California Institute of Technology（加州理工学院）

OXtal: An All-Atom Diffusion Model for Organic Crystal Structure Prediction

OXtal：一种用于有机晶体结构预测的全原子扩散模型

Emily Jin, Andrei Cristian Nica, Mikhail Galkin, Jarrid Rector-Brooks, Kin Long Kelvin Lee, Santiago Miret, Frances H. Arnold, Michael Bronstein, Avishek Joey Bose, Alexander Tong, Cheng-Hao Liu

机构 * University of Oxford（牛津大学） ； Synteny ； Google（谷歌） ； Mila ； Université de Montréal（蒙特利尔大学） ； Caltech（加州理工学院） ； NVIDIA（英伟达） ； Lila ； AITHYRA ； FutureHouse ； Imperial College London（伦敦帝国学院） 纠错

AI总结 OXtal通过全原子扩散模型直接学习分子构象与周期性排列的联合分布，利用数据增强策略提升效率，实现对晶体结构的高精度预测，显著优于传统方法。

Uncertainty Quantification in PINNs for Turbulent Flows: Bayesian Inference and Repulsive Ensembles

PINNs在湍流中的不确定性量化：贝叶斯推断与斥力集合

Khemraj Shukla, Zongren Zou, Theo Kaeufer, Michael Triantafyllou, George Em Karniadakis

机构 * Division of Applied Mathematics, Brown University（布朗大学应用数学系） ； Department of Computing and Mathematical Sciences, California Institute of Technology（加州理工学院计算与数学科学系） ； Department of Mechanical Engineering, Massachusetts Institute of Technology（麻省理工学院机械工程系） 纠错

AI总结 本文提出了一种概率扩展的PINN框架，结合贝叶斯方法、麦克斯韦-玻尔兹曼抽样和斥力深度集合，以提高湍流建模中的不确定性校准，通过Van der Pol振荡器和圆柱绕流测试案例验证了其有效性。

Upper Approximation Bounds for Neural Oscillators

神经振荡器的上近似界限

Zifeng Huang, Konstantin M. Zuev, Yong Xia, Michael Beer

机构 * organization= Institute for Risk ； Reliability, Leibniz University Hannover , addressline= Callinstraße 34 , city= Hannover , postcode= 30167 , country= Germany ； organization= Department of Civil ； Environmental Engineering, The Hong Kong Polytechnic University , addressline= Kowloon , city= Hong Kong , country= China ； organization= Department of Computing ； Mathematical Sciences, California Institute of Technology , city= Pasadena , state= California , country= United States ； organization= Guangdong-Hong Kong Joint Research Laboratory for Marine Infrastructure, The Hong Kong Polytechnic University , addressline= Kowloon , city= Hong Kong , country= China ； Environmental Engineering, University of Liverpool , city= Liverpool , postcode= L69 3GH , country= United Kingdom ； organization= International Joint Research Center for Resilient Infrastructure \& International Joint Research Center for Engineering Reliability ； Stochastic Mechanics, Tongji University , city= Shanghai , postcode= 200092 , country= China 纠错

AI总结 本文研究了由二阶常微分方程和多层感知机组成的神经振荡器，推导了其在近似因果连续算子和二阶动力系统中的上近似界限，并验证了收敛速率。

Comments 37 pages, 11 figures

Singularity Formation: Synergy in Theoretical, Numerical and Machine Learning Approaches

奇点形成：理论、数值和机器学习方法的协同作用

Yixuan Wang

机构 * CALIFORNIA INSTITUTE OF TECHNOLOGY（加州理工学院） 纠错

AI总结 本文通过理论、数值和机器学习方法研究偏微分方程中的奇点形成问题，提出新的分析框架和数值方法，提升对复杂方程中奇点形成机制的理解与预测能力。