RELION理論

RELIONのアルゴリズムに関して、整理したページになります。すこしずつまとめたいと思います。

　導入　

RELIONを理解するには幾つかキーになる考え方があります。

$\text{[math]}$

$\text{[math]}$ : 観測されたデータ $\text{[math]}$ : 事前情報 $\text{[math]}$ ：パラメータセット

尤度の定義： $\text{[math]}$ が与えられたときの画像 $\text{[math]}$ となるときの尤度

$\text{[math]}$

$\text{[math]}$ : i番目の画像 $\text{[math]}$ : n回目 $\text{[math]}$ : フーリエ成分j (2次元フーリエ空間：実験画像２Ｄ） $\text{[math]}$ : フーリエ成分の数 $\text{[math]}$ : ノイズの分散（分解能毎で予測される）、データから推定 $\text{[math]}$ : i番目の画像のフーリエ成分jのCTF（コントラスト伝達関数）の値 $\text{[math]}$ : フーリエ成分l(３次元フーリエ空間：３Ｄマップ） $\text{[math]}$ : フーリエ成分の数 $\text{[math]}$ : k番目の３Ｄマップ $\text{[math]}$ : 回転（３自由度）＋平行移動（２自由）

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