WikiDer > Выборка редких событий

Rare event sampling

Выборка редких событий является Обобщающий термин для группы компьютерное моделирование методы, предназначенные для выборочной выборки «особых» областей динамического пространства систем, которые вряд ли посетят эти особые области посредством моделирования методом грубой силы. Знакомый пример редкое событие в этом контексте будет зарождение капли дождя из перенасыщенного водяного пара: хотя капли дождя образуются каждый день, относительно длины и временных масштабов, определяемых движением молекул воды в паровой фазе, образование жидких капель происходит крайне редко. .

Из-за того, что компьютерное моделирование широко используется в самых разных областях, статьи по этой теме возникают из совершенно разных источников, и сложно провести последовательный обзор методов выборки редких событий.[1] Современные методы включают Выборка пути перехода (TPS),[2] Выборка интерфейса перехода обмена репликами (RETIS),[3] Повторяющиеся испытания моделирования после достижения пороговых значений (ПЕРЕЗАПУСК),[4] Отбор проб прямого потока (FFS),[5] Обобщенное расщепление,[6][7] Адаптивное многоуровневое разделение (AMS),[8] Выборка редких событий стохастического процесса (SPRES),[9] Выборка линии,[10] Моделирование подмножества,[11] и Взвешенный ансамбль (МЫ).[12][13] Первым опубликованным методом редких событий был Герман Кан и Теодор Эдвард Харрис в 1951 г.,[14] которые, в свою очередь, сослались на неопубликованный технический отчет Джон фон Нейман и Станислав Улам.

Зависимость от времени

Если система не работает термодинамическое равновесие, то возможно, что в потоке редких событий будет временная зависимость. Для того чтобы проследить эволюцию вероятности редкого события во времени, необходимо поддерживать постоянный поток траекторий в целевую область конфигурационного пространства. SPRES специально разработан для этого случая, и AMS также, по крайней мере формально, действительна для приложений, в которых это требуется.

В случаях, когда диссипативный Если достигается установившееся состояние (т.е.условия термодинамического равновесия не выполняются, но поток редких событий, тем не менее, постоянен), тогда могут быть подходящими FFS и другие методы, а также обычно более дорогие подходы с полной неравновесностью.

Ландшафтные методы

Если предположение термодинамическое равновесие Тогда в потоке редких событий нет временной зависимости, и более подходящим может быть термодинамический, а не статистический подход к проблеме. Эти методы обычно рассматриваются отдельно от методов редких событий, но могут решать те же проблемы. В этих стратегиях ландшафт свободной энергии (или энергетический ландшафт, для небольших систем). Для небольшой системы этот ландшафт может быть отображен полностью, в то время как для системы с большим количеством степени свободы все равно потребуется проекция на некоторый набор координат прогресса.

Составив карту ландшафта и сделав определенные предположения, Теория переходного состояния затем можно использовать для описания вероятностей путей внутри него. Пример метода картографирования ландшафтов: Обмен репликами имитация, которая имеет то преимущество при применении к задачам с редкими событиями, что в ходе метода генерируются кусочно-правильные фрагменты траектории, что позволяет проводить некоторый прямой анализ динамического поведения даже без создания всего ландшафта.

Смотрите также

Связанное программное обеспечение

  • Пакет R мистраль (КРАН и версия для разработчиков) для инструментов моделирования редких событий
  • Набор инструментов Python freshs.org в качестве примера инструментария для распределения вычислений FFS и SPRES для одновременного выполнения пробных испытаний на параллельном оборудовании или распределенным образом по сети.
  • Pyretis,[15] библиотека Python с открытым исходным кодом для моделирования TIS (и RETIS). Он взаимодействует с общим программным обеспечением для MD. GROMACS и QM / MD CP2K симуляции.
  • https://westpa.github.io/westpa/ и https://github.com/ADicksonLab/wepy пакеты для Взвешенный ансамбль.

Рекомендации

  1. ^ Morio, J .; Балесдент, М. (2014). «Обзор методов моделирования редких событий для статических моделей ввода-вывода» (PDF). Практика и теория имитационного моделирования. 49 (4): 287–304. Дои:10.1016 / j.simpat.2014.10.007.
  2. ^ Деллаго, Кристоф; Bolhuis, Peter G .; Гейсслер, Филипп Л. (2002). Выборка пути перехода. Успехи химической физики. 123. С. 1–84. Дои:10.1002 / 0471231509.ch1. ISBN 978-0-471-21453-3.
  3. ^ Риккарди, Энрико; Дален, Ода; ван Эрп, Титус С. (06.09.2017). «Быстрое совмещение перемещений Монте-Карло для эффективного отбора проб». Письма в Журнал физической химии. 8 (18): 4456–4460. Дои:10.1021 / acs.jpclett.7b01617. ISSN 1948-7185. PMID 28857565.
  4. ^ Виллен-Альтамирано, Мануэль; Виллен-Альтамирано, Хосе (1994). «Перезагрузка: простой метод для быстрого моделирования редких событий». Написано в Сан-Диего, Калифорния, США. Материалы 26-й Зимней симуляционной конференции. WSC '94. Орландо, Флорида, США: Международное общество компьютерного моделирования. стр.282–289. ISBN 0-7803-2109-X. acmid 194044.
  5. ^ Аллен, Розалинд Дж.; десять Вольдов, Питер Рейн; Райн Тен Вольде, Питер (2009). «Прямая выборка потока для моделирования редких событий». Журнал физики: конденсированное вещество. 21 (46): 463102. arXiv:0906.4758. Bibcode:2009JPCM ... 21T3102A. Дои:10.1088/0953-8984/21/46/463102. PMID 21715864. S2CID 10222109.
  6. ^ Ботев, З. И .; Круз, Д. П. (2008). «Эффективное моделирование Монте-Карло с помощью обобщенного метода расщепления». Методология и вычисления в прикладной теории вероятностей. 10 (4): 471–505. CiteSeerX 10.1.1.399.7912. Дои:10.1007 / s11009-008-9073-7. S2CID 1147040.
  7. ^ Ботев, З. И .; Крезе, Д. П. (2012). «Эффективное моделирование Монте-Карло с помощью обобщенного метода расщепления». Статистика и вычисления. 22 (1): 1–16. Дои:10.1007 / s11222-010-9201-4. S2CID 14970946.
  8. ^ Cerou., Frédéric; Арно Гюядер (2005). Адаптивное многоуровневое разбиение для анализа редких событий (Технический отчет). INRIA. RR-5710.
  9. ^ Берриман, Джошуа Т .; Шиллинг, Таня (2010). «Выборка редких событий в неравновесных и нестационарных системах». Журнал химической физики. 133 (24): 244101. arXiv:1001.2456. Bibcode:2010ЖЧФ.133х4101Б. Дои:10.1063/1.3525099. PMID 21197970. S2CID 34154184.
  10. ^ Schueller, G.I .; Pradlwarter, H.J .; Куцурелакис, П. (2004). «Критическая оценка процедур оценки надежности больших размеров». Вероятностная инженерная механика. 19 (4): 463–474. Дои:10.1016 / j.probengmech.2004.05.004.
  11. ^ Au, S.K .; Бек, Джеймс Л. (октябрь 2001 г.). «Оценка малой вероятности отказа в больших размерах путем моделирования подмножества». Вероятностная инженерная механика. 16 (4): 263–277. CiteSeerX 10.1.1.131.1941. Дои:10.1016 / S0266-8920 (01) 00019-4.
  12. ^ Zuckerman, Daniel M .; Чонг, Лиллиан Т. (22 мая 2017 г.). «Весовое ансамблевое моделирование: обзор методологии, приложений и программного обеспечения». Ежегодный обзор биофизики. 46 (1): 43–57. Дои:10.1146 / annurev-biophys-070816-033834. ISSN 1936-122X. ЧВК 5896317. PMID 28301772.
  13. ^ Huber, G.A .; Ким, С. (январь 1996 г.). «Моделирование броуновской динамики с взвешенным ансамблем для реакций ассоциации белков». Биофизический журнал. 70 (1): 97–110. Bibcode:1996BpJ .... 70 ... 97H. Дои:10.1016 / S0006-3495 (96) 79552-8. ЧВК 1224912. PMID 8770190.
  14. ^ Kahn, H .; Харрис, Т. (1951). «Оценка пропускания частиц методом случайной выборки». Национальное бюро стандартов, Прил. Математика. Серии. 12: 27–30.
  15. ^ Лервик, Андерс; Риккарди, Энрико; ван Эрп, Титус С. (27.07.2017). «PyRETIS: хорошо сделанная библиотека Python среднего размера для редких событий». Журнал вычислительной химии. 38 (28): 2439–2451. Дои:10.1002 / jcc.24900. HDL:11250/2481054. ISSN 0192-8651. PMID 28749600. S2CID 5392322.