8、分子与生物分子系统模拟方法新进展

分子与生物分子系统模拟方法新进展

在科学研究中,对于分子和生物分子系统的模拟一直是一个重要的课题。本文将介绍两种相关的模拟方法及其应用,包括用于分子和矿物滴定的新蒙特卡罗方法,以及粗粒化生物分子系统的模拟策略。

新蒙特卡罗滴定方法

提出了一种名为“巨正则滴定(Grand Canonical Titration,GCT)”的新蒙特卡罗方法,用于在恒定pH条件下模拟分子或固体的滴定行为。

模拟结果与实验验证
  • 电离分数模拟 :以20 mM CaX₂溶液为例,模拟了表面的电离分数(α)随pH的变化。表面位点密度设为4.8 /nm²,pK₀设为9.8,对应硅酸钙水合物(C - S - H)。通过添加阳离子程序(ACP)和删除阴离子程序(DAP),在普通滴定(OT)和GCT框架下获得电离分数。结果表明,在GCT框架下,添加Ca²⁺和删除X⁻的程序给出了相同的结果,验证了方法的自洽性。在普通程序中,DAP略微低估了α,而ACP则大幅高估了它。
  • 表面电荷密度模拟 :模拟了不同离子强度下,二氧化硅颗粒在1 - 1盐溶液中的表面电荷密度随pH的变化,并与实验结果进行了对比。模拟中,表面位点密度和pK₀分别设为4.8 /nm²和7.5,位点直径设为0.4 nm。除了在最低pH值和高盐浓度下,模拟预测与实验结果非常吻合。
  • C - S - H纳米颗粒滴定模拟 :将GCT方法应用于硅酸钙水合物(C - S - H)的滴定数据模拟。C - S - H是水泥浆的主要成分,在pH低于10时不存在。模拟了C - S -
【无人机】基于改进粒子群算法的无人机路径规划研究[和遗传算法、粒子群算法进行比较](Matlab代码实现)内容概要:本文围绕基于改进粒子群算法的无人机路径规划展开研究,重点探讨了在复杂环境中利用改进粒子群算法(PSO)实现无人机三维路径规划的方法,并将其遗传算法(GA)、标准粒子群算法等传统优化算法进行对比析。研究内容涵盖路径规划的多目标优化、避障策略、航路点约束以及算法收敛性和寻优能力的评估,所有实验均通过Matlab代码实现,提供了完整的仿真验证流程。文章还提到了多种智能优化算法在无人机路径规划中的应用比较,突出了改进PSO在收敛速度和全局寻优方面的优势。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础和优化算法知识的研究生、科研人员及从事无人机路径规划、智能优化算法研究的相关技术人员。; 使用场景及目标:①用于无人机在复杂地形或动态环境下的三维路径规划仿真研究;②比较不同智能优化算法(如PSO、GA、蚁群算法、RRT等)在路径规划中的性能差异;③为多目标优化问题提供算法选型和改进思路。; 阅读建议:建议读者结合文中提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注算法的参数设置、适应度函数设计及路径约束处理方式,同时可参考文中提到的多种算法对比思路,拓展到其他智能优化算法的研究改进中。
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