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基于Jupyter快速入门Python|Numpy|Scipy|Matplotlib

在深入探讨 Python 之前,简要地谈谈笔记本。Jupyter 笔记本允许在网络浏览器中本地编写并执行 Python 代码。Jupyter 笔记本使得可以轻松地调试代码并分段执行,因此它们在科学计算中得到了广泛的应用。另一方面,Colab 是 Google 的 Jupyter 笔记本版本,特别适合机器学习和数据分析,完全在云端运行。Colab 可以说是 Jupyter 笔记本的加强版:它免费,无需任何设置,预装了许多包,易于与世界共享,并且可以免费访问硬件加速器,如 GPU 和 TPU(有一些限制)。 在 Jupyter 笔记本中运行教程。如果希望使用 Jupyter 在本地运行笔记本,请确保虚拟环境已正确安装(按照设置说明操作),激活它,然后运行 pip install notebook 来安装 Jupyter 笔记本。接下来,打开笔记本并将其下载到选择的目录中,方法是右键单击页面并选择“Save Page As”。然后,切换到该目录并运行 jupyter notebook。

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arXiv | 操作符自编码器:学习编码分子图上的物理操作

今天给大家介绍的是发表在arXiv上一项有关分子动力学内容的工作,文章标题为Operator Autoencoders: Learning Physical Operations on Encoded Molecular Graphs,作者分别是来自波特兰州立大学的Willis Hoke, 华盛顿大学的Daniel Shea以及美国兰利研究中心的Stephen Casey. 在这项工作中,作者开发了一个用于建立分子动力学模拟的时间序列体积数据图结构表示的流程。随后,作者训练了一个自编码器,以找到一个潜在空间的非线性映射。在该空间中,通过应用与自编码器串联训练的线性算子,可以预测未来的时间步长。同时,作者指出增加自编码器输出的维数可以提高物理时间步算子的精度。

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