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MDAnalysis是一个用于分析分子动力学轨迹的Python库。

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简介：
MDAnalysis是一个专门为分析分子动力学轨迹而设计的Python库。该MDAnalysis存储库的自述文件详细介绍了其功能。MDAnalysis主要用于对多种流行的模拟软件包生成的轨迹进行分析，例如DL_Poly、CHARMM、琥珀、NAMD、LAMMPS以及其他相关模拟程序。

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  • MDAnalysis：用于解析分子动力学轨迹的Python库.zip
    优质
    简介：MDAnalysis是一款强大的Python库，专门用于分析和处理大规模的分子动力学模拟数据。它提供了丰富的工具来解析、操作及可视化复杂的生物分子系统轨迹文件，极大地促进了结构生物学的研究进展。 MDAnalysis 是一个用于分析分子动力学轨迹的 Python 库。它支持多种流行的模拟软件包，包括 DL_Poly、CHARMM、Amber（琥珀）、NAMD 和 LAMMPS。
     
  • MDTraj：一款开源工具，用于解析分子动力学轨迹
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    MDTraaj是一款强大的开源软件工具，专门设计用来高效解析和分析大规模的分子动力学模拟数据，助力科研人员深入探究生物大分子的动力学特性。 MDTraj：用于分子动力学轨迹分析的现代开放库 仅使用几行Python代码即可读取、编写和分析MD轨迹。 使用MDTraj，您可以： - 读取和写入各种各样的MD格式（如pdb, xtc, trr, dcd, binpos, netcdf, mdcrd, prmtop, gsd等）。 - 运行极快的RMSD计算（速度是原西奥博尔德QCP的4倍）。 - 使用大量的分析功能，例如键角二面体、氢键识别、二级结构分配以及NMR观测值。 - 利用轻量级API重点在于速度和矢量化操作。 有关详细信息，请访问MDTraj网站。要参与其中，请查看相关文档或用户论坛。
     
  • MD-Analysis-Tools: 使用VMD脚本分析分子动力学轨迹
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    简介：MD-Analysis-Tools是一套利用VMD脚本开发的工具集，专门用于解析和分析复杂的分子动力学模拟数据，帮助科研人员深入理解生物大分子的行为。 使用 VMD 分析分子动力学轨迹的脚本 描述： 该脚本会在提供 .gro 和 .xtc.trr 文件的情况下运行分析。（它期望 GROMACS 输出，但可以轻松调整以适应其他类型的 MD 包输出）。 大多数分析目录（例如 local-rmsd 目录）都有一个关联的 tcl 文件（如 local-rmsd.tcl），该文件实际上通过 vmd 传递。这会产生大量难以理解的输入数据。local-rmsd.py 脚本会处理这些输入，并以人类和“R”语言可读格式输出结果。 可以使用每个目录中的 run-me.sh 脚本来对多个文件进行分析。某些分析目录还包含 .R 文件，用于绘图或进一步的数据分析。
     
  • 非线性动力学.zip_动力学_庞加莱_轨迹_转子轨迹
    优质
    本资料深入探讨了非线性动力学领域中的核心理论与应用，特别聚焦于庞加莱映射及转子系统的复杂动态行为分析。 针对转子系统非线性动力学图谱分析，可以绘制转子的轨迹图、相图、频谱图以及庞加莱图。
     
  • 化学轨迹分析器：一款开源软件包，用于处理和分析化学轨迹数据
    优质
    化学轨迹分析器是一款开源软件工具，专门设计用于高效处理与解析复杂的化学轨迹数据。这款软件能够帮助科研工作者深入研究分子动态行为及物质变化过程，促进化学、物理等相关领域的科学研究与发展。其模块化架构便于用户自定义功能以适应不同的实验需求，同时支持社区贡献新算法和改进措施，共同推动科学界的数据分析能力提升。 ChemTraYzer利用分子动力学模拟来创建React模型，并且它可以作为开放软件（MIT许可）使用。有关完整说明，请参阅相关文档。 该工具的相关研究论文包括： 1. Döntgen M., Przybylski-Freund M.-D., Kröger L.C., Kopp W.A., Ismail A.E., Leonhard K.，“利用React分子动力学模拟自动发现反应路径、速率常数和过渡态”，《化学理论与计算》，2015年第11期，第2517-2524页。 2. Kröger L.C., Kopp W.A., Döntgen M., Leonhard K.，“评估React性分子动力学模拟中稀有事件的统计不确定性”，《化学理论与计算》，2017年第13期，第3955-3960页。 3. Döntgen M., Schmalz F., Kopp W.A., Kröger L.C., Leonhard K.，“通过混合React分子动力学和量子化学模拟”，相关论文未列出具体页面或卷数信息。
     
  • 轨迹分类-基于轨迹的聚类分析-trajectory-clustering
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    轨迹分类-基于轨迹的聚类分析专注于研究和开发高效的算法和技术，用于识别、解析及分类大规模移动对象产生的复杂轨迹数据集。此领域结合了机器学习与空间数据库技术，旨在发现隐藏于动态地理位置信息中的模式与规律。通过将相似路径归为一类，该方法不仅有助于理解人类行为和交通流量特性，还能在城市规划、营销分析以及个人位置服务等领域提供深入洞察与预测能力。 轨迹聚类算法采用先划分后聚类的方法，其中的聚类算法是改进版的DB-Scan。该项目包含一个Makefile用于在Linux环境下编译。
     
  • FREESRS：一个用于Python的SRS分析开源库
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    FREESRS是一款专为Python设计的开源软件，旨在提供便捷高效的SRS（Super-Resolution Spectroscopy）数据分析功能，助力科研人员深入探究高分辨率光谱学领域。 冲击响应谱（SRS）能够根据动态振动系统的最大响应来评估瞬态加速度信号。它的起源可以追溯到土木工程中的地震激励问题，例如建筑物的地震响应分析，请参阅Clough Penzien1975年的相关文献。SRS是一个频谱图，它根据频率给出最大加速度响应的变化曲线。这个概念来源于一个由基础振动（即加速度）驱动的一块弹簧阻尼器组成的动态系统。 freesrs 是一个用于计算冲击响应谱的小型库，其中包括Python和Fortran语言的文件。该库中的Fortran文件包括SmallwoodFilter.f 和 GenShockTimeHistories.f ，它们通过舒适的f2py工具与Python进行链接。最新版本为2.1.0，现在可以通过setup.py脚本执行完整的安装过程。 此外，此库提供了可执行文件和动态链接库（.pyd）形式的组件供用户使用。
     
  • 转子的动力学分析
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    《转子的动力学分析》一书深入探讨了转子系统的动力学特性，包括振动、稳定性及故障预测等关键技术问题，旨在为机械工程领域的学者与工程师提供理论指导和实践参考。 转子动力学分析相关的计算代码附带学习教程，包括软件和例子，非常值得学习。
     
  • 转子动力学的orbit_orbit_matlab分析
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    本研究利用MATLAB进行转子动力学中的轨道-轨道（orbit-orbit）效应分析，探索高速旋转条件下转子系统的稳定性与动态行为。 关于使用MATLAB求解转子动力学的程序，采用Newmark方法编写。
     
  • Rotor_Software_v2_转子_动力学分析_
    优质
    Rotor Software v2是一款专业的动力学分析工具，专注于转子系统的设计与优化。该软件通过先进的算法模拟复杂工况下的转子动态行为，帮助工程师快速识别潜在问题并提高设计效率和安全性。 转子动力学的MATLAB程序可以参考《Rotating Machines》一书中的相关内容，作者是M.I. Friswell。该书籍提供了详细的理论分析与编程示例，帮助读者理解和实现转子系统的动态特性模拟。通过阅读此书并结合实际需求编写代码，能够有效掌握转子动力学的研究方法和技术细节。