本文继续通过用神经网络给分子建模并比较数值，这次计算苯甲醚，这是一种强邻对位基团，分子模型如下

计算得到的数据

与前面的数据比较

* NN二甲基苯胺 N甲基苯胺 苯胺 苯酚 苯甲醚 硝基苯
左邻位 89< 93< 97= 97 93 95
右邻位 86< 88< 94> 89 96 93
左差值 108-89 108-93 99-97 99-97 103-93 108-95
* 19> 15> 2= 2 10 <13
右差值 108-86 108-88 99-94 99-89 103-96 108-93
* 22> 20> 5< 10 7 <15
左间位 86 85 84 89 84 85
右间位 83 88 84 91 86 86
对位 83 79 88 86 85 92
对位-左间位 -3 -6 4 -3 1 7
对位-右间位 0 -9 4 -5 -1 6
迭代次数 30815373.27 17502289.9 48909319.4 39045559.6 48078095.6 69624372.6
迭代次数对比 1.760648092 1 2.7944526 2.23088292 2.74696031 3.97801505
* NN二甲基苯胺 N甲基苯胺 苯胺 苯酚 苯甲醚 硝基苯
AF双键 0.5007> 0.5003> 0.5002 0.5004 0.5007 0.5008
DE双键 0.5016> 0.5013> 0.5011> 0.501 0.501 0.5007
BC双键 0.5022 0.5022 0.5019 0.5021 0.5016 0.5012
EF单键 0.5007 0.5007 0.5002 0.5004 0.5002 0.5009
CD单键 0.5016 0.5019 0.5014 0.5021 0.5018 0.5009
BA单键 0.5015 0.5008 0.5011 0.5009 0.5008 0.5006

连贯的规律不存在了，苯甲醚的间位比苯酚的还弱些，一个稍明显的规律BC双键有减小的趋势，或者是算的太少不足以发现什么规律，或者是根本就是扯淡，但是算出来的键值是特征的这个是肯定的。

具体数据

C=C C=C C-H C-C C-H
0.50033011 0.5002326 0.49793456 0.50004369 0.49999243
0.50110958 0.50084139 0.49999813 0.50035572 0.49999727
0.50029048 0.50151199 0.49965612 0.50174728 0.49124275
0.50008133 0.49945924 0.49506203 0.4978785 0.49994029
0.50039094 0.5002874 0.49370212 0.49991666 0.49992321
0.49997893 0.49981349 0.49999664 0.50011166 0.49825143
0.50072375 0.50048135 0.49727658 0.50019045 0.49997499
0.50194823 0.50257034 0.49999294 0.49985252 0.49999144
0.49931656 0.50014732 0.49167308 0.50114158 0.49987282
0.50161101 0.50144981 0.49999333 0.50017038 0.49999211
0.5002424 0.50101892 0.49222444 0.50000298 0.49982813
0.50570405 0.50685477 0.49992892 0.50461876 0.49993492
0.50033297 0.50103441 0.4981092 0.50034848 0.49998332
0.50750192 0.50938369 0.49985053 0.49980706 0.49983008
0.50020455 0.50011914 0.49999843 0.50047183 0.49880815
0.50052214 0.49970813 0.49973751 0.49901848 0.48828835
0.50130275 0.50121121 0.49999611 0.50241803 0.49999285
0.50094978 0.50107053 0.49999804 0.50111394 0.49999626
0.50004477 0.50004706 0.49999978 0.50002632 0.49971652
0.50155034 0.50132358 0.49999529 0.50023759 0.49999487
0.50099348 0.50062509 0.4999995 0.50043767 0.49999865
0.50152673 0.50193156 0.49999325 0.50012402 0.49999142
0.50008907 0.50012613 0.49934754 0.50040155 0.49999725
0.50288523 0.50219277 0.49998871 0.50340579 0.49999079
0.50047215 0.50040114 0.49999922 0.50003239 0.4999989
0.50299938 0.50325003 0.49996919 0.49923408 0.49997461
0.50134606 0.50172635 0.49994662 0.50435713 0.49303228
0.50001208 0.49998509 0.49971224 0.50007216 0.49999948
0.5000122 0.50007458 0.49953229 0.49996648 0.49999936
0.49993594 0.4999881 0.49953971 0.50005864 0.499999
0.50882331 0.50758263 0.49976129 0.50684705 0.49979972
0.50131564 0.50144217 0.49999516 0.50017338 0.49999292
0.50470014 0.50576022 0.49990229 0.50185065 0.49983035
0.5010686 0.50121677 0.49999711 0.50183429 0.49999542
0.50389884 0.50575576 0.49998318 0.50315031 0.49894593
0.50034421 0.50022757 0.49858042 0.50034043 0.49999187
0.50013186 0.50027786 0.4987236 0.49996145 0.4999921
0.49987027 0.50073946 0.49663701 0.50066533 0.49994714
0.49993557 0.49993345 0.49783651 0.50081985 0.49998018
0.50999929 0.50925449 0.49985067 0.50145151 0.49982964
0.50078805 0.50124779 0.49050987 0.50082823 0.49980488
0.49987548 0.50045993 0.49581963 0.49936439 0.49996342
0.50080716 0.50094092 0.49999727 0.50008915 0.49999634
0.50461823 0.50402787 0.49993535 0.5003887 0.4999231
0.50050023 0.49991091 0.49788889 0.5003819 0.49998716
0.50116725 0.50027892 0.49361261 0.50023809 0.49986802
0.50573127 0.50619292 0.49987931 0.50651291 0.49988017
0.5020445 0.50126662 0.49999315 0.50310492 0.49999235
0.50002057 0.49964063 0.49572871 0.49976814 0.4999613
0.50141987 0.50119708 0.4999941 0.49997003 0.49999504
0.50609339 0.50632252 0.49594059 0.50067273 0.49998447
0.50000392 0.49968542 0.4980932 0.50000514 0.49999169
         
平均        
0.50168397 0.50177364 0.49849638 0.50088424 0.49934975
C=C C=C C-H C-C C-H
0.4999575 0.50027014 0.49782857 0.4999715 0.49999062
0.49828889 0.4988246 0.49791723 0.50010297 0.49958942
0.50060448 0.50156845 0.49959236 0.51191249 0.4806294
0.50883461 0.50622391 0.49995113 0.5066368 0.49994767
0.50481242 0.50574941 0.49993729 0.50546431 0.49993838
0.50013834 0.49984003 0.49999486 0.50148907 0.49864068
0.50004317 0.50012077 0.49721908 0.49996736 0.49997637
0.50024634 0.5000928 0.49999326 0.50291086 0.49796273
0.49995105 0.50089643 0.49308327 0.50119767 0.49979885
0.49996268 0.50018076 0.49999091 0.50168568 0.49881523
0.49947036 0.49921685 0.48939726 0.49896447 0.4996984
0.50051956 0.50058428 0.49287403 0.50019297 0.49993375
0.50186145 0.50243447 0.4999864 0.50081453 0.49998148
0.50004002 0.50025463 0.49971191 0.50794255 0.48995074
0.49997837 0.50001796 0.49912409 0.50004608 0.49999787
0.50156843 0.49945774 0.4997114 0.50179654 0.48980261
0.50178092 0.50211237 0.4999958 0.50215871 0.49999466
0.49995175 0.50021339 0.4991538 0.50005276 0.49999674
0.50016072 0.49983032 0.49999973 0.50032974 0.49969068
0.50030122 0.50019989 0.49999655 0.50075718 0.49926468
0.49999372 0.50016434 0.49957679 0.50001963 0.49999895
0.50008146 0.50022424 0.49999328 0.50184492 0.49829073
0.50093144 0.50107857 0.49999742 0.49929703 0.4999965
0.50185295 0.50187837 0.49998693 0.50238903 0.49998726
0.50003732 0.50013364 0.49999906 0.50048686 0.49947717
0.50105839 0.50035306 0.49997686 0.50205181 0.49787994
0.49964722 0.49969962 0.49461775 0.49992075 0.49994529
0.50036049 0.50017789 0.49999973 0.50029523 0.49999943
0.50047521 0.50048478 0.49999973 0.50039286 0.49999945
0.50074494 0.50081515 0.49999944 0.50045543 0.49999875
0.50927658 0.50788064 0.49974107 0.50759095 0.49971277
0.50008929 0.49997219 0.49999586 0.50134661 0.4985119
0.50002603 0.49972193 0.49988916 0.50365369 0.49492102
0.5018586 0.5011657 0.49999578 0.50131176 0.49999506
0.50353712 0.50303067 0.49998279 0.50173134 0.49998004
0.50041505 0.5001799 0.49853302 0.50007823 0.49998913
0.50200137 0.5012617 0.49999596 0.50179083 0.49999432
0.50366954 0.50373086 0.49995848 0.50367328 0.49995247
0.50300651 0.50300797 0.4999802 0.50311641 0.49998502
0.50117651 0.5008455 0.49985852 0.50487375 0.49322139
0.50096908 0.50020882 0.49137749 0.50079525 0.49984171
0.50024717 0.49965719 0.49667582 0.499388 0.49997386
0.49999154 0.50004243 0.49999575 0.50113567 0.49881607
0.49953323 0.49762571 0.49989201 0.504443 0.49266357
0.50261397 0.50211356 0.49999027 0.50252893 0.49998822
0.50063902 0.50013332 0.49446085 0.49986927 0.49988546
0.50112982 0.49970711 0.49233851 0.5011225 0.49989835
0.50210947 0.50119529 0.49999507 0.50005027 0.49999361
0.50066623 0.50074317 0.49721609 0.50059521 0.49995874
0.4998639 0.5000527 0.49999563 0.50128389 0.4988379
0.50076075 0.50087562 0.49997941 0.50196588 0.49816327
0.49978889 0.50029299 0.49782977 0.50007846 0.49999185
         
平均        
0.50109664 0.50089507 0.4986016 0.50180713 0.49852789
         
C=C C=C C-O C-C C-H
0.49991417 0.49994596 0.50124224 0.50019338 0.49998987
0.5001365 0.50006119 0.50038584 0.50025264 0.49999728
0.51533846 0.5133879 0.50100751 0.50141324 0.49960088
0.50032958 0.50032911 0.50128529 0.5004242 0.49995565
0.50013902 0.49993195 0.50000336 0.50028733 0.49993189
0.50094164 0.50106686 0.49924795 0.50027467 0.49999288
0.50264672 0.50280262 0.50028637 0.50253902 0.49997667
0.50284318 0.50314627 0.49967567 0.50292424 0.49999165
0.5008043 0.49959773 0.50318976 0.50172948 0.4998708
0.50010367 0.50020324 0.50042604 0.50023455 0.49999205
0.50064205 0.50060762 0.50269486 0.50155183 0.49981034
0.4994911 0.49975324 0.50184903 0.50170952 0.49988652
0.500527 0.5009145 0.50035034 0.50279871 0.49808575
0.50163166 0.50214384 0.50379025 0.50049728 0.49985924
0.50002308 0.50006759 0.5000433 0.49873765 0.49999767
0.50241845 0.50161114 0.50093724 0.49916163 0.48923099
0.50010132 0.4997604 0.50018146 0.50051984 0.49999439
0.50030308 0.5000265 0.50005814 0.49946659 0.49999743
0.50005481 0.50003301 0.500051 0.49952176 0.49999946
0.49984932 0.50006674 0.50017958 0.5001362 0.4999957
0.50007351 0.50005387 0.49939501 0.49975786 0.4999989
0.50001472 0.49987174 0.50084502 0.50061771 0.4999894
0.50022003 0.50012694 0.50010202 0.50067644 0.49895891
0.50038392 0.50015045 0.50047948 0.50058264 0.49998803
0.50033208 0.49987457 0.49810521 0.50005689 0.49999878
0.49994948 0.4994816 0.50082628 0.50105274 0.49997155
0.50141792 0.49894298 0.50037906 0.49053254 0.4999519
0.50008342 0.49997985 0.49901606 0.49998032 0.49999941
0.49998105 0.5000125 0.5000644 0.50003218 0.4999994
0.50000387 0.49989401 0.50023359 0.50007729 0.49999869
0.50149868 0.50109942 0.50295761 0.5026115 0.49976684
0.49966284 0.49999288 0.50012757 0.50003858 0.49999291
0.50013277 0.50012424 0.50287741 0.50133258 0.49987252
0.50029219 0.50013602 0.50033217 0.4999442 0.49999497
0.50052371 0.50020837 0.50450866 0.50262367 0.49817849
0.50029167 0.50035297 0.50068799 0.50053916 0.4999902
0.49986347 0.49993257 0.5005073 0.50025047 0.49999601
0.50100938 0.50141683 0.50147297 0.50069801 0.49995746
0.5001391 0.50043619 0.49305771 0.49964364 0.49997737
0.50024487 0.5004053 0.5003843 0.49322925 0.49986843
0.50141652 0.50100074 0.50147841 0.49998853 0.49985098
0.49956745 0.4993221 0.48990747 0.49908159 0.49996149
0.49972622 0.49992562 0.50007099 0.49976443 0.49999603
0.50072999 0.50049549 0.50212479 0.50212813 0.49991695
0.5001853 0.50121781 0.49376839 0.49996913 0.49998785
0.50002799 0.50095087 0.50223226 0.4998905 0.49990385
0.49901088 0.49979952 0.5013481 0.50221385 0.49988308
0.49950094 0.5000588 0.49998275 0.50200058 0.49739252
0.50016636 0.50075201 0.50066555 0.50038215 0.49995216
0.50046491 0.50042615 0.49599259 0.50029304 0.49999356
0.5063616 0.50468793 0.50759362 0.5004128 0.49995707
0.50001873 0.50013191 0.50061063 0.50022225 0.49999099
         
平均        
0.50079874 0.50070615 0.50036578 0.50028843 0.49960373
O-CH3 C-H C-H C-H C-O 迭代次数
0.50075953 0.49893039 0.49998966 0.49999399 0.50125159 14920693
0.50053893 0.49999798 0.4999986 0.49999828 0.50038691 65092446
0.49931522 0.49968855 0.499648 0.49964109 0.50097997 388518
0.50329511 0.49996147 0.49995073 0.49993691 0.50129837 2382850
0.50298707 0.49994313 0.49993974 0.49994455 0.5000034 1657449
0.49995653 0.49999611 0.49999657 0.49999526 0.49925053 26771119
0.50051299 0.49997659 0.49997707 0.49998184 0.50028452 6054771
0.5003851 0.49998928 0.50483237 0.49999307 0.49967724 13981780
0.50842906 0.49984152 0.49987854 0.49982213 0.5032598 855178
0.50100785 0.49999135 0.49999405 0.49999257 0.50042791 17834783
0.50970544 0.49978465 0.49979382 0.49976855 0.50275721 589401
0.50480404 0.49991858 0.4999369 0.4999145 0.50187648 1560849
0.50049671 0.49998459 0.49998606 0.49998419 0.50034822 7134612
0.50495197 0.49977449 0.49985741 0.49983961 0.50389025 691002
0.50035399 0.49999888 0.49999854 0.49999877 0.50004336 88881266
0.49989514 0.49968755 0.49968799 0.49978153 0.5009224 493180
0.50094207 0.49999643 0.49999616 0.49999522 0.50018206 24702295
0.50049906 0.4999984 0.49999822 0.49999782 0.50005829 56650998
0.5002299 0.4999998 0.49999978 0.49999971 0.50005105 467702693
0.50115005 0.4999957 0.49999699 0.49999665 0.50018017 31855810
0.49984264 0.49999936 0.49999928 0.49999924 0.4993946 188081986
0.50150762 0.49999134 0.49999117 0.49998992 0.50084893 14009831
0.50003486 0.49999793 0.49999803 0.49999759 0.50010186 52239110
0.50118677 0.49999019 0.49999215 0.49998716 0.50048167 12193185
0.49946804 0.49999932 0.49999915 0.49999937 0.49810569 162181839
0.50233281 0.49996394 0.49997681 0.49997427 0.50083356 4353352
0.5037891 0.49996187 0.49994894 0.49995384 0.50038399 2379257
0.50012544 0.49999971 0.49999978 0.49999975 0.49901712 459589629
0.50020197 0.49999969 0.49999975 0.4999996 0.50006446 356402033
0.50027626 0.49999931 0.49999941 0.49999911 0.50023395 176047490
0.50693128 0.49982381 0.49985235 0.49978553 0.50302651 633902
0.50095435 0.49999437 0.49999545 0.49999555 0.500128 25637792
0.50443434 0.49987397 0.49990907 0.49987782 0.50293023 1059643
0.50068228 0.4999965 0.49999559 0.49999731 0.50033319 34502945
0.50195949 0.49998746 0.49998784 0.49998614 0.50450976 7670067
0.50146885 0.49989487 0.49984093 0.50438932 0.50069279 14250018
0.50079017 0.49999584 0.49999558 0.4999943 0.50050909 23618869
0.50122131 0.49995108 0.49994928 0.49995643 0.50149187 2826175
0.50114315 0.49998004 0.49998743 0.49998649 0.4931396 7240826
0.50435292 0.49989518 0.49987673 0.49989175 0.50039233 1034208
0.50547121 0.49982526 0.49986946 0.49986467 0.50150682 758048
0.49885451 0.49997436 0.49996598 0.49997342 0.49000747 4175671
0.50085616 0.4999964 0.49999637 0.49999693 0.50007117 36981337
0.50507922 0.49991098 0.49992186 0.49991871 0.50215957 1581852
0.4999421 0.49998556 0.49999081 0.49998897 0.49382597 10489375
0.50349751 0.49991431 0.49992299 0.49991285 0.50227242 1199906
0.50427744 0.49989877 0.49984424 0.49987564 0.50136934 962683
0.49991562 0.49999552 0.49999349 0.49999422 0.49998282 20519416
0.50241734 0.49996486 0.49995632 0.49997296 0.50067125 3322295
0.50018043 0.49999502 0.49999469 0.49999612 0.49601301 25602041
0.50315099 0.49997499 0.49996835 0.49996552 0.50758487 4431121
0.50072442 0.50502102 0.49946432 0.49950454 0.50061354 13883377
           
平均          
0.50187089 0.50002324 0.50003155 0.50002502 0.50038129 48078095.6

Monte Carlo概率模型进行分子动力学模拟并计算苯甲醚键值相关推荐

  1. 深度学习DL蒙特卡洛法平衡态分子动力学模拟并计算苯酚键值

    接上文<用反向传导进行分子动力学模拟并比较NN二甲基苯胺,N甲基苯胺,苯胺,硝基苯的定位效应>继续用神经网络模拟分子,这次计算苯酚 苯酚的网络结构 算出来的数值画成图 . 对比前面算出来的 ...

  2. Amber进行分子动力学模拟以及计算mmpbsa

    使用amber计算mmpbsa记录 1.文件处理 2.蛋白与分子处理 (1) 前处理 (2) 生成crd与prm文件 3.分子动力学模拟 (1)能量最小化 (2)体系加热 (3)均匀密度 (4)全局平 ...

  3. Markov Chain Monte Carlo

    转载至https://zhuanlan.zhihu.com/p/25610149 [数据分析] Markov Chain Monte Carlo Markov Chain Monte Carlo简称M ...

  4. Markov Chain Monte Carlo 和 Gibbs Sampling算法

    Welcome To My Blog 一.蒙特卡洛模拟 蒙特卡洛模拟(Monte Carlo Simulation)是随机模拟的别名,关于随机模拟的一个重要的问题就是:给定一个概率分布p(x),如何生 ...

  5. Python蒙特卡罗（Monte Carlo）模拟计算投资组合的风险价值（VaR）

    最近我们被客户要求撰写关于风险价值(VaR)的研究报告,包括一些图形和统计输出. 如何使用Python通过蒙特卡洛模拟自动计算风险值(VaR)来管理投资组合或股票的金融风险. 金融和投资组合风险管理中 ...

  6. 在我方某前沿防守地域 matlab,[matlab]Monte Carlo模拟学习笔记

    理论基础:大数定理,当频数足够多时,频率可以逼近概率,从而依靠概率与$\pi$的关系,求出$\pi$ 所以,rand在Monte Carlo中是必不可少的,必须保证测试数据的随机性. 用蒙特卡洛方法进 ...

  7. 蒙特卡罗模拟概述(Monte Carlo Simulation)

    Overview 蒙特卡洛(Monte Carlo)方法,或称计算机随机模拟方法,是一种基于"随机数"的计算方法.这一方法源于美国在第二次世界大战中研制原子弹的"曼哈顿计 ...

  8. 使用 Engage 或 Workspace 创建 Monte Carlo 模拟的 4 个简单步骤

    20 世纪 40 年代,研究原子弹的科学家应用 Monte Carlo 模拟计算了一个裂变铀原子引起另一个裂变反应的概率,这是该模拟的首次应用,自此以来已经取得了很大进展.今天我们将介绍如何使用 Mi ...

  9. c语言 随机种子 monte carlo,GitHub - LJY404/bizforecast-exercise: 商业化蒙特卡洛模拟练习...

    README 蒙特卡洛模拟可以帮助分析在商业上一些复杂的场景, 包括了衡量风险以及计算某项目在特定条件下可产生的收益. 我们将通过一个简化的例子表现蒙特卡洛模拟的应用. Often, Monte Ca ...

最新文章

  1. tar: Cowardly refusing to create an empty archive 问题
  2. 《预训练周刊》第12期：无注意力变换器、借蛋白质语言模型论进化速度
  3. 新型超低功耗无线网卡诞生，一颗纽扣电池可撑数年
  4. c# 获取本机 MAC地址\序列号\硬盘序列号
  5. srs推flv流_srs流媒体服务器(simple rtmp server)如何支持h265
  6. Boson NetSim实验模拟器破解
  7. ubuntu Mysql乱码解决
  8. 不仅性能秒杀Hadoop，现在连分布式集群功能也开源了
  9. python传文件给java_python使用简单http协议来传送文件
  10. [oc学习日记]代理模式
  11. vector 结构体排序_指下码上横戈行——排序
  12. GPS数据包格式+数据解析
  13. 【机器学习】 - 决策树（西瓜数据集）
  14. 【gp数据库】你可能不知道却超级实用的函数
  15. c语言打印long double,C/C++printf输出int、long、longlong、double、longdouble、string等
  16. 三. 英语语法 - 名词和名词性从句
  17. 微信模版消息发送失败
  18. MySQL SQL语句练习题
  19. 微信公众号事件推送（点击推送图文）
  20. 企业数字化转型“核心方法论”

热门文章

  1. 建立随机矩阵，及生成新矩阵
  2. sublime Text3插入参考文献问题
  3. Vue使用better-scroll左右菜单联动
  4. 【转载】表单中 Readonly 和 Disabled 的区别
  5. 照书学WPF之 Dependency Property 1
  6. scapy安装and简介
  7. UA MATH564 概率论 高阶矩的计算：有限差算子方法2
  8. C语言宏定义中使用 do{}while(0) 的情形
  9. Win32 API 和 ODBC 访问数据库一
  10. VC++调试技巧学习总结