論文の概要: Transition Path Sampling with Boltzmann Generator-based MCMC Moves
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2312.05340v1
- Date: Fri, 8 Dec 2023 20:05:33 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-12-12 21:19:32.131228
- Title: Transition Path Sampling with Boltzmann Generator-based MCMC Moves
- Title（参考訳）: ボルツマン発電機を用いたmcmc移動による遷移経路サンプリング
- Authors: Michael Plainer, Hannes St\"ark, Charlotte Bunne, Stephan G\"unnemann
- Abstract要約: サンプル遷移経路への現在のアプローチはマルコフ連鎖モンテカルロを用いており、新しい経路を見つけるために時間集約的な分子動力学シミュレーションに依存している。
我々の手法は、分子のボルツマン分布からガウスへ写像する正規化フローの潜在空間で機能し、分子シミュレーションを必要とせずに新しい経路を提案する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 8.56416002383079
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Sampling all possible transition paths between two 3D states of a molecular
system has various applications ranging from catalyst design to drug discovery.
Current approaches to sample transition paths use Markov chain Monte Carlo and
rely on time-intensive molecular dynamics simulations to find new paths. Our
approach operates in the latent space of a normalizing flow that maps from the
molecule's Boltzmann distribution to a Gaussian, where we propose new paths
without requiring molecular simulations. Using alanine dipeptide, we explore
Metropolis-Hastings acceptance criteria in the latent space for exact sampling
and investigate different latent proposal mechanisms.
- Abstract（参考訳）: 分子系の2つの3次元状態間の全ての可能な遷移経路をサンプリングすることは、触媒設計から薬物発見まで様々な応用がある。
サンプル遷移経路に対する現在のアプローチはマルコフ連鎖モンテカルロを使い、時間集中型分子動力学シミュレーションを使って新しい経路を見つける。
本手法は,分子のボルツマン分布からガウス分布へ写像する正規化流れの潜在空間で動作し,分子シミュレーションを必要とせずに新たな経路を提案する。
アラニンジペプチドを用いて, 潜伏空間におけるメトロポリス・ハスティングの受容基準を精査し, 異なる潜伏提案機構について検討した。
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