Implementation and testing of the iterative algorithm for finding optimal umbrella sampling parameters in zeolite systems
Implementace a testování iteračního algoritmu pro nalezení optimálních parametrů deštníkového vzorkování v zeolitových systémech
bakalářská práce (OBHÁJENO)

Zobrazit/ otevřít
Trvalý odkaz
http://hdl.handle.net/20.500.11956/199736Identifikátory
SIS: 264039
Kolekce
- Kvalifikační práce [20877]
Autor
Vedoucí práce
Konzultant práce
Heard, Christopher James
Oponent práce
Spiwok, Vojtěch
Fakulta / součást
Přírodovědecká fakulta
Obor
Chemie
Katedra / ústav / klinika
Katedra fyzikální a makromol. chemie
Datum obhajoby
10. 6. 2025
Nakladatel
Univerzita Karlova, Přírodovědecká fakultaJazyk
Angličtina
Známka
Výborně
Klíčová slova (česky)
Vylepšené vzorkování, Deštníkové vzorkování, Iterativní algoritmus, Potenciál střední síly, Důležitostní vzorkování, Volná energie, ZeolitKlíčová slova (anglicky)
Enhanced sampling, Umbrella sampling, Iterative algorithm, Potential of mean force, Importance sampling, Free energy, ZeoliteNázev: Implementace a testování iteračního algoritmu pro nalezení optimálních parametrů deštníkového vzorkování v zeolitických sys- témech Abstrakt: Řada fyzikálních nebo chemických procesů probíhajících v zeolitických systémech se vyznačuje vysokou ak- tivační energií, která činí ergodické vzorkování těchto přechodů pomocí rovnovážné molekulové dynamiky (equilibrium molecular dynamics, EMD) výpočetně nedostupným v rozumném čase. K řešení tohoto prob- lému se využívají metody vylepšeného vzorkování, které přidávají umělé zkreslení k přirozenému potenciálu systému. Deštníkové vzorkování (umbrella sampling, US) je jednou z těchto metod zkreslené MD, která slouží k získání profilu potenciálu střední síly (potential of mean force, PMF) podél prostoru kolektivní proměnné (collective variable, CV), tj. projekce volné energie na tuto CV, pro procesy s vysokou aktivační bariérou. Deštníkové vzorkování se skládá z několika zkreslených MD simulací omezených harmonickými potenciály se středem v různých bodech prostoru CV, ze kterých se následně rekonstruuje PMF. Konvergence US však silně závisí na několika hyperparametrech, jako je vhodný počet zkreslených simulací, jejich umístění a konstanty síly harmonického omezení. Postup optimálního zpřesnění mřížky (optimal grid refinement, OGRe), který navrhli Borgmans et...
Title: Implementation and testing of the iterative algorithm for find- ing optimal umbrella sampling parameters in zeolite systems Abstract: Numerous physical or chemical processes that occur within zeolite systems have a high activation energy that makes ergodic sampling of such transitions computationally inaccessible in a reasonable time using equilib- rium molecular dynamics (EMD). To tackle this problem, enhanced sampling methods utilize artificial biases that are added to the natural potential of the system. Umbrella sampling (US) is one of such biased MD methods that is used to obtain the potential of the mean force (PMF) profile along some collective variable (CV) space, i.e., a projection of free energy on this CV, for processes with a high activation energy barrier. Umbrella sampling consists of multiple biased MD simulations restrained with harmonic potentials centered at different places along the CV space, from which the PMF is constructed. However, the convergence of the umbrella sampling is highly dependent on multiple hyperparameters, such as the appropriate number of biased simulations, their centers, and the strength constants of the harmonic restraint bias. To counter these issues, the optimal grid refinement (OGRe) procedure proposed by Borgmans et al. [?] to find optimal har- monic...