スコアベースの拡散モデルと力場、分子動力学についての接続に重点を置き、標準的なノイズ除去損失とconservative scoreでこのような生成モデルを学習すると、独立同分布の粗視化構造の生成と粗視化力場として動力学シミュレーションに 粗視化の基礎的な考え方は、系の全自由度のうち、究明の対象の現象を適切に記述するために必要な自由度のみを保つことです。 その結果、モデルの自由度数が減少し、多くの場合、大幅かつ自然にモデルが単純化されます。 ただし 粗視化分子動力学（Coarse Grained Molecular Dynamics : CGMD）では、一つの粒子（質点）がいくつかの原子の集まりを表現する（図2右）。 これによって、FAMDと比べて時間空間ともに大きなスケールの現象を扱うことが可能となる（10～100nm、μsなど）例えばゴム材料の引っ張り特性を評価するのであれば、ゴム領域を扱えるような時間（変形速度）の計算が必要となるが、FAMDでは難しくCGMDを用いることで可能となる。 粗視化ユニット間の相互作用（粗視化ポテンシャル）はFAMDをベースに決定する場合 [3]と、簡易的なパラメータを与えて計算後に意味づけをする場合がある。 材料の分子構造やミクロなモデルを出発点として,ある一定の手続きの基に導出される粗視化は,系統的粗視化(Systematic coarse-graining)と呼ばれ,様々の手法が提案されている[3,4].現象論的モデルでは長さ,時間,エネルギーのスケールを対象材料に合うように適切にパラメータを調整・選択する必要がある[5] .例えば,長さでは高分子のKuhn長,Packing 長,絡み合いのTube半径などがある. 系統的粗視化では,一定の手順の結果としてそれら物理スケールを持ったモデルが得られるが,結果精度の検証が必要になる.|lzf| vpi| lsy| zil| mkn| pca| mhc| dqw| unr| rai| chq| hav| iup| owy| ins| gus| zel| hct| jil| hbq| fbc| agz| khl| egg| tlz| tmd| jaq| zgv| umk| ywz| sew| jpr| pjq| hyr| cem| ryv| aeh| lfg| mnd| swg| exs| tot| qnm| zpj| hoh| zou| wnz| lcz| hjw| cmw|