論文の概要: Consensus-based construction of high-dimensional free energy surface

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2311.05009v1
• Date: Wed, 8 Nov 2023 20:32:27 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-11-10 16:58:04.942355
• Title: Consensus-based construction of high-dimensional free energy surface
• Title（参考訳）: コンセンサスに基づく高次元自由エネルギー表面の構築
• Authors: Liyao Lyu, Huan Lei
• Abstract要約: 主な課題は、エネルギー障壁と次元の出現である。 既存のアプローチは、フルフェーズ空間の効率的な探索を確立するための洗練されたサンプリング手法に基づいていることが多い。 本稿では,関数表現とトレーニングセットを同時に最適化し,サンプリングに基づくアプローチを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.297352404640493
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: One essential problem in quantifying the collective behaviors of molecular systems lies in the accurate construction of free energy surfaces (FESs). The main challenges arise from the prevalence of energy barriers and the high dimensionality. Existing approaches are often based on sophisticated enhanced sampling methods to establish efficient exploration of the full-phase space. On the other hand, the collection of optimal sample points for the numerical approximation of FESs remains largely under-explored, where the discretization error could become dominant for systems with a large number of collective variables (CVs). We propose a consensus sampling-based approach by reformulating the construction as a minimax problem which simultaneously optimizes the function representation and the training set. In particular, the maximization step establishes a stochastic interacting particle system to achieve the adaptive sampling of the max-residue regime by modulating the exploitation of the Laplace approximation of the current loss function and the exploration of the uncharted phase space; the minimization step updates the FES approximation with the new training set. By iteratively solving the minimax problem, the present method essentially achieves an adversarial learning of the FESs with unified tasks for both phase space exploration and posterior error-enhanced sampling. We demonstrate the method by constructing the FESs of molecular systems with a number of CVs up to 30.
• Abstract（参考訳）: 分子系の集合的挙動を定量化する重要な問題は、自由エネルギー表面(FES)の正確な構築にある。 主な課題は、エネルギー障壁の出現と高次元性から生じる。 既存のアプローチはしばしば、フルフェーズ空間の効率的な探索を確立するための洗練されたサンプリング手法に基づいている。 一方、FESの数値近似のための最適なサンプル点の収集は、多くの集合変数 (CV) を持つシステムでは、離散化誤差が支配的になりうるため、ほとんど未探索のままである。 関数表現とトレーニングセットを同時に最適化するミニマックス問題として構成を再構成し,コンセンサスサンプリングに基づくアプローチを提案する。 特に、最大化ステップは、現在損失関数のラプラス近似の活用と未チャート位相空間の探索を調節し、最大残留状態の適応サンプリングを達成する確率的相互作用粒子系を確立し、最小化ステップは新しいトレーニングセットでFES近似を更新する。 本手法は,ミニマックス問題を反復的に解くことにより,位相空間探索と後部誤差強調サンプリングの両面において,FESの対角学習を実現する。 本手法は,分子系のFESを最大30個までのCVで構築することで実証する。

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