Feb, 2024
基于条件归一化流的粗粒化分子表示的主动学习
Conditional Normalizing Flows for Active Learning of Coarse-Grained Molecular Representations
Henrik Schopmans, Pascal Friederich
TL;DR本研究通过将问题分为精细程度和粗粒程度两个层面来解决 Boltzmann 分布的高效采样问题。利用粗粒程度空间上的条件正则流，实现了两个层面之间的概率联系，并使用主动学习的粗粒程度模拟来探索构型空间，从而在必要时更新流和进行全原子势能评估，通过丙氨酸二肽的实例表明，与当前最先进的机器学习方法相比，本方法在分子动力学仿真加速上可达到 15.9 至 216.2 倍的加速比。