論文の概要: Reaction coordinate flows for model reduction of molecular kinetics

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2309.05878v1
• Date: Mon, 11 Sep 2023 23:59:18 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-09-13 14:50:55.175566
• Title: Reaction coordinate flows for model reduction of molecular kinetics
• Title（参考訳）: 分子動力学のモデル還元のための反応座標流
• Authors: Hao Wu and Frank No\'e
• Abstract要約: 本稿では,分子系の低次元動力学モデルの発見を目的として,反応座標(RC)フローと呼ばれるフローベース機械学習手法を提案する。 この研究で研究されたブラウン力学に基づく還元速度論的モデルにより、分子系の相空間における準安定状態の容易に識別できる表現が得られる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.6088247674246303
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: In this work, we introduce a flow based machine learning approach, called reaction coordinate (RC) flow, for discovery of low-dimensional kinetic models of molecular systems. The RC flow utilizes a normalizing flow to design the coordinate transformation and a Brownian dynamics model to approximate the kinetics of RC, where all model parameters can be estimated in a data-driven manner. In contrast to existing model reduction methods for molecular kinetics, RC flow offers a trainable and tractable model of reduced kinetics in continuous time and space due to the invertibility of the normalizing flow. Furthermore, the Brownian dynamics-based reduced kinetic model investigated in this work yields a readily discernible representation of metastable states within the phase space of the molecular system. Numerical experiments demonstrate how effectively the proposed method discovers interpretable and accurate low-dimensional representations of given full-state kinetics from simulations.
• Abstract（参考訳）: 本研究では,分子系の低次元動力学モデルの発見を目的として,反応座標(RC)フローと呼ばれるフローベース機械学習手法を提案する。 rcフローは、座標変換を設計するための正規化フローと、すべてのモデルパラメータをデータ駆動方式で推定できるrcの運動量近似のためのブラウン力学モデルを用いる。 分子動力学の既存のモデル還元法とは対照的に、RCフローは正規化フローの可逆性による連続時間と空間における還元運動学の訓練可能かつトラクタブルなモデルを提供する。 さらに、ブラウン力学に基づく還元運動モデルにより、分子系の相空間における準安定状態の容易に識別可能な表現が得られる。 数値実験により,本手法がシミュレーションから与えられた実状態運動量の解釈可能かつ正確な低次元表現をいかに効果的に発見するかを示す。

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