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近年来,马尔科夫状态模型(Markov State Model,MSM)方法在蛋白质折叠研究方面得到了广泛应用。马尔科夫模型方法的优势在于它能够从很多短的模拟中获取长时动力学特征,可以不需要事先定义反应坐标,从而避免了对整个动力学性质的简化或者偏差。中国科学院上海药物研究所蒋华良课题组发展了基于统计分析的自适应取样方法,通过把这些短的、局部有交叉的轨迹联系起来,构建一个蛋白构象转换的全局模型。...
该团队基于光子系统实验实现了一系列非马尔可夫随机过程的量子模型(图1)。该类随机过程具有一个可调参数,用于控制其有效的内存长度,最优经典模型的内存维度随此参数的值而增长。实验证明,量子模型可以仅使用单个量子比特作为内存来模拟该类行为中的任何过程(即任意该参数)。与最优的相同内存维度的经典模型相比,即使存在实验噪声,此量子模型也能够更准确地做出未来行为的预测(图2)。 ...
马尔科夫链,因安德烈·马尔科夫(A.A.Markov,1856-1922)得名,是指数学中具有马尔科夫性质的离散事件随机过程。该过程中在给定当前知识或信息的情况下,过去(即当前以前的历史状态)对于预测将来(即当前以后的未来状态)是无关的。马尔科夫链,可广泛应用在天气预测、语音识别、金融领域股指建模和DNA序列分析等方面。...
3声学模型声学模型是将语音信号的观测特征与句子的语音建模单元联系起来,即计算。我们通常使用隐马尔科夫模型(Hidden Markov Model,HMM)解决语音与文本的不定长关系,比如下图的隐马尔科夫模型中。将声学模型表示为其中,初始状态概率和状态转移概率( 、 )可用通过常规统计的方法计算得出,发射概率( 、 、 )可以通过混合高斯模型GMM或深度神经网络DNN求解。...
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