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mcsqs
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有谁知道mcsqs具体怎么用么，特别是-2-3的选择，以及最后如何选择一个最好的结构 发自小木虫Android客户端 |
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13楼2019-07-27 13:06:15
15楼2019-07-27 14:31:52
★
Bachelor.(金币+2): 谢谢参与
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-2=[real] Maximum distance between two points within a pair (Default: 0) -3=[real] Maximum distance between two points within a triplet (Default: 0) -4=[real] Maximum distance between two points within a quadruplet (Default: 0) -5=[real] Maximum distance between two points within a quintuplet (Default: 0) -6=[real] Maximum distance between two points within a sextuplet (Default: 0) 我问过作者，选择pair, triplet, quadruplet 的大小，不同的研究里面也没有统一的标准。虽然说越大越好，但是太大了也非常影响计算时间。我读过的一些文章里面，最多是用到second nearest pairs，second nearest triplets，还有second nearest quadruplets。 评定它的混乱程度看你的target function 和你的correlation function 的差值是多少，这个差值越低越好。 |
19楼2019-07-29 21:03:06
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请问你所说的差值，是值得bestcorr.out第五列的值么？我理解的objective function表示的含义就是目标关联函数和实际模拟出来的差值，你看对么 发自小木虫Android客户端 |
20楼2019-07-29 21:09:02
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是的，是第五列。 我忘了他在哪里说过，单看objective function = xxxx这一个数值好像是没有什么参考价值。 一个比较的方法是，按照1st NN pair, 2nd NN pair ...这样的顺序，把第五列的值加起来。 例子： 2 2.528850 0.111111 0.111111 -0.000000 2 2.537153 0.111111 0.111111 -0.000000 2 3.582210 0.111111 0.111111 -0.000000 2 3.582210 0.111111 0.111111 -0.000000 3 2.537153 0.037037 0.037037 -0.000000 3 2.537153 0.037037 0.037037 -0.000000 这里有1st NN pair （第一第二行）, 2nd NN pair （第三第四行）, 1st NN triplet （第五第六行）. 分别加起来。看第五列加起来的数，比较齐第三列加起来的数。我看的文章都有报道这些数字，如果他们相差很远，那就是一个可以接受的SQS。具体是多少的话其实还没有标准。SQS能大就大一些，毕竟这样更加接近ideal solution，在不牺牲太多计算时间的情况下，尽量大一些（60个以上吧）。多做几个SQS，比较他们之间这些值，在他们之间选一个合适的。对于这些correlation function difference的值，我自己的经验是correlation function difference/correlation function < 某个值。这个值在不同系统是不一样的。没有人做过这方面的研究，也只能看经验。 |
25楼2019-07-29 23:38:51
26楼2019-07-30 07:28:57
28楼2019-07-30 15:34:04
30楼2020-05-20 15:17:30
简单回复
nono20092楼
2019-07-25 09:46
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小蘑菇づ3楼
2019-07-25 10:14
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youngen4楼
2019-07-25 10:45
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德安缘科技5楼
2019-07-25 11:24
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2019-07-25 21:59
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tzynew9楼
2019-07-25 22:42
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ckxbear10楼
2019-07-25 22:54
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muzi010411楼
2019-07-26 07:46
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111
胡小虾12楼
2019-07-26 15:42
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祝福
gongzilu14楼
2019-07-27 13:47
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2019-07-27 18:46
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yh050423楼
2019-07-29 22:55
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