路径系综与马尔可夫状态模型的 Girsanov 重加权
统计力学
2017-08-02 v1 计算物理
数据分析、统计与概率
摘要
分子动力学对势能函数变化的敏感性在理解复杂分子的动力学与功能中起着重要作用。我们提出了一种方法，可以从由参考动力学生成的路径集合中获取受扰动力学的路径系综平均。该方法基于路径概率测度概念和 Girsanov 定理，后者是随机分析中用于估计路径系综测度变换的结果。由于分子动力学的马尔可夫状态模型（MSM）可以表述为相空间与路径系综的组合平均，因此通过将该方法与 Boltzmann 分布的重加权相结合，可以将其扩展用于对 MSM 进行重加权。我们展示了如何通过在模拟过程中“即时”计算部分重加权因子，从而在分子动力学模拟程序中高效实现 Girsanov 重加权，并在从二维扩散过程到人工多体系统，以及隐式和显式水中的丙氨酸二肽和缬氨酸二肽等测试系统上对该方法进行了基准测试。该方法可用于研究分子动力学对外部扰动的敏感性，也可用于将增强采样方案生成的轨迹重加权至原始动力学。
引用
@article{arxiv.1703.05498,
title = {Girsanov reweighting for path ensembles and Markov state models},
author = {Luca Donati and Carsten Hartmann and Bettina G. Keller},
journal= {arXiv preprint arXiv:1703.05498},
year = {2017}
}