New shooting algorithms for transition path sampling: Centering moves and varied-perturbation sizes for improved sampling
Notice bibliographique
Résumé
Transition path sampling has been established as a powerful tool for studying the dynamics of rare events. The trajectory generation moves of this Monte Carlo procedure, shooting moves and shifting modes, were developed primarily for rate constant calculations, although this method has been more extensively used to study the dynamics of reactive processes. We have devised and implemented three alternative trajectory generation moves for use with transition path sampling. The centering-shooting move incorporates a shifting move into a shooting move, which centers the transition period in the middle of the trajectory, eliminating the need for shifting moves and generating an ensemble where the transition event consistently occurs near the middle of the trajectory. We have also developed varied-perturbation size shooting moves, wherein smaller perturbations are made if the shooting point is far from the transition event. The trajectories generated using these moves decorrelate significantly faster than with conventional, constant sized perturbations. This results in an increase in the statistical efficiency by a factor of 2.5-5 when compared to the conventional shooting algorithm. On the other hand, the new algorithm breaks detailed balance and introduces a small bias in the transition time distribution. We have developed a modification of this varied-perturbation size shooting algorithm that preserves detailed balance, albeit at the cost of decreased sampling efficiency. Both varied-perturbation size shooting algorithms are found to have improved sampling efficiency when compared to the original constant perturbation size shooting algorithm.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».