論文の概要: Supervised Learning and the Finite-Temperature String Method for
Computing Committor Functions and Reaction Rates
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2107.13522v1
- Date: Wed, 28 Jul 2021 17:44:00 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2021-07-29 13:44:38.994182
- Title: Supervised Learning and the Finite-Temperature String Method for
Computing Committor Functions and Reaction Rates
- Title(参考訳): 教師付き学習と有限温度弦法によるコミッタ関数と反応速度の計算
- Authors: Muhammad R. Hasyim, Clay H. Batton, Kranthi K. Mandadapu
- Abstract要約: 希少事象の計算研究における中心的な対象はコミッタ関数である。
アルゴリズムの精度を改善するために追加の修正が必要であることを示す。
- 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: A central object in the computational studies of rare events is the committor
function. Though costly to compute, the committor function encodes complete
mechanistic information of the processes involving rare events, including
reaction rates and transition-state ensembles. Under the framework of
transition path theory (TPT), recent work [1] proposes an algorithm where a
feedback loop couples a neural network that models the committor function with
importance sampling, mainly umbrella sampling, which collects data needed for
adaptive training. In this work, we show additional modifications are needed to
improve the accuracy of the algorithm. The first modification adds elements of
supervised learning, which allows the neural network to improve its prediction
by fitting to sample-mean estimates of committor values obtained from short
molecular dynamics trajectories. The second modification replaces the
committor-based umbrella sampling with the finite-temperature string (FTS)
method, which enables homogeneous sampling in regions where transition pathways
are located. We test our modifications on low-dimensional systems with
non-convex potential energy where reference solutions can be found via
analytical or the finite element methods, and show how combining supervised
learning and the FTS method yields accurate computation of committor functions
and reaction rates. We also provide an error analysis for algorithms that use
the FTS method, using which reaction rates can be accurately estimated during
training with a small number of samples.
- Abstract(参考訳): 希少事象の計算研究における中心的な対象はコミッタ関数である。
計算にはコストがかかるが、コミッタ関数は反応速度や遷移状態のアンサンブルを含む稀な事象を含むプロセスの完全な力学情報を符号化する。
遷移経路理論(transition path theory, tpt)の枠組みの下で、最近の研究([1])では、フィードバックループが、適応トレーニングに必要なデータを収集する傘サンプリングを中心に、重要サンプリングでコミッタ関数をモデル化するニューラルネットワークを結合するアルゴリズムを提案している。
本研究は,アルゴリズムの精度を向上させるために追加の修正が必要であることを示す。
最初の修正では教師付き学習の要素が追加され、ニューラルネットワークは短い分子動力学軌道から得られたコミッタ値のサンプル平均推定に適合することで予測を改善することができる。
第2の修正は、コミッタベースの傘サンプリングを有限温度ストリング(FTS)法に置き換え、遷移経路のある領域における均質サンプリングを可能にする。
解析的手法や有限要素法を用いて参照解を求めることができる非凸ポテンシャルエネルギーを持つ低次元システムに対して, 教師付き学習とFTS法を組み合わせることで, コミッタ関数と反応速度の正確な計算結果が得られることを示す。
また,FTS法を用いたアルゴリズムの誤差解析を行い,少数のサンプルを用いてトレーニング中に精度よく反応速度を推定する手法を提案する。
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