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最稠密晶体对称群填充的熵信赖域。 (英语) Zbl 07715399号

概述:分子晶体结构预测(CSP)在给定分子化学组成和压力温度条件下,寻求最稳定的周期结构。现代CSP求解器使用全局优化方法在分子间势诱导的复杂能量景观中搜索自由能最小的结构。这些方法的一个主要警告是,初始配置是随机的,使得搜索容易在局部极小值处收敛。提供相对于分子几何表示密集排列的初始构型可以显著加速CSP。基于这些观察,我们定义了一类局限于晶体对称群(CSG)的周期填充,并在信息几何框架下设计了一种搜索最密集CSG填充的方法,通过推广多元von Mises分布,对由定义在n维单位圆环上的概率分布组成的统计流形进行了非欧几里德信赖域方法。在优化调度中引入适应度函数的自适应分位数重构,通过局部双测地线流为算法提供了几何特征。此外,我们检验了自适应选择分位数定义的信任域的几何结构,并表明该算法在扩展的多元von Mises分布随机向量的元素之间实现了随机相关性的最大化。我们通过实验评估了该算法在已知最优解的二维CSG中凸多边形的各种最密集填充上的行为和性能,并证明了其在五苯薄膜CSP中的应用。

理学硕士:

65二氧化碳 蒙特卡罗方法
52元15角 2维包装和覆盖(离散几何方面)
53磅12 统计流形和信息几何的微分几何方面
62H11型 定向数据;空间统计学
74E15型 晶体结构
90 C56 无导数方法和使用广义导数的方法
90 C90 数学规划的应用
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