Bayesian Multistate Bennett Acceptance Ratio Methods

要約

多状態ベネット許容比 (MBAR) 法は、熱力学的状態の自由エネルギーを計算するための一般的なアプローチです。
この研究では、MBAR 手法のベイジアン一般化である BayesMBAR を紹介します。
BayesMBAR は、熱力学的状態からサンプリングされた構成を事前分布と統合することにより、自由エネルギーの事後分布を計算します。
事後分布を使用して、自由エネルギー推定値を導き出し、それに関連する不確実性を計算します。
特に、均一事前分布が使用される場合、BayesMBAR は MBAR の結果を復元しますが、より正確な不確実性推定を提供します。
さらに、自由エネルギーに関する事前知識が利用可能な場合、BayesMBAR は不均一な事前分布を使用してこの情報を推定手順に組み込むことができます。
例として、自由エネルギー曲面の滑らかさに関する事前知識を組み込むことにより、BayesMBAR が MBAR 法よりも正確な推定値を提供することを示します。
自由エネルギー計算で MBAR が広く使用されていることを考慮すると、BayesMBAR は自由エネルギー計算のさまざまなアプリケーションで不可欠なツールになると予想されます。

要約(オリジナル)

The multistate Bennett acceptance ratio (MBAR) method is a prevalent approach for computing free energies of thermodynamic states. In this work, we introduce BayesMBAR, a Bayesian generalization of the MBAR method. By integrating configurations sampled from thermodynamic states with a prior distribution, BayesMBAR computes a posterior distribution of free energies. Using the posterior distribution, we derive free energy estimations and compute their associated uncertainties. Notably, when a uniform prior distribution is used, BayesMBAR recovers the MBAR’s result but provides more accurate uncertainty estimates. Additionally, when prior knowledge about free energies is available, BayesMBAR can incorporate this information into the estimation procedure by using non-uniform prior distributions. As an example, we show that, by incorporating the prior knowledge about the smoothness of free energy surfaces, BayesMBAR provides more accurate estimates than the MBAR method. Given MBAR’s widespread use in free energy calculations, we anticipate BayesMBAR to be an essential tool in various applications of free energy calculations.

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