論文の概要: Unsupervised Thermodynamics of Molecular Diffusion Models: Action-Operator Semantics and Auditable Free-Energy Readout
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2606.30687v1
- Date: Sun, 28 Jun 2026 14:45:31 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-07-01 18:27:18.951888
- Title: Unsupervised Thermodynamics of Molecular Diffusion Models: Action-Operator Semantics and Auditable Free-Energy Readout
- Title（参考訳）: 分子拡散モデルの教師なし熱力学:アクション・オペレータ・セマンティックスと可聴自由エネルギー読み出し
- Abstract要約: 本稿では,拡散モデルに適合する数学的に一貫したアクション演算フレームワークを提案する。
物理的帰納バイアスを組み込むことで、基本動作と摂動演算子の部分的回復が可能であることを示す。
- 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: Diffusion models are increasingly utilized for modeling molecular structures and conformational ensembles, yet the thermodynamic meaning of their learned representations and scores remains elusive. To resolve this ambiguity, we introduce a mathematically consistent action-operator framework natively compatible with diffusion models. By defining a fixed molecular environment as a base action $S_0(x)$ and an alchemical perturbation as an operator $O(x)$, standard diffusion noising induces effective noised actions and operators whose gradients and alchemical derivatives are directly represented by the model's learned fields. This rigorous self-consistency enables a ``noisy operator bridge'' capable of reading out free-energy differences ($ΔF$) from endpoint ensembles and per-frame evaluations. In controlled experiments on alanine dipeptide systems, we show that incorporating physical inductive biases enables partial recovery of the base action and perturbation operator. When applied to a challenging C6-H to C6-F ligand-pocket nonbonded perturbation (185L/IND) with negligible phase-space overlap, our supervised bridge estimates the alchemical $ΔF$ within approximately $1\ k_\mathrm{B}T$ of a stable 19-state MBAR reference. Finally, we demonstrate that endpoint coordinates and binary labels alone are sufficient to partially recover the operator shape and a centered free-energy scale without any force or action supervision. This work provides a rigorous path toward transforming generative molecular diffusion models from black-box coordinate samplers into auditable thermodynamic estimators.
- Abstract（参考訳）: 拡散モデルは分子構造やコンフォメーションアンサンブルのモデル化にますます活用されているが、それらの学習された表現やスコアの熱力学的意味はいまだ解明されていない。
このあいまいさを解決するために,拡散モデルにネイティブに適合する数学的に一貫したアクション演算フレームワークを導入する。
固定分子環境を基底作用 $S_0(x)$ とアルケミカル摂動を演算子 $O(x)$ と定義することにより、標準拡散ノイズ化は有効なノイズ作用を誘導し、勾配とアルケミカル誘導体がモデルの学習分野によって直接表現される。
この厳密な自己整合性により、エンドポイントアンサンブルとフレーム単位の評価から自由エネルギー差(ΔF$)を読み取る「ノイズの多い演算子ブリッジ」が可能になる。
アラニンジペプチド系の制御実験において, 物理的誘導バイアスを組み込むことで, 基礎作用と摂動運動の部分的に回復できることが示されている。
C6-HからC6-Fリガンドポケット非結合摂動(185L/IND)への位相空間の重なりが無視できる場合,本橋は安定な19状態MBAR参照の約1,1k_\mathrm{B}T$のアルケミカル$ΔF$を推定する。
最後に、終端座標とバイナリラベルだけでは、力や動作の監督なしに、演算子形状と中心となる自由エネルギースケールを部分的に回復するのに十分であることを示す。
この研究は、生成分子拡散モデルをブラックボックス座標サンプリング器から監査可能な熱力学推定器に変換するための厳密な経路を提供する。
関連論文リスト
- Modular-Annihilator Parent Hamiltonians for Purified Gibbs States: Spectral Design and Controlled Approximation [0.0]
モジュラーアニヒレータに基づく親ハミルトニアンおよびそれに付随するリンドブラディアンの正確な有限平方和(SoS)構成について検討する。
精製されたギブス状態は共通のゼロモードのままであり、ジェネレータの選択と組み合わせの自由は、親ハミルトニアンのスペクトル特性の最適化に利用できる。
論文 参考訳（メタデータ） (2026-08-31T05:33:17Z) - Coherence Dispersion and Temperature Scales in a Quantum-Biology Toy Model [51.56484100374058]
量子コヒーレンス(英語版)が任意の量子状態のいくつかの外対角要素の間にどのように散乱するかを考察する。
平衡外システムに焦点をあてることで、我々は開発されたフレームワークを使用して、セル・エネルギティクスの単純化されたモデルに対処する。
論文 参考訳（メタデータ） (2025-12-13T14:21:34Z) - Delta-learned force fields for nonbonded interactions: Addressing the strength mismatch between covalent-nonbonded interaction for global models [0.0]
textit$Delta$-sGDMLは、フラグメント固有のモデルを訓練し、推論時にそれらを合成することによって、分子内および分子間物理学を分解するスケールアウェアな定式化である。
textit$Delta$-sGDMLは1つのグローバルモデルに対して一貫した利得を示し、エネルギー精度を損なうことなく、フラグメント解決された力-エラーの削減をtextbf75%まで削減する。
論文 参考訳（メタデータ） (2025-11-01T06:15:05Z) - Torsional-GFN: a conditional conformation generator for small molecules [75.91029322687771]
ボルツマン分布に比例して分子の配座をサンプリングするために特別に設計された条件付きGFlowNetを導入する。
我々の研究は、提案したアプローチをより大きな分子系に拡張するための有望な道を示す。
論文 参考訳（メタデータ） (2025-07-15T21:53:25Z) - Consistent Sampling and Simulation: Molecular Dynamics with Energy-Based Diffusion Models [50.77646970127369]
本稿では,Fokker-Planck由来の正規化項を用いたエネルギーベース拡散モデルを提案する。
高速折りたたみタンパク質を含む複数の生体分子系をサンプリング・シミュレートし,本手法を実証する。
論文 参考訳（メタデータ） (2025-06-20T16:38:29Z) - Boltzmann-Aligned Inverse Folding Model as a Predictor of Mutational Effects on Protein-Protein Interactions [48.58317905849438]
結合自由エネルギーの変化を予測する(Delta Delta G$)ことはタンパク質-タンパク質相互作用の理解と調節に不可欠である。
本稿では,事前学習した逆折り畳みモデルから$Delta Delta G$予測への知識伝達のためのボルツマンアライメント手法を提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-10-12T14:13:42Z) - Graph Diffusion Transformers for Multi-Conditional Molecular Generation [16.58392955245203]
多条件分子生成のためのグラフ拡散変換器(Graph DiT)を提案する。
Graph DiTはエンコーダを統合し、数値的および分類的プロパティ表現とTransformerベースのデノイザを学習する。
その結果、分布学習から分子特性の条件制御まで、9つの指標にまたがるグラフDiTの優位性が示された。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-01-24T23:45:31Z) - Collective dynamics Using Truncated Equations (CUT-E): simulating the
collective strong coupling regime with few-molecule models [0.0]
我々は置換対称性を利用して、大きな$N$に対するtextitab-initio量子力学シミュレーションの計算コストを大幅に削減する。
我々は、$k$余剰有効分子を加えると、$mathcalO(N-k)$とスケールする現象を考慮に入れるのに十分であることを示した。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-09-11T22:49:29Z) - Confinement Induced Frustration in a One-Dimensional $\mathbb{Z}_2$
Lattice Gauge Theory [0.0]
我々は、U$(1)$の物質がゲージ場に結合し、NNpulsionを介して相互作用する半充足で単純なゲージ理論を研究する。
局所的なNN相互作用が一方のMott個々の電荷(またはパルトン)を安定化するリッチ位相図と他方のLuttinger液を安定化させる。
我々の研究は、このような単純なモデルを簡単に実装できる超低温原子実験の最近の進歩に動機づけられている。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-06-27T17:51:31Z) - Probing eigenstate thermalization in quantum simulators via
fluctuation-dissipation relations [77.34726150561087]
固有状態熱化仮説(ETH)は、閉量子多体系の平衡へのアプローチの普遍的なメカニズムを提供する。
本稿では, ゆらぎ・散逸関係の出現を観測し, 量子シミュレータのフルETHを探索する理論に依存しない経路を提案する。
我々の研究は、量子シミュレータにおける熱化を特徴づける理論に依存しない方法を示し、凝縮物質ポンプ-プローブ実験をシミュレーションする方法を舗装する。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-07-20T18:00:02Z) - Models of zero-range interaction for the bosonic trimer at unitarity [91.3755431537592]
ゼロ範囲の2体相互作用によって相互に結合された同一ボソンからなる3体系に対する量子ハミルトニアンの構成について述べる。
プレゼンテーションの大部分では、無限の散乱長が考慮される。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-06-03T17:54:43Z) - Predicting molecular dipole moments by combining atomic partial charges
and atomic dipoles [3.0980025155565376]
高レベル結合クラスター理論を用いて計算した分子$boldsymbolmu$を再現するために、「MuML」モデルが組み合わされた。
校正委員会モデルを用いて予測の不確かさを確実に推定できることを実証する。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-03-27T14:35:37Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。