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MISS-ACCUMULATION IN A BINARY SPACE PARTITIONING TREE

机译:二元空间分区树中的MISS积累

摘要

Embodiments of the invention provide a technique for improving the efficiency of a molecular modeling simulation. In one embodiment, the simulation may parse a kd-tree representing a receptor atom to identify atoms of the receptor within a specified distance of a target point. The target point may represent the center of a spherical envelope enclosing atoms of a ligand atom. A miss-accumulation vector may be used to accumulate a miss distance representing the minimum distance between a target point and a given node of the kd-tree. Thus, although the search algorithm may only evaluate the distance between the target point and a splitting dimension at each node of the kd-tree, the miss-accumulation vector may be used to account for distances over multiple dimensions.
机译:本发明的实施例提供了一种用于提高分子建模仿真的效率的技术。在一个实施例中,仿真可以解析表示受体原子的kd树以识别在目标点的指定距离内的受体的原子。目标点可以代表包围配体原子的原子的球形包膜的中心。遗漏累积向量可用于累积表示目标点与kd树的给定节点之间的最小距离的遗漏距离。因此,尽管搜索算法仅可以评估目标点与kd树的每个节点处的分割维度之间的距离,但是未累积向量可以用于解释多个维度上的距离。

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