近隣検索近隣検索
近傍検索は、コンピューター サイエンス、特にデータ マイニングと機械学習の分野における概念です。これは、シミュレーション ボックス内の各粒子 (通常は原子) の周囲に隣接する粒子を決定するプロセスを指します。このプロセスは、ファンデルワールス力や短距離反発力などの粒子間の相互作用を計算するために重要です。これには、特定のデータ セット内の特定のクエリ ポイントに最も近い点または点のセットを迅速に見つけることが含まれます。
粒子間の相互作用は通常、短距離でのみ重要であるため、各粒子の周囲の特定の範囲内にある他の粒子のみを考慮する必要があります。この範囲は、カットオフ半径と呼ばれることがよくあります。粒子はシミュレーション中に常に移動しているため、シミュレーションの各タイム ステップで、この範囲内の粒子のリストを更新するために近傍検索が必要になります。
近隣検索の主な目的は次のとおりです。
- 効率：計算範囲を近傍粒子に限定することで計算量を大幅に削減し、シミュレーションの効率を向上させます。
- 正確さ: 粒子間の相互作用力がカットオフ半径内で正しく計算されるようにします。これはシミュレーション結果の精度にとって重要です。
- 非結合インタラクションを処理する: 近傍検索は、化学結合によって接続されていないが物理的に相互作用している粒子のペアに役立ちます。
実際のシミュレーションでは、通常、近傍検索では、各粒子の隣接する粒子を迅速に見つけるために、グリッドやリンク セル リストなどのデータ構造を構築する必要があります。このプロセスはすべてのシミュレーション ステップで必要であり、パフォーマンスに大きな影響を与えるため、近傍探索の最適化はハイ パフォーマンス コンピューティングにおける重要な研究方向です。 GROMACS などの分子動力学ソフトウェアでは、CPU または GPU によって近傍検索を高速化し、シミュレーションの速度と効率を向上させることができます。
近傍検索の課題は、データセットのサイズが大きくなるにつれて、特に高次元空間で計算コストが大幅に増加することであり、これは次元の呪いとして知られています。検索効率を向上させるために、研究者は、kd ツリー、ボール ツリー、転置インデックスなどのさまざまなデータ構造とアルゴリズムを開発しました。これらの構造により、大規模なデータ セットの検索プロセスが高速化されます。さらに、正確な検索には非常に時間がかかる場合があるため、最適に近いソリューションを迅速に見つけるために、多くのシナリオで近似アルゴリズムが使用されます。