Machine learning models for Si nanoparticle growth in nonthermal plasma
Fuente:
arXiv
Salvato in:
| Autori principali: | Raymond, Matt, Elvati, Paolo, Saldinger, Jacob C., Lin, Jonathan, Shi, Xuetao, Violi, Angela |
|---|---|
| Natura: | Preprint |
| Pubblicazione: |
2024
|
| Soggetti: | |
| Accesso online: | |
| Tags: |
Aggiungi Tag
Nessun Tag, puoi essere il primo ad aggiungerne!!
|
Documenti analoghi
Universal Feature Selection for Simultaneous Interpretability of Multitask Datasets
di: Raymond, Matt, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Raymond, Matt, et al.
Pubblicazione: (2024)
Joint Optimization of Piecewise Linear Ensembles
di: Raymond, Matt, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Raymond, Matt, et al.
Pubblicazione: (2024)
Physics-tailored machine learning reveals unexpected physics in dusty plasmas
di: Yu, Wentao, et al.
Pubblicazione: (2023)
di: Yu, Wentao, et al.
Pubblicazione: (2023)
Machine learning surrogate models of many-body dispersion interactions in polymer melts
di: Shen, Zhaoxiang, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Shen, Zhaoxiang, et al.
Pubblicazione: (2025)
How unconstrained machine-learning models learn physical symmetries
di: Domina, Michelangelo, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Domina, Michelangelo, et al.
Pubblicazione: (2026)
A unified fluid model for nonthermal plasmas and reacting flows
di: Shao, Xiao, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Shao, Xiao, et al.
Pubblicazione: (2025)
Insights into dendritic growth mechanisms in batteries: A combined machine learning and computational study
di: Zhao, Zirui, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Zhao, Zirui, et al.
Pubblicazione: (2025)
Learning the dynamics of a one-dimensional plasma model with graph neural networks
di: Carvalho, Diogo D, et al.
Pubblicazione: (2023)
di: Carvalho, Diogo D, et al.
Pubblicazione: (2023)
Bridging scales in multiscale bubble growth dynamics with correlated fluctuations using neural operator learning
di: Lu, Minglei, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Lu, Minglei, et al.
Pubblicazione: (2024)
Machine-learning force-field models for dynamical simulations of metallic magnets
di: Chern, Gia-Wei, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Chern, Gia-Wei, et al.
Pubblicazione: (2026)
Leveraging AI modelling for FDS with Simvue: monitor and optimise for more sustainable simulations
di: Panayis, James, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Panayis, James, et al.
Pubblicazione: (2025)
Data-driven local operator finding for reduced-order modelling of plasma systems: I. Concept and verifications
di: Faraji, Farbod, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Faraji, Farbod, et al.
Pubblicazione: (2024)
Machine-learning modeling of magnetization dynamics in quasi-equilibrium and driven metallic spin systems
di: Chern, Gia-Wei, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Chern, Gia-Wei, et al.
Pubblicazione: (2026)
Machine learning moment closure models for the radiative transfer equation IV: enforcing symmetrizable hyperbolicity in two dimensions
di: Huang, Juntao
Pubblicazione: (2026)
di: Huang, Juntao
Pubblicazione: (2026)
Data-driven local operator finding for reduced-order modelling of plasma systems: II. Application to parametric dynamics
di: Faraji, Farbod, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Faraji, Farbod, et al.
Pubblicazione: (2024)
Physically consistent and uncertainty-aware learning of spatiotemporal dynamics
di: Xu, Qingsong, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Xu, Qingsong, et al.
Pubblicazione: (2025)
Machine learning interatomic potential can infer electrical response
di: Zhong, Peichen, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Zhong, Peichen, et al.
Pubblicazione: (2025)
Physics-Informed Machine Learning for Two-Phase Moving-Interface and Stefan Problems
di: Chang, Che-Chia, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Chang, Che-Chia, et al.
Pubblicazione: (2025)
Potential failures of physics-informed machine learning in traffic flow modeling: theoretical and experimental analysis
di: Lei, Yuan-Zheng, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Lei, Yuan-Zheng, et al.
Pubblicazione: (2025)
Enhancing predictive capabilities in fusion burning plasmas through surrogate-based optimization in core transport solvers
di: Rodriguez-Fernandez, P., et al.
Pubblicazione: (2023)
di: Rodriguez-Fernandez, P., et al.
Pubblicazione: (2023)
Pushing the limits of unconstrained machine-learned interatomic potentials
di: Bigi, Filippo, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Bigi, Filippo, et al.
Pubblicazione: (2026)
Representing spherical tensors with scalar-based machine-learning models
di: Domina, Michelangelo, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Domina, Michelangelo, et al.
Pubblicazione: (2025)
Self-consistent Validation for Machine Learning Electronic Structure
di: Hu, Gengyuan, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Hu, Gengyuan, et al.
Pubblicazione: (2024)
Particle-based plasma simulation using a graph neural network
di: Mlinarević, Marin, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Mlinarević, Marin, et al.
Pubblicazione: (2025)
Deep Learning assisted microwave-plasma interaction based technique for plasma density estimation
di: Ghosh, Pratik, et al.
Pubblicazione: (2023)
di: Ghosh, Pratik, et al.
Pubblicazione: (2023)
Tensor Decomposition Networks for Fast Machine Learning Interatomic Potential Computations
di: Lin, Yuchao, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Lin, Yuchao, et al.
Pubblicazione: (2025)
Beacon, a lightweight deep reinforcement learning benchmark library for flow control
di: Viquerat, Jonathan, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Viquerat, Jonathan, et al.
Pubblicazione: (2024)
NeuralCrop: Combining physics and machine learning for improved crop yield projections
di: Lin, Yunan, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Lin, Yunan, et al.
Pubblicazione: (2025)
TENG: Time-Evolving Natural Gradient for Solving PDEs With Deep Neural Nets Toward Machine Precision
di: Chen, Zhuo, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Chen, Zhuo, et al.
Pubblicazione: (2024)
Extrapolation to infinite model space of no-core shell model calculations using machine learning
di: Mazur, Aleksandr, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Mazur, Aleksandr, et al.
Pubblicazione: (2025)
Learning collision operators from plasma phase space data using differentiable simulators
di: Carvalho, Diogo D., et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Carvalho, Diogo D., et al.
Pubblicazione: (2026)
Machine learning nonequilibrium phase transitions in charge-density wave insulators
di: Fan, Yunhao, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Fan, Yunhao, et al.
Pubblicazione: (2026)
Machine learning and serving of discrete field theories -- when artificial intelligence meets the discrete universe
di: Qin, Hong
Pubblicazione: (2019)
di: Qin, Hong
Pubblicazione: (2019)
An Interactive Human-Machine Learning Interface for Collecting and Learning from Complex Annotations
di: Erskine, Jonathan, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Erskine, Jonathan, et al.
Pubblicazione: (2024)
MolCryst-MLIPs: A Machine-Learned Interatomic Potentials Database for Molecular Crystals
di: Lahouari, Adam, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Lahouari, Adam, et al.
Pubblicazione: (2026)
Transfer learning-enhanced deep reinforcement learning for aerodynamic airfoil optimisation subject to structural constraints
di: Ramos, David, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Ramos, David, et al.
Pubblicazione: (2025)
Machine learning model for efficient nonthermal tuning of the charge density wave in monolayer NbSe$_2$
di: Benić, Luka, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Benić, Luka, et al.
Pubblicazione: (2025)
Climate-Invariant Machine Learning
di: Beucler, Tom, et al.
Pubblicazione: (2021)
di: Beucler, Tom, et al.
Pubblicazione: (2021)
Phase discovery with active learning: Application to structural phase transitions in equiatomic NiTi
di: Vandermause, Jonathan, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Vandermause, Jonathan, et al.
Pubblicazione: (2024)
Physics-Informed Neural Networks for Solving Derivative-Constrained PDEs
di: Hoshisashi, Kentaro, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Hoshisashi, Kentaro, et al.
Pubblicazione: (2026)
Documenti analoghi
-
Universal Feature Selection for Simultaneous Interpretability of Multitask Datasets
di: Raymond, Matt, et al.
Pubblicazione: (2024) -
Joint Optimization of Piecewise Linear Ensembles
di: Raymond, Matt, et al.
Pubblicazione: (2024) -
Physics-tailored machine learning reveals unexpected physics in dusty plasmas
di: Yu, Wentao, et al.
Pubblicazione: (2023) -
Machine learning surrogate models of many-body dispersion interactions in polymer melts
di: Shen, Zhaoxiang, et al.
Pubblicazione: (2025) -
How unconstrained machine-learning models learn physical symmetries
di: Domina, Michelangelo, et al.
Pubblicazione: (2026)