roadmap for gromacs-gaussian interface code

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gromacs rmsd 参考结构

gromacs rmsd 参考结构

gromacs rmsd 参考结构“gromacs rmsd 参考结构”是一个关于分子动力学模拟中使用参考结构计算根均方偏差(Root-mean-square deviation,RMSD)的主题。

在接下来的1500-2000字的文章中,我将一步一步回答以下问题:第一步:什么是分子动力学模拟?第二步:为什么需要使用参考结构?第三步:什么是根均方偏差?第四步:如何使用gromacs计算RMSD?第五步:关于参考结构的选择和影响。

第六步:对计算结果的解释和应用。

第七步:对分子动力学模拟和RMSD的未来发展的展望。

第一步:什么是分子动力学模拟?分子动力学模拟是一种计算化学方法,用于研究和模拟分子系统的时间演化。

它基于牛顿运动定律,通过计算原子之间的相互作用力和能量,来模拟它们在给定条件下的运动行为。

分子动力学模拟通常用于研究复杂的生物分子如蛋白质、DNA和RNA的结构、动力学和功能。

第二步:为什么需要使用参考结构?在分子动力学模拟中,计算得到的原子坐标是相对于初始构象或者初始结构的坐标。

为了评估模拟结果的准确性,我们需要将模拟的结构与一个参考结构进行比较。

参考结构通常是实验确定的或者已知良好的结构。

通过计算模拟结构与参考结构的差异,我们可以评估模拟的准确度和稳定性。

第三步:什么是根均方偏差?根均方偏差(Root-mean-square deviation,RMSD)是评估两个结构之间的结构差异的一种常用指标。

它通过将两个结构中的对应原子之间的距离的平方和求平均值,再取其平方根得到。

RMSD越小表示两个结构之间的差异越小,结构越相似。

第四步:如何使用gromacs计算RMSD?gromacs是一种常用的分子动力学模拟软件,提供了计算RMSD的功能。

以下是使用gromacs计算RMSD的步骤:1. 准备输入文件:包括分子的拓扑文件和轨迹文件。

拓扑文件定义了体系的分子结构和参数,轨迹文件包含从模拟中得到的坐标。

IgorPro中文操作手册-1

IgorPro中文操作手册-1
i8chapteri2iigorpro概览iigorpro概览9概观11术语11关于概观11概观1常用部分11启动igorpro11输入数据11绘制图形13润饰图片13附加一个注释15附加一个标签15使用偏好16制作一个页面布局pagelayout17保存你的工作18载入数据18添加到图像20补偿轨迹trace20取消补偿轨迹trace20在图形中绘制21生成一个重新编辑宏macro窗口22重新编辑图片23保存你的工作23使用igor文档23图形化编辑数据24生成一个categoryplot可选的25categoryplot选项可选的26控制窗口commandwindow27浏览waves28使用数据浏览器databrowser29合成数据29缩放与平移30制作多个坐标轴的图片30保存你的工作31使用游标32删除轨迹与坐标轴32创建一个堆叠坐标轴的图形32index9添加一个页面布局34保存你的工作34创建控件controls34创建一个关联规则dependency36保存你的工作36常用部分结束37概观2数据分析37启动igorpro37创建合成数据37对高斯分布进行快速曲线拟合38多曲线的高斯拟合38数据排序39对数据子范围进行拟合39在拟合完成后进行拟合推算40添加一个拟合41概观3直方图和曲线拟合41启动igorpro41创建合成数据42白噪音的直方图histogram42高斯噪音的直方图histogram43直方图数据的曲线拟合43曲线拟合残差可选的45编程可选47保存程序文件可选49载入编程文件可选50进一步探索50index10概观本章节我们通过典型的操作逐步介绍igor的主要功能
Igor computes a wave’s X values.
Point number
0
X value 0
Igor stores a wave’s data values in memory.

移动机器人路径规划和导航(英文)

移动机器人路径规划和导航(英文)
© R. Siegwart, I. Nourbakhsh
Autonomous Mobile Robots, Chapter 6
6.2.1
Road-Map Path Planning: Voronoi Diagram
• Easy executable: Maximize the sensor readings • Works also for map-building: Move on the Voronoi edges
© R. Siegwart, I. Nourbakhsh
Autonomous Mobile Robots, Chapter 6
6.2.1
Road-Map Path Planning: Adaptive Cell Decomposition
© R. Siegwart, I. Nourbakhsh
Autonomous Mobile Robots, Chapter 6
© R. Siegwart, I. Nourbakhsh
Autonomous Mobile Robots, Chapter 6
6.2.1
Road-Map Path Planning: Voronoi, Sysquake Demo
© R. Siegwart, I. Nourbakhsh
Autonomous Mobile Robots, Chapter 6
Ø Topological or metric or a mixture between both.
• First step:
Ø Representation of the environment by a road-map (graph), cells or a potential field. The resulting discrete locations or cells allow then to use standard planning algorithms.

gromacs计算空间分布函数

gromacs计算空间分布函数

gromacs计算空间分布函数Gromacs是一个经典分子动力学模拟软件,用于模拟和分析复杂的生物分子和材料体系。

在Gromacs中,计算分子的空间分布函数是一种常见的分析方法,用于研究分子的结构和动力学。

空间分布函数(Spatial Distribution Function,SDF)描述了一个分子或原子相对于其他分子或原子的位置分布。

它可以用来分析分子间的相互作用和组装,揭示分子的聚集行为以及研究分子间的空间排列。

在Gromacs中,计算空间分布函数可以通过以下步骤完成:1.创建索引文件:首先,需要创建索引文件来指定要计算分布函数的分子或原子。

索引文件可以包含一个或多个分子或原子的选择。

通常,索引文件是一个文本文件,每行包含一个分子或原子的选择。

2. 运行计算程序:在Gromacs中,可以使用gmx rdf命令来计算空间分布函数。

以下是一个示例命令:```gmx rdf -f trajectory.xtc -n index.ndx -o rdf.xvg```其中,trajectory.xtc是包含模拟轨迹的文件,index.ndx是之前创建的索引文件,rdf.xvg是输出文件,用于保存计算结果。

3. 分析结果:在计算完成后,可以使用Gromacs中的其他工具来分析和可视化计算结果。

例如,可以使用gmx analyze命令来计算分布函数的平均值和标准误差,并使用gmx plot命令将结果绘制成图表。

需要注意的是,计算空间分布函数需要大量的模拟数据和计算资源。

通常,建议使用足够长的模拟轨迹(例如数十纳秒至微秒量级)来获得可靠的结果。

此外,计算分布函数还受到模拟盒子尺寸和周期边界条件的影响,需要在分析结果时进行适当的修正。

空间分布函数的应用非常广泛。

例如,在生物物理学中,空间分布函数可以用于研究蛋白质的折叠和聚集行为。

在材料科学中,空间分布函数可以用于研究纳米颗粒的组装行为和表面结构。

总结起来,通过Gromacs计算空间分布函数可以用于研究分子的空间排列和相互作用。

基于改进高斯混合模型的遥感影像道路提取

基于改进高斯混合模型的遥感影像道路提取

基于改进高斯混合模型的遥感影像道路提取
向晶;周绍光;陈超
【期刊名称】《测绘工程》
【年(卷),期】2014(023)003
【摘要】基于改进的高斯混合模型,提出一种从高分辨率遥感图像提取道路的方法.通过Gabor滤波器计算影像一维纹理描述值,将其作为分割道路的特征值对影像进行预处理,再利用基于两层高斯混合模型的新分类方式对高分辨率遥感影像进行分类,取出道路类.实验表明,结果比传统的一些道路分割方法效果好.
【总页数】4页(P42-45)
【作者】向晶;周绍光;陈超
【作者单位】河海大学地球与工程学院测绘工程系,江苏南京210098;河海大学地球与工程学院测绘工程系,江苏南京210098;江苏省基础地理信息中心,江苏南京210013
【正文语种】中文
【中图分类】P237
【相关文献】
1.基于改进的K-means法的高分辨率遥感影像道路提取 [J], 刘欢;阎镇
2.基于Canny边缘检测思想的改进遥感影像道路提取方法 [J], 黄巍;黄辉先;徐建闽;刘嘉婷
3.基于改进Encoder-Decoder网络的遥感影像道路提取 [J], 尹耀;张春亢;吉雨田;邵小美;韦永昱
4.基于改进双U-Net的遥感影像道路提取方法 [J], 徐丽;王铭磊;屈立成
5.基于改进D-LinkNet模型的高分遥感影像道路提取研究 [J], 张立恒;王浩;薛博维;何立明;吕悦
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第四章-Gaussian软件的使用PPT课件

第四章-Gaussian软件的使用PPT课件
• Chk 临时文件 • Rwf 读写文件 • Int 双电子积分 • D2e 双电子积分
导数文件
• PDB, ENT • MOL, HIN • CDX, C3D
2021/6/4
3
运行界面
2021/6/4
4
准备知识
• Schrodinger方程 • Born-Oppenheimer近似 • Hellmann-Feyman定理 • 维里定理
信息 (包括执行时间数据,以及SCF计算的收敛信息) ✓ #T 精简输出:只打印重要的信息和结果。
➢ Route Section主要由方法,基组,任务类型三部分组成
✓ 方法与基组后续课程专门介绍 ✓ Gaussian程序能完成的任务类型:
Sp
单点能量计算(默认任务类型)
Opt
分子几何结构优化
Freq 振动分析
,采用每个原子的两种不同大小的函数的线
性组合来描述分子轨道。同样的,三重分裂
基组,如6-311G,采用三个不同大小的收缩
2021/6/4
函数来描述轨道。
9
极化基组
• 分裂基组允许轨道改变其大小,但 不能改变形状。极化基组则取消了 这样的限制,增加了角动量。
• 比如在碳原子上增加d 轨道的成分 ,在过渡金属上增加f 轨道成分。 有些在氢原子上增加p 轨道成分
MP2梯度 4 MW 6 MW 16 MW 38 MW
MP2振动分析 6 MW 10 MW 28 MW
j ≈60 MW
≈70 MW
2021/6/4
28
Route Section
➢ Route Section以# 开始,# 控制作业的输出
✓ #N 正常输出;默认 (没有计算时间的信息) ✓ #P 输出更多信息。包括每一执行模块在开始和结束时与计算机系统有关的各种

数据通信原理实验指导书

数据通信原理实验指导书

实验一编码与译码一、实验学时:2学时二、实验类型:验证型三、实验仪器:安装Matlab软件的PC机一台四、实验目的:用MATLAB仿真技术实现信源编译码、过失操纵编译码,并计算误码率。

在那个实验中咱们将观看到二进制信息是如何进行编码的。

咱们将要紧了解:1.目前用于数字通信的基带码型2.过失操纵编译码五、实验内容:1.经常使用基带码型(1)利用MATLAB 函数wave_gen 来产生代表二进制序列的波形,函数wave_gen 的格式是:wave_gen(二进制码元,‘码型’,Rb)此处Rb 是二进制码元速度,单位为比特/秒(bps)。

产生如下的二进制序列:>> b = [1 0 1 0 1 1];利用Rb=1000bps 的单极性不归零码产生代表b的波形且显示波形x,填写图1-1:>> x = wave_gen(b,‘unipolar_nrz’,1000);>> waveplot(x)(2)用如下码型重复步骤(1)(提示:能够键入“help wave_gen”来获取帮忙),并做出相应的记录:a 双极性不归零码b 单极性归零码c 双极性归零码d 曼彻斯特码(manchester)x 10-3x 10-3图1-1 单极性不归零码图1-2双极性不归零码x 10-3x 10-32.过失操纵编译码(1) 利用MATLAB 函数encode 来对二进制序列进行过失操纵编码, 函数encode 的格式是:A .code = encode(msg,n,k,'linear/fmt',genmat)B .code = encode(msg,n,k,'cyclic/fmt',genpoly)C .code = encode(msg,n,k,'hamming/fmt',prim_poly)其中A .用于产生线性分组码,B .用于产生循环码,C .用于产生hamming 码,msg 为待编码二进制序列,n 为码字长度,k 为分组msg 长度,genmat 为生成矩阵,维数为k*n ,genpoly 为生成多项式,缺省情形下为cyclpoly(n,k)。

《Gaussian培训》课件

《Gaussian培训》课件

参数的选择和设置
输入文件参数
在使用Gaussian进行计算时,需要正确设置输入文件 参数,包括计算类型、分子结构、计算方法等。
软件参数设置
Gaussian软件中存在许多参数选项,需要根据具体的 计算需求进行相应的设置,如收敛标准、截断能等参数 ,以确保计算结果的准确性和可靠性。
06
参考资料
参考资料一:Gaussian入门指南
计算设置的调整
方法选择
根据不同的计算类型选择相应的 方法,如分子力学、量子力学等 。
基组选择
根据计算的精度要求选择合适的 基组,如DFT、MP2等。
收敛标准
控制计算结果的稳定性和精度, 通常需要多次尝试不同的收敛标 准以找到最佳结果。
输出结果的解析
结果概述
能量分析
几何结构
频率分析
包括计算类型、方法、基组、优 化目标等信息。
软件要求
Gaussian软件需要安装于Windows、Linux或Mac OS操作系统中,同时需要具备相应的软件环境,如 Fortran编译器、Python解释器等。
安全性和效率问题
安全性
在使用Gaussian进行计算时,需要注意数据的保密性和完整性,采取措施防止计算结果被篡改或窃取 。
效率问题
Gaussian软件计算量大,需要耗费大量时间和计算资源,因此在使用过程中需要注意效率问题,采用 有效的计算方法和参数设置来提高计算速度。
分子构型优化
通过寻找最低能量的分子构型,为 分子的稳定性和化学反应机理提供 依据。
能量计算
计算析
模拟分子的振动光谱,包括红外光 谱、核磁共振谱等。
势能面扫描
在给定的坐标轴上扫描构型,寻找 势能面的最低点或反应通道。

环境科学高级建模方法第61节gaussian输入

环境科学高级建模方法第61节gaussian输入
单重态用RHF,高自旋态用UHF)之后接着进行Møller-Plesset 相关能修正的计算
[60],在二次项截断为MP2,在三次项截断为MP3,在四次项截断为MP4,在五
次项截断为MP5。解析梯度可用于MP2,MP3和MP4(SDQ),解析频率可用于MP2
。二级,三级,四级和五级Møller-Plesset 微扰理论计算相关能。
(空一行)
title
(空一行)
0 1
6
0
-3.409834 0.492019 0.00
6
0
-3.262444 -0.903993 0.00
6
0
-2.006519 -1.510242 0.00
(空一行)
--Link1-(链接)
%chk=di(同上一个文件)
#n b3lyp/6-311G** geom(几何)=check guess(猜测)=read vol=(tight)
外推方法;Martin 的W1 方法(加上了微小的修改)。

一般的 MCSCF,包括完全活性空间SCF(CASSCF),并可选择包含MP2 相关能计算
。算法的改善使得Gaussian 03 可处理14 个以内的活性轨道。还支持RASSCF 变体。

广义价键-完全电子对(GVB-PP) SCF
9 方法。
#n b3lyp/6-311G** opt freq optcyc=100 scfcyc=100--计算执行路径部分
(空一行)
title-----------------------------------------------------------标题部分(说明行)
(空一行)
0
1-------------------------------------------------------电荷与多重度(2S+1)

gromacs环平面夹角

gromacs环平面夹角

Gromacs 环平面夹角介绍Gromacs 是一款用于模拟生物分子动力学的软件,可以模拟蛋白质、脂质等复杂体系的运动行为。

在分子动力学模拟中,分子的构象是一个重要的参数,而环平面夹角是描述分子构象的一种重要指标。

本文将介绍如何使用 Gromacs 计算分子的环平面夹角,并提供详细的步骤和示例。

理论背景环平面夹角是指分子中环状结构相对于平面的弯曲程度。

在生物分子中,环状结构常常与生物活性相关,因此了解环平面夹角对于研究生物分子的功能和构象具有重要意义。

Gromacs 使用分子力场来描述分子的力学行为。

分子力场是一组数学函数,用于计算分子内原子之间的相互作用。

通过调整力场参数,可以模拟不同分子的力学行为。

在 Gromacs 中,环平面夹角可以通过计算环原子之间的键角来得到。

计算步骤以下是使用 Gromacs 计算环平面夹角的详细步骤:1.准备输入文件:首先,需要准备一个包含分子结构信息的输入文件。

这可以是一个包含原子坐标的.pdb或.gro文件。

2.生成拓扑文件:使用 Gromacs 的pdb2gmx命令将输入文件转换为 Gromacs的拓扑文件。

拓扑文件包含了分子的拓扑信息,例如原子类型、键长和键角等。

3.模拟系统参数设置:使用 Gromacs 的editconf命令设置模拟系统的参数,例如盒子大小和溶剂模型等。

4.能量最小化:使用 Gromacs 的grompp命令生成能量最小化所需的输入文件。

然后使用mdrun命令运行能量最小化过程,使分子结构达到最低能量状态。

5.平衡模拟:使用 Gromacs 的grompp命令生成平衡模拟所需的输入文件。

然后使用mdrun命令运行平衡模拟过程,使分子结构达到平衡状态。

6.计算环平面夹角:使用 Gromacs 的g_angle命令计算环平面夹角。

该命令需要提供一个输入文件,其中包含了环原子的选择。

7.结果分析:使用 Gromacs 的xmgrace命令或其他绘图软件将计算得到的环平面夹角数据可视化,以便进一步分析和解释结果。

gromacs环平面夹角 -回复

gromacs环平面夹角 -回复

gromacs环平面夹角-回复“gromacs环平面夹角”是指在分子模拟中使用的一种计算方法,用于研究分子中环上的原子之间的角度关系。

在本文中,我们将一步一步回答关于gromacs环平面夹角的问题,以帮助读者了解这一主题。

第一步:什么是gromacs环平面夹角?在分子模拟中,我们常常需要研究分子中环上的原子之间的角度关系,包括其夹角、变化、动力学等。

gromacs环平面夹角是一种用于计算环上原子间的角度的方法。

它可以帮助我们确定分子环上的原子是否处于平面中,以及原子在环内的分布情况,进而推断分子的结构和性质。

第二步:为什么要计算环平面夹角?通过计算环平面夹角,我们可以了解分子环上原子之间的关系,比如原子的排列、构象等。

这对于研究分子的空间结构、构象变化以及相互作用至关重要。

环平面夹角的测量可以提供有关分子的稳定性、反应性和物理化学性质的重要信息,对于药物设计、催化剂设计和材料科学等领域的研究具有重要的应用价值。

第三步:如何计算环平面夹角?在gromacs中,可以使用内置的工具和命令来计算环平面夹角。

首先,需要准备一个描述分子的拓扑结构文件(.top)和一个包含分子坐标信息的文件(.gro或.pdb)。

然后,使用gromacs提供的命令行工具,比如g_angle,来执行计算。

具体计算步骤如下:1. 运行grompp命令,生成模拟系统的二进制文件(.tpr),命令的选项包括输入文件(.top)和坐标文件(.gro或.pdb)等。

2. 运行g_angle命令,读取二进制文件,并使用合适的选项和参数来计算环平面夹角。

比如,可以指定参与计算的原子组、环的定义和一个参考平面等。

3. 查看输出文件,其中包含了每个时间步的环平面夹角的值。

第四步:gromacs环平面夹角的应用领域有哪些?gromacs环平面夹角的应用范围广泛。

在药物设计和药物相互作用研究中,环平面夹角的计算可以揭示药物分子中环上的原子之间的关系,帮助确定有效配体的构象和造型,从而指导合理的药物设计和优化。

gromacs ti 热力学积分

gromacs ti 热力学积分

标题:深度探讨GROMACS中的热力学积分一、引言GROMACS是一种广泛应用于分子动力学模拟的软件,对于研究复杂生物或化学系统的行为具有重要意义。

而在GROMACS中,热力学积分是一个至关重要的概念,在分子模拟中起着举足轻重的作用。

本文将深入探讨GROMACS中的热力学积分,以期让读者对其有更加深入的理解。

二、热力学积分的基本概念在分子模拟中,热力学积分是物理量随时间的变化关系。

在GROMACS中,热力学积分通常用来计算系统内各种能量的变化。

这包括了系统的总能量、平均动能、势能、温度等等。

通过对这些能量进行分析,我们可以更深入地了解系统内部的状态变化,以及分子之间的相互作用情况。

三、热力学积分的应用在分子模拟中,热力学积分的应用非常广泛。

它可以帮助我们理解分子在不同条件下的行为,比如在不同温度、压力下的热力学性质变化。

这对于研究生物分子的构象变化、化学反应动力学等都有着重要的意义。

热力学积分也能够帮助我们验证模拟结果的准确性,确保模拟所得到的结论具有可靠性。

四、热力学积分的实现在GROMACS中,要进行热力学积分需要使用相应的命令和参数设置。

我们需要定义所需积分的物理量,选择适当的积分算法,以及设置相关的控制参数。

这涉及到对GROMACS软件的深入了解和理解,需要结合具体的研究目的和模拟系统来进行相应的设置和调整。

五、对热力学积分的个人理解作为一种重要的分子模拟工具,热力学积分在我看来是至关重要的。

它不仅可以帮助我们深入理解分子系统的内部行为,还能验证模拟结果的可信度。

在我所做的研究中,热力学积分在分子动力学模拟中扮演着不可替代的角色,帮助我更好地理解系统的性质和行为。

六、总结通过对GROMACS中的热力学积分进行深入探讨,我们不仅能够更加全面、深刻地理解分子模拟中的重要概念,还能够更好地指导自己的研究工作。

通过热力学积分的应用,我们可以更准确地描述和预测分子系统的性质和行为,为相关学科的发展做出更多贡献。

gromacs环平面夹角

gromacs环平面夹角

gromacs环平面夹角
摘要:
1.Gromacs 软件介绍
2.环平面夹角的概念
3.Gromacs 中的环平面夹角应用
4.环平面夹角的计算方法
5.环平面夹角在生物分子模拟中的重要性
正文:
【1.Gromacs 软件介绍】
Gromacs 是一个开源的生物分子模拟软件,广泛应用于生物化学、药物设计等领域。

该软件提供了一个强大的分子模拟平台,可以模拟各种生物分子的结构和动态行为。

【2.环平面夹角的概念】
环平面夹角是指在生物分子中,两个相邻的环(通常是氨基酸残基环)之间的平面角度。

这个角度可以通过Gromacs 软件进行计算和模拟。

【3.Gromacs 中的环平面夹角应用】
在Gromacs 软件中,环平面夹角可以用于研究蛋白质结构和功能之间的关系。

通过改变环平面夹角,可以模拟蛋白质在不同环境中的构象变化,从而研究其功能和稳定性。

【4.环平面夹角的计算方法】
Gromacs 中计算环平面夹角的方法主要基于分子几何学和坐标变换。


先,需要将氨基酸残基的坐标转换为旋转坐标系,然后计算两个环的中心之间的欧几里得距离。

最后,通过反三角函数计算两个环平面之间的夹角。

【5.环平面夹角在生物分子模拟中的重要性】
环平面夹角是生物分子模拟中一个重要的结构参数,它可以反映蛋白质的局部结构特征。

gromacs文件介绍and一些杂知识

gromacs文件介绍and一些杂知识

(1)gromacs(GMX) 各种文件格式详细,可以查阅GROMACS 手册第5章第6小节,以下为简要介绍。

CPT文件:该文件为模拟断点文件(check point,.cpt)。

该文件为模拟过程固定时间间隔产生,保存模拟系统所有信息。

该文件一部分可以在能量文件(.edr)找到,一部分可以在双精度轨迹文件(.trr)中找到。

如果模拟不幸因为外界条件中断(如断电,模拟人发脾气砸电脑等),可以使用该文件重新在断点处开始模拟,以节省模拟时间。

同时也可以依靠该断点文件开始,并延长模拟计算(见tpbconv)。

EDR文件:系统能量文件(energy,.edr)。

该文件记录模拟输入文件中定义的能量组的各种相互作用能量等。

EPS文件:封装文件格式(.eps),并不是GROMACS自身文件格式,可以当图片打开。

LINUX系统下一般已经有默认打开程序,WINDOWS要安装其他打开程序(可以GOOGLE以下)。

GROMACS的DSSP和罗麽占陀罗图等通过xpm2ps处理后都是这个文件格式。

习惯就好。

G87文件:分子坐标文件(.g87)。

该文件记录并只记录原子坐标和速度,不含原子序号。

并只记录常压强模拟系统的盒子信息。

G96文件:分子坐标文件(.g96)。

GROMOS96程序的分子坐标文件,模拟程序以15.9的C语言格式写入,精度较高,但是会比较大。

包含有文件头,时间步,原子坐标,原子速度,以及盒子信息等。

GRO文件:分子坐标文件(.gro)。

GROMACS的最主要分子坐标文件,明白这个文件,就基本明白使用GROMACS了。

该文件类型的各个文本列字数固定,C语言的写入格式为:"%5d%5s%5s%5d%8.3f%8.3f%8.3f%8.4f%8.4f%8.4f"。

具体固定文本列有:残基序号,5位数;残基名称,5字母;原子名称,5字母;原子序号,5为数;原子坐标三列,X,Y,Z坐标各8位数,含3个小数位;速度同坐标,速度单位为nm/ps(km/s)。

GROMACS教程

GROMACS教程

GROMACS程序DEMO例程####################### 概述 #######################----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------该例程来自Gromacs程序/share/tutor/目录下。

整个例程大概只需要十分钟就可以完成,非常适合初学者学习。

该例程是一个完整的分子动力学模拟过程,涵盖了Gromacs程序基本的使用方法。

模拟内容是一个水环境下的小肽链。

模拟唯一要求是该小肽链的PDB文件。

文档翻译如果有错,请你给我发信:sen@。

相关内容请参阅Gromacs文档,或者给Gromacs开发组询问。

Gromacs官方网站:Email: gromacs@----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------############################ 环境变量设置############################----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------在以下的例程中,所有命令都直接运行,没有添加绝对路径。

所以,必须将Gromacs安装路径的bin文件夹加入到系统PATH变量中。

如果不加入PATH变量,那么运行时要加入命令的绝对路径。

一种基于罗德里格斯矩阵的ICP改进算法及应用

一种基于罗德里格斯矩阵的ICP改进算法及应用

一种基于罗德里格斯矩阵的ICP改进算法及应用田丰瑞;花向红;刘金标;周波【摘要】在回顾了经典ICP算法的基础上,采用罗德里格斯矩阵求解点云数据之间的运动参数,实现了一种基于特征点的ICP改进算法,并在实际应用中检验了该算法的可行性.【期刊名称】《城市勘测》【年(卷),期】2010(000)005【总页数】4页(P90-92,97)【关键词】罗德里格斯矩阵;点云数据配准;ICP改进算法;特征点【作者】田丰瑞;花向红;刘金标;周波【作者单位】武汉大学灾害监测与防治研究中心,湖北,武汉,430079;武汉大学测绘学院,湖北,武汉,430079;武汉大学灾害监测与防治研究中心,湖北,武汉,430079;武汉大学测绘学院,湖北,武汉,430079;武汉市勘测设计研究院,湖北武汉,430022;武汉大学测绘学院,湖北,武汉,430079【正文语种】中文【中图分类】P235在逆向过程中,三维激光扫描技术得到了越来越多的应用。

进行实际数据采集时,由于激光传播的直线性以及被感应物体存在自遮挡问题,需要在不同站点上对目标进行多次扫描,才能获得足够的信息来完成三维重建工作。

这些扫描得到的点云数据都是基于扫描仪所在站点的独立坐标系的,进行三维重建就必须将这些不同站点得到的扫描数据整合到同一个坐标系中,即点云数据配准。

1992年Besl和 McKay[1]提出了最邻近点迭代(Iterative Closest Point,ICP)算法,也称对应点迭代(Iterative Corresponding Point)算法,算法通过“确定对应点——计算运动参数”的迭代运算,求得限定条件下的最小二乘解。

但ICP算法不能处理初始位置相差太大的点云数据,并且要求两个匹配点集中的一个点集是另外一个点集的子集。

由于ICP算法的时间效率有限,不适合用于海量数据的处理,因此,国内外很多学者都为改进ICP算法做了大量工作。

其中,Chen和Medioni[2]选用点集中的部分点进行运算,并采用点到对应点切平面的距离代替对应点之间的距离来进行迭代,改进了ICP算法,达到了较快的收敛速度。

改进的DNLS图像分割算法

改进的DNLS图像分割算法

改进的DNLS图像分割算法
王雷;汪丛;杜治千;汪凌;刘铭;王升
【期刊名称】《现代电子技术》
【年(卷),期】2022(45)5
【摘要】针对多边形的拓扑性不足造成析取正态水平集(DNLS)模型边缘拟合不完整的问题,提出一种基于高斯马尔可夫随机场(GMRF)模型的析取正态水平集图像分割算法。

该算法提取图像的颜色通道信息,利用GMRF模型描述不同颜色通道的纹理特征;重写DNLS模型能量函数,将图像纹理信息、色彩信息加权融入,以颜色特征和纹理特征的组合作为对图像进行分割的依据。

在演化迭代过程中,使用分段学习率减少迭代次数,实现快速收敛。

该算法降低了噪声对图像的影响,提高了DNLS模型的边缘拟合能力。

改进算法通过利用图像的色彩信息及纹理细节信息,能有效抵抗图像噪声和复杂的色彩信息干扰,边缘拟合效果更好、分割准确性更高,具有更强的适应性。

通过与其他算法在同等环境下进行分割实验定量对比,验证了该算法的有效性。

【总页数】5页(P56-60)
【作者】王雷;汪丛;杜治千;汪凌;刘铭;王升
【作者单位】湖北工业大学湖北省农业机械工程研究设计院
【正文语种】中文
【中图分类】TN911.73-34
【相关文献】
1.基于小波图像融合算法和改进FCM聚类的MR脑部图像分割算法
2.三种图像分割算法的对比及图像分割方法的改进
3.基于改进遗传算法的otsu图像分割算法
4.基于改进分水岭算法的图像分割算法
5.改进乌鸦算法的二维Tsallis熵多阈值图像分割算法
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基于滑动边缘点的高斯拟合亚像素定位算法

基于滑动边缘点的高斯拟合亚像素定位算法

基于滑动边缘点的高斯拟合亚像素定位算法
张利群;李醒飞;王错
【期刊名称】《计算机应用与软件》
【年(卷),期】2016(033)001
【摘要】为满足机器视觉装配过程中对加速度计零部件的精确定位要求,提出一种改进的高斯拟合亚像素边缘定位算法.该算法首先在粗定位边缘点梯度方向选取一系列邻近点.然后以粗定位边缘点为当前边缘点,选取拟合点进行曲线拟合.最后,根据曲线拟合质量动态滑动当前边缘点,重新选取拟合点并进行曲线拟合,通过滑动当前边缘点来搜索亚像素边缘点位置.仿真实验表明,在处理经过平滑加噪后的理想圆时,其定位精度优于0.012个像素.实际应用与模拟实验表明,该算法能够修正图像因粗定位不准而带来的亚像素定位误差,获得离粗定位边缘点最近的亚像素边缘点位置.与先验算法相比,改进算法具有更高的精度和实用性.
【总页数】5页(P190-194)
【作者】张利群;李醒飞;王错
【作者单位】天津大学精密测试技术及仪器国家重点实验室天津300072;天津大学精密测试技术及仪器国家重点实验室天津300072;天津大学精密测试技术及仪器国家重点实验室天津300072
【正文语种】中文
【中图分类】TP391.41
【相关文献】
1.高斯拟合亚像素边缘检测算法 [J], 尚雅层;陈静;田军委
2.基于三次Bézier 曲线逼近的边缘亚像素定位方法 [J], 刘成志;李军成;杨炼
3.基于高斯拟合的亚像素边缘检测算法 [J], 韩东;李煜祺;武彦辉
4.基于边缘线性拟合的芯片亚像素定位算法 [J], 罗振威;丁跃浇;甘玉坤;李旭东;吴雪婷
5.全波形星载激光测距误差抑制的滑动窗口高斯拟合算法 [J], 谢俊峰;刘仁
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改进的不带线搜索的两参数簇共轭梯度方法

改进的不带线搜索的两参数簇共轭梯度方法

改进的不带线搜索的两参数簇共轭梯度方法
李霞;桂胜华
【期刊名称】《上海第二工业大学学报》
【年(卷),期】2004(021)002
【摘要】不带线搜索的共轭梯度方法即给出步长的具体公式来代替线搜索,由Sun 和Zhang[1]首次提出. Sun 和Cheng[2]证明了不带线搜索的两参数簇共轭梯度方法的全局收敛性.本工作深入了他们的研究;还借用拟牛顿方法的思想,改进了不带线搜索的两参数簇共轭梯度方法,并给出了具体算法和数值结果.从数值结果可以看出,改进的不带线搜索的两参数簇共轭梯度方法是很有效的.
【总页数】7页(P9-15)
【作者】李霞;桂胜华
【作者单位】同济大学理学院应用数学系,上海,200092;同济大学理学院应用数学系,上海,200092
【正文语种】中文
【中图分类】O242.23
【相关文献】
1.一种改进的Wolfe线搜索下的FR共轭梯度法 [J], 刘二永;王斌;冯春贵
2.一个在Armijio线搜索下全局收敛的改进共轭梯度法 [J], 吴素花
3.一类不带线搜索的单参数共轭梯度法的全局收敛性 [J], 朱慧
4.YWL线搜索下的改进HS共轭梯度法 [J], 张菊;谢丽
5.Wolfe线搜索下的两类修正FR谱共轭梯度法 [J], 夏丽娜;朱志斌
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modified links (/home/gromacs/devel/g03)• l301• l701• l510• l9999the self-energy of the point-charges is ignoredgradients on point charges are computedCI vectors of S i and S i +1 are written on read-write filedumps the following information onto the punch file (fort.7)1.total QM energy 2.energy difference between S i and S i +13.gradients of QM atoms 4.gradients of MM atoms 5.CI vectors of S i and S i +1modified subroutines in l301• solncrmodifiedSNR = SNR1 + SNR2 + SNR3intoSNR = SNR2now only the QM-MM interaction is computedmodified subroutines in l510• sref (and ldrive)added to the declaration sectioninteger statesadded at the endstates = 2write (iout,*)'nsec before writing the CI vecs is ', nsec call conddf(666,nsec*states+states)do i=1,statescall fileio(1,666,nsec,c(1,i),0)enddoCC to get also the final eigenvalues punched.Ccall fileio(1,666,states,E,0)this stores both CI vectors and energies onto the read-write filemodified subroutines in l701• d1eadded to the declaration section a new bucket for the forces on the point charges parameter (.., IRwFCh=888)added to the background charges recovery section (approx. line 500)If(LRwSol.gt.0.and..not.SCIPCM) then< .. snip .. >ifch = IVIV = IV + 3*NumChg*NCCall AClear(NumChg*3*NC,V(Ifch))CALL ConDDF(IRwFCh,NumChg*3*NC)elseNumChg = 0Ifch=IVendIfMDV1 = NGot - IV + 1continued on next pagemodified subroutines in l701• d1eadded an extra argument to all Oneeli() function callsOneeli(...,V(Ifch))added an extra argument to all frcNCN() function callsfrcNCN(...,V(Ifch))added a call to fileio to write the bucket V(Ifch) to the read-write file (approx. line 630) Call FileIO(1,-IRwFCh,NumChg*3*NC,V(Ifch),0)modified subroutines in l701• oneeliadded an extra argument to Oneeli() for the forces on the point charges subroutine Oneeli(...,FCh)added to the declaration sectionReal*8 FCh(*)added an extra argument to all PrsmSu() function callsPrsmSu(...,FCh)modified subroutines in l701• prsmsuadded an extra argument to PrsmSu() for the forces on the point charges subroutine PrsmSu(...,FCh)added to the declaration sectionReal*8 FCh(*)added an extra argument to all Pirsm() function callsPrism(...,FCh)modified subroutines in l701• prismadded an extra argument to Prism() for the forces on the point charges subroutine Prism(...,FCh)added to the declaration sectionReal*8 FCh(*)added an extra argument to all PrmDig() function callsPrmDig(...,FCh)modified subroutines in l701• prmdigadded an extra argument to PrmDig() for the forces on the point charges subroutine PrmDig(...,FCh)added to the declaration sectionReal*8 FCh(*)added an extra argument to all Cnt061() function callsCnt061(...,FCh)modified subroutines in l701• cnt061added extra argument to cnt061 for the forces on the point charges subroutine cnt061(.., FCh)added to the declaration sectionReal*8 FCh(3,nGrid,NMatD)added code to store the forces on the point chargesFCh(1,(iStart+i-1),IM) = FCh(1,(iStart+i-1),IM) $ + FxA + FxBFCh(2,(iStart+i-1),IM) = FCh(2,(iStart+i-1),IM) $ + FyA + FyBFCh(3,(iStart+i-1),IM) = FCh(3,(iStart+i-1),IM) $ + FzA + FzBmodified subroutines in l701• frcncnadded extra argument to frcNCN for the forces on the point charges subroutine frcNCN(.., FCh)added to the declaration sectionReal*8 FCh(3,NumChg,NC)added code to store the forces on the point chargesFCh(1,IChg,IC) = FCh(1,IChg,IC) + DX*R3CFCh(2,IChg,IC) = FCh(2,IChg,IC) + DY*R3CFCh(3,IChg,IC) = FCh(3,IChg,IC) + DZ*R3Cmodified subroutines in l9999• alldunadded to the declaration section two new bucketsparameter (..,IRwCIv=666, IRwFCh=888)added code to retrieve the CI vectors from the read-write fileIcivec = IFX + LenFXNcivec = Max(itqry(666),0)added code to retrieve the gradients from the read-write fileIFCh = Icivec + Nciveclenfch = Max(itqry(888),0)added code to read the CI vectors and forces into the memory array (V) if(Ncivec.gt.0) Call FILEIO(2,-666,Ncivec,V(Icivec),0) if(LenFCh.gt.0) Call FILEIO(2,-888,LenFCh,V(IFCh),0) added four extra argumenst to all PunOut() function callsPunOut(...,V(indgen),V(IFCh),LenFCh,V(Icivec),Ncivec)modified subroutines in l9999• punoutadded code to punch the total energy, energy difference, gradients and CI vectors if(Ncivec.gt.0) thenE1 = CIvec(Ncivec)E2 = CIvec(Ncivec-1)DE = ABS(E1-E2)Write(IPunch,1042) Gen(32),DEelseWrite(IPunch,*) Gen(32)endifIf(LenFCh.gt.0) thenWrite(IPunch,1041) (FCh(I),I=1,LenFCh)endifwrite(IPunch,*) (Ncivec-2)/2do i=1,Ncivec-2write(IPunch,1041) CIvec(i)enddoIf(LenFFX .gt. 0) then .....Gromacs reads in the punch file (fort.7) to retrieve the energy, energy difference, gradients on both QM and MM atoms, and the CI vectors. With the latter and the energy difference gromacs can do a diabatic hopmodified subroutines in l9999• archivremoved the linesIf(PunArc) thenWrite(IOut,1070)Call StrOut(IPunch,BB,NBB,2) endIfconfiguring and compiling gromacs• ideal caseconfigure creates the Makefiles./configure --with-qmmm-gaussianafter configuring, the code can be buildmake• on IBM power5 machineconfigure needs te be invoked as follows./configure --without-fftw --disable-largefile--disable-vectorized-sqrt --disable-vector--disable-cpu-optimization CC=gccconfiguring only needed in case of new hardware, OS, or additional source filesdiabatic surface hop in gromacs• gaussian.c (./gmx/src/mdlib/)simple general diabatic surface hopping algorithmint diabatic_hop(t_CIvector current1, t_CIvector previous1,t_CIvector current2, t_CIvector previous2, int step) {inthop = 0;reald11=0.0, d12=0.0, d21=0.0, d22=0.0;if (step){d11 = inproduct(current1.elem,previous1.elem,current1.dim);d12 = inproduct(current1.elem,previous2.elem,current1.dim);d21 = inproduct(current2.elem,previous1.elem,current1.dim);d22 = inproduct(current2.elem,previous2.elem,current1.dim);}if((fabs(d12)>0.5)&&(fabs(d21)>0.5))hop = 1;return(hop);}。

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