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分子动力学和采样的不确定度估计( Uncertainty estimation for molecular dynamics and sampling )
G Imbalzano Y Zhuang V Kapil K Rossi M Ceriotti
机器学习模型已经成为一种非常有效的策略,可以避开耗时的电子结构计算,实现更大尺寸、时间尺度和复杂性的精确模拟。鉴于这些模型的插值性质,预测的可靠性依赖于在相空间中的位置,在模型训练过程中获得由有限数量的参考结构所产生的误差估计是至关重要的。当使用机器学习势对有限温度系综进行采样时,单个构型上的不确定性转化为热力学平均值上的误差,并导致当模拟进入以前未探索过的区域时精度的损失。在这里,我们讨论如何使用不确定性量化,与基线能量模型,或更稳健但不太准确的原子间势,以获得更有弹性的模拟和支持主动学习策略。此外,我们引入了一个飞行重称方案,使得估计从长轨迹中提取的热力学平均值的不确定性成为可能。我们给出的例子涵盖了不同类型的结构和热力学性质和系统,如水和液态镓。
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