抄録/ポイント:
抄録/ポイント
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ここでは,詳細なバランス条件(DBC)を破るが,ターゲット分布の不変性を確保するために歪んだ詳細バランスを満たす,シミュレートした焼戻しシミュレーションのための2つの新しいアルゴリズムを提示する。ここで提示した不可逆法は,Gibbsサンプリングと,温度スワップの更新スキームでのDBCの破壊に基づく。1D二重井戸ポテンシャル,IsingモデルおよびAlainペンタペプチド(ALA5)のMDシミュレーションで記述した簡単なシステムに関するMCMCシミュレーションの3つのシステムを,著者らの方法の試験ベッドとして利用した。Isingモデルに対する逆温度,磁化率およびエネルギー密度の緩和時間は,DBCによる従来のGibbsサンプリング技術よりもサンプリング効率における明確な利得を示し,また,Metropholis-Hastings(MH)スキームによる従来のシミュレーション焼戻しも上回った。多数の温度によるALA5のシミュレーションは,従来のMHと比較して,逆温度に対する混合時間,従ってシステムのエネルギーにおける明確な利得を示した。付加的計算オーバヘッドなしで,著者らの方法は,DBCによる従来のシミュレーション焼戻し方法に対して,より効果的な代替案であることが分かった。著者らのアルゴリズムは,可逆および不可逆MHアルゴリズムと比較して,Isingスピン系でより好ましい定数スケーリングを示すので,多くの温度ラダーを有する大規模システムのシミュレーションにおいて特に有利である。将来の応用では,この不可逆方法は,平らかな自由エネルギー景観に温度以外の与えられた動的変数を利用するために容易に調整できる。【JST・京大機械翻訳】