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(RELION2のLinuxへの導入)
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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(\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>:パラメータセット
 
 
 
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, \phi, \Theta^{(n)})=</math>
 
 
<math>i</math>: i番目の画像 <math>(n)</math>: n回目 <math>j</math>: フーリエ成分j (2次元フーリエ空間:実験画像2D) <math>J</math>: フーリエ成分の数 <math>\sigma^{2}_{i}j^{(n)}</math>: ノイズの分散(分解能毎で予測される)、データから推定 <math>\rm{CTF}_{ij}</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 <math>l</math>: フーリエ成分l(3次元フーリエ空間:3Dマップ) <math>L</math>: フーリエ成分の数 <math>k</math>: k番目の3Dマップ <math>\phi</math>: 回転(3自由度)+平行移動(2自由)
 
 
  
 
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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。

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RELION理論