7、虚拟分子分析系统:综述与新趋势

虚拟分子分析系统:综述与新趋势

1. 引言

分子生物学(MB)作为生物学的一个分支,致力于在分子层面研究细胞的组织、功能和行为机制。它主要研究细胞成分(如蛋白质或 DNA)的 3D 结构及其相互作用(如蛋白质对接),其主要的产业应用是新药研发。

理解分子的空间组织已成为现代分子和结构生物学的重大挑战之一。生物学家试图找出分子(如蛋白质或 DNA)的 3D 结构与其功能之间的联系。然而,在体内(即自然生存环境)和体外(如通过显微镜观察)研究分子都极为困难,因为分子可能缺乏稳定性,且难以重现自然构型。而计算机模拟方法(in silico)利用计算机和算法,基于生物学知识构建 3D 分子模型,为研究提供了解决方案。

MB 研究通常交替进行体内对生物体的观察、体外在受控环境中的实验以及计算机上的模拟。这三种方法紧密相连:实验用于观察生物活动的假设;所得数据用于构建模拟系统;这些系统则是分析 3D 模型的强大工具,能绕过一些体内和体外研究的问题。它们模拟自然现象的能力为该领域的进一步研究提供了巨大潜力。

因此,越来越多精确的 3D 建模和分析系统应运而生。在这些系统中,有些仅用于分子可视化,而另一些则更侧重于与 3D 模型的交互方式,尤其是通过虚拟现实(VR)技术。VR 是一个利用计算机科学和人机界面在数字环境中模拟 3D 实体行为的科技领域,用户可以实时与之交互。

交互和沉浸感是 VR 体验的两个关键要素。3D 交互(3DI 或 3DUI)让用户能够对虚拟环境进行操作,通过物理设备(如传感器或运动设备)和软件工具实现。在虚拟环境中,通常有三种自然任务:
- 导航 :寻路和移动
-

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)可复现性和工程应用价值。; 适合人群:具备一定控制理论基础和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应用能力。
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