論文の概要: Operator Autoencoders: Learning Physical Operations on Encoded Molecular Graphs

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2105.12295v1
• Date: Wed, 26 May 2021 01:55:01 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-05-27 13:14:26.031815
• Title: Operator Autoencoders: Learning Physical Operations on Encoded Molecular Graphs
• Title（参考訳）: 演算子オートエンコーダ:符号化された分子グラフによる物理操作の学習
• Authors: Willis Hoke, Daniel Shea, and Stephen Casey
• Abstract要約: 分子動力学シミュレーションから時系列データのボリューム表現を確立するパイプラインを開発する。 次にオートエンコーダを訓練し、将来のタイムステップを予測できる潜在空間への非線形写像を求める。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: Molecular dynamics simulations produce data with complex nonlinear dynamics. If the timestep behavior of such a dynamic system can be represented by a linear operator, future states can be inferred directly without expensive simulations. The use of an autoencoder in combination with a physical timestep operator allows both the relevant structural characteristics of the molecular graphs and the underlying physics of the system to be isolated during the training process. In this work, we develop a pipeline for establishing graph-structured representations of time-series volumetric data from molecular dynamics simulations. We then train an autoencoder to find nonlinear mappings to a latent space where future timesteps can be predicted through application of a linear operator trained in tandem with the autoencoder. Increasing the dimensionality of the autoencoder output is shown to improve the accuracy of the physical timestep operator.
• Abstract（参考訳）: 分子動力学シミュレーションは複雑な非線形力学を持つデータを生成する。 そのような動的システムの時間ステップの挙動を線形作用素で表すことができれば、将来の状態は高価なシミュレーションなしで直接推測できる。 オートエンコーダと物理時間ステップ演算子を組み合わせることで、分子グラフの関連する構造的特徴と、トレーニングプロセス中にシステムの基礎となる物理学の両方を分離することができる。 本研究では,分子動力学シミュレーションから時系列容積データのグラフ構造表現を構築するパイプラインを開発する。 次に、オートエンコーダをトレーニングし、オートエンコーダで訓練された線形作用素の適用により、将来のタイムステップを予測する潜在空間への非線形写像を求める。 オートエンコーダ出力の寸法を増加させることにより、物理時間ステップ演算子の精度を向上させる。

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