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《分子模拟源代码:从算法到应用》

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简介:
本书深入浅出地介绍了分子模拟领域的核心算法及其在科研中的广泛应用,提供详细的源代码解析与实例演示,适合化学、生物及相关专业的研究人员和学生阅读。 《分子模拟:从算法到应用》(英文原名:Understanding Molecular Simulations: From Algorithms to Applications),作者是D. Frenkel和B. Smit。书中程序均用Fortran编写,并已在RedHat Linux 6系统上测试通过。

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客服
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    本书深入浅出地介绍了分子模拟领域的核心算法及其在科研中的广泛应用,提供详细的源代码解析与实例演示,适合化学、生物及相关专业的研究人员和学生阅读。 《分子模拟:从算法到应用》(英文原名:Understanding Molecular Simulations: From Algorithms to Applications),作者是D. Frenkel和B. Smit。书中程序均用Fortran编写,并已在RedHat Linux 6系统上测试通过。
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    优质
    《分子模拟——从算法到应用》一书深入探讨了分子模拟领域的核心算法及其在化学、生物学等多学科中的实际应用,旨在为科研人员和学生提供理论与实践相结合的学习资源。 分子动力学——从算法到应用;Understanding Molecular Simulation-From Algorithms to Applications;分子动力学模拟中文版。
  • 的探索(PDF 中译本)
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    本书《分子模拟:从算法到应用的探索》为读者提供了深入了解分子模拟领域的机会,涵盖了理论基础、先进算法及其在药物设计和材料科学中的广泛应用。通过中译本,中文读者能够无障碍地掌握这一前沿领域的知识和技术进展。 《分子模拟——从算法到应用》是一本很好的学习分子动力学的入门书籍,特别推荐。
  • 自适退火
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    本段落提供了一种基于自适应机制改进的经典模拟退火算法的完整源代码。该代码优化了解决组合优化问题的能力,并提高了搜索效率和解的质量。 Adaptive Simulated Annealing (ASA) is a C-language program designed to find the optimal global fit for a nonlinear, non-convex cost function in a D-dimensional space. This algorithm includes an annealing schedule where temperature T decreases exponentially with respect to annealing time k as follows: \(T = T_0 \exp(-c k^{1/D})\). The introduction of re-annealing allows the program to adjust sensitivities across different dimensions within the parameter space effectively. ASAs cooling schedule is faster than fast Cauchy annealing, where temperature decreases linearly with time (\(T = T_0 / k\)), and much quicker than Boltzmann annealing, which follows a logarithmic decrease in temperature over time (\(T = T_0 / \ln(k)\)). ASA offers more than 100 OPTIONS to finely tune the algorithm for various classes of nonlinear stochastic systems.
  • CRC校验原理FPGA实现
    优质
    本文深入解析了CRC校验算法的工作机制,并指导读者如何在FPGA上实现该算法的具体代码编写过程。 CRC校验算法原理及FPGA实现代码包括CRC检验的实现文档、Verilog HDL的实现代码以及MATLAB仿真验证程序,并且Testbench完整,可完美运行。
  • 推箱游戏中A*
    优质
    本项目探讨了在经典益智游戏“推箱子”中应用A*算法优化求解路径的方法,并提供了相应的源代码实现。通过详细分析和实验验证,展示了该算法的有效性和效率,为类似问题的解决提供了一个有价值的参考案例。 推箱子游戏(Sokoban)是一款经典的逻辑益智游戏,在游戏中玩家需要操作角色推动箱子到达指定位置来完成关卡任务。A*算法是解决这类问题的一种常用方法,它是一种启发式搜索算法,结合了Dijkstra和最佳优先搜索的优点,能够高效地寻找从起点到目标点的最短路径。 A*算法的核心在于其启发式函数(h(n)),用来估计当前节点n到达目标节点所需的代价。通常情况下,这个函数会基于曼哈顿距离或欧几里得距离来计算,但也可以根据游戏规则进行定制化设计。在推箱子游戏中,启发式函数可能考虑的因素包括箱子的位置、可移动性以及与目标位置的距离。 实现A*算法时需要关注以下几个关键部分: 1. **节点表示**:每个节点代表了游戏的一个状态,包含玩家和箱子的当前位置及目标位置。 2. **代价函数(g(n))**:计算从初始状态到当前状态的实际步数或成本。 3. **启发式函数(h(n))**:估计剩余到达目标所需的最小步骤数量。 4. **优先队列**:使用一个按f(n)=g(n)+h(n)总代价排序的队列来存储待评估节点,确保每次处理的是当前最有可能接近解决方案的状态。 5. **状态扩展**:从队列中取出成本最低的节点,并检查其邻居状态;更新这些邻居的成本并加入到优先队列里。 6. **避免重复搜索**:通过记录已经访问过的节点来防止不必要的重复计算,通常使用哈希表或类似的结构实现这一点。 7. **结束条件**:当找到目标位置或者没有更多可探索的状态时停止算法。 在推箱子游戏的应用中,A*算法需要处理特定的游戏规则,例如箱子不能被推动超过一步、只能朝一个方向移动等。这些限制会影响启发式函数的设计及代价计算方式的选择。 源代码实现可能包括以下几个部分: - **游戏状态表示**:定义地图布局以及玩家和目标的位置。 - **启发式函数的实现**:对剩余步骤进行估算的方法。 - **搜索算法的具体实施**:A*搜索过程的实际编码。 - **节点扩展逻辑**:计算所有可行的动作并确定其代价。 - **路径回溯功能**:追踪从初始状态到目标状态的最佳路径。 - **用户界面交互**:允许玩家输入指令或查看游戏进展,展示解决方案。 通过研究这些代码,我们能够更好地理解A*算法在解决实际问题中的应用,并学会如何设计有效的启发式函数及优化搜索效率。这对于提升解决问题的能力,在诸如机器人导航、游戏AI等领域都有显著的帮助作用。
  • MATLAB中的遗传退火
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    本资源提供MATLAB环境下实现遗传算法及模拟退火算法的完整源代码,适合科研人员和学生学习参考,助力优化问题求解。 【达摩老生出品,必属精品】资源名:遗传算法和模拟退火算法源程序_matlab 资源类型:matlab项目全套源码 源码说明: 全部项目源码都是经过测试校正后百分百成功运行的,如果您下载后不能运行可联系作者进行指导或者更换。 适合人群:新手及有一定经验的开发人员
  • 实战:深度学习全套》.zip
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    本书籍为《从算法到实战:深度学习全套代码》,是一份全面涵盖深度学习理论与实践的手册,提供丰富的源代码案例,旨在帮助读者掌握深度学习的核心技术及应用。 《深度学习:算法到实战》全套代码
  • UTF8转换GB2312的
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    这段源代码提供了将文本从UTF8编码格式转换为GB2312编码格式的方法,适用于需要处理中文字符集转换的各种编程场景。 转UTF8为GB2312的源代码 以下是将UTF-8编码转换为GB2312编码的一个简单示例程序: ```python # 将文本从 UTF-8 编码转换成 GB2312 编码 def utf8_to_gb2312(utf8_str): # 首先,我们需要将输入的字符串解码为Unicode对象(默认使用UTF-8编码) unicode_obj = utf8_str.decode(utf-8) # 然后,我们将这个Unicode对象重新编码成GB2312 gb2312_str = unicode_obj.encode(gb2312) return gb2312_str # 测试函数 if __name__ == __main__: utf8_text = 你好 世界 gb2312_text = utf8_to_gb2312(utf8_text) print(gb2312_text.decode(gb2312)) # 输出转换后的GB-2312编码的文本 ``` 请注意,此代码片段仅作为示例使用。在实际应用中,请确保处理所有可能发生的异常情况,并根据具体需求进行适当的错误检查和容错设计。 以上是一个简单的Python程序实现将UTF8转为GB2312的功能。