隐式溶剂化结构提升速度 (隐形和显性溶剂化模型)

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• 隐式溶剂化结构提升速度
• 如何放慢仿真速度？
• 经常出现最提升方法总结（非深度）

隐式溶剂化结构提升速度

您问的是隐式溶剂化结构提升速度取决于什么吗？影响起因如下：1、算法选用：不同的隐式溶剂模型和提升算法对速度发生影响。

隐式溶剂模型包含延续介质模型和分子力场模型，提升算法驳回梯度降低法、共轭梯度法等。

速度较快的模型和算法可提高提升速度。

2、分子体系大小：隐式溶剂化结构提升用于模拟大分子体系。

分子体系较大，计算复杂度参与，提升速度减慢。

3、计算资源：提升速度受计算资源限度。

经常使用高功能的计算机、多线程计算或并行计算可放慢提升速度。

如何放慢仿真速度？

菜单栏中单击“仿真”，在发生的下拉菜单中按图示选用：

再按下图将初始条件中的步长期间值改小：

上图中的步长期间值是自动值，将1e-005改小仿真速度就放慢了。

但要留意，仿真速度太快，仿真结果显得比拟粗造，不是那么准确。

经常出现最提升方法总结（非深度）

探求机器学习环球中的最提升神器，咱们聚焦于那些经典且适用的算法：梯度降低、随机梯度降低、牛顿法以及其变种——拟牛顿方法。

让咱们逐个揭开它们的奥秘面纱。

梯度降低的双面刃

作为基础，梯度降低法以其繁复的逻辑吸引着咱们，但并非无瑕。

它像一位舞者，步调持重却或者在全局最优上迷失，特意是批量梯度降低(BGD)，每个迭代都须要遍历一切数据点，只管确顾全局最优，但脚步却显得沉稳而缓慢。

同样，随机梯度降低(SGD)则像一阵疾风，轻捷极速，适宜海量数据，但也或者带来细微的震荡，但这就是速度与精度之间的巧妙平衡。

牛顿法：速度与精准的交汇

牛顿法是梯度降低的更新版，它借助二阶泰勒倒退，以更快的速度凑近指标。

相较于一阶的梯度降低，牛顿法思考了更多的部分消息，好像在迷宫中找到了捷径。

但是，这份准确的代价是计算量的参与，须要求解Hessian矩阵的逆，这使得它在复杂性上显得更为奢求。

拟牛顿法：迈向高效的新高度

牛顿法的亲兄弟们，拟牛顿方法，特意是的发明和Fletcher-Powell的验证，为非线性提升开拓了新路。

它们经过经常使用正定矩阵近似Hessian的逆，极大地简化了运算，成功了超线性收敛。

DFP和BFGS算法就是这片畛域中的绚烂明珠，它们灵敏顺应各种疑问，但非正定性Hessian或者造成牛顿法失效，这就像在润滑的冰面上寻觅稳固前行的门路。

统计预计的双面镜像：极大似然与最大后验

在统计预计的环球里，极大似然预计和最大后验预计犹如镜像的两面，各有其适用场景。

牛顿法的光芒往往在凸函数的畛域中最为夺目，但面对非凸函数的应战，它或者堕入不可收敛的困境，就像光束在复杂地形上难以穿透。

总结这些最提升方法，它们各有千秋，也各有所短。

在实践运行中，咱们须要依据疑问的个性、数据规模和计算资源来选用最适宜的工具，以到达最佳的模型提升成果。

了解并把握这些方法，就是在机器学习的路线上迈出松软的步调。