Exact NMR simulation of protein-size spin systems using tensor train formalism
Exact NMR simulation of protein-size spin systems using tensor train formalism
复制标题
使用张量序列形式对蛋白质大小的自旋系统进行精确 NMR 模拟
DOI：
10.1103/physrevb.90.085139
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发表时间：
2014
影响因子：
3.7
通讯作者：
Savostyanov D
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Savostyanov D
我们介绍了一种基于交替优化的新方法，用于紧致表示自旋哈密顿量和求解张量序列格式的线性代数方程组。我们通过模拟泛素的核磁共振谱来证明该方法的实用性，泛素是一种含有数百个相互作用的核自旋的蛋白质。对于自旋系统和所讨论的核磁共振实验，现有的模拟算法要么需要显著的近似，要么需要随着自旋系统的大小成指数级缩放。我们将所提出的方法与SpinachPackage进行了比较，后者使用启发式受限状态空间技术来实现多项式复杂度伸缩。当自旋系统拓扑接近线性链(例如，对于蛋白质的主干)时，张量训练表示更紧凑，并且可以使用受限状态空间比稀疏表示计算得更快。
We introduce a new method, based on alternating optimization, for compact representation of spin Hamiltonians and solution of linear systems of algebraic equations in the tensor train format. We demonstrate the method's utility by simulating, without approximations, aNMR spectrum of ubiquitin—a protein containing several hundred interacting nuclear spins. Existing simulation algorithms for the spin system and the NMR experiment in question either require significant approximations or scale exponentially with the spin system size. We compare the proposed method to theSpinachpackage that uses heuristic restricted state space techniques to achieve polynomial complexity scaling. When the spin system topology is close to a linear chain (e.g., for the backbone of a protein), the tensor train representation is more compact and can be computed faster than the sparse representation using restricted state spaces.
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DOI：
10.1016/j.cpc.2013.12.017
发表时间：
2013-06
期刊：
Comput. Phys. Commun.
影响因子：
--
作者：
S. Dolgov;B. Khoromskij;I. Oseledets;D. Savostyanov
通讯作者：
S. Dolgov;B. Khoromskij;I. Oseledets;D. Savostyanov
影响因子：
2.7
作者：
BAX A;IKURA M
通讯作者：
IKURA M
DOI：
--
发表时间：
2001
期刊：
影响因子：
--
作者：
Ian P. McCulloch;A. R. Bishop;M. Gulácsi
通讯作者：
M. Gulácsi
利用矩阵乘积状态和张量序列中的矩阵对称性和物理对称性
DOI：
--
发表时间：
2013
期刊：
影响因子：
--
作者：
T. Huckle;K. Waldherr;T. Schulte
通讯作者：
T. Schulte
烯丙基质子间自旋-自旋耦合
DOI：
--
发表时间：
1976
期刊：
影响因子：
--
作者：
M. Barfield;R. Spear;S. Sternhell
通讯作者：
S. Sternhell