PDOS公式证明

最新推荐文章于 2025-03-20 15:39:24 发布
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由速度自相关函数（VACF）计算态密度（PDOS）的公式推导
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证明

基本思想来自于 DICKEY (1969)
这里不做非常严谨的推导，不然的话写不下。
公式不好打，这里只贴上图片，后面会附上pdf。

在这里插入图片描述
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速度自关联函数——LAMMPS与MATLAB
CodeNexus的博客
08-06 862
速度自关联函数是一种常用的分析工具，用于研究材料中原子或分子之间的运动关联性。本文将介绍使用两种不同的工具，即LAMMPS和MATLAB，来计算并分析速度自关联函数。通过比较LAMMPS和MATLAB两种方法的源代码，我们可以看出它们的计算思路是类似的，都是通过计算速度之间的相关性来得到速度自关联函数。总之，速度自关联函数是研究材料动力学性质的重要工具之一。本文介绍了如何使用LAMMPS和MATLAB来计算速度自关联函数，并提供了相应的源代码。通过计算两个速度矢量之间的点积，可以获得速度自关联函数的值。
图像处理之A steganographic method for images by pixel-value differencing(PVD)论文复现
qq_44111805的博客
09-07 1623
尽管我们可以通过强制将脱离的边界值作为0和255的边界值之一，并将另一个值调整为适当的值以满足差值d’，从而将两个新值重新调整到[0, 255]的有效范围内，但在某些情况下，这可能会产生与周围区域对比的异常点。即当d接近0时，我们创建宽度较小的范围，当d远离0时，创建宽度较大的范围，以产生更好的不可察觉的结果。提出的方法中使用的载体图像是256个灰度值的图像。换句话说，在提出的数据嵌入过程中，我们用两个新的灰度值来调整每个双像素对中的灰度值，这些灰度值的差异会导致隐写图像的观察者无法注意到的变化。
pdos计算与画图
qq_42452430的博客
06-13 9771
pdos计算与画图1.计算opt2.计算static         # 以上两步请参考之前计算过程3.计算pdos #静态计算完成后，拷贝 INCAR KPOINT CONTCAR(拷贝之后需改名为POSCAR) POTCAR vasp.lsf WAVECAR CHGCAR至pdos文件夹#其中INCAR 参数必须设为下面值，其他参数和static中务必一致！否则后期脚本运行出错非常麻烦ISTA...
速度自关联函数—LAMMPS V.S MATALB
Rockyoung
06-09 2972
速度⾃关联函数是一个描述系统在某⼀时刻的速度（3N个分量量；N是粒⼦子数）与另一时刻的速度的关联程度的函数。这个函数的自变量是关联时间（correlation time。速度自关联函数可以构成一个张量，但一般只考虑三个方向（对各向同的性系统还可以对三个⽅方向作平均，从⽽而得到一个标量）.........
LAMMPS与MATLAB之间的速度自关联函数比较
ByteSparkX的博客
09-15 484
LAMMPS提供了丰富的功能和灵活的输入选项，包括计算速度自关联函数。速度自关联函数是一个在分子动力学模拟和材料建模中广泛使用的工具，用于分析材料中原子或分子速度的自相关性。在本文中，我们将比较两种常用的工具：LAMMPS和MATLAB，在计算速度自关联函数方面的功能和性能差异。速度自关联函数是一个在分子动力学模拟和材料建模中广泛使用的工具，用于分析材料中原子或分子速度的自相关性。在本文中，我们将比较两种常用的工具：LAMMPS和MATLAB，在计算速度自关联函数方面的功能和性能差异。
python correlation_互相关（cross-correlation）及其在Python中的实现
weixin_39823269的博客
11-29 1949
在这里我想探讨一下“互相关”中的一些概念。正如卷积有线性卷积（linear convolution）和循环卷积（circular convolution）之分；互相关也有线性互相关（linear cross-correlation）和循环互相关（circular cross-correlation）。线性互相关和循环互相关的基本公式是一致的，不同之处在于如何处理边界数据。其本质的不同在于它们对原始...
收藏奉献_DOS汉字系统47：WINDOWS 9x 自带的 PDOS 95 汉字系统 + BOCHS 2.6.8
05-19
【标题】"收藏奉献_DOS汉字系统47：WINDOWS 9x 自带的 PDOS 95 汉字系统 + BOCHS 2.6.8"涉及到两个主要的知识点，分别是PDOS 95汉字系统和BOCHS 2.6.8模拟器。 **PDOS 95汉字系统** PDOS 95全称为“PC-DOS 95”，...
(源码)基于C语言的公共领域操作系统PDOS.zip
最新发布
04-09
# 基于C语言的公共领域操作系统PDOS ## 项目简介 PDOS（Public Domain Operating System）是一个发布到公共领域的操作系统项目，旨在为运行MVS应用程序提供替代平台，同时也作为Microsoft Windows和React OS的潜在...
(源码)基于C语言的公共领域操作系统（PDOS）.zip
03-18
# 基于C语言的公共领域操作系统（PDOS） ## 项目简介 PDOS（Public Domain Operating System）是一个开源的、基于公共领域的操作系统项目，旨在提供一个替代平台来运行MVS应用程序，并支持多种硬件架构，包括IBM...
自相关函数 (ACF)：计算给定系列的 ACF 并绘制相关图。-matlab开发
06-01
计算给定系列的 ACF。 通过滞后 p 返回自相关向量。 还生成自相关的条形图，带有用于测试的拒绝区域带（在白噪声假设下）每个自相关 = 0。 示例：>> myacf = acf(y,12) 不需要任何工具箱。
自相关函数分析
04-18
噪声背景下的信号检测是一项复杂而又重要的任务，在雷达信号检测和通信领域都是重要的课题。本文主要针对在噪声背景下周期信号的检测问题，先介绍了几种较为常用的信号检测方法，对自相关函数检测法进行了理论推导，仿真及分析并且仿真分析了多重自相关检测方法的效果，在低信噪比情况下与普通自相关函数法进行了比较。此外还给出了通信信号和雷达信号的检测实例。
VASP_XDATCAR:用于从分子动力学解析VASP XDATCAR的python类
05-08
VASP_XDATCAR 用于从分子动力学解析VASP XDATCAR的python类。 XDATCAR文件包含分子动力学运行期间的轨迹，即在每个时间步上所有原子的位置。 根据这些信息，我们可以计算出以下物理量 系统随时间变化的温度 速度自相关函数（VAF）和声子密度 对相关函数（PCF） 笔记 Set NBLOCK = 1 in the INCAR so that all the configuration in the MD run is wrtten to XDATCAR. The element mass (POMASS) and the MD time step (POTIM) is read from OUTCAR.
VASP中PDOS计算与绘图技巧
在讨论pdos计算与画图之前，我们首先需要了解什么是PDOS，以及它在材料科学和凝聚态物理领域中的应用。PDOS是投影态密度（Projected Density Of States）的缩写，它是由第一性原理计算软件包VASP（Vienna Ab initio ...
自相关函数学习思考
cracy3m的博客
01-28 1509
自相关函数学习思考 自相关（Autocorrelation），也叫序列相关，是一个信号与其自身在不同时间点的互相关。非正式地来说，自相关是对同一信号在不同时间的两次观察，通过对比来评判两者的相似程度。自相关函数就是信号x(t)x(t)x(t)和它的时移信号x(t−τ)x(t-\tau)x(t−τ)的乘积平均值。它是时移变量τ的函数。 也就是说一个函数f(t)f(t)f(t)的自相关函数为:: R(τ)=∫−∞+∞f(t)f(t−τ)dt R(\tau)=\int_{-\infty}^{+\infty}f(t
自相关函数（ACF）
Heyxy的博客
03-20 520
图形表示：ACF 图形展示了不同滞后期 k 对应的自相关系数值，帮助直观地识别是否存在显著的自相关模式以及这些模式的具体形式（如周期性、衰减等）。例如，如果 ACF 图呈现出明显的正弦波模式，通常意味着残差中存在较强的季节性或相关性模式，违反了残差独立性假设。计算残差的自相关函数（ACF）并绘制图表。自相关函数可以显示残差在不同滞后阶数下的相关性情况。：ACF 描述了时间序列或残差序列与其自身滞后版本之间的线性相关程度。通过观察残差 ACF 图，可以直观地看到残差之间的相关性模式。
lammmps分子动力学中如何根据能量计算原子的速度
m0_52105006的博客
11-27 1787
例如，在做分子动力学原子沉积模拟的时候，在上方需要入射一定能量的原子，这时候在参数定义的时候我们需要定义速度。这里的vz -63.49就是定义z方向上的熟读，在metal单位制下其单位为Å/ps。下面我们根据在入射能量为10ev下计算N原子的初始速度。%根据动能定理计算速度，这里的单位为m/s；通过更改EV（能量）和M（原子摩尔质量）的值可以得到不同的速度。V=v/100, %将所得速度进行转化，单位为埃米/ps。m=M/1000/n;%计算一个原子的质量；
Fortran 计算自相关系数，时间滞后t
weixin_52015659的博客
12-03 412
Fortran 计算自相关系数，时间滞后t
ubuntu安装vasp_用强大的GROMACS分析工具分析VASP的动力学结果
weixin_39625305的博客
12-10 868
之前的教程里我们介绍了一个XDATCAR_toolkit.py工具，将VASP的AIMD的轨迹转成PDB的格式，再借用VMD和MD Analysis软件包分析RDF(径向分布函数)和RMSD(均方根偏差)。可惜的是，PDB文件不能承载速度信息，因此我们用c++重新写了一个VASP2GRO程序，输出可以记录原子位置和原子速度的GRO轨迹，它是 GROMACS的私有文件格式，但是也被目前的...
计算机毕设算法论文模板
03-29
<think>好的，我现在需要处理用户关于计算机毕业设计算法论文模板的请求。首先，用户提到他们正在寻找与计算机毕业设计相关的算法论文模板，特别是示例和下载资源。根据用户提供的引用内容，他们可能已经了解到选题的重要性和如何选择合适的方向，但现在需要具体的论文结构指导。 首先，我应该确定用户的需求是否明确。用户可能已经完成了选题，但需要撰写论文的结构指导，或者他们可能在选题阶段需要参考模板来规划内容。我需要确保回答覆盖论文的结构部分，并提供实用的模板要素，例如章节安排、内容要点以及参考资料。 接下来，用户可能希望得到具体的模板示例或下载链接，但考虑到平台政策，可能无法直接提供外部链接。因此，我应该建议可靠的资源获取途径，如学校图书馆、学术数据库（知网、万方）、GitHub、Google Scholar等，并提醒用户注意版权问题。 另外，用户的问题中提到“算法类或科研项目”，所以需要强调算法在毕业设计中的具体应用，比如在机器学习或深度学习项目中如何体现算法的选择和优化。可能需要结合示例结构，说明如何在论文中描述算法部分，包括理论分析、实验设计和结果对比。 还要考虑用户可能的困惑点，比如如何将算法实现与论文写作结合，如何展示创新点，以及如何避免工作量不足的问题。因此，在回答中需要包含这些方面的建议，帮助用户构建完整的论文框架。 最后，生成的相关问题需要围绕用户可能的后续需求，比如算法优化方法、实验设计或文献查找方法，这样能提供更全面的帮助。</think>### 计算机毕业设计算法论文模板与示例 #### 一、论文结构与内容要点 1. **摘要** 简述研究背景、目标、方法、创新点及成果。例如： > 本研究基于$k$-means聚类算法优化图像分割效果，结合动态阈值调整策略，在准确率上提升了$X\%$[^1]。 2. **引言** - 研究背景与意义（如：“图像分割在医学影像分析中的应用需求增长”） - 国内外研究现状（引用3-5篇核心文献） - 研究目标与创新点（如：“改进传统$k$-means的收敛速度”） 3. **算法设计与理论分析** - 算法原理（公式需用`$$...$$`，如： $$ J = \sum_{i=1}^k \sum_{x \in C_i} \|x - \mu_i\|^2 $$ - 改进方法（如引入动态权重因子） - 时间复杂度与收敛性证明 4. **实验与结果分析** - 数据集描述（公开数据集如MNIST、CIFAR-10） - 对比实验设计（与传统算法、其他优化方法对比） - 结果可视化（图表需标注来源，例如：图1显示聚类效果对比[^1]） 5. **结论与展望** 总结成果，并指出局限性及未来方向（如扩展到三维图像分割）。 --- #### 二、资源获取建议 1. **学校图书馆或学术数据库** 访问知网、万方等平台，搜索关键词“算法优化+毕业设计”，筛选近3年硕士论文参考结构。 2. **开源平台** - GitHub搜索“machine learning thesis template”获取LaTeX模板（例如：[MIT Thesis Template](https://github.com/mit-pdos/mit-thesis-latex)） - Overleaf平台提供在线编辑与模板库（需注意版权） 3. **学术会议与期刊** 参考IEEE/ACM等会议论文格式，例如： > 算法实验部分需包含消融实验（Ablation Study）以验证改进有效性。 --- #### 三、注意事项 1. **避免工作量不足** - 若选择经典算法（如快速排序、A*搜索），需增加应用场景创新（如“基于A*算法的物流路径优化系统”） - 结合具体数据集或工程问题（如“糖尿病预测中的随机森林参数优化”） 2. **代码与论文关联性** 论文中需包含核心代码片段（如Python实现的关键步骤），并附GitHub仓库链接（若允许公开）。 ```python def kmeans_optimized(data, k, max_iter=100): # 初始化动态权重 weights = np.random.rand(k) for _ in range(max_iter): # 聚类分配与中心更新 ... ``` ---
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