Vzácné vzorkování událostí - Rare event sampling

Vzácné vzorkování událostí je deštníkové období pro skupinu počítačová simulace metody určené k selektivnímu vzorkování „zvláštních“ oblastí dynamického prostoru systémů, u nichž je nepravděpodobné, že by tyto speciální oblasti navštívily prostřednictvím simulace hrubou silou. Známý příklad a vzácná událost v této souvislosti by to byla nukleace dešťové kapky z nadměrně nasycené vodní páry: i když se kapky deště vytvářejí každý den, v poměru k délkovým a časovým měřítkům definovaným pohybem molekul vody v parní fázi je tvorba kapalné kapičky extrémně vzácná .

Vzhledem k širokému využití počítačové simulace napříč velmi odlišnými doménami články na toto téma pocházejí ze zcela odlišných zdrojů a je obtížné provést koherentní průzkum technik vzorkování vzácných událostí.[1] Mezi současné metody patří Vzorkování přechodové cesty (TPS),[2] Vzorkování přechodového rozhraní repliky (RETIS),[3] Opakované simulační pokusy po dosažení prahových hodnot (RESTART),[4] Forward Flux Sampling (FFS),[5] Zobecněné rozdělení,[6][7] Adaptivní víceúrovňové rozdělení (AMS),[8] Stochastický proces Vzorkování vzácných událostí (SPRES),[9] Vzorkování linky,[10] Simulace podmnožiny,[11] a Vážený soubor (MY).[12][13] První publikovaná technika vzácných událostí byla autorem Herman Kahn a Theodore Edward Harris v roce 1951,[14] který zase odkazoval na nepublikovanou technickou zprávu od John von Neumann a Stanislaw Ulam.

Časová závislost

Pokud je systém mimo termodynamická rovnováha, pak je možné, že v toku vzácných událostí bude závislost na čase. Aby bylo možné sledovat časový vývoj pravděpodobnosti vzácné události, je nutné udržovat stálý proud trajektorií do cílové oblasti konfiguračního prostoru. SPRES je speciálně navržen pro tuto možnost a AMS je také alespoň formálně platný pro aplikace, u kterých je to vyžadováno.

V případech, kdy a disipativní dosáhne ustáleného stavu (tj. podmínky pro termodynamickou rovnováhu nejsou splněny, ale tok vzácných událostí je přesto konstantní), pak může být vhodný FFS a další metody, stejně jako typicky dražší plně nerovnovážné přístupy.

Krajinné metody

Pokud je předpoklad termodynamická rovnováha Pokud tedy nedochází k časovým závislostem toku vzácných událostí, může být vhodnější termodynamický než statistický přístup k problému. Tyto metody jsou obecně považovány za odděleně od metod vzácných událostí, ale mohou řešit stejné problémy. V těchto strategiích je volná energetická krajina (nebo energetická krajina, pro malé systémy). U malého systému může být tato krajina mapována úplně, zatímco u systému s větším počtem stupně svobody projekce na nějakou sadu souřadnic postupu bude stále vyžadována.

Po zmapování krajiny a vytvoření určitých předpokladů Teorie přechodového stavu poté lze použít k získání popisu pravděpodobností cest v něm. Příkladem metody pro mapování krajiny je Výměna replik simulace, která má tu výhodu, když se aplikuje na problémy se vzácnými událostmi, že se v průběhu metody generují po částech správné fragmenty trajektorie, což umožňuje přímou analýzu dynamického chování i bez generování celé krajiny.

Viz také

Související software

Reference

  1. ^ Morio, J .; Balesdent, M. (2014). „Přehled metod simulace vzácných událostí pro statické vstupně-výstupní modely“ (PDF). Praxe a teorie simulačního modelování. 49 (4): 287–304. doi:10.1016 / j.simpat.2014.10.007.
  2. ^ Dellago, Christoph; Bolhuis, Peter G .; Geissler, Phillip L. (2002). Vzorkování přechodové cesty. Pokroky v chemické fyzice. 123. s. 1–84. doi:10.1002 / 0471231509.ch1. ISBN  978-0-471-21453-3.
  3. ^ Riccardi, Enrico; Dahlen, Oda; van Erp, Titus S. (06.09.2017). "Rychlé dekorelace pohybů Monte Carlo pro efektivní vzorkování cesty". The Journal of Physical Chemistry Letters. 8 (18): 4456–4460. doi:10.1021 / acs.jpclett.7b01617. ISSN  1948-7185. PMID  28857565.
  4. ^ Villén-Altamirano, Manuel; Villén-Altamirano, José (1994). „Restart: přímá metoda pro rychlou simulaci vzácných událostí“. Napsáno v San Diegu, CA, USA. Sborník z 26. zimní simulační konference. WSC '94. Orlando, Florida, USA: Společnost pro mezinárodní simulaci počítačů. str.282–289. ISBN  0-7803-2109-X. acmid 194044.
  5. ^ Allen, Rosalind J.; ten Wolde, Pieter Rein; Rein Ten Wolde, Pieter (2009). "Vzorkování toku vpřed pro simulace vzácných událostí". Journal of Physics: Condensed Matter. 21 (46): 463102. arXiv:0906.4758. Bibcode:2009JPCM ... 21T3102A. doi:10.1088/0953-8984/21/46/463102. PMID  21715864. S2CID  10222109.
  6. ^ Botev, Z. I .; Kroese, D. P. (2008). "Efektivní simulace Monte Carlo prostřednictvím zobecněné metody rozdělení". Metodika a výpočet v aplikované pravděpodobnosti. 10 (4): 471–505. CiteSeerX  10.1.1.399.7912. doi:10.1007 / s11009-008-9073-7. S2CID  1147040.
  7. ^ Botev, Z. I .; Kroese, D. P. (2012). "Efektivní simulace Monte Carlo prostřednictvím zobecněné metody rozdělení". Statistika a výpočetní technika. 22 (1): 1–16. doi:10.1007 / s11222-010-9201-4. S2CID  14970946.
  8. ^ Cerou., Frédéric; Arnaud Guyader (2005). Adaptivní víceúrovňové rozdělení pro analýzu vzácných událostí (Technická zpráva). INRIA. RR-5710.
  9. ^ Berryman, Joshua T .; Schilling, Tanja (2010). "Vzorkování vzácných událostí v nerovnovážných a nestacionárních systémech". The Journal of Chemical Physics. 133 (24): 244101. arXiv:1001.2456. Bibcode:2010JChPh.133x4101B. doi:10.1063/1.3525099. PMID  21197970. S2CID  34154184.
  10. ^ Schueller, G. I .; Pradlwarter, H. J .; Koutsourelakis, P. (2004). "Kritické hodnocení postupů odhadu spolehlivosti pro velké dimenze". Pravděpodobnostní inženýrská mechanika. 19 (4): 463–474. doi:10.1016 / j.probengmech.2004.05.004.
  11. ^ Au, S.K .; Beck, James L. (říjen 2001). Msgstr "Odhad malých pravděpodobností selhání ve vysokých dimenzích pomocí simulace podmnožiny". Pravděpodobnostní inženýrská mechanika. 16 (4): 263–277. CiteSeerX  10.1.1.131.1941. doi:10.1016 / S0266-8920 (01) 00019-4.
  12. ^ Zuckerman, Daniel M .; Chong, Lillian T. (2017-05-22). „Weighted Ensemble Simulation: Review of Methodology, Applications, and Software“. Roční přehled biofyziky. 46 (1): 43–57. doi:10.1146 / annurev-biophys-070816-033834. ISSN  1936-122X. PMC  5896317. PMID  28301772.
  13. ^ Huber, GA; Kim, S. (leden 1996). „Vážené Brownovy dynamické simulace pro reakce asociace proteinů“. Biofyzikální deník. 70 (1): 97–110. Bibcode:1996 BpJ .... 70 ... 97 H. doi:10.1016 / S0006-3495 (96) 79552-8. PMC  1224912. PMID  8770190.
  14. ^ Kahn, H .; Harris, T.E. (1951). Msgstr "Odhad přenosu částic náhodným vzorkováním". Applied National Bureau of Standards Matematika. Série. 12: 27–30.
  15. ^ Lervik, Anders; Riccardi, Enrico; van Erp, Titus S. (2017-07-27). "PyRETIS: Dobře provedená, středně velká knihovna pythonu pro vzácné události". Journal of Computational Chemistry. 38 (28): 2439–2451. doi:10.1002 / jcc.24900. hdl:11250/2481054. ISSN  0192-8651. PMID  28749600. S2CID  5392322.