論文の概要: The fast committor machine: Interpretable prediction with kernels
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.10410v2
- Date: Mon, 10 Jun 2024 17:13:52 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-06-11 23:54:54.068120
- Title: The fast committor machine: Interpretable prediction with kernels
- Title（参考訳）: 高速コミッタマシン:カーネルによる解釈可能な予測
- Authors: D. Aristoff, M. Johnson, G. Simpson, R. J. Webber,
- Abstract要約: 本稿では,高速コミッタマシン(FCM)と呼ばれる,コミッタの効率的な近似アルゴリズムを提案する。
カーネル関数は、$A$から$B$遷移を最適に記述する低次元部分空間を強調するように構成される。
FCMは精度が高く、同じ数のパラメータを持つニューラルネットワークよりも速くトレーニングする。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: In the study of stochastic systems, the committor function describes the probability that a system starting from an initial configuration $x$ will reach a set $B$ before a set $A$. This paper introduces an efficient and interpretable algorithm for approximating the committor, called the "fast committor machine" (FCM). The FCM uses simulated trajectory data to build a kernel-based model of the committor. The kernel function is constructed to emphasize low-dimensional subspaces which optimally describe the $A$ to $B$ transitions. The coefficients in the kernel model are determined using randomized linear algebra, leading to a runtime that scales linearly in the number of data points. In numerical experiments involving a triple-well potential and alanine dipeptide, the FCM yields higher accuracy and trains more quickly than a neural network with the same number of parameters. The FCM is also more interpretable than the neural net.
- Abstract（参考訳）: 確率的システムの研究において、コミッタ関数は、初期設定から始まるシステムが、セット$A$の前にセット$B$に達する確率を記述する。
本稿では, 高速コミッタマシン (FCM) と呼ばれる, コミッタを近似するための効率的かつ解釈可能なアルゴリズムを提案する。
FCMは、シミュレーションされた軌跡データを使用して、コミッタのカーネルベースのモデルを構築する。
カーネル関数は、$A$から$B$遷移を最適に記述する低次元部分空間を強調するように構成される。
カーネルモデルの係数はランダム化された線形代数を用いて決定され、データポイント数で線形にスケールするランタイムとなる。
三重井戸電位とアラニンジペプチドを含む数値実験では、FCMは精度が高く、同じ数のパラメータを持つニューラルネットワークよりも速く訓練する。
FCMはニューラルネットよりも解釈可能である。
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