Muestreo de eventos raros

El muestreo de eventos raros es un término general que engloba un grupo de métodos de simulación por ordenador destinados a muestrear selectivamente regiones "especiales" del espacio dinámico de sistemas que difícilmente podrían explorarse mediante simulación por fuerza bruta. Un ejemplo conocido de evento raro en este contexto sería la nucleación de una gota de lluvia a partir de vapor de agua sobresaturado: aunque las gotas de lluvia se forman a diario, en relación con las escalas de longitud y tiempo definidas por el movimiento de las moléculas de agua en la fase de vapor, la formación de una gota líquida es extremadamente rara.

Debido al amplio uso de la simulación por computadora en dominios muy diferentes, los artículos sobre el tema surgen de fuentes bastante dispares y es difícil hacer un estudio coherente de las técnicas de muestreo de eventos raros. ^{[ 1 ]} Los métodos contemporáneos incluyen el muestreo de ruta de transición (TPS), ^{[ 2 ]} el muestreo de interfaz de transición de intercambio de réplicas (RETIS), ^{[ 3 ]} ensayos de simulación repetitivos después de alcanzar umbrales (RESTART), ^{[ 4 ]} el muestreo de flujo hacia adelante (FFS), ^{[ 5 ] [ 6 ]} división generalizada , ^{[ 7 ] [ 8 ]} división multinivel adaptativa (AMS), ^{[ 9 ]} muestreo de eventos raros de proceso estocástico (SPRES), ^{[ 10 ]} muestreo de línea , ^{[ 11 ]} simulación de subconjuntos , ^{[ 12 ]} y conjunto ponderado (WE). ^{[ 13 ] [ 14 ]} La primera técnica de eventos raros publicada fue de Herman Kahn y Theodore Edward Harris en 1951, ^{[ 15 ]} quienes a su vez se refirieron a un informe técnico no publicado de John von Neumann y Stanislaw Ulam .

Si un sistema se encuentra fuera del equilibrio termodinámico , es posible que exista una dependencia temporal en el flujo de eventos raros. Para seguir la evolución temporal de la probabilidad de un evento raro, es necesario mantener un flujo constante de trayectorias hacia la región objetivo del espacio de configuración. SPRES está diseñado específicamente para esta eventualidad, y AMS también es, al menos formalmente, válido para aplicaciones en las que esto sea necesario.

En los casos en que se alcanza un estado estacionario disipativo (es decir, no se cumplen las condiciones de equilibrio termodinámico, pero el flujo de eventos raros es constante), entonces FFS y otros métodos pueden ser apropiados, así como los enfoques de no equilibrio completo, que suelen ser más costosos.

Si se asume el equilibrio termodinámico , entonces no existe dependencia temporal en el flujo de eventos raros y un enfoque termodinámico, en lugar de uno estadístico, podría ser más apropiado para el problema. Estos métodos generalmente se consideran por separado de los métodos de eventos raros, pero pueden abordar los mismos problemas. En estas estrategias, se prepara un paisaje de energía libre (o un paisaje energético , para sistemas pequeños). Para un sistema pequeño, este paisaje puede mapearse por completo, mientras que para un sistema con un mayor número de grados de libertad, aún se requerirá una proyección sobre un conjunto de coordenadas de progreso.

Tras cartografiar el paisaje y realizar ciertas suposiciones, la teoría del estado de transición puede utilizarse para describir las probabilidades de las trayectorias dentro del mismo. Un ejemplo de método para cartografiar paisajes es la simulación de intercambio de réplicas , que, aplicada a problemas de eventos raros, tiene la ventaja de generar fragmentos de trayectoria correctos por partes durante el proceso, lo que permite un análisis directo del comportamiento dinámico incluso sin generar el paisaje completo.

• Eventos raros

• Paquete R mistral ( versión CRAN y dev ) para herramientas de simulación de eventos raros
• WESTPA y wepy son paquetes para Weighted Ensemble .
• El conjunto de herramientas Python freshs.org sirve como ejemplo de kit de herramientas para distribuir cálculos FFS y SPRES para ejecutar ensayos de muestreo simultáneamente en hardware paralelo o de forma distribuida a través de la red.
• PyRETIS es una biblioteca Python de código abierto para simulaciones moleculares de eventos raros basada principalmente en muestreo de interfaz de transición (TIS) y muestreo de interfaz de transición de intercambio de réplicas (RETIS). ^{[ 16 ]} PyRETIS controla trayectorias de dinámica molecular para muestrear transiciones raras mientras preserva dinámicas no sesgadas, y se ha interconectado con paquetes de simulación molecular incluidos GROMACS , LAMMPS , OpenMM y CP2K . ^{[ 17 ]} Versiones posteriores introdujeron una arquitectura más modular, estrategias adicionales de muestreo de trayectorias, soporte para estados metaestables de larga duración y transiciones con definiciones de estado no acotadas, y herramientas de postprocesamiento integradas. ^{[ 18 ]} El paquete implementa movimientos de disparo estándar así como movimientos de Monte Carlo de subtrayectoria tales como Stone Skipping, Web Throwing y Wire Fencing. El lanzamiento de piedras y el lanzamiento de telarañas se introdujeron como movimientos generadores de trayectorias diseñados para mejorar la decorrelación en simulaciones de muestreo de trayectorias, ^{[ 19 ]} mientras que el cercado de alambre se desarrolló posteriormente como un movimiento de subtrayectoria más general para casos en los que el parámetro de orden es costoso de evaluar o difícil de determinar localmente. ^{[ 20 ]} La documentación de PyRETIS también proporciona una introducción a PyRETIS y a los métodos de eventos raros y ejemplos resueltos, incluido un tutorial para movimientos de subtrayectoria en un potencial unidimensional .
• PyRETIS se ha utilizado en estudios de casos moleculares, incluyendo la unión de H-NS al ADN rico en AT, ^{[ 21 ]} la autoionización del agua, ^{[ 22 ]} y el muestreo de trayectorias de reacciones atmosféricas. ^{[ 23 ]} En la página de resultados científicos del proyecto se enumeran aplicaciones adicionales y archivos de entrada .
• PyVisA es una herramienta de visualización y análisis para trayectorias de muestreo de rutas y salidas de PyRETIS. Proporciona herramientas para inspeccionar conjuntos de rutas, graficar variables colectivas y posprocesar simulaciones de muestreo de rutas. ^{[ 24 ]}