边缘 Girsanov 重加权：基于有偏模拟实现长时间尺度动力学的稳定方差缩减
定量方法
2026-04-21 v2 生物大分子
摘要
从增强采样模拟中恢复无偏的动力学和热力学观测量是稀有事件采样中的一个核心挑战。经典 Girsanov 重加权通过给出有偏过程与无偏过程之间精确的逐路径概率比，提供了一种有原则的解决方案。然而，GR 权重的方差随时间快速增长，使其无法用于长时间跨度的重加权。我们引入了边缘 Girsanov 重加权，通过对中间路径进行边缘化来缓解方差爆炸，为长时间尺度动力学生成稳定且可扩展的权重。在多种分子动力学系统上的实验表明，MGR 能够从伞形采样和元动力学偏置下生成的轨迹中准确恢复无偏的动力学性质。
引用
@article{arxiv.2509.25872,
title = {Marginal Girsanov Reweighting: Stable Variance Reduction for Long-Timescale Dynamics from Biased Simulation},
author = {Yan Wang and Hao Wu and Simon Olsson},
journal= {arXiv preprint arXiv:2509.25872},
year = {2026}
}