多种经典矩阵分解算法包，含但不局限于PMF，biasSVD

生成随机伪码，使用PMF_FFT方法捕获

使用 Walker 的 MCMC 算法从 Julia 中的非归一化pmf进行采样

Guidance Document for PMF Applications with the Multilinear Engine

PMF 即正交矩阵因子分解法（PositiveMatrixFactorization）是由 Paatero 和 Tapper 在 1993 年提出的一种有效的数据分析方法。其思路是:首先利用权重计算 出颗粒物中各化学组分的误差，然后通过最小二乘法来确定出颗粒物的主要污染 源及其贡献率。与其他源解析方法相比，具有不需要测量源成分谱，分解矩阵中 元素分担率为非负值，可以利用数据标准偏差来进行优化，并且可处理遗漏数据 和不精确数据等特点。

做得更有效：更快地找到产品市场匹配 (PMF) 13 技术开发产品开发 市场导⼊ （GTM） 产品市场匹配 (Product Market Fit) 想法 发明 快速迭代试错为关键 2020年6⽉16号 提供市场反馈 获得市场反馈 提供市场反馈 获得市场反馈 ⽤户/客户 有效提⾼成功概率 • 早期创业能⻅度⾮常低 • 必需⾏动导向 • 不断解决问题 • 降低试错成本 • 建⽴产品基础 • 跑通销售/增⻓模式 • 不断快速迭代

高动态环境下具有较大的多普勒频移, 不利于信号的快速捕获。 基于 PMF-FFT 的快速捕获算法利用部分匹配滤波器结合FFT运算的方法可实现扩频信号的快速捕获,大大减少捕获时间,具有广泛的应用价值。本文通过建立数学模型,详细分析了PMF-FFT算法的特性,确定了部分匹配滤波器长度的影响因素和设计准则,为算法的实现解决了首要问题。

计算自由能曲线和平均力势的最佳实践 最佳实践文档将提交给《计算分子科学杂志》 该存储库包含一个文档（和辅助材料），以阐明在通过分子动力学模拟计算自由能分布图和平均力势时的最佳实践。 这是一个广泛的主题，我们并不打算对所有方法和方法进行深入的回顾。 相反，我们旨在提供一个简洁的文档，重点介绍要点和陷阱，并参考许多可用来获得更多知识的优良资源中的一些。 作者名单 （如果您有帮助写这篇文章，请在此处添加您的名字） 艾伦·格罗斯菲尔德（加州大学欧文分校） 希瑟·梅斯（密西根大学） 邀请作者尽快做出贡献： 安东尼·黑泽尔（Anthony Hazel） 迈克尔衬衫 黄 艾伦·格罗斯菲尔德 彼得斯男爵 乔恩·惠特默 安德鲁·弗格森（Andrew Ferguson） 邀请对象：弗朗切斯科·格瓦西奥（Francesco Gervasio） 贡献自己的力量 这旨在作为设计自由能曲线/ PMF计算

该程序用于使用 Benoît Roux (Roux B. Comput Phys Comm. 1995;91:275–) 的工作中概述的加权直方图分析方法 (WHAM) 从伞状采样模拟中计算平均力 (PMF) 的潜力282.）。 该程序尚未经过彻底测试！！！ 该计划的当前限制包括： 仅可用于 GROMACS 模拟包中的数据。 仅可用于一维 PMF。 输入数据必须是来自 GROMACS 的 pullx.xvg 格式，尚未实现 pullf.xvg 的使用。 几个重要参数是硬编码的，包括温度和直方图范围。 此程序需要以下库： Boost 库（特别是 boost 文件系统、boost 系统和 boost program_options） 该计划存在的主要原因是： 我需要彻底了解WHAM的实现。 Grossfield 的 wham 程序需要一个复杂的元数据文件。 该文件中的大部

EPA PMF 用户指导说明书，内容详尽，不可多得的一本书籍