基于分子动力学数据的机器学习动力学

一篇综述系统梳理了从分子动力学模拟估计committor及相关动力学统计量的现代方法，重点关注通过学习定义动力学方程解的自监督方法。文章以统一的算子视角连接基于生成元的偏微分方程、变分原理、Markov state models、dynamical Galerkin approximation与neural networks，并讨论非Markovian效应和采样策略。