論文の概要: FEAT: Free energy Estimators with Adaptive Transport
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2504.11516v1
- Date: Tue, 15 Apr 2025 15:16:18 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-04-17 14:40:28.613922
- Title: FEAT: Free energy Estimators with Adaptive Transport
- Title（参考訳）: FEAT:アダプティブトランスポートを用いた自由エネルギー推定器
- Authors: Jiajun He, Yuanqi Du, Francisco Vargas, Yuanqing Wang, Carla P. Gomes, José Miguel Hernández-Lobato, Eric Vanden-Eijnden,
- Abstract要約: 自由エネルギー推定のための新しいフレームワークである適応輸送を用いた自由エネルギー推定器(FEAT)を提案する。
FEATは、インターポーラントを介して実装された学習された輸送を、自由エネルギー差の変分上と下の境界とともに活用する。
おもちゃの例、分子シミュレーション、量子場理論に関する実験的検証は、既存の学習法よりも改善されていることを示す。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 61.85373609950878
- License:
- Abstract: We present Free energy Estimators with Adaptive Transport (FEAT), a novel framework for free energy estimation -- a critical challenge across scientific domains. FEAT leverages learned transports implemented via stochastic interpolants and provides consistent, minimum-variance estimators based on escorted Jarzynski equality and controlled Crooks theorem, alongside variational upper and lower bounds on free energy differences. Unifying equilibrium and non-equilibrium methods under a single theoretical framework, FEAT establishes a principled foundation for neural free energy calculations. Experimental validation on toy examples, molecular simulations, and quantum field theory demonstrates improvements over existing learning-based methods.
- Abstract（参考訳）: 我々は、自由エネルギー推定のための新しい枠組みである、適応輸送を用いた自由エネルギー推定器(FEAT)を科学分野において重要な課題として提示する。
FEATは確率的補間によって実装された学習輸送を活用し、自由エネルギー差の変分上と下限とともに、ガードされたジャージンスキーの等式と制御されたクルックスの定理に基づく一貫した最小分散推定器を提供する。
FEATは単一の理論的枠組みの下で平衡法と非平衡法を統一し、神経自由エネルギー計算の原理的基礎を確立する。
おもちゃの例、分子シミュレーション、量子場理論に関する実験的検証は、既存の学習法よりも改善されていることを示す。
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