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本文提出了一种面向机器学习粗粒化分子动力学的Hessian匹配框架，该框架通过随机Hessian-向量积匹配增强力匹配，将二阶曲率信息注入CG势能。该方法在快折叠蛋白质的慢模式指标上，KL散度最高降低了85%。