gaussian教程
时间: 2023-11-06 13:51:30 浏览: 295
您好!关于高斯分布(Gaussian distribution),以下是一个简要的教程:
高斯分布,也称为正态分布(Normal distribution),是统计学中最常见的连续概率分布之一。它以其钟形曲线而闻名,分布的形状由两个参数决定:均值(mean)和标准差(standard deviation)。
高斯分布的概率密度函数(Probability Density Function, PDF)表示为:
f(x) = (1 / sqrt(2πσ^2)) * exp(-(x-μ)^2 / (2σ^2))
其中,x 是变量,μ 是均值,σ 是标准差。
高斯分布具有以下特性:
1. 对称性:曲线在均值处对称。
2. 峰值:最大概率密度发生在均值处。
3. 标准差决定曲线的宽度:较大的标准差会导致更宽的曲线。
4. 均值决定曲线的位置:均值决定了曲线的中心点位置。
高斯分布在各个领域中都有广泛应用,例如统计学、机器学习、金融、自然科学等。在机器学习中,高斯分布经常用于建模连续型随机变量。
希望这个简要的教程能对您有所帮助!如果您有任何进一步的问题,请随时提问。
相关问题
gaussian 教程
根据引用的内容,Gaussian软件主要用于量化模拟,并且一般需要安装三个软件,分别是Gaussian09(或Gaussian16),GaussView和Multiwfn。其中,Gaussian09(或Gaussian16)是用于计算的主程序,GaussView用于建模和生成输入文件,并进行数据分析和显示,而Multiwfn则是一个功能强大的波函数分析软件,可以从计算输出文件中提取所关注的信息。
基于Gaussian软件进行模拟的操作流程通常涉及到以下几个步骤:
1. 安装Gaussian09(或Gaussian16),GaussView和Multiwfn这三个软件。
2. 准备输入模型,通常是单个分子或由多个原子/分子构成的团簇结构。
3. 使用GaussView进行建模,并生成相应的输入文件。
4. 使用Gaussian09(或Gaussian16)进行计算。根据具体的模拟需求,选择适当的计算方法和参数。
5. 在计算任务完成后,使用GaussView进行基础的数据分析和显示。
6. 如果需要进行更复杂的波函数分析,可以使用Multiwfn从计算输出文件中提取所关注的信息。
通过以上步骤,您可以进行基于Gaussian软件的量化模拟,并获取模拟结果的相关信息。请注意,具体的操作流程和使用方法可能会因为Gaussian软件的版本和个人需求而有所差异,建议在使用之前查阅相应的技术文档和教程,以确保正确使用该软件。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [gaussian 和gaussview_「测试狗」Gaussian量化模拟入门教程(一)](https://blog.csdn.net/weixin_39790686/article/details/110003225)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 100%"]
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Gaussian教程
### 关于 Gaussian 的教程
#### Linux 下 Gaussian 安装与配置
为了在Linux环境下成功安装并配置Gaussian软件,需遵循特定流程。环境变量`GAUSS_SCRDIR=/home/xiaoyuan/Gaussian/g03/scratch`用于指定临时文件存储路径[^1]。
```bash
export GAUSS_SCRDIR=/path/to/your/directory
```
此命令应在启动Gaussian之前执行,以确保所有计算产生的中间文件能够被正确写入指定位置。
#### 使用 Colmap 进行相机位姿估计
对于不具备GPU加速功能的本地计算机,在处理图像数据前可利用Windows版Colmap程序完成必要的预处理工作——即估算每张照片对应的摄像机姿态参数。尽管存在不依赖CUDA的版本可供选择,然而其运算效率相对较低;因此推荐采用已有的官方样本集作为初始测试材料,比如内含单一目标物的小规模图库,这有助于加快实验进程并降低资源消耗[^2]。
#### 训练模型实例展示
一旦获取了适当的数据源之后,则可通过调用Python脚本来驱动训练过程:
```python
python train.py -s data/truck/
```
上述指令中的`s`选项指定了输入数据的具体所在目录,此处选用的是名为“truck”的子文件夹下的素材集合。
#### 数据准备技巧分享
当手头握有一系列连续拍摄而成的画面序列时,借助FFmpeg工具可以从视频流里高效提取出静态帧画面。一般而言,至少采集五百幅以上的独立影像才能满足后续分析需求,而上限则视具体应用场景灵活调整[^4]。
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