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Accelerating multi-species field-theoretic simulations using Bayesian optimization
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AI
DOI：10.1039/D5ME00100E.png)
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摘要
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基于场的方法在多组分聚合物体系中可能具有挑战性，并且对场更新算法中使用的松弛系数（$\bm\lambda$）的选择高度敏感。审慎选择的松弛系数对于基于场的方法的稳定性和收敛性至关重要；然而，当体系中独特化学组分的数量较大时，其选择具有挑战性。在本工作中，我们开发了一种新方法，用于在组分数量庞大的体系中自动且高效地确定最优松弛系数。我们首先分析了两组分和三组分体系中松弛系数的影响，并证明高性能区域既狭窄又体系特定。基于这些发现，我们接着开发了一种基于贝叶斯优化的方法，用于自动定位稳定且性能良好的松弛系数。我们证明，我们的方法比简单的搜索方法快得多，并且随着体系复杂性的增加，其效率尤为显著。这项工作表明，贝叶斯优化可用于稳定和加速包含多种不同化学组分的基于场的方法。
Keyword:
field-based simulations
relaxation coefficients
Bayesian optimization
polymer systems
multi-component systems
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