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摘要：本发明公开了一种基于深度均衡模型的求解分子系统稳态方法，包括：构建数据集，所述数据集中的数据为初始构象‑稳态构象的配对数据；将数据集中的数据划分为训练样本和测试样本；对训练样本先进行时间采样，而后按照布朗桥的路径概率进行采样，得到预处理后的训练样本；构建基于图Transformer或球谐函数表示的SE3等变神经网络模型；利用预处理后的训练样本对SE3等变神经网络模型进行训练，直至SE3等变神经网络模型收敛，得到训练好的SE3等变图神经网络模型；先从初始构象分布∏0中采样，生成一个粗糙构象；再通过模拟以下SDE从联合分布Π0,1中抽样，得到t＝1的X1即为所需的稳态构象。
主权项：1.一种基于深度均衡模型的求解分子系统稳态方法，其特征在于：包括以下步骤：构建数据集，所述数据集中的数据为初始构象-稳态构象的配对数据；将数据集中的数据划分为训练样本和测试样本；对训练样本先进行时间采样t～U0,1，U0,1表示0,1区间上的均匀分布，而后按照布朗桥的路径概率Xt～NX0+X1-X0t,σt1-t进行采样，得到预处理后的训练样本；其中，Xt∈Rd代表动力学演化中t时刻的构象，σ表示噪声尺度，X0,X1分别为代表初始构象与稳态构象的随机变量；构建基于图Transformer或球谐函数表示的SE3等变神经网络模型；利用预处理后的训练样本对SE3等变神经网络模型进行训练，直至SE3等变神经网络模型收敛，得到训练好的SE3等变图神经网络模型；先从初始构象分布Π0中采样，生成一个粗糙构象；再通过模拟以下SDE从联合分布Π0,1中抽样，得到t＝1的X1即为所需的稳态构象：dXt＝vθXt,X0,tdt+σdBt,X0～Π0式中，vθXt,X0,t表示训练好的SE3等变图神经网络模型一个含时向量场，Π0表示初始构象分布，Xt∈Rd代表动力学演化中t时刻的构象，Bt为一个标准的布朗运动。
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百度查询： 北京大学 一种基于深度均衡模型的求解分子系统稳态方法
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