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分子的相互作用在分子动力学模拟过程中起着关键的作用. 受限于计算资源,大分子的长时间尺度的相互作用能无法通过量化计算实现. 本文采用一种深度学习框架-深度张量神经网络来预测三个有机分子相关体系中量化精度的相互作用能. 其中,分子的几何结构和原子类型作为网络的输入用于预测相互作用能. 通过分层生成的数据集合实现了网络中隐层参数的优化和训练. 相互作用能的预测结果显示,深度张量神经网络可以在较短的时间内,在1 kcal/mol的平均绝对误差的范围内准确预测分子间的相互作用能. 这一过程提高了计算效率,并为计算相互作用能提供了可靠的计算框架. 相似文献
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全光纤调Q掺铒光纤激光器的脉冲研究 总被引:2,自引:3,他引:2
报道一种全光纤调Q掺铒光纤激光器,在其结构中采用带有光纤光栅的光纤环形镜作为调Q装置此调Q方案同时具有对腔内损耗进行调制和对激光输出波长选择的功能理论上分析了不同臂长差时的脉冲出现情况,与实验基本相符并对激光单脉冲产生及稳定性进行了分析讨论. 相似文献
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粗粒化模型通过简化原子性质以及原子间的相互作用实现生物大分子长时间尺度的分子动力学模拟. 深度学习通过模拟人类的认知过程实现海量数据的准确分类和回归过程. 本论文将这两种技术进行融合,利用基于深度学习的粗粒化分子动力学模拟技术研究分子在不同状态之间的变化过程,并提出基于TorchMD的分子动力学模拟的分析框架. 在本工作中,MFDP聚类算法被用于在三维的CV变量空间中进行聚类,并确定分子的若干主要状态,在完成聚类的同时,给出各类中的代表分子构象,并给出类之间的分子构象. 这为后续利用String算法分析分子在不同状态间的转换路径打下基础. 通过String算法,迭代搜索得到分子在不同状态之间的变化路径以及对应的势能变化曲线. 通过与已有文献的结果进行对比,验证了基于TorchMD的粗粒化分子动力学模拟的理论框架可以在相对较短的时间尺度里研究分子的变化过程. 相似文献
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运用概率论方法导出了铜蒸气激光链中激光脉冲抖动量的表达式,结果表明:当铜蒸气激光器并联时,两台激光器输出光脉冲之间的抖动量的平方等于每台激光器输出光脉冲相对于电触发脉冲抖动量的平方和;当多台铜蒸气激光器串联放大时,第m台激光器输出光脉冲相对于振荡器输出光脉冲的抖动量随m的增加而增加,但总是小于每台激光器放电脉冲抖动量的2~(1/2)百倍。实验结果与理论计算基本相符。 相似文献
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1 资料和方法1 1 病例来源 :CA患者共 12 5例 ,全部来自本科门诊。其中男 6 8例 ,女 5 7例 ;年龄 4岁~ 6 8岁 ;病程 12天~ 8月。女性患者皮损多见于大小阴唇、阴道口及肛门 ;男性患者多见于阴茎、龟头、冠状沟及系带处 ,病灶呈毛刺状和菜花状。实验室检查醋酸白试验皆为阳性 ,31例取病损组织活检 ,可见到空泡细胞。所有病例均符合临床诊断标准。 12 5例CA患者并发淋病11例 ,非淋菌性尿道炎 13例 ,念珠菌性及滴虫性阴道炎 9例 ,包皮过长 7例。1 2 治疗方法 :所有患者在做激光治疗之前 ,均治愈并发感染。按随机数字表法将患者分为 2… 相似文献
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