利用自编码器网络将蛋白质动力学的两时间 X 射线光子关联图与 Cahn-Hilliard 型模拟自动匹配
软凝聚态物质
2021-06-23 v1 材料科学
摘要
我们使用机器学习方法对来自蛋白质溶液 arrested 液-液相分离的实验 XPCS 两时间关联函数进行自动分类。我们将基于 Cahn-Hilliard 方程与玻璃化转变情景的模拟相结合，并根据玻璃/凝胶转变处的淬灭深度与临界浓度对测量的关联图进行自动分类。我们引入使用自编码器网络与基于差分进化的算法的流程与方法学，以对测量的关联函数进行分类。本文所呈现的方法是处理高亮度同步辐射与 X 射线自由电子激光源所测得大量动态数据的第一步，有助于与相分离的相场模型快速比较。
引用
@article{arxiv.2106.11787,
title = {Automated matching of two-time X-ray photon correlation maps from protein dynamics with Cahn-Hilliard type simulations using autoencoder networks},
author = {S. Timmermann and V. Starostin and A. Girelli and A. Ragulskaya and H. Rahmann and M. Reiser and N. Begam and L. Randolph and M. Sprung and F. Westermeier and F. Zhang and F. Schreiber and C. Gutt},
journal= {arXiv preprint arXiv:2106.11787},
year = {2021}
}