「RELION理論」の版間の差分
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(ページの作成:「 <math>P(\Theta | X, Y) = P(X|\Theta ,Y) P(\Theta |Y) </math> <math>X</math>: 観測されたデータ <math>Y</math>: 事前情報 <math>\Theta</math>：パラメー...」) |
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<math>P(\Theta | X, Y) = P(X|\Theta ,Y) P(\Theta |Y) </math> | <math>P(\Theta | X, Y) = P(X|\Theta ,Y) P(\Theta |Y) </math> | ||
2017年9月21日 (木) 03:24時点における版
RELOION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。
: 観測されたデータ
: 事前情報
：パラメータセット
尤度の定義：
が与えられたときの画像
となるときの尤度
: i番目の画像 
: n回目 
: フーリエ成分j (2次元フーリエ空間：実験画像２Ｄ） 
: フーリエ成分の数 
: ノイズの分散（分解能毎で予測される）、データから推定 
: 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 
: フーリエ成分l(３次元フーリエ空間：３Ｄマップ） 
: フーリエ成分の数 
: k番目の３Ｄマップ 
: 回転（３自由度）＋平行移動（２自由）
