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World File Search System自由能
双量子点系统的非平衡自由能与信息流
Horowitz 等人使用图论方法提供了描述自主系统中信息传输的统一热力学方案。[9 ] Yamamoto 引入了图收缩法，证明了与信息流驱动相关的 Onsager 系数满足 Onsager 互易性。[10 ] 图论概念在学习纳米级能量、[11,12 ] 熵、涨落[13 ] 和信息的不可逆热力学方面取得了巨大成功。[14,15 ] Peusner 结合非平衡热力学、电路理论和图论，发展了网络热力学，以拓展其在生物系统中的适用性。 [ 16 – 22 ] 应用图论和网络热力学分析量子系统中的环通量、边通量和能量传输过程，可以指导热纳米器件的设计。一方面，许多研究关注不可逆热力学的自由能形式。Crooks 在微观可逆马尔可夫系统上进行了非平衡态自由能差异与功的测量。[ 23 , 24 ] Jarzynski 关系将两种状态之间的自由能差异与连接相同状态的一系列轨迹上的不可逆功联系起来，常用于计算经典系统和量子系统的平衡自由能。[ 25 – 28 ] Esposito 引入了非平衡系统自由能的概念来理解不可逆功
自由能原理下意识的神经相关性：从计算相关到计算解释。
摘要自由能原理如何有助于对意识的神经相关性进行研究，以及对意识的科学研究？在自由能原理下，应根据神经动力学而不是神经状态定义神经相关性，并应通过对意识的计算相关性的研究来构成 - 根据神经状态编码的概率定义。我们认为，这些限制通过解决了两个核心问题，从而使对意识的计算解释的前景更加明亮。首先是在没有感觉刺激和行为的情况下考虑意识。第二个是允许实现与意识相关的计算的系统，而无需意识，从而区分了仅模拟有意识和自身意识的计算系统的计算系统之间的区分。鉴于自由能原理所带来的计算概念，我们在有争议的情况下（例如，在没有感觉刺激和行为）的情况下，我们对意识的归属产生了限制。我们表明，这也对它的含义也有影响，而不是仅仅模拟有意识的系统。
计算图上的分子自由能优化
对给定分子系统的自由能景观（FEL）的全面理解暗示了准确预测其行为的能力，并为进一步的操纵和设计提供了合理的基础。科学家在计算过程中取得了巨大的影响，在理论和计算算法的进步方面取得了巨大的成就。1的FEL严格计算通常涉及通过分子模拟和产生的轨迹/统计的后处理来对CON划分空间进行取样。在设计/预测/重新构成蛋白质结构2 - 4中使用的更有效的估计涉及重复的建议/采样和/或能量最小化候选结构/序列（例如，fastrelax 5）随后用各种形式的电势评估/评分。6 - 8所有这些方案都具有基本的局限性，如下所示：（1）基本上使用物理学或基于知识的力ELDS（FF）的所有分子建模（例如，Charmm，9 Rosetta 10）。无论其他相邻单元的身份和空间分布如何，假定仅由距离（以及各向异性单元之间的方向）确定的相互作用。
对自己进行建模：自由能原理揭示了我们对代表的隐性概念
抽象的预测处理理论在心理哲学中越来越流行；这种过程理论通常从自由能原理（FEP）获得支持 - 自适应自组织系统的规范原理。然而，关于FEP的哲学解释，例如代表性与非代表性的哲学解释存在当前的辩论。在这里，我们认为这些不同的解释取决于关于限定（或不符合资格）代表性的隐式假设。我们在工具上部署自由能原理（FEP），以区分四个主要的代表概念，分别侧重于组织，结构，内容相关和功能方面。讨论了这些不同方面在产生自由能原理的代表性或非代表性解释方面重要的各种方式。我们还讨论了如何将自由能原理视为一种统一的观点，即传统上属于不同本体论的术语 - 例如，模型和期望的概念与自动载体和同步的概念可以得到协调。但是，本文并没有试图解决代表主义者与非代表性的辩论，并揭示了一些简单的代表权，而是展示了如何使用自由能原则来揭示有关参与辩论的人的事物；也就是说，我们对哪种表示形式的隐藏假设 - 在这个持续的哲学辩论中有时是对立的起点的假设。“严厉地握住它！看到它退回！（是谁？是你吗？）”沃尔特·惠特曼（Walt Whitman）的“手机镜”（1860）简介在计算和系统神经科学上围绕大脑是一种预测机器，它使用内部（生成的）模型来连续生成感知，动作和学习的服务。一种围绕这个想法并迅速获得突出的理论 - 尤其是在心理和认知科学哲学领域 - 预测性处理（PP）（Clark，2013; Hohwy，2013，2020）。自由能原理（FEP）是一项规范性建议，扩展了PP，为其提供了适应性自组织的基本原理（Hohwy，2020）。FEP和相关的预测处理在神经科学之外迅速获得了突出，尤其是在心理哲学领域（Clark，2013; Hohwy，2013，2020）。尽管这一事实，FEP的一些基本含义
迪亚巴特方法测定同质异形体自由能 - UCL Discovery
晶格切换蒙特卡罗和相关的 diabat 方法已成为计算同质异形体之间自由能差异的有效而准确的方法。在这项工作中，我们引入了从一种分子晶体中的参考位置和位移到另一种分子晶体中的位置和位移的一对一映射。映射的两个特点有助于使用晶格切换蒙特卡罗和相关的 diabat 方法计算同质异形体自由能差异。首先，映射是单一的，因此其雅可比矩阵不会使自由能计算复杂化。其次，对于任意复杂度的分子晶体，映射都很容易实现。我们通过计算苯和卡马西平同质异形体之间的自由能差异来证明映射。热力学循环的自由能计算，每个循环都涉及三个独立计算的同质异形体自由能差异，都以高精度返回到起始自由能。因此，这些计算提供了方法的力场独立验证，并使我们能够估计单个自由能差异的精度。
自由能原理，计算主义和现实主义
自由能原理为生物学和认知科学提供了越来越流行的框架。但是，它的统计模型是否是描述非平衡稳态系统（我们称为乐器主义者阅读）的科学工具，还是由这些系统（现实主义阅读）实际实施和利用。我们批判性地分析选项，特别关注代表性问题。我们认为现实主义是无所作为的，在概念上是不连贯的。相反，工具主义更安全，同时保持强大的解释。此外，我们表明代表性辩论在乐器主义者的阅读中失去了相关性。最后，这些发现可以概括为我们对认知科学中模型的解释。
各种自由能和经济学以偏见和有限理性优化
本文的目的是提供一个新的框架，以理解行动，优化和选择时，将其应用于经济理论。通过借鉴称为变分的自由能原理的概念，本文将探讨该原理如何通过重新形成代理的优化方式来调节理性选择理论。这种方法将导致代理行为涵盖了广泛的所谓认知偏见，如行为经济学的科学文献所示，但没有将这些偏见作为市场不合理或市场失败的进一步指示，而是这些偏见也会限制这些偏见可以证明这些偏见可以告知这些偏见的局限性或危险。因此，本文提供了一种“道路中间”方法，在这种方法中，新古典主义者不如理性选择理论所假设的那样“理性”，但同时，不像行为经济学那样不理性。
利用基于物理的混合机器学习/分子力学潜力实现炼金术自由能计算的化学精度
1 计算与系统生物学项目，斯隆凯特琳研究所，纪念斯隆凯特琳癌症中心，纽约，纽约州 10065，美国；2 化学生物学三机构博士项目，威尔康奈尔医学科学研究生院，纽约，纽约州 10065，美国；3 计算生物学和医学三机构博士项目，威尔康奈尔医学科学研究生院，纽约，纽约州 10065，美国；4 生理学、生物物理学和系统生物学研究生项目，威尔康奈尔医学科学研究生院和计算与系统生物学研究生项目，斯隆凯特琳研究所，纪念斯隆凯特琳癌症中心，纽约，纽约州 10065，美国；5 纽约州奥奈市，纽约州；6 佛罗里达大学化学系；7 卡内基梅隆大学化学系； 15 8 奥地利维也纳大学药物化学系 16
表面活性剂胶束在金属-水界面吸附的自由能分布
摘要 我们通过全原子分子动力学 (MD) 模拟研究了阳离子和不带电表面活性剂分子及其胶束在金属-水界面上的吸附行为。我们的模拟表明，未聚集的表面活性剂分子在金属表面强烈吸附，没有任何自由能垒。胶束的吸附行为则截然不同。阳离子表面活性剂的胶束在吸附时会经历一个长距离自由能垒，这是因为这些胶束周围存在反离子和水合水的环，当胶束接近表面时，这些环会受到干扰。不带电表面活性剂的胶束周围没有反离子的环，因此表现出无障碍的吸附自由能曲线。阳离子和不带电表面活性剂的胶束都会通过在金属表面解体而强烈吸附。在崩解状态下，组成胶束的分子重新排列，以实现分子轴与表面平行的平躺配置或分子轴与表面垂直的直立配置。