WikiDer > Алгоритм Ванга и Ландау

Wang and Landau algorithm

В Алгоритм Ванга и Ландау, предложенный Фугао Ван и Дэвид П. Ландау,^[1] это Метод Монте-Карло предназначен для оценивать то плотность состояний системы. Метод выполняет немарковский случайная прогулка построить плотность состояний, быстро посетив весь доступный энергетический спектр. Алгоритм Ванга и Ландау - важный метод получения плотности состояний, необходимой для выполнения многоканоническое моделирование.

Алгоритм Ванга – Ландау можно применить к любой системе, которая характеризуется функцией стоимости (или энергии). Например, он был применен к решению числовых интегралов^[2] и сворачивание белков.^[3]^[4]Выборка Ванга – Ландау связана с метадинамика алгоритм.^[5]

Обзор

Алгоритм Ванга и Ландау используется для получения оценивать для плотность состояний системы, характеризуемой функцией стоимости. Он использует немарковский случайный процесс который асимптотически сходится к мультиканонический ансамбль.^[1] (То есть к Алгоритм Метрополиса – Гастингса с распределением выборки, обратным плотности состояний.) Основным следствием этого распределения выборки является моделирование, в котором энергетические барьеры невидимы. Это означает, что алгоритм посещает все доступные состояния (благоприятные и менее благоприятные) намного быстрее, чем алгоритм Metropolis.^[6]

Алгоритм

Рассмотрим систему, заданную на фазовом пространстве ${ displaystyle Omega}$ , и функция стоимости E (например, энергия), ограниченная на спектре ${ Displaystyle E in Gamma = [E _ { min}, E _ { max}]}$ , которому соответствует плотность состояний ${ displaystyle rho (E)}$ , который подлежит оценке. В оценщик является ${ Displaystyle { шляпа { rho}} (Е) эквив ехр (S (E))}$ . Поскольку алгоритм Ванга и Ландау работает в дискретных спектрах,^[1] спектр ${ displaystyle Gamma}$ делится на N дискретных значений с разницей между ними ${ displaystyle Delta}$ , так что

{ displaystyle N = { frac {E _ { max} -E _ { min}} { Delta}}}

.

Учитывая этот дискретный спектр, алгоритм инициализируется:

установка всех записей микроканонической энтропии равными нулю, ${ Displaystyle S (E_ {i}) = 0 i = 1,2, ..., N}$
инициализация ${ displaystyle f = 1}$ и
инициализация системы случайным образом, путем ввода случайной конфигурации ${ displaystyle { boldsymbol {r}} in Omega}$ .

Затем алгоритм выполняет мультиканонический ансамбль моделирование:^[1] а Метрополис – Гастингс случайное блуждание в фазовом пространстве системы с распределением вероятностей, заданным ${ displaystyle P ({ boldsymbol {r}}) = 1 / { hat { rho}} (E ({ boldsymbol {r}})) = exp (-S (E ({ boldsymbol {r }})))}$ и вероятность предложения нового состояния, заданная распределением вероятностей ${ displaystyle g ({ boldsymbol {r}} rightarrow { boldsymbol {r}} ')}$ . Гистограмма ${ Displaystyle H (E)}$ посещенных энергий. Как и в алгоритме Метрополиса – Гастингса, выполняется этап принятия предложения, который состоит из (см. Обзор алгоритма Метрополиса – Гастингса):

предлагая государство ${ displaystyle { boldsymbol {r}} ' in Omega}$ по произвольному распределению предложений ${ displaystyle g ({ boldsymbol {r}} rightarrow { boldsymbol {r}} ')}$
принять / отказаться от предложенного состояния согласно

{ displaystyle A ({ boldsymbol {r}} rightarrow { boldsymbol {r}} ') = min left (1, e ^ {S-S'} { frac {g ({ boldsymbol {r }} ' rightarrow { boldsymbol {r}})} {g ({ boldsymbol {r}} rightarrow { boldsymbol {r}}')}} right)}

куда

{ Displaystyle S = S (E ({ boldsymbol {r}}))}

и

{ Displaystyle S '= S (E ({ boldsymbol {r}}'))}

.

После каждого шага принятия предложения система переходит к некоторому значению ${ displaystyle E_ {i}}$ , ${ displaystyle H (E_ {i})}$ увеличивается на единицу, и выполняется следующее обновление:

{ Displaystyle S (E_ {i}) leftarrow S (E_ {i}) + f}

.

Это решающий шаг алгоритма, и именно он делает алгоритм Ванга и Ландау немарковским: случайный процесс теперь зависит от истории процесса. Следовательно, в следующий раз, когда будет предложено состояние с этой конкретной энергией ${ displaystyle E_ {i}}$ , от этого предложения теперь, скорее всего, будет отказано; в этом смысле алгоритм заставляет систему одинаково посещать весь спектр.^[1] Следствием этого является то, что гистограмма ${ Displaystyle H (E)}$ становится все более плоской. Однако эта плоскостность зависит от того, насколько хорошо вычисленная энтропия приближена к точной энтропии, которая, естественно, зависит от значения f.^[7] Чтобы лучше и лучше аппроксимировать точную энтропию (и, следовательно, плоскостность гистограммы), f уменьшается после M шагов принятия предложения:

{ displaystyle f leftarrow f / 2}

.

Позже было показано, что обновление f путем постоянного деления на два может привести к ошибкам насыщения.^[7] Небольшая модификация метода Ванга и Ландау, позволяющая избежать этой проблемы, заключается в использовании коэффициента f, пропорционального ${ displaystyle 1 / t}$ , куда ${ displaystyle t}$ пропорционально количеству шагов моделирования.^[7]

Система тестирования

Мы хотим получить DOS для гармонический осциллятор потенциал.

{ Displaystyle Е (х) = х ^ {2}, ,}

Аналитическая ДОС определяется выражением

{ Displaystyle rho (E) = int delta (E (x) -E) , dx = int delta (x ^ {2} -E) , dx,}

выполняя последний интеграл, получаем

{ displaystyle rho (E) propto { begin {cases} E ^ {- 1/2}, { text {for}} x in mathbb {R} ^ {1} { text { const}}, { text {for}} x in mathbb {R} ^ {2} E ^ {1/2}, { text {for}} x in mathbb {R} ^ { 3} конец {случаи}}}

В общем, DOS для многомерного гармонического осциллятора будет определяться некоторой степенью E, показатель степени будет функцией размерности системы.

Следовательно, мы можем использовать простой потенциал гармонического осциллятора для проверки точности алгоритма Ванга – Ландау, потому что мы уже знаем аналитическую форму плотности состояний. Поэтому сравним оценки плотности состояний ${ displaystyle { hat { rho}} (E)}$ полученный алгоритмом Ванга – Ландау с ${ displaystyle rho (E)}$ .

Образец кода

Ниже приведен пример кода алгоритма Ванга – Ландау в Python, где мы предполагаем, что используется симметричное распределение предложений g:

{ displaystyle g ({ boldsymbol {x}} ' rightarrow { boldsymbol {x}}) = g ({ boldsymbol {x}} rightarrow { boldsymbol {x}}')}

Код рассматривает «систему», которая является основной изучаемой системой.

currentEnergy = система.randomConfiguration()  # Случайная начальная конфигурацияпока (ж > эпсилон):    система.proposeConfiguration()  # Предлагается предлагаемая конфигурация    предложенная энергия = система.предложенная энергия()  # Энергия предложенной конфигурации вычислена    если (случайный() < exp(энтропия[currentEnergy]-энтропия[предложенная энергия])):        # Если принято, обновите энергию и систему:        currentEnergy = предложенная энергия        система.acceptProposedConfiguration()    еще:        # Если отклонено        система.rejectProposedConfiguration()    ЧАС[currentEnergy] += 1    энтропия[currentEnergy] += ж    если (isFlat(ЧАС)):  # isFlat проверяет, является ли гистограмма плоской (например, плоскостность 95%)        ЧАС[:] = 0        ж *= 0.5  # Уточняем параметр f

Молекулярная динамика Ванга и Ландау

Алгоритм Ванга и Ландау может быть реализован не только в моделировании Монте-Карло, но и в моделировании молекулярной динамики. Для этого потребуется повышение температуры системы следующим образом:

{ Displaystyle T '(E) rightarrow { dfrac { partial S (E)} { partial E}} cdot T (E),}

куда ${ Displaystyle S (E)}$ - энтропия системы, ${ Displaystyle T (E)}$ микроканоническая температура и ${ displaystyle T '(E)}$ "масштабированная" температура, используемая при моделировании.

Рекомендации

^ ^а ^б ^c ^d ^е Ван, Фугао и Ландау, Д. П. (март 2001 г.). «Эффективный алгоритм случайного блуждания с множеством диапазонов для вычисления плотности состояний». Phys. Rev. Lett. 86 (10): 2050–2053. arXiv:cond-mat / 0011174. Bibcode:2001ПхРвЛ..86.2050Вт. Дои:10.1103 / PhysRevLett.86.2050. PMID 11289852.
^ Р. Э. Белардинелли, С. Манци и В. Д. Перейра (декабрь 2008 г.). «Анализ сходимости алгоритмов 1 ∕ t и Ванга – Ландау при вычислении многомерных интегралов». Phys. Ред. E. 78 (6): 067701. arXiv:0806.0268. Bibcode:2008PhRvE..78f7701B. Дои:10.1103 / PhysRevE.78.067701. PMID 19256982.
^ П. Охеда, М. Гарсия, А. Лондоно и Н. Я. Чен (февраль 2009 г.). «Моделирование белков в клетках методом Монте-Карло: влияние ограничения на стабильность промежуточных состояний». Биофиз. J. 96 (3): 1076–1082. arXiv:0711.0916. Bibcode:2009BpJ .... 96.1076O. Дои:10.1529 / biophysj.107.125369. ЧВК 2716574. PMID 18849410.
^ П. Охеда и М. Гарсия (июль 2010 г.). «Нарушение конформации нативного белка бета-листа под действием электрического поля и создание структуры альфа-спирали». Биофиз. J. 99 (2): 595–599. Bibcode:2010BpJ .... 99..595O. Дои:10.1016 / j.bpj.2010.04.040. ЧВК 2905109. PMID 20643079.
^ Кристоф Юнгханс, Дэнни Перес и Томас Фогель. «Молекулярная динамика в многоканоническом ансамбле: эквивалентность выборки Ванга – Ландау, статистическая температурная молекулярная динамика и метадинамика». Журнал химической теории и вычислений 10.5 (2014): 1843-1847. Дои:10.1021 / ct500077d
^ Berg, B .; Neuhaus, T. (1992). «Мультиканонический ансамбль: новый подход к моделированию фазовых переходов первого рода». Письма с физическими проверками. 68 (1): 9–12. arXiv:hep-lat / 9202004. Bibcode:1992ПхРвЛ..68 .... 9Б. Дои:10.1103 / PhysRevLett.68.9. PMID 10045099.
^ ^а ^б ^c Белардинелли, Р. Э. и Перейра, В. Д. (2007). «Алгоритм Ванга – Ландау: теоретический анализ насыщения ошибки». Журнал химической физики. 127 (18): 184105. arXiv:cond-mat / 0702414. Bibcode:2007ЖЧФ.127р4105Б. Дои:10.1063/1.2803061. PMID 18020628.

[WangLandau-1] а ^б ^c ^d ^е Ван, Фугао и Ландау, Д. П. (март 2001 г.). «Эффективный алгоритм случайного блуждания с множеством диапазонов для вычисления плотности состояний». Phys. Rev. Lett. 86 (10): 2050–2053. arXiv:cond-mat / 0011174. Bibcode:2001ПхРвЛ..86.2050Вт. Дои:10.1103 / PhysRevLett.86.2050. PMID 11289852.

[Belardinelli_Integrals-2] Р. Э. Белардинелли, С. Манци и В. Д. Перейра (декабрь 2008 г.). «Анализ сходимости алгоритмов 1 ∕ t и Ванга – Ландау при вычислении многомерных интегралов». Phys. Ред. E. 78 (6): 067701. arXiv:0806.0268. Bibcode:2008PhRvE..78f7701B. Дои:10.1103 / PhysRevE.78.067701. PMID 19256982.

[Ojeda1-3] П. Охеда, М. Гарсия, А. Лондоно и Н. Я. Чен (февраль 2009 г.). «Моделирование белков в клетках методом Монте-Карло: влияние ограничения на стабильность промежуточных состояний». Биофиз. J. 96 (3): 1076–1082. arXiv:0711.0916. Bibcode:2009BpJ .... 96.1076O. Дои:10.1529 / biophysj.107.125369. ЧВК 2716574. PMID 18849410.

[Ojeda2-4] П. Охеда и М. Гарсия (июль 2010 г.). «Нарушение конформации нативного белка бета-листа под действием электрического поля и создание структуры альфа-спирали». Биофиз. J. 99 (2): 595–599. Bibcode:2010BpJ .... 99..595O. Дои:10.1016 / j.bpj.2010.04.040. ЧВК 2905109. PMID 20643079.

[5] Кристоф Юнгханс, Дэнни Перес и Томас Фогель. «Молекулярная динамика в многоканоническом ансамбле: эквивалентность выборки Ванга – Ландау, статистическая температурная молекулярная динамика и метадинамика». Журнал химической теории и вычислений 10.5 (2014): 1843-1847. Дои:10.1021 / ct500077d

[Berg-6] Berg, B .; Neuhaus, T. (1992). «Мультиканонический ансамбль: новый подход к моделированию фазовых переходов первого рода». Письма с физическими проверками. 68 (1): 9–12. arXiv:hep-lat / 9202004. Bibcode:1992ПхРвЛ..68 .... 9Б. Дои:10.1103 / PhysRevLett.68.9. PMID 10045099.

[Belardinelli_Saturation-7] а ^б ^c Белардинелли, Р. Э. и Перейра, В. Д. (2007). «Алгоритм Ванга – Ландау: теоретический анализ насыщения ошибки». Журнал химической физики. 127 (18): 184105. arXiv:cond-mat / 0702414. Bibcode:2007ЖЧФ.127р4105Б. Дои:10.1063/1.2803061. PMID 18020628.

[1]

[2]

[3]

[4]

[5]

[6]

[7]

Navigation