AI এবং বিশ্বের কঠিন সমস্যাগুলো · রসায়ন ও উপকরণ · arXiv · 2026-10-20

সসীম-আকারের আণবিক সিমুলেশনের জন্য জেনারেটিভ প্রান্তিক শিক্ষণ এবং পীড়ন গণনায় এর প্রয়োগ

মূল শিরোনাম: Generative marginal learning for finite-size molecular simulation with application to stress calculation

ক্ষুদ্র পর্যায়বৃত্ত ব্যবস্থার আণবিক সিমুলেশন স্থানীয় পর্যবেক্ষণযোগ্য রাশি অনুমানের সময় সসীম-আকার প্রভাবে ভোগে। লেখকরা জেনারেটিভ মার্জিনাল লার্নিং (GML) প্রস্তাব করেছেন, যা বৃহৎ-ব্যবস্থার সিমুলেশনের ওপর একটি শর্তাধীন ডিফিউশন মডেল প্রশিক্ষণ দেয়, যাতে আশপাশ সিমুলেট না করেই একটি সংরক্ষিত অঞ্চলের কনফিগারেশন তৈরি করা যায়। একটি শূন্যস্থান ত্রুটির কাছে স্থানিকভাবে গড়কৃত Irving–Kirkwood পীড়নে প্রয়োগ করে, GML ক্ষুদ্র পর্যায়বৃত্ত MD সিমুলেশনের তুলনায় জোড় কাঠামো ও স্থানীয় পীড়নের নির্ভুলতা উল্লেখযোগ্যভাবে উন্নত করেছে।

মূল লেখা পড়ুন ↗

সব আইটেম →