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DFT的matlab源代码-REMARC:用于从DFT输出计算
速率常数
和热力学数据的脚本
DFT的matlab源代码REMARC-NanoSim 开发用于将DFT数据转换为动力学和热力学的REMARC脚本集(NanoSim项目)。 React机理和速率计算器(REMARC)由脚本组成,用于计算
速率常数
和热力学数据,并根据DFT输出对相应的React机理进行分类。 它将
速率常数
拟合为方便的函数形式,还创建了用于运行简单动力学模型(耦合速率方程)的输入,以进一步使用详细的
速率常数
。 输出数据还可用于动力学蒙特卡洛(KMC)模拟,以使用和处理详细的
速率常数
。 即将进行的更新将使KMC输出速率数据适合整个React的动力学参数,即,不包括中间物种,仅包括初始React物和最终产物。 到目前为止,REMARC只处理VASP数据,但是稍后将添加处理其他DFT输出的功能。
2025-04-12 08:55:31
472KB
系统开源
1
α-P烯热异构化反应
速率常数
评价
通过考虑与
速率常数
参数和动力学模型结构误差相关的不确定性,在该研究中使用贝叶斯推断来评估α-pine烯的热异构化速率同意的后验分布。 α-pine烯的热异构化动力学模型显示具有数学上不适的系统,这使得难以应用基于梯度的优化方法进行
速率常数
评估。 贝叶斯推断将
速率常数
的后验概率分布与满足实验测量浓度的反应产物模型浓度和参数的先验概率分布的似然概率相关联。 马尔可夫链蒙特卡洛(MCMC)用于从后验分布中抽取样本,同时考虑贝叶斯推断关系。 本研究应用多项式随机游走Metropolis-Hastings来构建
速率常数
,置信区间和相关系数矩阵的直方图。 结果表明,考虑到不确定性,贝叶斯方法可以成功地应用于估计反应模型
速率常数
的置信区间。
2023-12-08 09:13:27
1.65MB
贝叶斯推理
马尔可夫链蒙特卡洛
动力学模型
速率常数
1
口服给药二房室模型吸收和消除
速率常数
与血药浓度关系的仿真研究
提出一种计算机仿真方法,研究血药浓度随吸收
速率常数
(Ka)和消除
速率常数
(K10)的变化规律。根据参考文献中的参数估计值,选取具有一级吸收速率的口服给药二房室模型,改变不同的参数值,利用MATLAB软件编程实现中心室血药浓度的仿真,结果以二维或三维图形显示。仿真结果中血药浓度随两个参数的变化规律与实际结果一致。从图中可以很清楚地观察两个参数和血药浓度之间的对应关系。计算机仿真技术可以用来模拟预测个体的血药浓度特性,并能得到大量个体数据,对新药的临床研究具有一定的参考价值。
2022-02-23 20:37:38
1.06MB
仿真;;药代动力学;;二房室模型;;吸收速率常数;;消除速率常数
Simulation;Pharmacokinetic;Two-compartment
model;Absorption
rate
1
速率常数
在浮选过程中的变化机制研究进展-论文
浮选动力学模型对描述浮选过程具有重要意义,浮选
速率常数
是模型构建的关键参数。深入研究
速率常数
与不同变量之间的数学关系,可以增加模型的精度和适用性;在不同操作条件下比较
速率常数
大小、观察其变化,为评价或优化浮选工艺、操作条件、药剂种类及用量、浮选设备性能等提供更有力的工具。文章介绍了浮选动力学模型随着
速率常数
的深入研究而不断发展的进程,论述了浮选
速率常数
K值的研究进展,简述了浮选
速率常数
的时间函数与分布函数的规律和发展以及K值在实践应用中发挥的作用。对推动浮选动力学不断发展的方向提出展望,深入探索浮选
速率常数
与微观变量的关系,建立新模型,并且优化拟合算法,精确求解模型中的主要参数,有助于精确地表达浮选过程。
2021-07-09 15:03:42
1.12MB
浮选
动力学
速率常数
动力学模型
1
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