### Gaussian+GaussView 教程 #### 一、简介 Gaussian 和 GaussView 是一套广泛应用于化学领域的软件工具组合，主要用于分子结构预测、能量计算以及其他相关性质的研究。这套工具结合了强大的计算功能与直观的图形用户界面，使得科研人员能够高效地进行分子模拟。 #### 二、软件介绍 **Gaussian：** Gaussian 是一款电子结构计算程序包，能够预测原子、分子以及反应系统的多种属性。它支持多种理论方法，包括但不限于： - **从头算 (ab initio) 方法**：如Hartree-Fock (HF)、多体微扰理论 (MP2)、耦合簇理论 (CCSD) 等。 - **密度泛函理论 (Density Functional Theory, DFT)**：如B3LYP、MPW1PW91等。 - **半经验方法**：如AM1、PM3、MNDO等。 - **混合方法**：如G2、G3等。 - **分子力学**：适用于大分子系统的快速计算。 Gaussian 可以执行多种类型的计算任务，例如： - **单点能计算**：计算特定结构下的能量及其它性质（如电子密度、偶极矩等）。 - **几何优化**：确定分子的最低能量构型。 - **频率计算**：用于验证得到的结构是否为局部能量最小值，并获得振动光谱信息。 - **反应路径跟踪**：研究化学反应的过程。 **GaussView：** GaussView 是一个图形界面工具，用于辅助 Gaussian 的输入文件创建和结果可视化。主要功能包括： - **构建分子或反应系统模型**：通过直观的界面轻松搭建分子结构。 - **设置 Gaussian 输入文件**：帮助用户设置计算参数，选择合适的理论水平和基组。 - **图形化结果显示**：提供各种图表和动画来展示计算结果。 #### 三、创建 Gaussian 输入文件 GaussView 提供了一个用户友好的环境来创建 Gaussian 计算所需的输入文件。输入文件通常包含以下几部分： 1. **内存分配指令**：指定计算过程中可用的最大内存量，例如 `%mem=32mb` 表示分配 32MB 内存给计算过程。 2. **理论水平选择**：包括计算方法和基组的选择。 3. **分子坐标**：输入分子的具体几何结构，包括原子类型及其三维坐标。 4. **其他选项**：如特殊计算请求或输出格式要求等。 #### 四、提交计算任务 一旦完成了输入文件的编辑，用户可以通过 GaussView 或者直接在命令行环境中提交计算任务。提交时需要注意： - 确保所选计算资源满足所需计算的要求（如处理器数量、内存大小等）。 - 根据实际需求选择适当的计算队列。 - 检查输入文件的正确性，避免因错误而浪费计算资源。 #### 五、结果可视化 计算完成后，用户可以利用 GaussView 来查看和分析计算结果。GaussView 支持多种可视化功能，包括但不限于： - **能量曲线图**：展示不同结构下的能量变化。 - **振动模式动画**：显示分子的振动模式。 - **电子密度分布图**：观察电子云的空间分布。 - **轨道可视化**：展示分子轨道的空间形态。 #### 六、总结 Gaussian+GaussView 是一套强大的分子模拟工具，广泛应用于化学、材料科学等领域。通过合理设置计算参数并充分利用 GaussView 的可视化功能，科研人员能够更加深入地理解分子的结构和性质。此外，随着计算化学技术的发展，这套工具也在不断更新和完善，以满足日益增长的研究需求。

MATLAB用拟合出的代码绘图任务参数化的高斯混合模型 任务参数化的高斯混合模型（TPGMM）和回归算法的Python实现，其中示例和数据均为txt格式。 TPGMM是高斯混合模型算法，可在参考帧的位置和方向上进行参数化。 它根据参数（框架的位置和方向）调整回归轨迹。 笛卡尔空间中的任何对象或点都可以作为参考框架。 当前方法使用k均值聚类来初始化高斯参数，并使用迭代期望最大化（EM）算法使它们更接近于事实。 拟合TPGMM之后，将模型与新的框架参数一起应用于高斯回归，以通过时间输入来检索输出特征。 请观看TPGMM和GMR在训练/生成NAO机器人右臂轨迹方面的演示视频。 演示视频 相关论文： Alizadeh，T.，＆ Saduanov，B. （2017年11月）。 通过在公共环境中演示多个任务来进行机器人编程。 2017年IEEE国际会议（pp.608-613）中的《智能系统的多传感器融合和集成》（MFI）。 IEEE。 Sylvain Calinon教授从研究出版物和MATLAB实现中引用了所有数学，概念和数据： Calinon，S.（2016）任务参数化运动学习和检索智能服务机器

误码率 (BER) 与比特能量与噪声功率谱密度比 (Eb/No) 之间的关系，单位为 dB，使用 M 射线相移键控 (M-射线 PSK) 调制对加性高斯白噪声 AWGN 进行调制。

平均框架下带有高斯测度的球面Sobolev上的函数的最优恢复，黄泽霞，汪和平，最优恢复指的是只使用有限多个任意函数值并且在近可能小的误差下去重构（恢复）一给定函数类上的函数。最优恢复是数值分析的一个

为了准确分析混沌伪随机序列的结构复杂性，采用谱熵算法对Logistic映射、Gaussian映射和TD-ERCS系统产生的混沌伪随机序列复杂度进行了分析。谱熵算法具有参数少，对序列长度N(唯一参数)和伪随机进制数K鲁棒性好的特点。采用窗口滑动法分析了混沌伪随机序列的复杂度演变特性，计算了离散混沌系统不同初值和不同系统参数条件下的复杂度。研究表明，谱熵算法能有效地分析混沌伪随机序列的结构复杂度；在这三个混沌系统中，TD-ERCS系统为广域高复杂度混沌系统，复杂度性能最好；不同窗口和不同初值条件下的混沌系统复杂度在较小范围内波动。为混沌序列在信息安全中的应用提供了理论和实验依据。

ChemCraft是与量子化学软件一起使用的图形用户界面程序，用于显示化学数据和准备计算任务。它主要作为Gamess(US)和Gaussian的图形用户界面而开发。此外还能读取Priroda格式的文件。可以下载功能无限制的演示版和功能有限的免费版。

通过卡尔曼滤波进行有效GP回归 基于两篇论文的存储库，其中包含相对于同类项目的简单实现代码： [1] A.Carron，M.Todescato，R.Carli，L.Schenato，G.Pillonetto，机器学习遇到了Kalman Filtering ，《 2016年第55届决策与控制会议论文集》，第4594-4599页。 [2] M.Todescato，A.Carron，R.Carli，G.Pillonetto，L.Schenato，通过卡尔曼滤波的有效时空高斯回归，ArXiv：1705.01485，已提交JMLR。 PS。 该代码尽管基于上述论文中使用的代码，但与之稍有不同。 它是它的后来的改进和简化版本。 而且，此处仍未提供[2]中介绍的用于实现自适应方法的代码。 文件内容是很容易解释的（有关每个文件的简要介绍，请参考相应的帮助）： main.m：包含主程序 plotResul

2d_gaussian_fit 用于 2D 高斯拟合的 Python 代码，修改自 scipy 食谱。 简单但有用。 代码用于测量囊泡大小分布。

这是论文《Gaussian Pyramid Based Multiscale Feature Fusion for Hyperspectral Image Classification, IEEE Journal of Selected Topics in Applied Earth Observations and Remote Sensing, 2018, 11(9), 3312-3324》的代码，更多详情可在纸上找到。 如果你使用这个演示，请引用这篇论文。 要运行此演示，您应该先下载 libsvm-3.20。 libsvm-3.20可从https://www.csie.ntu.edu.tw/~cjlin/libsvm/获得

Gaussian是做半经验计算和从头计算使用最广泛的量子化学软件，可以研究：分子能量和结构，过渡态的能量和结构，化学键以及反应能量，分子轨道，偶极矩和多极矩，原子电荷和电势，振动频率，红外和拉曼光谱，NMR，极化率和超极化率，热力学性质，反应路径。