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A constrained maximum entropy method in polymer statistics

机译：聚合物统计中的约束最大熵方法

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A modified version of the maximum entropy principle, called "constrained maximum entropy" method (MEC), is revisited to combine the information obtained in computer simulations of polymers with external information in the form of configurational averages. A random-temperature molecular dynamics trajectory is being proposed as a biased random walk in configurational space to be reweighted by using the given average information. This random walk, generating a "meta" configurational probability, has been found to contain relevant information on the system. The method is compared with other computational techniques, like the generalized-ensemble and configurational-biased Monte Carlo, for simple models in the field of polymers and biopolymers. The main features of polymer configurational distribution functions of interest in polymer physics are consistent among the different methods in a wide range of temperatures and especially at room conditions. The advantage of the MEC approach is in taking into account all the degrees of freedom in the model, thus allowing applications in complicated biopolymers in the explicit solvent. (C) 2003 American Institute of Physics. [References: 54]
机译：再次讨论了最大熵原理的改进版本，称为“约束最大熵”方法（MEC），以结合在聚合物计算机模拟中获得的信息与构型平均值形式的外部信息。提出了一种随机温度分子动力学轨迹，作为通过使用给定的平均信息进行加权的配置空间中的有偏随机游动。已经发现，这种产生“元”配置概率的随机游走包含系统上的相关信息。该方法与其他计算技术（如广义集合和构型有偏的蒙特卡洛）进行了比较，以用于聚合物和生物聚合物领域的简单模型。聚合物物理学中感兴趣的聚合物构型分布函数的主要特征在宽温度范围内，尤其是在室温下，在不同方法之间是一致的。 MEC方法的优势在于考虑了模型中的所有自由度，因此允许在显式溶剂中应用于复杂的生物聚合物中。 （C）2003美国物理研究所。 [参考：54]

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