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Gaussian和GaussView教程

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简介:
《Gaussian和GaussView教程》旨在为初学者提供全面指导,帮助读者掌握使用Gaussian进行量子化学计算及GaussView构建分子结构的技巧。 学习Gaussian和GaussView的相关知识。

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客服
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  • GaussianGaussView
    优质
    《Gaussian和GaussView教程》旨在为初学者提供全面指导,帮助读者掌握使用Gaussian进行量子化学计算及GaussView构建分子结构的技巧。 学习Gaussian和GaussView的相关知识。
  • Gaussian 09 中文版
    优质
    《Gaussian 09中文版教程》旨在为初学者提供全面、易懂的指南,涵盖从安装配置到高级计算技巧的全过程。适合化学和材料科学领域的研究人员使用。 Gaussian09中文版教程内容通俗易懂,非常适合新手参考学习。如果有需要的话,也可以提供软件一起使用。
  • GaussView 5
    优质
    GaussView 5是一款功能强大的化学模拟软件,主要用于配合Gaussian程序进行分子结构和性质的可视化建模、计算任务提交与分析。 Gview是一款专为高斯软件设计的配套工具,它的主要功能有两个:一是构建高斯输入文件;二是以图形方式展示高斯计算结果。除了能够自行创建输入文件外,Gview还支持读取CHEM3D、HYPERCHEM和晶体数据等多种格式的文件。这使得它能与多种图形软件兼容,大大扩展了其使用范围。目前比较流行的版本有GaussView 3和GaussView 5。
  • GaussView 5.08
    优质
    GaussView 5.08是一款强大的分子结构可视化软件,能够辅助用户进行量子化学计算前的模型构建和计算后的数据分析。 GaussView是Gaussian的可视化界面,在GaussView中可以构建分子结构并选择合适的算法直接提交给Gaussian进行计算。
  • GaussView 6.0.16 for Linux x64 (Zip)
    优质
    GaussView 6.0.16 for Linux x64 (Zip)是一款专为Linux系统设计的图形用户界面程序,用于支持Gaussian计算化学软件包的分子结构输入、编辑和结果可视化。 GaussView 是一个专门与高斯软件配套使用的工具,它的主要功能有两个:一是构建高斯的输入文件;二是以图形方式展示高斯计算的结果。
  • Gaussview 5 for Linux 64x (gview.zip)
    优质
    Gaussview 5 for Linux 64x是一款专为Linux系统设计的分子建模和图形用户界面软件,配套使用于Gaussian计算程序,支持复杂的化学结构构建与分析。 GaussView是一款强大的图形用户界面工具,主要用于辅助高斯(Gaussian)分子动力学和量子化学计算软件的使用。在Linux 64位操作系统环境下,gview.zip Gaussview 5 Linux 64x 提供了GaussView 5版本的安装或执行文件。下面我们将深入探讨GaussView的主要功能、工作流程以及它在高斯计算中的重要性。 GaussView的核心功能是帮助用户创建、编辑和管理高斯输入文件。这些输入文件包含了化学计算所需的所有参数,如分子几何结构、计算方法、基组选择等。用户可以通过直观的图形界面来构建和调整分子模型,包括添加原子、移动原子、调整键角和键长,甚至进行复杂的几何优化操作。此外,GaussView还支持导入各种分子结构文件格式,如MOL、XYZ和PDB,方便用户处理已有的分子模型。 GaussView的强大之处在于它能以图形化方式展示和分析高斯计算的结果。它能够生成分子轨道图、电荷分布图、振动谱图等,帮助用户直观理解计算结果。例如,通过查看分子轨道能量分布,可以判断分子的稳定性和反应活性;通过振动谱图,可以识别分子的红外和拉曼光谱特征。 在实际应用中,GaussView提供了丰富的任务管理功能。用户可以批量提交计算任务到高斯软件,监控计算进度,并在完成后直接查看结果。对于大规模的计算,这极大地提高了工作效率。同时,GaussView的界面友好,使得即使没有深厚化学背景的用户也能轻松上手。 在Linux环境下,GaussView 5可能需要特定的环境配置和依赖库才能正常运行。用户通常需要安装必要的图形库和开发工具,然后解压gview.zip文件,并遵循提供的安装指南进行安装。值得注意的是,由于GaussView是为配合高斯软件设计的,因此确保高斯软件的正确安装和授权是使用GaussView的前提。 总结起来,GaussView是高斯计算不可或缺的辅助工具,它简化了输入文件的创建过程,使得结果分析更为直观,大大降低了量子化学计算的门槛。在Linux 64位系统中,用户可以通过下载gview.zip文件获取GaussView 5,从而更高效地进行化学研究。无论是新手还是经验丰富的科研人员,GaussView都是一个值得信赖的伙伴。
  • Recursive Gaussian
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    Recursive Gaussian探索了高斯滤波器在图像处理中的递归应用,通过优化算法减少计算复杂度,提高实时性,在去噪、锐化等领域展现广泛应用前景。 在图像处理领域,高斯滤波器是一种广泛应用的线性平滑滤波器,主要用于消除噪声、平滑图像或进行低通滤波。本段落将深入探讨递归高斯(recursiveGaussian)技术,它涉及到了高斯滤波器的递归实现以及其在大σ参数下的优势。 高斯滤波器基于高斯函数构建,该函数生成一个二维权重矩阵作为核。数学上来说,高斯函数是一个指数衰减的正态分布形式为 e^(-x²/2σ²),其中 σ 决定了滤波器的影响范围:值越大,影响区域越广且平滑效果更强;但同时计算量也会相应增加。 传统的实现方式通常采用卷积操作,即遍历图像中的每个像素并与高斯核进行逐点乘法并求和。然而,在大σ参数下,这种方法效率较低,因为需要处理的权重矩阵较大。为提高效率,递归高斯滤波器利用了高斯函数自相似性特点通过迭代应用较小规模的高斯核逐步逼近目标的大σ效果。 递归算法减少了计算复杂度尤其是在处理大规模图像或大σ值时相比一次性计算整个高斯核大大降低了内存需求和计算量。此外,它还能避免截断效应即在传统非递归实现中由于有限资源限制需对高斯核进行截短导致的边缘失真问题。 实际应用表明,在需要强烈平滑处理(如去除大面积噪声、大尺度图像融合或模拟深度景深效果)场景下使用大σ参数设置下的高斯滤波特别有效。而递归高斯滤波器的优势在于即使面对这些需求也能保持良好性能和精度表现。 因此,递归高斯滤波技术为解决计算复杂度问题及避免截断效应提供了一种高效的解决方案,在图像平滑与噪声消除方面具有显著优势尤其适用于需要广泛范围操作的项目。掌握这种技术对于提升相关处理任务的效果和效率至关重要。
  • Gaussian-Splatting.zip
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    Gaussian-Splatting 是一种新颖的空间划分方法,通过高斯分布进行点云特征聚合和上采样,适用于高效的3D视觉任务处理。 3DGS完整代码附带iPhone手拍可重建数据集。 包含使用教程: 预处理:运行pre_data.py脚本。 数据准备:执行预处理【python convert.py -s data】。 训练:执行命令【python train.py -s <路径到COLMAP或NeRF合成数据集>】,例如【python train.py -s data】。 可视化:通过WSAD键控制上下左右移动,UIOJKL键旋转相机。
  • Two Different Gaussian Kernels.zip
    优质
    本资源包包含两个不同高斯核函数的实现代码及参数配置文件,适用于机器学习中的数据平滑与特征提取任务。 该例程主要包含常数协方差函数以及平方指数协方差函数,简单直观地展示了两种核函数及其在不同参数情况下的变化。这是静态高斯过程和动态高斯过程的基础,可供参考。具体分析讲解请关注我的博文。