10、SVG在化学结构和反应可视化中的应用

SVG在化学结构和反应可视化中的应用

1. 引言

1.1 SVG在化学教育资源开发中的应用

SVG在有机化学教育资源开发中具有重要作用。它不仅能为有机化学入门课程的教学提供支持,还能作为一个“现实世界”教育应用的范例,吸引非化学专业人士的关注。对于化学教育工作者而言,SVG还为在科学学习活动中融入信息技术、计算和数学知识提供了可能。

1.2 为何使用SVG表示化学结构

如今,教育工作者开发网络学习资源已较为普遍。虽然传统图形格式(如GIF、JPEG和PNG)可用于添加图形内容,甚至可以通过动画GIF和商业软件(如Macromedia Flash)实现动画效果,但SVG具有独特优势。它文件大小小、可移植性强,且能用少量代码轻松创建表示复杂有机分子的简单形状,为整合化学、计算和数学技能的学习活动提供了机会。

1.3 网站信息

为方便获取相关资源,设立了网站http://www.chem - svg.org.uk 。该网站包含文中提及的所有示例,以及相关软件的主页链接。开发者可将自己开发的化学教学资源链接或资源本身提供给网站,可通过john@chem - svg.org.uk联系作者。

1.4 内容概述

后续内容包括:为非化学专业人士简要介绍有机化学结构和反应机制的表示方法;探讨在SVG中创建化学结构的方法,包括手动编码示例和使用现有软件的多种可能性;简要研究使用SVG表示反应机制的可能性,特别是动画需求的情况。

2. 非化学专业人士的化学入门

2.1 分子表示

有机化学分子通常包含一个或多个碳原子,碳原

内容概要:本文围绕“基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化,用于纳米定位系统的预测控制研究”展开,提出了一种结合Koopman算子理论与递归神经网络(RNN)的数据驱动建模方法,旨在对非线性纳米定位系统进行有效线性化建模,并实现高精度的模型预测控制(MPC)。该方法利用Koopman算子将非线性系统映射到高维线性空间,通过递归神经网络学习系统的动态演化规律,构建可解释性强、计算效率高的线性化模型,进而提升预测控制在复杂不确定性环境下的鲁棒性与跟踪精度。文中给出了完整的Matlab代码实现,涵盖数据预处理、网络训练、模型验证与MPC控制器设计等环节,具有较强的基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化,用于纳米定位系统的预测控制研究(Matlab代码实现)可复现性工程应用价值。; 适合人群:具备一定控制理论基础Matlab编程能力的研究生、科研人员及自动化、精密仪器、机器人等方向的工程技术人员。; 使用场景及目标:①解决高精度纳米定位系统中非线性动态响应带来的控制难题;②实现复杂机电系统的数据驱动建模与预测控制一体化设计;③为非线性系统控制提供一种可替代传统机理建模的有效工具。; 阅读建议:建议结合提供的Matlab代码逐模块分析实现流程,重点关注Koopman观测矩阵构造、RNN网络结构设计与MPC控制器耦合机制,同时可通过替换实际系统数据进行迁移验证,深化对数据驱动控制方法的理解与应用能力。
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