論文の概要: A Note on Spectral Map

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.04011v1
• Date: Thu, 05 Dec 2024 09:45:21 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-06 14:39:01.108560
• Title: A Note on Spectral Map
• Title（参考訳）: スペクトルマップについての一考察
• Authors: Tuğçe Gökdemir, Jakub Rydzewski,
• Abstract要約: 状態間の遷移は、しばしば熱温度を超えるエネルギー障壁によって稀な出来事である。 この問題に対する一般的なアプローチは、単純化された表現によってこのプロセスを記述する集合変数(CV)を提案することである。 本稿では、遅い変数と速い変数の時間スケールの分離を最大化することでCVを構成するスペクトルマップと呼ばれる最近の教師なしML手法について述べる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
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• Abstract: In molecular dynamics (MD) simulations, transitions between states are often rare events due to energy barriers that exceed the thermal temperature. Because of their infrequent occurrence and the huge number of degrees of freedom in molecular systems, understanding the physical properties that drive rare events is immensely difficult. A common approach to this problem is to propose a collective variable (CV) that describes this process by a simplified representation. However, choosing CVs is not easy, as it often relies on physical intuition. Machine learning (ML) techniques provide a promising approach for effectively extracting optimal CVs from MD data. Here, we provide a note on a recent unsupervised ML method called spectral map, which constructs CVs by maximizing the timescale separation between slow and fast variables in the system.
• Abstract（参考訳）: 分子動力学(MD)シミュレーションでは、状態間の遷移は熱温度を超えるエネルギー障壁によってしばしば稀な現象である。 分子系における頻繁な発生と膨大な自由度のため、まれな事象を駆動する物理的性質を理解することは極めて困難である。 この問題に対する一般的なアプローチは、単純化された表現によってこのプロセスを記述する集合変数(CV)を提案することである。 しかし、CVの選択は物理的直観に依存することが多いため、容易ではない。 機械学習(ML)技術は、MDデータから最適なCVを効果的に抽出するための有望なアプローチを提供する。 本稿では,システム内の遅い変数と速い変数の時間スケールの分離を最大化することにより,CVを構成するスペクトルマップと呼ばれる最近の教師なしML手法について述べる。

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