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Enregistrement W2333290189 · doi:10.1021/ct200157x

Overcoming the Barrier on Time Step Size in Multiscale Molecular Dynamics Simulation of Molecular Liquids

2011· article· en· W2333290189 sur OpenAlexafffund
I. P. Omelyan, Andriy Kovalenko

Notice bibliographique

RevueJournal of Chemical Theory and Computation · 2011
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueProtein Structure and Dynamics
Établissements canadiensNational Institute for NanotechnologyUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesArboraNano
Mots-clésMolecular dynamicsExtrapolationIntermolecular forceStability (learning theory)Computer scienceDegrees of freedom (physics and chemistry)Statistical physicsBiological systemChemistryPhysicsComputational chemistryMoleculeThermodynamicsMathematics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

We propose and validate a new multiscale technique, the extrapolative isokinetic Nóse-Hoover chain orientational (EINO) motion multiple time step algorithm for rigid interaction site models of molecular liquids. It nontrivially combines the multiple time step decomposition operator method with a specific extrapolation of intermolecular interactions, complemented by an extended isokinetic Nosé-Hoover chain approach in the presence of translational and orientational degrees of freedom. The EINO algorithm obviates the limitations on time step size in molecular dynamics simulations. While the best existing multistep algorithms can advance from a 5 fs single step to a maximum 100 fs outer step, we show on the basis of molecular dynamics simulations of the TIP4P water that our EINO technique overcomes this barrier. Specifically, we have achieved giant time steps on the order of 500 fs up to 5 ps, which now become available in the study of equilibrium and conformational properties of molecular liquids without a loss of stability and accuracy.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,005

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,005
Tête enseignante GPT0,238
Écart entre enseignants0,234 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreMéthodes

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations15
Publié2011
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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