Mar, 2012

分子取样随机数值方法的理性构建

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TL;DR本文介紹了通過 Langevin 方法計算分子 N 體系統樣本平均值的計算方法，提出了一種具有較高精度的方法減少樣本抽樣的錯誤，並顯示此方法在分子模擬中具有高效性和簡易性。
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发现论文，激发创造
  • 平衡和非平衡 Langevin 分子动力学求平均数的计算

    本文研究热力学采样的数值方法，其中涉及 Langevin 动力学和过阻尼 Langevin 动力学，并分析了拆分方法的采样偏差和误差估计方法。同时，作者还探讨了过阻尼极限并将该方法应用于驱动系统的采样。

    Aug, 2013

  • Langevin 动力学的准确抽样

    本文介绍了如何为随机 Langevin 方程导出简单的积分器，并展示了如何使用最近一篇论文中引入的有效能概念实时检查所获得分布的准确性。我们的积分器在高摩擦极限下也能正确采样。同时，我们还展示了如何将这些思想应用于实际模拟，以 Lennard-Jones 晶体为典型案例。

    Mar, 2008

  • 随机龙格 - 库塔加速 Langevin Monte Carlo 等算法

    本文研究了基于分 discretizing 类 - Wasserstein 倍数收缩的平滑随机微分取样算法，着重研究了用随机 Runge-Kutta 方法离散过度阻尼 Langevin 方程的取样算法，并表明其迭代次数可达到目标分布的 $2$-Wasserstein 距离，并将分析扩展到具有可能非凸势能的一般扩散过程。

    Jun, 2019

  • 用分子力场进行可微转角采样

    本文介绍一种基于神经网络的 Boltzmann 生成器，以取代传统 molecular dynamics 方法，加速复杂大分子如蛋白质的能量表面探索。

    Feb, 2023

  • 基于未调整 Langevin 算法的高维贝叶斯推断

    文章研究了如何使用基于 Langevin 随机微分方程的采样方法，对高维概率分布进行采样， 并通过 Wasserstein 距离和总变差距离获得收敛到平稳状态的非渐进界限。同时，对于测量和有界函数报告了平均均方误差和指数偏差不等式的界限，并提供了二分类回归的贝叶斯推断例证。

    May, 2016

  • 受限 Langevin 动力学及自由能差计算

    本文研究了具有力学约束的 Langevin 过程，提出了离散化方案并在一定情况下证明了其正确性，同时还探讨了在热力学积分、波动关系等方面的应用。

    Jun, 2010

  • 一种不可逆 Langevin 采样器和方差缩减技术：基于大偏差方法

    本文主要研究在给定的目标分布下如何通过构造一个遍历的 Markov 过程来进行蒙特卡罗抽样，通过添加非可逆漂移可以改善抽样性能，其中大偏差率函数被用作分析收敛速度的工具。实验证明添加不可逆的漂移可以缩短遍历平均数的收敛速度并减少渐近方差。

    Apr, 2014

  • 速度重调整规范取样

    我们提出了一种新的分子动力学算法，用于对正则分布进行抽样，该算法在 Lennard-Jones 和 TIP4P 水模型中表现出良好的性能。

    Mar, 2008

  • 加速 Langevin 动力学的近端算法

    基于随机化的 Nesterov 方案，我们开发了一类新颖的 MCMC 算法。我们通过适当地添加噪声，得到了一种时间非齐次的欠阻尼 Langevin 方程，并证明它的不变测度是一个指定的目标分布。同时，我们还建立了它在 Wasserstein-2 距离下的收敛速率。我们还提供了调整的 Metropolis 和随机梯度版本的所提出的 Langevin 动力学。实验演示显示出所提出的方法在统计学和图像处理中不同模型上优于典型的 Langevin 抽样器，包括更好的 Markov 链混合性能。

    Nov, 2023

  • 用 Von Mises 混合分布产生分子构象

    本文介绍了一种名为 VonMisesNet 的图神经网络模型，该模型能够在物理上准确地生成分子共形性，并且比传统的采样方法快得多。

    Jun, 2023