安东·马丁森;陆建峰;本尼迪克特·莱姆库勒;埃里克·范登·伊恩登 基于自适应权值学习的无限开关极限模拟回火方法。 （英语） Zbl 07382763号 《统计力学杂志》。理论实验。 2019年，第1期，文章ID 013207，31 p.（2019）. 总结：我们研究了模拟回火（ST）方法的理论基础，并利用我们的研究结果设计了一种高效的加速采样算法。首次用于复制交换分子动力学的大偏差论点[N.普拉特纳等，“稀土采样问题的无限交换方法”，J.Chem。物理学。135，文章ID 134111，24 p.（2011；数字对象标识代码：10.1063/1.3643325)]，我们证明了模拟回火最有效的方法是无限快速地改变温度。在这个极限条件下，我们可以用后者的平均方程来代替温度和物理变量的运动方程，根据根据温度权重定义的位置相关函数重新缩放力。平均方程与Gao的积分超温方法中使用的方程类似，只是我们表明使用连续温度比使用离散温度更好。我们给出了选择温度权重作为倒数配分函数的理论依据，从而将模拟回火与Wang-Landau取样联系起来。最后，我们描述了一种在仿真过程中同时对正则系综进行采样和学习权重的自持算法。这种无限开关模拟回火（ISST）算法在三个日益复杂的示例上进行了测试：谐波振荡器系统；居里-维斯模型的连续变型，其中ISST的性能优于标准ST，并能准确捕获该模型中观察到的二阶相变；和丙氨酸-12，ISST在计算300-500 K温度范围内分子的均方根偏差（RMSD）和回转半径的自由能分布方面也优于标准ST。 引用于4文件 MSC公司： 82M99型 统计力学的基本方法 60层10 大偏差 PDF格式BibTeX公司 XML格式引用 \textit｛A.Martinsson｝等人，J.Stat.机械。理论实验2019，第1期，文章ID 013207，31页（2019；Zbl 07382763） 全文： 内政部 arXiv公司 参考文献： [1] Frenkel博士。；Smit，B.，《理解分子模拟：从算法到应用》，第1卷（2001），阿姆斯特丹：爱思唯尔出版社 [2] 麦凯，D.J C.，《信息理论、推理和学习算法》，IEEE Trans。《信息论》，502544-2545（2003）·Zbl 1055.94001号 [3] 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