Vyhoda minimahopingu Minimahoping pouziva dlouhe skoky proto je schopnen nalezt nove lokalni minimum mnohem rychleji nez metadynamika nebo border search
Problemem minimahopingu Jako kazdy jiny Monte-Carlo techniky je, ze stavovy prostor prochazi nesystematicky bez vyuziti pameti. Tim zbytence sampluje mnohekrat podobne konfigurace.
Reseni pomoci bordersearch Bordersearch muze tento proces vyznamne zrychlit, pokud vyuzije zkonstruovanou velice hrubou mrizku (1 Angstroem) pro systematicke ukladani informace z minimahopingu tak, aby nove lokalni minima uz nenavstevoval.
Narozdil od klasickeho Border-Search, tento algoritmus dovoluje relaxovat i stupne volnosti prohledavaneho subprostoru (tedy meta-parametry) nikoli pouze ostatni geometrii. S tim suvisi nezbytnost drobne modifikace algoritmu.
Bordersearch si pamatuje pro danou pozici
- Energii na pocaku relaxace (tedy pri skoku do prostred policka)
- Energii na konci relaxace (tedy pri opousteni policka, nebo v lokalnim minimu naleza li se v policku)
- Zda je lokalni minimum v policku nebo zda je v policku sousednim - ve kterem? - To poskytne informace o Bazenech
V prubehu relaxace do lokalniho minima je mozne prozkoumat vice policek. V okamziku kdy relaxace zamiri do policka uz navstiveneho, je povazovano za zrelaxovano, a policko zpada do uz znameho bazenu.
Spojitost relaxace Skoky v Boreder search by mohly zpusobit velike sily a rozleteni molekul. Proto by mely byt relaizovany v nekolika nahrubo relaxovanych mezikrocich.
