論文の概要: Machine-Learned Invertible Coarse Graining for Multiscale Molecular Modeling

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2305.01243v1
• Date: Tue, 2 May 2023 08:05:42 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-05-03 15:05:15.197303
• Title: Machine-Learned Invertible Coarse Graining for Multiscale Molecular Modeling
• Title（参考訳）: マルチスケール分子モデリングのための機械誘導可逆粗粒化
• Authors: Jun Zhang, Xiaohan Lin, Weinan E and Yi Qin Gao
• Abstract要約: マルチスケール分子モデリングには2つの課題がある。 ひとつは、細かいレベルから粗いレベルに情報を渡すことによって、粗い粒度(CG)モデルを構築することである。 もう1つは、CG構成によってより微細な分子の詳細を復元することである。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 10.008175787706191
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: Multiscale molecular modeling is widely applied in scientific research of molecular properties over large time and length scales. Two specific challenges are commonly present in multiscale modeling, provided that information between the coarse and fine representations of molecules needs to be properly exchanged: One is to construct coarse grained (CG) models by passing information from the fine to coarse levels; the other is to restore finer molecular details given CG configurations. Although these two problems are commonly addressed independently, in this work, we present a theory connecting them, and develop a methodology called Cycle Coarse Graining (CCG) to solve both problems in a unified manner. In CCG, reconstruction can be achieved via a tractable optimization process, leading to a general method to retrieve fine details from CG simulations, which in turn, delivers a new solution to the CG problem, yielding an efficient way to calculate free energies in a rare-event-free manner. CCG thus provides a systematic way for multiscale molecular modeling, where the finer details of CG simulations can be efficiently retrieved, and the CG models can be improved consistently.
• Abstract（参考訳）: マルチスケール分子モデリングは、大きな時間と長さのスケールで分子特性の科学的研究に広く応用されている。 分子の粗い表現と微細な表現の間の情報は、適切に交換する必要があることを前提として、2つの特定の課題が存在する: 1つは、粒度から粗いレベルへの情報を渡すことによって粗い粒度(CG)モデルを構築することであり、もう1つはCG構成が与えられたときのより細かい分子の詳細を復元することである。 この2つの問題は独立して扱われることが多いが,本研究ではこれらを繋ぐ理論を提示し,両問題を統一的に解くためのサイクル粗粒化法(ccg)を考案する。 CCGにおいて、再構成はトラクタブルな最適化プロセスによって達成され、CGシミュレーションから詳細を検索する一般的な手法が実現され、CG問題に対する新たな解決策が提供され、希少な自由エネルギーを計算できる効率的な方法が生み出される。 したがって、CCGは、CGシミュレーションのより詳細な詳細を効率的に検索し、CGモデルを一貫して改善する、マルチスケール分子モデリングの体系的な方法を提供する。

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