Feb, 2016

复杂非平衡转换中的近最优协议

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TL;DR通过计算模型，我们描述了一种偏向低耗散平均值的有限时间、非平衡协议的采样方法，并应用于采样二维伊辛模型磁化反转的低耗散协议集。我们发现有大量协议的平均耗散接近最优值，这是一个普遍的现象。
nanoscale systemsenergy dissipationdriving protocolscomputational modelsensemble sampling
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

  • 随机热力学中的最优有限时间过程

    通过外部控制参数的最优协议来使用积分微分方程等方式从一个平衡态到达另一个平衡态需要的平均工作量最小化的研究。

    Jan, 2007

  • 护送自由能模拟

    本文提出了一种新策略来通过在非平衡 Monte Carlo 模拟中减少耗散来提高自由能估计的效率，其包括通过耦合系统的演化到外部工作参数更新以生成人工的 “护送” 轨迹，得到被 “护送” 轨迹的广义波动定理和自由能差估计器。

    Jan, 2011

  • 应用非平衡热力学的深度无监督学习

    本文提出使用煞费苦心、模拟非平衡统计力学的方法，通过迭代向前的扩散过程来系统性地破坏数据分布中的结构，并学习一个可以还原数据结构的逆向扩散过程，从而快速学习、采样、评估深度生成模型中的概率。

    Mar, 2015

  • 多体量子系统动力学的最优控制技术

    该研究提出了一种有效的策略来控制量子多体一维非可积系统，可以与密度矩阵重整化群等张量网络模拟方法相结合，通过该策略可以把超流体气体转化为莫特绝缘体的时间缩短两个数量级，并减少缺陷。最后，研究表明最优脉冲对原子数的波动具有鲁棒性。

    Mar, 2010

  • 介观尺度机器学习：计算 - 消散瓶颈

    在物理系统中信息处理的成本需要在性能和能量消耗之间做出平衡。我们在介观系统中制定和研究了计算 - 耗散瓶颈，并使用实验和人工合成任务展示了非平衡如何促进性能。我们的框架揭示了信息压缩、输入 - 输出计算和非可逆相互作用引起的动态不可逆性之间的重要权衡。

    Jul, 2023

  • 逆扩散的分子松弛及时间步预测

    通过反向扩散实验，我们提出了一种新颖的统计方法，利用生成扩散模型去除杂乱输入，从而学习简化的伪势能面，省去非平衡结构的计算，实现在计算化学中找到非平衡结构的平衡状态。

    Apr, 2024

  • 远离平衡系统中路径集成均值

    本文阐述了一种离平衡系统的理论，其中包括 Kawasaki 非线性响应关系、瞬态波动定理和 Jarzynski 不平衡功关系，它们可以归为一个单一原理，并且明确了该理论只适用于离散时间和空间的 Markov 动力学系统，单个时间步长的动态保持了恰当的平衡集，并且系统的能量保持有限。

    Aug, 1999

  • Boltzmann 生成器 -- 利用深度学习采样多体系统的平衡态

    利用深度学习和统计力学，我们开发了 Boltzmann Generators，它们能够生成代表性的凝聚态物质系统和蛋白质的无偏一次平衡样品。

    Dec, 2018

  • 交换蒙特卡罗方法及其在自旋玻璃模拟中的应用

    我们提出了一种高效的 Monte Carlo 算法，用于模拟一个包含多个不同温度副本并引入虚拟过程交换这些副本配置的 “难以松弛” 系统。 使用这种算法，研究了三维 ±J 伊辛自旋玻璃模型，并发现它的遍历时间比多重正则化方法小得多。 特别是在低温相，时间相关函数几乎遵循指数衰减，其弛豫时间与遍历时间相当。 这表明，即使在低温相，该系统也可以通过交换过程非常快速地松弛。

    Dec, 1995