机构名称：
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生成建模（一个广义术语）包含许多机器学习技术，以生成类似于给定目标分布样本的随机变量，在计算分子科学中正在大量探索。例如，在化学环境中使用这些技术使用这些技术的开创性作品包括对分子系统的热分布进行采样[1]，增强自由能法[2]，评估在量子场理论[3]中产生的可怕的积分[3]，进行直接模拟，以及许多其他应用。分子科学中已利用的主要范例包括可能估计的可能性估计，即归一化流（即，单独的能量知识训练）或从现有数据集中训练，通常是使用分子动力学模拟收集的[4]。目前尚不清楚是否可以为每个系统获得相对于显式模拟的实质性加速度[5]。的确，尽管对生成建模技术有明显的兴奋，但仍然存在许多确定性问题：
经典和量子物质的生成模型
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