論文の概要: Implicit Transfer Operator Learning: Multiple Time-Resolution Surrogates for Molecular Dynamics

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2305.18046v1
• Date: Mon, 29 May 2023 12:19:41 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-05-30 15:10:38.610908
• Title: Implicit Transfer Operator Learning: Multiple Time-Resolution Surrogates for Molecular Dynamics
• Title（参考訳）: 暗黙的伝達演算子学習:分子動力学のための多重時間分解サロゲート
• Authors: Mathias Schreiner and Ole Winther and Simon Olsson
• Abstract要約: シミュレーションプロセスのサロゲートを複数の時間分解能で学習するフレームワークであるImplict Transfer Operator (ITO) Learningを提案する。 また、全原子分子動力学を定量的にモデル化できる粗粒CG-SE3-ITOモデルを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 8.695121314255756
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Computing properties of molecular systems rely on estimating expectations of the (unnormalized) Boltzmann distribution. Molecular dynamics (MD) is a broadly adopted technique to approximate such quantities. However, stable simulations rely on very small integration time-steps ($10^{-15}\,\mathrm{s}$), whereas convergence of some moments, e.g. binding free energy or rates, might rely on sampling processes on time-scales as long as $10^{-1}\, \mathrm{s}$, and these simulations must be repeated for every molecular system independently. Here, we present Implict Transfer Operator (ITO) Learning, a framework to learn surrogates of the simulation process with multiple time-resolutions. We implement ITO with denoising diffusion probabilistic models with a new SE(3) equivariant architecture and show the resulting models can generate self-consistent stochastic dynamics across multiple time-scales, even when the system is only partially observed. Finally, we present a coarse-grained CG-SE3-ITO model which can quantitatively model all-atom molecular dynamics using only coarse molecular representations. As such, ITO provides an important step towards multiple time- and space-resolution acceleration of MD.
• Abstract（参考訳）: 分子系の計算特性は(正規化されていない)ボルツマン分布の期待値の推定に依存する。 分子動力学 (MD) は、そのような量の近似法として広く採用されている。 しかし、安定なシミュレーションは非常に小さな積分時間ステップ (10^{-15}\,\mathrm{s}$) に依存しているのに対し、自由エネルギーや速度の結合のようないくつかの瞬間の収束は10^{-1}\, \mathrm{s}$ の時間スケールでのサンプリングプロセスに依存しており、これらのシミュレーションは全ての分子系に対して独立に繰り返す必要がある。 本稿では,シミュレーションプロセスのサロゲートを複数の時間分解能で学習するフレームワークであるImplict Transfer Operator (ITO) Learningを提案する。 拡散確率モデルに新しいSE(3)等変アーキテクチャを組み込んだITOを実装し, システムの一部しか観測されていない場合においても, 複数の時間スケールで自己整合確率力学を生成可能であることを示す。 最後に,粗い分子表現のみを用いて全原子の分子動力学を定量的にモデル化できる粗粒cg-se3-itoモデルを提案する。 したがって、ITOはMDの多重時間・空間分解能加速に向けた重要なステップを提供する。

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