Fugu-MT 論文翻訳(概要): Generative methods for sampling transition paths in molecular dynamics

論文の概要: Generative methods for sampling transition paths in molecular dynamics

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2205.02818v1
Date: Thu, 5 May 2022 17:50:10 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2022-05-06 14:27:57.633980
Title: Generative methods for sampling transition paths in molecular dynamics
Title（参考訳）: 分子動力学における遷移経路のサンプリング法
Authors: Tony Leli\`evre, Genevi\`eve Robin, Inass Sekkat, Gabriel Stoltz, Gabriel Victorino Cardoso
Abstract要約: 1つの準安定状態と他の状態とをリンクする遷移経路のシミュレーションは、直接数値法により困難である。本稿では,変分オートエンコーダなどの生成モデルに基づくサンプリング手法と,強化学習に基づく重要サンプリング手法について検討する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: Molecular systems often remain trapped for long times around some local minimum of the potential energy function, before switching to another one -- a behavior known as metastability. Simulating transition paths linking one metastable state to another one is difficult by direct numerical methods. In view of the promises of machine learning techniques, we explore in this work two approaches to more efficiently generate transition paths: sampling methods based on generative models such as variational autoencoders, and importance sampling methods based on reinforcement learning.
Abstract（参考訳）: 分子系はしばしば、準安定性と呼ばれる振る舞いに切り替える前に、ポテンシャルエネルギー関数の局所的な最小値付近で長い間閉じ込められている。ある準安定状態と別の状態を結ぶ遷移経路をシミュレートすることは直接数値的手法では難しい。本稿では,機械学習手法の期待を踏まえ,変分オートエンコーダなどの生成モデルに基づくサンプリング法と強化学習に基づく重要サンプリング法という,遷移経路をより効率的に生成するための2つの手法について検討する。

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