論文の概要: Rigid body flows for sampling molecular crystal structures

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2301.11355v2
• Date: Tue, 25 Apr 2023 13:36:48 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-04-26 23:41:43.509616
• Title: Rigid body flows for sampling molecular crystal structures
• Title（参考訳）: 分子結晶構造サンプリングのための剛体流
• Authors: Jonas K\"ohler, Michele Invernizzi, Pim de Haan, Frank No\'e
• Abstract要約: 三次元空間における複数物体の位置と向きをモデル化するための新しいタイプの正規化フローを提案する。 まず、単位四元数群上の滑らかで表現力のある流れを定義し、剛体の連続的な回転運動を捉える。 TIP4P-Ew水モデルでは,外部磁場における四面体系の多モード密度と氷XI相の2つの分子例に対してボルツマン・ジェネレータを訓練して評価を行った。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.368185344922342
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Normalizing flows (NF) are a class of powerful generative models that have gained popularity in recent years due to their ability to model complex distributions with high flexibility and expressiveness. In this work, we introduce a new type of normalizing flow that is tailored for modeling positions and orientations of multiple objects in three-dimensional space, such as molecules in a crystal. Our approach is based on two key ideas: first, we define smooth and expressive flows on the group of unit quaternions, which allows us to capture the continuous rotational motion of rigid bodies; second, we use the double cover property of unit quaternions to define a proper density on the rotation group. This ensures that our model can be trained using standard likelihood-based methods or variational inference with respect to a thermodynamic target density. We evaluate the method by training Boltzmann generators for two molecular examples, namely the multi-modal density of a tetrahedral system in an external field and the ice XI phase in the TIP4P-Ew water model. Our flows can be combined with flows operating on the internal degrees of freedom of molecules, and constitute an important step towards the modeling of distributions of many interacting molecules.
• Abstract（参考訳）: 正規化フロー(NF)は、高い柔軟性と表現力を持つ複雑な分布をモデル化する能力によって近年人気を集めている強力な生成モデルである。 本研究では,結晶中の分子などの3次元空間における複数の物体の位置と向きをモデル化するために調整された新しい正規化フローを導入する。 第一に、単位四元数の群上の滑らかで表現的な流れを定義し、剛体の連続的な回転運動を捉えること、第二に、単位四元数の二重被覆性を用いて回転群の適切な密度を定義することである。 これにより,本モデルは,熱力学的対象密度に対する標準確率法や変分推論を用いてトレーニングすることができる。 TIP4P-Ew水モデルでは,外部磁場における四面体系の多モード密度と氷XI相の2つの分子例に対してボルツマン発生器を訓練して評価した。 我々の流れは分子の内部自由度に作用する流れと組み合わせることができ、多くの相互作用する分子の分布のモデリングへの重要なステップとなる。

関連論文リスト

• Geometric Trajectory Diffusion Models [58.853975433383326]
  生成モデルは3次元幾何学システムの生成において大きな可能性を示してきた。 既存のアプローチは静的構造のみで動作し、物理系は常に自然界において動的であるという事実を無視する。 本研究では3次元軌跡の時間分布をモデル化する最初の拡散モデルである幾何軌道拡散モデル(GeoTDM)を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-10-16T20:36:41Z)
• Iterated Energy-based Flow Matching for Sampling from Boltzmann Densities [11.850515912491657]
  非正規化密度から連続正規化フロー(CNF)モデルをトレーニングするための反復エネルギーベースフローマッチング(iEFM)を提案する。 以上の結果から,iEFMは既存の手法よりも優れており,効率的でスケーラブルな確率的モデリングの可能性を示している。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-08-29T04:06:34Z)
• Conditional Normalizing Flows for Active Learning of Coarse-Grained Molecular Representations [0.6906005491572401]
  フローの正規化のような生成機械学習手法は、サンプルなしでボルツマン分布を直接学習するために使われてきた。 本研究では,この問題を細粒度と粗粒度という2つのレベルに分けることで,この問題に対処する。 構成空間を探索するために,フローを更新し,必要時にのみ全原子ポテンシャルエネルギー評価を行うことのできる,能動学習による粗粒度シミュレーションを用いる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-02-02T07:44:26Z)
• Equivariant Flow Matching with Hybrid Probability Transport [69.11915545210393]
  拡散モデル (DM) は, 特徴量の多いジオメトリの生成に有効であることを示した。 DMは通常、非効率なサンプリング速度を持つ不安定な確率力学に悩まされる。 等変モデリングと安定化確率力学の両方の利点を享受する幾何フローマッチングを導入する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-12-12T11:13:13Z)
• Molecule Design by Latent Space Energy-Based Modeling and Gradual Distribution Shifting [53.44684898432997]
  化学的・生物学的性質が望ましい分子の生成は、薬物発見にとって重要である。 本稿では,分子の結合分布とその特性を捉える確率的生成モデルを提案する。 本手法は種々の分子設計タスクにおいて非常に強力な性能を発揮する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-06-09T03:04:21Z)
• Manipulating growth and propagation of correlations in dipolar multilayers: From pair production to bosonic Kitaev models [0.0]
  多体スピンダイナミクスをボソニックモデルにマッピングする。 二重層構成では、量子光学から知られているパラダイム的な2モードスキーズ・ハミルトンをいかに設計するかを示す。 多層構造では、層方向に沿ってキラル伝播を示す北エフモデルのボソニック変種を設計した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-11-22T19:00:01Z)
• GeoDiff: a Geometric Diffusion Model for Molecular Conformation Generation [102.85440102147267]
  分子配座予測のための新しい生成モデルGeoDiffを提案する。 GeoDiffは、既存の最先端のアプローチよりも優れているか、あるいは同等であることを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-03-06T09:47:01Z)
• Normalizing flows for atomic solids [67.70049117614325]
  原子状固体をモデル化するための正規化フローに基づく機械学習手法を提案する。 我々は,単原子水としてモデル化された立方晶および六角形氷のヘルムホルツ自由エネルギー推定と,切り離されたレナード・ジョーンズ系について報告する。 以上の結果から, 結晶形状に制約を加えることなく, 流動の正規化により, 固体の高品質な試料と自由エネルギー推定が可能であることが示唆された。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-11-16T18:54:49Z)
• Smooth Normalizing Flows [0.0]
  コンパクト区間とハイパートリの両方に作用する滑らかな混合変換のクラスを導入する。 このような逆関数は、逆関数定理を通じて前方評価から計算可能であることを示す。 このような滑らかな流れの2つの利点は、シミュレーションデータと力のマッチングによるトレーニングが可能であり、分子動力学シミュレーションのポテンシャルとして利用できることである。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-10-01T12:27:14Z)
• Floquet Engineering Ultracold Polar Molecules to Simulate Topological Insulators [5.6888061544906545]
  格子トラップ型超低温極性分子を用いたトポロジカル絶縁体の量子シミュレーションのための短期的実験的青写真を提供する。 従来の方法で存在する物質の3次元トポロジカルな状態を表すホップ絶縁体(Hopf insulator)に注目した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-05-21T18:00:00Z)
• Learning Neural Generative Dynamics for Molecular Conformation Generation [89.03173504444415]
  分子グラフから分子コンフォメーション(つまり3d構造)を生成する方法を検討した。 分子グラフから有効かつ多様なコンフォーメーションを生成する新しい確率論的枠組みを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-02-20T03:17:58Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。