Langevin Flow Maps：高效分子动力学与过渡路径采样

Langevin Flow Maps 将机器学习力场扩展为同时学习随机 Langevin 积分器，实现大时间步分子动力学并准确还原体系动力学性质，运行速度比现有机器学习力场快一个数量级。研究还通过在多样化分子数据集上训练，展示了构建可迁移 Langevin Flow Maps 的路径。