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Minimização do potencial de Lennard-Jones via otimização global / Minimizing the potential of Lennard-Jones global optimizationJardel da Silva Costa 20 August 2010 (has links)
Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior / Devido à sua importância, o chamado problema de Lennard-Jones tem atraído pesquisadores de diversos campos da ciência pura e aplicada. Tal problema resume-se em achar as coordenadas de um sistema no espaço Euclidiano tridimensional, as quais correspondem a um mínimo de um potencial de energia. Esse problema desempenha um papel de fundamental
importância na determinação da estabilidade de moléculas em arranjos altamente ramificados, como das proteínas. A principal dificuldade para resolver o problema de Lennard-Jones
decorre do fato de que a função objetivo é não-convexa e altamente não-linear com várias variáveis, apresentando, dessa forma, um grande número de mínimos locais. Neste trabalho,
foram utilizados alguns métodos de otimização global estocástica, onde procurou-se comparar os resultados numéricos dos algoritmos, com o objetivo de verificar quais se adaptam melhor à minimização do referido potencial. No presente estudo, abordou-se somente micro agrupamentos possuindo de 3 a 10 átomos. Os resultados obtidos foram comparados também com o melhores resultados conhecidos atualmente na literatura. Os algoritmos de otimização utilizados foram todos implementados em linguagem C++. / Because of its importance, the so-called Lennard-Jones problem has attracted researchers from various fields of pure and applied science. This problem boils down to find the coordinates of a system with three-dimensional Euclidean space, which correspond to minimum potential energy. This problem plays a fundamental role in determining the stability of molecules in highly branched arrangement, such as proteins. The main difficulty in solving the problem of Lennard-Jones from the fact that the objective function is non-convex and highly nonlinear with several variables, thus presenting a large number of local minima. Here, we used some methods of stochastic global optimization, where we seek to compare the results of the numerical algorithm, in order to see which are better suited to the minimization of the potential. In this study, we addressed only micro groups having 3-10 atoms. The results were also compared with the currently best known results in literature. The optimization algorithms were all implemented in C + +.
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Minimização do potencial de Lennard-Jones via otimização global / Minimizing the potential of Lennard-Jones global optimizationJardel da Silva Costa 20 August 2010 (has links)
Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior / Devido à sua importância, o chamado problema de Lennard-Jones tem atraído pesquisadores de diversos campos da ciência pura e aplicada. Tal problema resume-se em achar as coordenadas de um sistema no espaço Euclidiano tridimensional, as quais correspondem a um mínimo de um potencial de energia. Esse problema desempenha um papel de fundamental
importância na determinação da estabilidade de moléculas em arranjos altamente ramificados, como das proteínas. A principal dificuldade para resolver o problema de Lennard-Jones
decorre do fato de que a função objetivo é não-convexa e altamente não-linear com várias variáveis, apresentando, dessa forma, um grande número de mínimos locais. Neste trabalho,
foram utilizados alguns métodos de otimização global estocástica, onde procurou-se comparar os resultados numéricos dos algoritmos, com o objetivo de verificar quais se adaptam melhor à minimização do referido potencial. No presente estudo, abordou-se somente micro agrupamentos possuindo de 3 a 10 átomos. Os resultados obtidos foram comparados também com o melhores resultados conhecidos atualmente na literatura. Os algoritmos de otimização utilizados foram todos implementados em linguagem C++. / Because of its importance, the so-called Lennard-Jones problem has attracted researchers from various fields of pure and applied science. This problem boils down to find the coordinates of a system with three-dimensional Euclidean space, which correspond to minimum potential energy. This problem plays a fundamental role in determining the stability of molecules in highly branched arrangement, such as proteins. The main difficulty in solving the problem of Lennard-Jones from the fact that the objective function is non-convex and highly nonlinear with several variables, thus presenting a large number of local minima. Here, we used some methods of stochastic global optimization, where we seek to compare the results of the numerical algorithm, in order to see which are better suited to the minimization of the potential. In this study, we addressed only micro groups having 3-10 atoms. The results were also compared with the currently best known results in literature. The optimization algorithms were all implemented in C + +.
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