arXiv stat.ML· No\'e Blassel·· 6 天前AI 评分26
利用低维代理模型学习即时准稳态诊断
Learning on-the-fly quasi-stationarity diagnostics from low-dimensional surrogates
AI 导读
研究提出一种基于非线性概率流粗粒化与模拟推理的方法，利用低维代理过程构建加速动力学中的即时准稳态诊断。该方法通过在有效流粒子近似上训练 RNN 来估计去相关时间的后验概率，并将其迁移至高维粒子近似的集体变量轨迹。在合成示例与分子系统测试中，该 RNN 诊断在 ROC 分析中表现优于传统 MCMC 诊断，保守性更低、失败次数更少且具有可解释的决策阈值。
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