論文の概要: EPR-Net: Constructing non-equilibrium potential landscape via a variational force projection formulation
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2301.01946v3
- Date: Tue, 9 Apr 2024 16:34:02 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-04-10 20:45:54.825400
- Title: EPR-Net: Constructing non-equilibrium potential landscape via a variational force projection formulation
- Title（参考訳）: EPR-Net: 変動力投影式による非平衡ポテンシャル景観の構築
- Authors: Yue Zhao, Wei Zhang, Tiejun Li,
- Abstract要約: 本稿では,新しい効果的なディープラーニング手法であるEPR-Netを提案する。
これは生物物理学における重要な課題に取り組み、高次元の非平衡定常系の潜在的景観を構築する。
EPR-Netは生物物理学における多様な景観構築問題に対して有望な解決法であることを示す。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 8.925320678286004
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: We present EPR-Net, a novel and effective deep learning approach that tackles a crucial challenge in biophysics: constructing potential landscapes for high-dimensional non-equilibrium steady-state (NESS) systems. EPR-Net leverages a nice mathematical fact that the desired negative potential gradient is simply the orthogonal projection of the driving force of the underlying dynamics in a weighted inner-product space. Remarkably, our loss function has an intimate connection with the steady entropy production rate (EPR), enabling simultaneous landscape construction and EPR estimation. We introduce an enhanced learning strategy for systems with small noise, and extend our framework to include dimensionality reduction and state-dependent diffusion coefficient case in a unified fashion. Comparative evaluations on benchmark problems demonstrate the superior accuracy, effectiveness, and robustness of EPR-Net compared to existing methods. We apply our approach to challenging biophysical problems, such as an 8D limit cycle and a 52D multi-stability problem, which provide accurate solutions and interesting insights on constructed landscapes. With its versatility and power, EPR-Net offers a promising solution for diverse landscape construction problems in biophysics.
- Abstract（参考訳）: EPR-Netは,高次元非平衡定常状態(NESS)システムのための潜在的景観の構築という,生物物理学における重要な課題に取り組む,新しく効果的なディープラーニングアプローチである。
EPR-Net は、所望の負のポテンシャル勾配が、重み付き内積空間における基礎ダイナミクスの駆動力の直交射影であるという良い数学的事実を利用する。
我々の損失関数は、安定したエントロピー生成率(EPR)と密接な関係を持ち、ランドスケープ構築とEPR推定を同時に行うことができる。
小型の雑音を持つシステムに対する学習戦略を改良し,次元の低減と状態依存拡散係数のケースを統一的に含めるようにフレームワークを拡張した。
ベンチマーク問題に対する評価は,従来の手法と比較して,EPR-Netの精度,有効性,堅牢性に優れていた。
我々は,8次元の制限サイクルや52次元の多安定問題など,生物物理学的な問題へのアプローチを適用し,正確な解法と造園景観の興味深い洞察を提供する。
EPR-Netはその汎用性と力により、生物物理学における多様な景観構築問題に対する有望な解決策を提供する。
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