A self-learning algorithm for biased molecular dynamics.

A self-learning algorithm for biased molecular dynamics.

A new self-learning algorithm for accelerated dynamics, reconnaissance metadynamics, is proposed that is able to work with a very large number of collective coordinates. Acceleration of the dynamics is achieved by constructing a bias potential in terms of a patchwork of one-dimensional, locally vali...

Mô tả đầy đủ

Chi tiết về thư mục
Những tác giả chính:	Tribello, G, Ceriotti, M, Parrinello, M
Định dạng:	Journal article
Ngôn ngữ:	English
Được phát hành:	2010

Những quyển sách tương tự

Using sketch-map coordinates to analyze and bias molecular dynamics simulations.
Bằng: Tribello, G, et al.
Được phát hành: (2012)

From the Cover: Simplifying the representation of complex free-energy landscapes using sketch-map.
Bằng: Ceriotti, M, et al.
Được phát hành: (2011)

Demonstrating the Transferability and the Descriptive Power of Sketch-Map
Bằng: Ceriotti, M, et al.
Được phát hành: (2013)

From the Cover: Simplifying the representation of complex free-energy landscapes using sketch-map.
Bằng: Ceriotti, M, et al.
Được phát hành: (2011)

Langevin equation with colored noise for constant-temperature molecular dynamics simulations.
Bằng: Ceriotti, M, et al.
Được phát hành: (2009)

Efficient stochastic thermostatting of path integral molecular dynamics.
Bằng: Ceriotti, M, et al.
Được phát hành: (2010)

The δ-thermostat: Selective normal-modes excitation by colored-noise Langevin dynamics
Bằng: Ceriotti, M, et al.
Được phát hành: (2010)

Accelerating the convergence of path integral dynamics with a generalized Langevin equation.
Bằng: Ceriotti, M, et al.
Được phát hành: (2011)

Colored-noise thermostats à la carte
Bằng: Ceriotti, M, et al.
Được phát hành: (2012)

Nuclear quantum effects in solids using a colored-noise thermostat.
Bằng: Ceriotti, M, et al.
Được phát hành: (2009)

A hybrid approach to Fermi operator expansion
Bằng: Ceriotti, M, et al.
Được phát hành: (2008)

Conjugate gradient heat bath for ill-conditioned actions.
Bằng: Ceriotti, M, et al.
Được phát hành: (2007)

Conjugate gradient heat bath for ill-conditioned actions
Bằng: Ceriotti, M, et al.
Được phát hành: (2007)

An efficient and accurate decomposition of the Fermi operator.
Bằng: Ceriotti, M, et al.
Được phát hành: (2008)

Static disorder and structural correlations in the low temperature phase of lithium imide
Bằng: Miceli, G, et al.
Được phát hành: (2010)

Uncertainty-biased molecular dynamics for learning uniformly accurate interatomic potentials
Bằng: Viktor Zaverkin, et al.
Được phát hành: (2024-04-01)

How to remove the spurious resonances from ring polymer molecular dynamics.
Bằng: Rossi, M, et al.
Được phát hành: (2014)

How to remove the spurious resonances from ring polymer molecular dynamics
Bằng: Rossi, M, et al.
Được phát hành: (2014)

Recognizing molecular patterns by machine learning: an agnostic structural definition of the hydrogen bond
Bằng: Gasparotto, P, et al.
Được phát hành: (2014)

Evaluating functions of positive-definite matrices using colored noise thermostats
Bằng: Nava, M, et al.
Được phát hành: (2014)

Nuclear quantum effects in ab initio dynamics: theory and experiments for lithium imide
Bằng: Ceriotti, M, et al.
Được phát hành: (2010)

The role of quantum effects on structural and electronic fluctuations in neat and charged water.
Bằng: Giberti, F, et al.
Được phát hành: (2014)

Nuclear quantum effects and hydrogen bond fluctuations in water.
Bằng: Ceriotti, M, et al.
Được phát hành: (2013)

I-PI: A Python interface for ab initio path integral molecular dynamics simulations
Bằng: Ceriotti, M, et al.
Được phát hành: (2014)

i-PI: A Python interface for ab initio path integral molecular dynamics simulations
Bằng: Ceriotti, M, et al.
Được phát hành: (2014)

i-PI: A Python interface for ab initio path integral molecular dynamics simulations
Bằng: Ceriotti, M, et al.
Được phát hành: (2013)

First-principles study of the high-temperature phase of Li2NH
Bằng: Miceli, G, et al.
Được phát hành: (2011)

Incorporating inductive biases into machine learning algorithms
Bằng: Miao, N
Được phát hành: (2024)

Algorithmic Fairness and Bias in Machine Learning Systems
Bằng: Chandra Rushil, et al.
Được phát hành: (2023-01-01)

Efficient multiple time scale molecular dynamics: Using colored noise thermostats to stabilize resonances.
Bằng: Morrone, J, et al.
Được phát hành: (2011)

The fuzzy quantum proton in the hydrogen chloride hydrates.
Bằng: Hassanali, A, et al.
Được phát hành: (2012)

Self-Confirming Biased Beliefs in Organizational “Learning by Doing”
Bằng: Sanghyun Park, et al.
Được phát hành: (2021-01-01)

Chemical shifts in molecular solids by machine learning
Bằng: Federico M. Paruzzo, et al.
Được phát hành: (2018-10-01)

A Genealogical Approach to Algorithmic Bias
Bằng: Ziosi, M, et al.
Được phát hành: (2024)

UnBias: emancipating users against algorithmic biases for a trusted digital economy
Bằng: Koene, A, et al.
Được phát hành: (2018)

A Combined Effect of Self and Reward: Relationship of Self- and Reward-Bias on Associative Learning
Bằng: Lingyun Wang, et al.
Được phát hành: (2021-06-01)

Social inference and social anxiety: evidence of a fear-congruent self-referential learning bias.
Bằng: Button, K, et al.
Được phát hành: (2012)

Active learning with human heuristics: an algorithm robust to labeling bias
Bằng: Sriram Ravichandran, et al.
Được phát hành: (2024-11-01)

Understanding Bias and Variance of Learning-to-Rank Algorithms: An Empirical Framework
Bằng: Muhammad Ibrahim
Được phát hành: (2022-12-01)

Evolution and impact of bias in human and machine learning algorithm interaction.
Bằng: Wenlong Sun, et al.
Được phát hành: (2020-01-01)