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J-GLOBAL ID：201502203092614105   整理番号：15A1102225

微分幾何構造系溶媒和モデルにおけるパラメータ最適化

Parameter optimization in differential geometry based solvation models

著者 (2件)： WANG Bao (Dep. of Mathematics, Michigan State Univ., East Lansing, Michigan 48824, USA) ,  WEI G. W. (Dep. of Mathematics, Michigan State Univ., East Lansing, Michigan 48824, USA)
資料名： Journal of Chemical Physics  (Journal of Chemical Physics)
巻： 143  号： 13  ページ： 134119-134119-14  発行年： 2015年10月07日 
JST資料番号： C0275A  ISSN： 0021-9606  CODEN： JCPSA6  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 微分幾何構造(DG)系溶媒和モデルは,非物理的な溶媒-溶質界面の定義や関連する幾何構造特異点を避けることが可能で,自己無撞着な枠組みの中で極性および非極性相互作用と動的に結合した,変分法による黙示的溶媒法の新規な方法である。著者らの初期の研究において,DG系非極性溶媒和モデルは,非極性溶媒和エネルギー予測において他の方法を凌駕することを示した。しかしながら,DG系全溶媒和モデルは,パラメータ化の困難性により溶媒和解析においてその卓越性を示さず,これには,強く結合した非線形Laplace-BeltramiとPoisson-Boltzmann方程式の解の安定性を保証することが必須であった。本研究において,数値解を安定化する,変分法および凸状最適化理論にもとづく新規なパラメータ学習アルゴリズムを導入し,これにより,DG系溶媒和モデルの最適パラメータ化を達成した。現DG系溶媒和モデルの興味ある特徴は,極性および非極性分子の双方に対し同一の形式で,正確な溶媒和自由エネルギー予測が可能なことである。拡張した数値実験により,現DG系溶媒和モデルは,非常に多数の分子に対して,幾つかの最も正確な溶媒和自由エネルギー予測を示した。(翻訳著者抄録)

シソーラス用語： 構造 ,  *溶媒和 ,  *最適化 ,  計算 ,  溶媒 ,  非極性溶媒 ,  *分子間相互作用 ,  *パラメタリゼーション ,  Laplace方程式 ,  Beltrami微分 ,  Poisson-Boltzmann方程式 ,  *数値解法 ,  変分法 ,  凸形 ,  理論 ,  *学習アルゴリズム ,  アルゴリズム ,  自由エネルギー ,  実験 ,  SCF法 ,  エンタルピー ,  *モデル ,  極性溶媒
準シソーラス用語： パラメータ化アルゴリズム ,  *パラメータ最適化 ,  モデル計算 ,  幾何構造 ,  結合自由エネルギー ,  *構造モデル ,  最適化理論 ,  数値実験 ,  溶媒和熱

分類 (3件)： 分子化合物  (CE02000C) ,  分子間相互作用  (BH07020P) ,  数値計算  (JE02000J)

タイトルに関連する用語 (5件)： 微分幾何 ,  構造系 ,  溶媒和 ,  モデル ,  パラメータ最適化