming, et al.
Pubblicazione: (2025)
Accelerated Surface Hopping via Scaling the Spin--Orbit Coupling: Opportunities for Machine Learning
di: Martinka, Jakub, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Martinka, Jakub, et al.
Pubblicazione: (2026)
Physics-informed active learning for accelerating quantum chemical simulations
di: Hou, Yi-Fan, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Hou, Yi-Fan, et al.
Pubblicazione: (2024)
A simple approach to rotationally invariant machine learning of avector quantity
di: Martinka, Jakub, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Martinka, Jakub, et al.
Pubblicazione: (2024)
From short-sighted to far-sighted: A comparative study of recursive machine learning approaches for open quantum systems
di: Ullah, Arif
Pubblicazione: (2025)
di: Ullah, Arif
Pubblicazione: (2025)
Machine learning meets $\mathfrak{su}(n)$ Lie algebra: Enhancing quantum dynamics learning with exact trace conservation
di: Ullah, Arif, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Ullah, Arif, et al.
Pubblicazione: (2025)
Neural Quantum Propagators for Driven-Dissipative Quantum Dynamics
di: Zhang, Jiaji, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Zhang, Jiaji, et al.
Pubblicazione: (2024)
A Descriptor Is All You Need: Accurate Machine Learning of Nonadiabatic Coupling Vectors
di: Martinka, Jakub, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Martinka, Jakub, et al.
Pubblicazione: (2025)
Tell machine learning potentials what they are needed for: Simulation-oriented training exemplified for glycine
di: Ge, Fuchun, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Ge, Fuchun, et al.
Pubblicazione: (2024)
A Hybrid Physics-Driven Neural Network Force Field for Liquid Electrolytes
di: Chen, Junmin, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Chen, Junmin, et al.
Pubblicazione: (2025)
MLatom software ecosystem for surface hopping dynamics in Python with quantum mechanical and machine learning methods
di: Zhang, Lina, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Zhang, Lina, et al.
Pubblicazione: (2024)
Natural-Orbital-Based Neural Network Configuration Interaction
di: Thirion, Louis, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Thirion, Louis, et al.
Pubblicazione: (2025)
Quantum Chemical Density Matrix Renormalization Group Method Boosted by Machine Learning
di: Golub, Pavlo, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Golub, Pavlo, et al.
Pubblicazione: (2024)
A Neural-Network-Based Selective Configuration Interaction Approach to Molecular Electronic Structure
di: Schmerwitz, Yorick L. A., et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Schmerwitz, Yorick L. A., et al.
Pubblicazione: (2024)
Orbital Optimization and Neural-Network-Assisted Configuration Interaction Calculations of Rydberg States
di: Levi, Gianluca, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Levi, Gianluca, et al.
Pubblicazione: (2025)
Physics-Informed Neural Networks in Clean Combustion: A Pathway to Sustainable Aerospace Propulsion
di: Mousavi, Mahmood, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Mousavi, Mahmood, et al.
Pubblicazione: (2025)
The Phase-Coupled Caldeira-Leggett Model: Non-Markovian Open Quantum Dynamics beyond Linear Dissipation
di: Chang, Ao-Xiang, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Chang, Ao-Xiang, et al.
Pubblicazione: (2025)
MLatom 3: Platform for machine learning-enhanced computational chemistry simulations and workflows
di: Dral, Pavlo O., et al.
Pubblicazione: (2023)
di: Dral, Pavlo O., et al.
Pubblicazione: (2023)
Long-Short-Range Message-Passing: A Physics-Informed Framework to Capture Non-Local Interaction for Scalable Molecular Dynamics Simulation
di: Li, Yunyang, et al.
Pubblicazione: (2023)
di: Li, Yunyang, et al.
Pubblicazione: (2023)
Impact and Interplay of Quantum Coherence and Dissipative Dynamics for Isotope Effects in Excited-State Intramolecular Proton Transfer
di: Dé, Brieuc Le, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Dé, Brieuc Le, et al.
Pubblicazione: (2025)
Learning Chemotherapy Drug Action via Universal Physics-Informed Neural Networks
di: Podina, Lena, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Podina, Lena, et al.
Pubblicazione: (2024)
MPINeuralODE: Multiple-Initial-Condition Physics-Informed Neural ODEs for Globally Consistent Dynamical System Learning
di: Yang, Lake, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Yang, Lake, et al.
Pubblicazione: (2026)
DDCCNet: Physics-enhanced Multitask Neural Networks for Data-driven Coupled-cluster
di: Pathirage, P. D. Varuna S., et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Pathirage, P. D. Varuna S., et al.
Pubblicazione: (2026)
Physics-Informed Electrochemical Model of Cathodic Corrosion in Alkaline Media
di: Hussain, Auronno Ovid, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Hussain, Auronno Ovid, et al.
Pubblicazione: (2025)
Polarizable Water Model with Ab Initio Neural Network Dynamic Charges and Spontaneous Charge Transfer
di: Liang, Qiujiang, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Liang, Qiujiang, et al.
Pubblicazione: (2024)
An Investigation of Physics Informed Neural Networks to solve the Poisson-Boltzmann Equation in Molecular Electrostatics
di: Achondo, Martin A., et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Achondo, Martin A., et al.
Pubblicazione: (2024)
Transferability of Atom-Based Neural Networks
di: Kjeldal, Frederik Ø., et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Kjeldal, Frederik Ø., et al.
Pubblicazione: (2024)
A Vector-Based Algorithm for Generating Complete Balanced Reaction Sets with Arbitrary Numbers of Reagents
di: Yilmaz, Nataliia, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Yilmaz, Nataliia, et al.
Pubblicazione: (2025)
Vector-Based Approach to the Stoichiometric Analysis of Multicomponent Chemical Reactions: The Case of Black Powder
di: Kozub, Pavlo, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Kozub, Pavlo, et al.
Pubblicazione: (2025)
A Deterministic Framework for Neural Network Quantum States in Quantum Chemistry
di: Che, Zheng
Pubblicazione: (2026)
di: Che, Zheng
Pubblicazione: (2026)
Mixed Quantum-Classical Dynamics Yields Anharmonic Rabi Oscillations
di: Hsieh, Ming-Hsiu, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Hsieh, Ming-Hsiu, et al.
Pubblicazione: (2025)
From Static Spectra to Operando Infrared Dynamics: Physics Informed Flow Modeling and a Benchmark
di: Ye, Shuquan, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Ye, Shuquan, et al.
Pubblicazione: (2026)
Documenti analoghi
-
MLQD: A package for machine learning-based quantum dissipative dynamics
di: Ullah, Arif, et al.
Pubblicazione: (2023) -
QD3SET-1: A Database with Quantum Dissipative Dynamics Data Sets
di: Ullah, Arif, et al.
Pubblicazione: (2023) -
Molecular Quantum Chemical Data Sets and Databases for Machine Learning Potentials
di: Ullah, Arif, et al.
Pubblicazione: (2024) -
Toward Quantum-Aware Machine Learning: Improved Prediction of Quantum Dissipative Dynamics via Complex Valued Neural Networks
di: Atif, Muhammad, et al.
Pubblicazione: (2026) -
AI-enhanced on-the-fly simulation of nonlinear time-resolved spectra
di: Pios, Sebastian V., et al.
Pubblicazione: (2024)