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Titlebook: Generalisierte Markov-Modellierung; Modellierung irrever Bernhard Reuter Book 2020 Springer Fachmedien Wiesbaden GmbH, ein Teil von Springe

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樓主
發(fā)表于 2025-3-21 17:55:44 | 只看該作者 |倒序瀏覽 |閱讀模式
書目名稱Generalisierte Markov-Modellierung
副標題Modellierung irrever
編輯Bernhard Reuter
視頻videohttp://file.papertrans.cn/383/382164/382164.mp4
概述Markov-Modellierung nichtreversibler biomolekularer Dynamik mit Anwendungsbeispiel
圖書封面Titlebook: Generalisierte Markov-Modellierung; Modellierung irrever Bernhard Reuter Book 2020 Springer Fachmedien Wiesbaden GmbH, ein Teil von Springe
描述.Markov State Models .(MSM) sind der Goldstandard zur Modellierung biomolekularer Dynamik, da sie die Identifizierung und Analyse metastabiler Zust?nde erm?glichen. Die .robuste Perron-Cluster-Cluster-Analyse. (PCCA+) ist ein verbreiteter .Spectral-Clustering.-Algorithmus, der für das Clustering hochdimensionaler MSM verwendet wird. Da die PCCA+ auf reversible Prozesse beschr?nkt ist, wird sie zur Generalisierten PCCA+ (G-PCCA) verallgemeinert, die geeignet ist, nichtreversible Prozesse aufzukl?ren. Bernhard Reuter untersucht hier mittels G-PCCA die nichtthermischen Auswirkungen von Mikrowellen auf die Proteindynamik. Dazu führt er molekulardynamische Nichtgleichgewichtssimulationen des Amyloid-β-(1–40)-Peptids durch und modelliert diese..?.Der Autor:.Bernhard Reuter. forscht in der Gruppe .Methoden der Medizininformatik. an der Eberhard-Karls-Universit?t Tübingen und der Gruppe .Computational Molecular Design. am Zuse Institut Berlin. Ein Schwerpunkt seiner Forschung ist die Simulation und Modellierung biomolekularer Nichtgleichgewichtssysteme. Er entwickelt u.a. datenbasierte Methoden zur Modellierung biomolekularer Nichtgleichgewichtsprozesse..
出版日期Book 2020
關鍵詞Markov-Modellierung; Markov State Models; MSM; Nichtreversible Prozesse; Molekular-Dynamik; MD; Nichtauton
版次1
doihttps://doi.org/10.1007/978-3-658-29712-1
isbn_softcover978-3-658-29711-4
isbn_ebook978-3-658-29712-1
copyrightSpringer Fachmedien Wiesbaden GmbH, ein Teil von Springer Nature 2020
The information of publication is updating

書目名稱Generalisierte Markov-Modellierung影響因子(影響力)




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沙發(fā)
發(fā)表于 2025-3-21 20:19:45 | 只看該作者
Grundlagen,, da Sie im Rahmen dieser Dissertation als Simulationsmethode der Wahl zum Einsatz kommt. Dann werden die für diese Arbeit relevanten chemischen und (bio-)physikalischen Grundlagen kurz eingeführt. Zu diesem Zwecke wird zuerst im Unterkapitel 2.2 auf die Struktur von Proteinen eingegangen, um dann i
板凳
發(fā)表于 2025-3-22 03:53:15 | 只看該作者
Theorie,ten Theorie begründen und zu ihrem tieferen Verst?ndnis beitragen. Insbesondere werden gewisse Theoreme – insbesondere Theorem 3.3.1 und Theorem 3.3.2 – sp?ter im Anwendungsteil (Kapitel 4) dieser Dissertation zur Interpretation der Ergebnisse ben?tigt. Daraufhin wird im daran anschlie?enden Unterka
地板
發(fā)表于 2025-3-22 04:49:25 | 只看該作者
Anwendung: Modellierung der A,-Konformationsdynamik,rung der Simulationsdaten mittels G-PCCA beschieben. Dies stellt eine Anwendung der G-PCCA-Methode auf ein Nichtgleichgewichtssystem dar, das durch ein periodisch wechselndes elektrisches Feld getrieben wird.
5#
發(fā)表于 2025-3-22 11:55:25 | 只看該作者
Zusammenfassung,resultierenden Schlüsse zusammengefasst. Das erste Unterkapitel resümiert die Bestrebungen zur Erweiterung der Anwendbarkeit der Markov-Modellierungsmethode PCCA+ auf nichtreversible Systeme, resultierend in der generalisierten PCCA+ (G-PCCA). Schlie?lich erfolgt im zweiten Unterkapitel eine abschli
6#
發(fā)表于 2025-3-22 13:01:39 | 只看該作者
7#
發(fā)表于 2025-3-22 17:09:35 | 只看該作者
8#
發(fā)表于 2025-3-22 23:45:38 | 只看該作者
9#
發(fā)表于 2025-3-23 05:10:49 | 只看該作者
10#
發(fā)表于 2025-3-23 06:01:26 | 只看該作者
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