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机译:组合模型,贝叶斯模型和递归分解模型
Sapienza Univ Rome, Dept Comp Sci, Via Salaria 113, I-00198 Rome, Italy;
Bayesian model; compositional model; conditional independence; Markov property; recursive model; sequential expression;
机译:具有不同数量的有源来源的电拍摄信号的递归分解:贝叶斯建模和过滤
机译:通用可分解模型的递归计算和无仿真推断
机译:通用可分解模型的递归计算和无仿真推断
机译:基于非负矩阵分解的隐马尔可夫模型中链动力学的递归辨识
机译:因果不混淆的基因网络:使用递归V型结构,遗传变异和正交因果锚结构方程模型,在mRNA表达研究中推断无环和非无环基因贝叶斯网络。
机译:产犊性状之间的关系建模:标准混合模型与递归混合模型之间的比较
机译:通过使用适当选择的热力学循环和热力学积分方法进行蒙特卡罗计算机模拟,研究了将五种甲酰胺模型和三种水模型混合在一起时发生的热力学变化,包括这些模型组合本身的可混溶性。结果表明这两种组分的混合接近于理想的混合,因为混合的能量和熵在整个组成范围内都非常接近理想的项。关于混合的能量,甲酰胺的OPLS / AA-mod模型与其他模型相比,在质量上有不同的表现。因此,该模型得出的结果是负的,而其他模型则综合考虑了所有三个水模型的结果的正能量。实验数据支持后一种行为。尽管混合的亥姆霍兹自由能在整个组成范围内始终为负,但大多数测试模型组合显示出有限的混溶性,或至少非常接近某些组合物的混溶性极限。关于这些模型组合的可混溶性和混合能量,我们建议在水-甲酰胺混合物的模拟中使用CHARMM甲酰胺和TIP4P水模型的组合。