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弗朗西丝卡·格罗根;雷，欢;李仙桃;内森·贝克（Nathan A.Baker）。

使用广义朗之万方程进行数据驱动的分子建模。 （英语） Zbl 07506184号

J.计算。物理学。 418，文章ID 109633，第11页（2020年）.
摘要：分子动力学模拟的复杂性需要降维和粗粒度技术来实现易处理的计算。广义朗之万方程（GLE）描述了降维的粗粒度动力学。尽管GLE的记忆核在非平衡动力学中发挥着至关重要的作用，但它往往被忽视，因为它很难表征并且求解成本很高。为了解决这些问题，我们构建了GLE的数据驱动有理近似。在利用GLE模拟简单系统的先前工作的基础上，我们将这些结果扩展到更复杂的分子，这些分子的许多自由度和复杂的动力学需要近似方法。我们通过对精确方法进行测试，并比较自相关和转换率等观测值，证明了我们的近似的有效性。

引用于6文件

MSC公司：

82至XX 统计力学，物质结构
68年XX月 计算机科学

关键词：

分子动力学;广义朗之万方程;粗粒度模型;尺寸缩减;数据驱动参数化

软件：

格鲁马克斯;LINCS系统
PDF格式BibTeX公司 XML格式引用
\textit{F.Grogan}等人，《计算杂志》。物理学。418，文章ID 109633，11 p.（2020；Zbl 07506184）
全文： 内政部 arXiv公司 链接

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