Efficient Monte-Carlo sampling of metastable systems using non-local collective variable updates
Este artículo presenta un algoritmo generalizado para actualizaciones no locales en variables colectivas no lineales dentro de la dinámica de Langevin subamortiguada, demostrando una reversibilidad rigurosa y un rendimiento superior en el muestreo de sistemas moleculares metastables, especialmente en combinación con generadores basados en aprendizaje automático.