一种高效的子空间谐波松弛算法用于分子系统的粗化，具有近乎精确的热力学一致性
化学物理
2025-09-08 v1 原子与分子团簇
计算物理
摘要
在最近的论文中，J. Chem. Phys. 162, 214101 (2025) 提出了一种刚性化分子簇的新方法， starting with an all-atom (AA) potential, a coarse-grained (CG) potential for the associated cluster of rigid monomers was constructed directly. 该方法基于对快速内部自由度使用谐波近似。虽然概念上相对简单，但所得CG模型在选取的水和氨簇上 surprisingly accurate。然而，原文献中表述，单次评估CG势能的计算成本远高于AA势能的评估，因为前者需要进行子空间最小化随后进行子空间正规模计算。在本通信中，我们更广泛地表述该方法，使其可用于例如粗化大分子如蛋白质。我们还引入关键性算法改进，降低子空间最小化和正规模计算的成本。结合CG模型在所选可观测量上需要大约数量级更少的蒙特卡罗步数才能达到类似统计精度，总体计算成本变得可比。这些改进在水簇上得到验证。
引用
@article{arxiv.2509.05279,
title = {A computationally efficient subspace harmonic relaxation algorithm for coarse-graining of molecular systems with nearly exact thermodynamic consistency},
author = {João V. M. Pimentel and Vladimir A. Mandelshtam},
journal= {arXiv preprint arXiv:2509.05279},
year = {2025}
}