論文の概要: Long-term excitation energy transfer predicted by a modified convolutional neural networks in the FMO complexes

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2503.17430v3
• Date: Thu, 24 Apr 2025 04:26:48 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-04-25 21:09:46.494395
• Title: Long-term excitation energy transfer predicted by a modified convolutional neural networks in the FMO complexes
• Title（参考訳）: FMO複合体における畳み込みニューラルネットワークによる長期励起エネルギー伝達予測
• Authors: Yi-Meng Huang, Zi-Ran Zhao, Shun-Cai Zhao,
• Abstract要約: 本稿では,Fenna-Matthews-Olson錯体における100ピコ秒(ps)励起エネルギー伝達(EET)を予測するために,新しい冗長時間関数を組み込んだ効率的なCNN手法を提案する。 本手法は,最適化を単純化し,学習効率を向上し,量子散逸ダイナミクスの予測におけるアプローチの正確性,堅牢性,効率性を実証する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.49157446832511503
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: In machine learning (ML), the risk of recursive strategies overfitting historical data has driven the development of convolutional neural networks (CNNs) in simulating quantum dissipative dynamics. In this work, we propose an efficient CNNs scheme incorporating novel redundant time-functions to predict 100 picosecond (ps) excitation energy transfer (EET) in Fenna-Matthews-Olson (FMO) complexes, in which the original time $t$ is normalized by mapping it to the [0, 1] range, allowing different functions focus on distinct time intervals, thereby effectively capturing the multi-timescale characteristics of EET dynamics. This method simplifies optimization and enhances learning efficiency, and demonstrate the accuracy, robustness, and efficiency of our approach in predicting quantum dissipative dynamics.
• Abstract（参考訳）: 機械学習(ML)では、歴史的データに適合する再帰戦略のリスクにより、量子散逸ダイナミクスをシミュレートする畳み込みニューラルネットワーク(CNN)の開発が進められている。 本研究では,Fenna-Matthews-Olson (FMO) 錯体における100ピコ秒 (ps) 励起エネルギー伝達 (EET) を予測するために,新しい冗長な時間関数を組み込んだ効率的なCNN手法を提案する。 本手法は最適化を単純化し,学習効率を向上し,量子散逸ダイナミクスの予測におけるアプローチの正確性,堅牢性,効率性を実証する。

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