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分子模拟——从算法到应用

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简介：
《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。

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  • 分子模拟——从算法到应用
    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。
     
  • 《分子模拟源代码：从算法到应用》
    优质
    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。
     
  • 分子模拟：从算法到应用的探索（PDF 中译本）
    优质
    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。
     
  • Perl脚本在分子模拟中计算相互作用能的应用
    优质
    本文探讨了Perl脚本在分子模拟中的应用，特别强调其用于高效准确地计算分子间相互作用能的优势和方法。 适用于Materials Studio的工具可以计算两个体系之间、层与层之间以及单分子与其总体系之间的相互作用能，并且能够计算轨迹文件中每一帧的相互作用能。
     
  • YOLOv8：从环境搭建到模型训练再到应用使用
    优质
    本文详细介绍如何在不同环境中搭建YOLOv8框架，并指导读者完成模型训练及实际应用，适合深度学习爱好者和开发者参考。 YOLOV8是一款开源的目标检测系统，在图像识别任务中有广泛应用。作为YOLO系列的最新版本，它继承了该系列的速度快、精度高的特点，并在模型架构、训练效率及部署便捷性方面进行了优化。 使用YOLOV8的第一步是环境安装，包括Git下载和项目部署。Git是一个开源分布式版本控制系统，用于高效管理各种规模项目的版本控制。用户首先访问其官方网站并根据操作系统选择合适的Git版本进行安装。完成后，在希望存放YOLOV8项目的路径中打开“Open in GitBash”以启动命令行窗口。 通过在GitBash输入`git clone ***`命令可以克隆项目，如果遇到网络问题，则尝试更换不同的加速器解决。成功后，意味着已经将源代码下载到本地机器上。 接下来是安装CUDA（计算统一设备架构），这是使用YOLOV8的必要条件之一。它是一种由NVIDIA推出的并行计算平台和编程模型，能够有效利用GPU进行高性能计算任务。在开始前，请通过执行`nvidia-smi`命令确定显卡支持的最大CUDA版本，并下载相应版别安装。 完成CUDA安装后，可以通过运行`nvcc -V`验证其是否正确设置；如果输出了相应的版本信息，则表示成功配置完毕。 随后是YOLOV8依赖环境的搭建。这包括Python解释器、核心库及框架以及特定于YOLOV8的依赖包等组件。遵循官方文档中的指导进行安装，通常会涉及到PyTorch和其他如OpenCV和NumPy这样的必要库。 在完成所有设置后，用户可以开始训练模型了。这个阶段涉及数据集准备、配置文件调整及执行训练脚本等工作内容。根据YOLOV8的指南来定制自己的数据集，并修改相关参数以适应具体任务需求；同时还需要设定适当的训练轮次等细节问题。 当训练完成之后，下一步是将得到的新模型转换为适合实际应用的形式。这涉及到导出、优化和测试等一系列操作步骤，在确认无误后便可以部署到目标环境中了。 总之，使用YOLOV8的过程涵盖了从环境搭建至模型最终实施的全过程知识技能点，包括但不限于Git工具的应用、CUDA配置与安装、Python开发环境构建以及训练及应用阶段的具体实践。掌握了这些技术要点有助于用户更高效地完成基于YOLOV8的目标检测任务。
     
  • PSO-SA.rar_pso sa_pso-sa_模拟退火_matlab_粒子群算法-模拟退火算法_模拟退火算法
    优质
    本资源提供基于MATLAB实现的粒子群优化与模拟退火相结合（PSO-SA）的混合算法，适用于求解复杂优化问题。包含详细代码和案例分析。 粒子群算法与模拟退火算法是两种常用的优化搜索方法，在MATLAB编程环境中可以实现这两种算法的结合应用以解决复杂问题。 粒子群算法是一种基于群体智能的思想来寻找最优解的方法，它模仿鸟群捕食的行为模式进行参数空间内的探索和开发。通过设定种群中的个体（即“粒子”）在特定维度上随机移动，并根据适应度函数评估其位置的好坏来进行迭代优化过程。 模拟退火算法则借鉴了金属材料热处理过程中温度逐渐降低从而达到原子稳定排列的物理现象，用以解决组合优化问题和连续变量最优化问题。该方法通过引入“降温”机制控制搜索空间内的探索广度与深度之间的平衡关系，在局部最优解附近徘徊的同时避免陷入死胡同。 在MATLAB中实现这两种算法时可以考虑将两者结合使用：先利用粒子群算法快速定位到全局最优解的邻域内，再用模拟退火进一步精细调整以克服可能存在的早熟收敛问题。通过这种方式能够提高搜索效率并增强求解复杂优化任务的能力。
     
  • 分子动力学模拟和第一性原理计算的方法及其应用.pdf
    优质
    本论文综述了分子动力学模拟与第一性原理计算的基本方法，并探讨了这两种技术在材料科学、化学反应机制及生物大分子研究中的广泛应用。 LAMMPS分子动力学模拟软件、GROMACS分子动力学模拟工具以及基于第一性原理的VASP计算程序是常用的材料科学与化学研究中的重要工具。
     
  • 分子建模与分子模拟
    优质
    《分子建模与分子模拟》是一本专注于化学、生物学及相关领域中利用计算机技术构建和分析分子结构的实用指南。本书深入浅出地介绍了如何通过分子建模软件进行有效的分子设计，以及如何利用分子动力学等方法预测生物大分子的行为。对于科研人员及学生来说，是不可多得的学习资源。 分子建模涉及使用计算机软件来模拟分子的结构、性质以及行为。这种技术对于化学、药学及材料科学等领域非常重要，因为它可以帮助研究人员理解复杂的生物过程，并设计新的药物或材料。 重写后的句子：分子建模利用计算机软件对分子进行结构、特性和行为等方面的仿真研究，在化学、医药和材料科学研究中扮演着重要角色，有助于深入探索生物学机制并开发新型药物与材料。
     
  • 模拟退火算法及其应用实例
    优质
    本文章介绍了一种优化方法——模拟退火算法的基本原理和实现步骤，并通过具体案例展示了其在实际问题中的应用效果。 对模拟算法的介绍及其简单应用适合初学者及算法研究者阅读。
     
  • 模拟退火算法的并行化应用
    优质
    简介：本文探讨了如何将经典的模拟退火优化算法进行并行化处理，以提高其在大规模问题求解中的效率和适用性。通过分析不同并行策略的效果，展示了该方法在实际问题中的优越性能。 计算机系研究生并行课程的讲义详细介绍了模拟退火算法的基本原理及其并行化方法，包括使用MPI和GPU的技术。附有详细的名词解释，适合智能计算方向的新手阅读。