modelfree. يناسب المعلمات الحرة النموذجية لمعدلات الاسترخاء.
التحميل الان

modelfree. الترتيب والملخص

modelfree. العلامات

البيانات معامل تحسين تحسين المعلمات بيانات غير متجانسة تحسين البيانات

modelfree. وصف

يناسب المعلمات الحرة النموذجية لمعدلات الاسترخاء. modelfree هو برنامج مصمم لتحسين المعلمات "Lipari-Szabo Model Free" "Free" Free "Free Data.Modelfree هو برنامج لتناسب وظيفة الكثافة الطيفية المجانية الطيفية الموسعة إلى بيانات الاسترخاء تدور NMR. يمكن للبرنامج تحليل ثابت معدل الاسترخاء SPIN-LOTTICE (R1)، وهو ثابت معدل الاسترخاء في الدوران (R2)، والحالة الثابتة غير المغافظة (1H}} -x تأثير نووي (NOE) لأي مزيج من 13C و 15N يدور تصل إلى خمس حقول مغناطيسية ثابتة. تفترض الخوارزمية آليات الاسترخاء Dipolar و Chemical Shift Anisotropy (CSA) ل R1 و R2 و NOE ويتضمن مصطلح إضاف لحساب التبادل الكيميائي لتوسيع R2. يتم تحجيم المعلمة توسيع نطاق التبادل تترويا فيما يتعلق بالحقل المغناطيسي الثابت إذا كانت البيانات لأكثر من حقل متاح. تم نشر أوصاف المبادئ الرئيسية المستخدمة في برنامج اختيار النماذج والتحسين وتحليل الأخطاء باستخدام محاكاة Monte Carlo سابقا (Palmer et al.، 1991؛ Mandel et al.، 1995). modelfree يشتمل على ثلاثة نماذج لنشر الدوران. يتم استخدام طريقة برنت لتحسين Global Global m لنموذج الانتشار العام للنشر. يتم استخدام إما طريقة Powell (كما هو موضح بواسطة برنت) أو بروتوكول صلب محاكي (استنادا إلى طريقة الهبوط البسيط) لتحسين موتر الانتشار الدوراني العالمي لنموذج الانتشار المتماثل المحوري. يمكن تحسين وقت الارتباط الدوراني المحلي، mi، لكل تدور من قبل الانحدار المربعات الصغرى غير الخطي. يتم تحسين المعلمات النموذجية الداخلية الأخرى (معلمات الطلب، أوقات الارتباط الداخلي ومصادر التبادل الكيميائي) من خلال المربعات الأقل تقييد غير خطية. يمكن إصلاح أي معلمة في قيمة إدخالها بدلا من تحسين الحدود البسيطة الثانية يمكن وضعها على أي معلمة. تستخدم محاكاة Monte Carlo لتقدير عدم اليقين في المعلمات الحرة النموذجية وإجراء اختيار نموذج إحصائي يستند إلى اختبار F. يتم إعطاء مناقشة استهلاحية جيدة لاستخدام محاكاة مونت كارلو في تحليل الأخطاء بواسطة الصحافة وآخرون. (الصحافة وآخرون، 1986). ما الجديد في هذا الإصدار: الدعم المنتهي لمنصة SGI. فقط Linux و Mac OSX هي منصات منصات في الوقت الحاضر. معايير الإنهاء الثابت والتوزيع المحاكاة للخطأ الإحصائي F. خطأ تم تحديده بواسطة Edward d'Auvergne الذي تسبب في إنهاء خوارزمية التقليل إلى إنهاء بشكل غير لائق بعد خطوة تحسين غير ناجحة. خطأ في اختبار ما إذا كان يمكن إرجاع المعلمات المحددة إلى المجموعة النشطة. تم تغيير البحث الشبكة حتى تكون الحدود العليا والسفلى الدقيقة ليست نقاط البحث الشبكة. تم زيادة الحد الأقصى لعدد المخلفات إلى 300.

modelfree. برامج ذات صلة