Zobrazeno 1 - 10
of 32
pro vyhledávání: '"Durumeric, Aleksander P."'
Machine-learned coarse-grained (MLCG) molecular dynamics is a promising option for modeling biomolecules. However, MLCG models currently require large amounts of data from reference atomistic molecular dynamics or substantial computation for training
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/2407.01286
Autor:
Charron, Nicholas E., Musil, Felix, Guljas, Andrea, Chen, Yaoyi, Bonneau, Klara, Pasos-Trejo, Aldo S., Venturin, Jacopo, Gusew, Daria, Zaporozhets, Iryna, Krämer, Andreas, Templeton, Clark, Kelkar, Atharva, Durumeric, Aleksander E. P., Olsson, Simon, Pérez, Adrià, Majewski, Maciej, Husic, Brooke E., Patel, Ankit, De Fabritiis, Gianni, Noé, Frank, Clementi, Cecilia
The most popular and universally predictive protein simulation models employ all-atom molecular dynamics (MD), but they come at extreme computational cost. The development of a universal, computationally efficient coarse-grained (CG) model with simil
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/2310.18278
Autor:
Krämer, Andreas, Durumeric, Aleksander P., Charron, Nicholas E., Chen, Yaoyi, Clementi, Cecilia, Noé, Frank
Machine-learned coarse-grained (CG) models have the potential for simulating large molecular complexes beyond what is possible with atomistic molecular dynamics. However, training accurate CG models remains a challenge. A widely used methodology for
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/2302.07071
Coarse-grained (CG) models parameterized using atomistic reference data, i.e., 'bottom up' CG models, have proven useful in the study of biomolecules and other soft matter. However, the construction of highly accurate, low resolution CG models of bio
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/2212.04530
Bottom-up coarse-grained molecular dynamics models are parameterized using complex effective Hamiltonians. These models are typically optimized to approximate high dimensional data from atomistic simulations. In contrast, human validation of these mo
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/2109.07337
Publikováno v:
J. Chem. Phys. 151, 124110 (2019)
We utilize connections between molecular coarse-graining approaches and implicit generative models in machine learning to describe a new framework for systematic molecular coarse-graining (CG). Focus is placed on the formalism encompassing generative
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/1904.00871
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.