利用热力学映射从有限观测推断相变与临界指数
统计力学
2023-08-30 v1 无序系统与神经网络
生物物理
化学物理
计算物理
摘要
相变在生命中无处不在，却难以精确量化与描述。本工作中，我们发展了一种方法，可从在不同相的稳定性域深处获取的非常有限的观测中刻画相变的通用属性。我们的方法称为热力学映射（Thermodynamic Maps），它将统计力学、分子模拟与基于分数的生成模型相结合。热力学映射能够学习任意热力学可观测量在宽温度范围内的温度依赖性。我们通过计算相变属性（如熔化温度、温度依赖的热容以及临界指数）展示了其实用性。例如，我们证明了热力学映射能够推断伊辛模型（Ising model）的铁磁相变，包括温度依赖的热容与临界指数，尽管从未见过来自相变区的样本。此外，我们高效地刻画了 GCAA 四环与 HIV-TAR 这两个 RNA 系统的温度依赖构象系综并计算了其熔化曲线，由于类玻璃态的势能面，它们以难以采样而著称。
引用
@article{arxiv.2308.14885,
title = {Inferring phase transitions and critical exponents from limited observations with Thermodynamic Maps},
author = {Lukas Herron and Kinjal Mondal and John S. Schneekloth and Pratyush Tiwary},
journal= {arXiv preprint arXiv:2308.14885},
year = {2023}
}