Skip to main content
CenXiv.org
此网站处于试运行阶段,支持我们!
我们衷心感谢所有贡献者的支持。
贡献
赞助
cenxiv logo > math > arXiv:2306.12268v1

帮助 | 高级搜索

数学 > 数值分析

arXiv:2306.12268v1 (math)
[提交于 2023年6月21日 (此版本) , 最新版本 2024年8月10日 (v2) ]

标题: 一种求解高维分界问题的有限表达式方法

标题: A Finite Expression Method for Solving High-Dimensional Committor Problems

Authors:Zezheng Song, Maria K. Cameron, Haizhao Yang
摘要: 过渡路径理论(TPT)是一个数学框架,用于量化在一对选定的稳定状态$A$和$B$之间的稀有过渡事件。 TPT 的核心是传递函数,它描述了从相空间中的任何给定起始点出发,在到达稳定状态$A$之前到达稳定状态$B$的概率。 一旦计算出传递函数,就可以轻松找到过渡通道和过渡速率。 传递函数是带有适当边界条件的后向柯尔莫哥洛夫方程的解。 然而,由于需要对环境空间的整个区域进行网格划分,因此在高维情况下求解是一项具有挑战性的任务。 在本工作中,我们探索了有限表达式方法(FEX,Liang 和 Yang(2022))作为一种计算传递函数的工具。 FEX 通过一个涉及固定有限数量的非线性函数和二进制算术运算的代数表达式来近似传递函数。 表达式模板中的最优非线性函数、二进制运算以及数值系数是通过强化学习找到的。 基于 FEX 的传递函数求解器在多个高维基准问题上进行了测试。 它的结果与基于神经网络的求解器相当或更好。 最重要的是,FEX 能够正确识别解的代数结构,这使得可以将传递函数问题简化为低维问题,并以任何所需的精度找到传递函数。
摘要: Transition path theory (TPT) is a mathematical framework for quantifying rare transition events between a pair of selected metastable states $A$ and $B$. Central to TPT is the committor function, which describes the probability to hit the metastable state $B$ prior to $A$ from any given starting point of the phase space. Once the committor is computed, the transition channels and the transition rate can be readily found. The committor is the solution to the backward Kolmogorov equation with appropriate boundary conditions. However, solving it is a challenging task in high dimensions due to the need to mesh a whole region of the ambient space. In this work, we explore the finite expression method (FEX, Liang and Yang (2022)) as a tool for computing the committor. FEX approximates the committor by an algebraic expression involving a fixed finite number of nonlinear functions and binary arithmetic operations. The optimal nonlinear functions, the binary operations, and the numerical coefficients in the expression template are found via reinforcement learning. The FEX-based committor solver is tested on several high-dimensional benchmark problems. It gives comparable or better results than neural network-based solvers. Most importantly, FEX is capable of correctly identifying the algebraic structure of the solution which allows one to reduce the committor problem to a low-dimensional one and find the committor with any desired accuracy.
主题: 数值分析 (math.NA) ; 机器学习 (cs.LG); 符号计算 (cs.SC)
引用方式: arXiv:2306.12268 [math.NA]
  (或者 arXiv:2306.12268v1 [math.NA] 对于此版本)
  https://doi.org/10.48550/arXiv.2306.12268
通过 DataCite 发表的 arXiv DOI

提交历史

来自: Haizhao Yang [查看电子邮件]
[v1] 星期三, 2023 年 6 月 21 日 13:43:59 UTC (3,361 KB)
[v2] 星期六, 2024 年 8 月 10 日 16:40:06 UTC (14,735 KB)
全文链接:

获取论文:

    查看标题为《》的 PDF
  • 查看中文 PDF
  • 查看 PDF
  • 其他格式
查看许可
当前浏览上下文:
math.NA
< 上一篇   |   下一篇 >
新的 | 最近的 | 2023-06
切换浏览方式为:
cs
cs.LG
cs.NA
cs.SC
math

参考文献与引用

  • NASA ADS
  • 谷歌学术搜索
  • 语义学者
a 导出 BibTeX 引用 加载中...

BibTeX 格式的引用

×
数据由提供:

收藏

BibSonomy logo Reddit logo

文献和引用工具

文献资源探索 (什么是资源探索?)
连接的论文 (什么是连接的论文?)
Litmaps (什么是 Litmaps?)
scite 智能引用 (什么是智能引用?)

与本文相关的代码,数据和媒体

alphaXiv (什么是 alphaXiv?)
CatalyzeX 代码查找器 (什么是 CatalyzeX?)
DagsHub (什么是 DagsHub?)
Gotit.pub (什么是 GotitPub?)
Hugging Face (什么是 Huggingface?)
带有代码的论文 (什么是带有代码的论文?)
ScienceCast (什么是 ScienceCast?)

演示

复制 (什么是复制?)
Hugging Face Spaces (什么是 Spaces?)
TXYZ.AI (什么是 TXYZ.AI?)

推荐器和搜索工具

影响之花 (什么是影响之花?)
核心推荐器 (什么是核心?)
IArxiv 推荐器 (什么是 IArxiv?)
  • 作者
  • 地点
  • 机构
  • 主题

arXivLabs:与社区合作伙伴的实验项目

arXivLabs 是一个框架,允许合作伙伴直接在我们的网站上开发和分享新的 arXiv 特性。

与 arXivLabs 合作的个人和组织都接受了我们的价值观,即开放、社区、卓越和用户数据隐私。arXiv 承诺这些价值观,并且只与遵守这些价值观的合作伙伴合作。

有一个为 arXiv 社区增加价值的项目想法吗? 了解更多关于 arXivLabs 的信息.

这篇论文的哪些作者是支持者? | 禁用 MathJax (什么是 MathJax?)
  • 关于
  • 帮助
  • contact arXivClick here to contact arXiv 联系
  • 订阅 arXiv 邮件列表点击这里订阅 订阅
  • 版权
  • 隐私政策
  • 网络无障碍帮助
  • arXiv 运营状态
    通过...获取状态通知 email 或者 slack

京ICP备2025123034号