「RELION」の版間の差分
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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j (2次元フーリエ空間：実験画像２Ｄ） | ||
J: フーリエ成分の数 | J: フーリエ成分の数 | ||
| − | sigma^2_ij^(n): | + | 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 | 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l(３次元フーリエ空間：３Ｄマップ） | ||
2015年10月26日 (月) 01:56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。
構文解析に失敗 (字句解析エラー):
X: 観測されたデータ
Y: 事前情報
Θ：パラメータセット
尤度の定義：(k, phi, THETA(n), Y) が与えられたときの画像Xiとなるときの尤度 構文解析に失敗 (字句解析エラー):
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）
