「RELION」の版間の差分
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'''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。 | '''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。 | ||
− | <math> P( | + | <math>P(\Theta | X, Y) = P(X|\Theta ,Y) P(\Theta |Y) </math> |
− | X: 観測されたデータ | + | <math>X</math>: 観測されたデータ |
− | Y: 事前情報 | + | <math>Y</math>: 事前情報 |
− | + | <math>\Theta</math>:パラメータセット | |
− | 尤度の定義:(k, phi, | + | 尤度の定義:<math>(k, \phi, \Theta(n), Y)</math> が与えられたときの画像<math>X_i</math>となるときの尤度 |
− | <math> P(X_i | k, | + | |
+ | <math>P(X_i | k, \phi, \Theta^{(n)})=</math> | ||
i: i番目の画像 | i: i番目の画像 | ||
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==== [[RELIONのMacへの導入]]==== | ==== [[RELIONのMacへの導入]]==== | ||
− | + | ==== [[RELIONのLinuxへの導入]]==== | |
==== [[RELIONチュートリアル]]==== | ==== [[RELIONチュートリアル]]==== |
2017年2月16日 (木) 12:51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: i番目の画像 (n): n回目 j: フーリエ成分j (2次元フーリエ空間:実験画像2D) J: フーリエ成分の数 sigma^2_ij^(n): ノイズの分散(分解能毎で予測される)、データから推定 CTFij: 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 l: フーリエ成分l(3次元フーリエ空間:3Dマップ) L: フーリエ成分の数 k: k番目の3Dマップ phi: 回転(3自由度)+平行移動(2自由)