論文の概要: Entangled Schrödinger Bridge Matching

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2511.07406v1
• Date: Mon, 10 Nov 2025 18:55:35 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-11-11 21:18:45.427996
• Title: Entangled Schrödinger Bridge Matching
• Title（参考訳）: 絡み合ったシュレーディンガー橋の整合
• Authors: Sophia Tang, Yinuo Zhang, Pranam Chatterjee,
• Abstract要約: 相互作用する多粒子系の1次および2次ダイナミクスを学習するフレームワークであるEntangled Schr"odinger Bridge Matching (EntangledSBM)を紹介する。 本研究の枠組みは高次元生体分子系における摂動および希少遷移下での異種細胞集団を正確にシミュレートするものである。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.292619161923401
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Simulating trajectories of multi-particle systems on complex energy landscapes is a central task in molecular dynamics (MD) and drug discovery, but remains challenging at scale due to computationally expensive and long simulations. Previous approaches leverage techniques such as flow or Schr\"odinger bridge matching to implicitly learn joint trajectories through data snapshots. However, many systems, including biomolecular systems and heterogeneous cell populations, undergo dynamic interactions that evolve over their trajectory and cannot be captured through static snapshots. To close this gap, we introduce Entangled Schr\"odinger Bridge Matching (EntangledSBM), a framework that learns the first- and second-order stochastic dynamics of interacting, multi-particle systems where the direction and magnitude of each particle's path depend dynamically on the paths of the other particles. We define the Entangled Schr\"odinger Bridge (EntangledSB) problem as solving a coupled system of bias forces that entangle particle velocities. We show that our framework accurately simulates heterogeneous cell populations under perturbations and rare transitions in high-dimensional biomolecular systems.
• Abstract（参考訳）: 複雑なエネルギー景観における多粒子系の軌道のシミュレーションは、分子動力学(MD)と薬物発見の中心的な課題であるが、計算コストが高く長いシミュレーションのため、大規模では依然として困難である。 従来のアプローチでは、フローやSchr\\odingerブリッジマッチングのような手法を使用して、データスナップショットを通じて共同軌道を暗黙的に学習する。 しかし、生体分子系や異種細胞集団を含む多くの系は、その軌道上で進化し、静的なスナップショットでは捉えられない動的な相互作用を経ている。 このギャップを埋めるためにEntangled Schr\"odinger Bridge Matching (EntangledSBM)を導入する。これは相互作用する多粒子系の一階および二階確率力学を学習するフレームワークで、各粒子の経路の方向と大きさは他の粒子の経路に動的に依存する。 エンタングルド・シュル「オーディンガー・ブリッジ」(Entangled Schr\"odinger Bridge (EntangledSB)) 問題を、粒子速度を絡めるバイアス力の結合系として定義する。 本研究の枠組みは高次元生体分子系における摂動および希少遷移下での異種細胞集団を正確にシミュレートするものである。

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