Similaridad estructural de sistemas dinámicos molecular con base a sus trayectorias.
Date
2007-09-13Palabras Clave
Dinámica molecular, Reconocimiento de patrones dinámicos difusosMolecular dynamic, Dynamic fuzzy pattern recognition
Ciencias Computacionales, Ingeniería
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Similaridad estructural de sistemas dinámicos molecular con base a sus trayectorias
(Castañeda Marín, Hernando; Rodríguez Graterol, Wladimir y Colina Morles, Eliézer)
Abstract
In Molecular Dynamic (MD) successive configurations are generated by integrating Newton’s law of motion; the resulting trajectory specifies how the position and velocities of the particles in the system move with time.
The most cost consuming part is the computational calculation of forces on each particle
from current positions, based on the force field. Generally MD uses simple models,
where all collisions and are perfectly elastic; this occurs when the separation between
the centers of the particles are equal to the point of discontinuity in the potential. When
using continuous potentials, the force on each particle will change whenever the particle
changes its position or whenever any of the other particles with which it interacts change
position. The motions of all particles are coupled together, giving rise to a many body
problem that cannot be solved analytically; finite different methods have to be used. The
goals are to build an automated system to capture important events, such as, defect
disintegration and defect amalgamation are detected using a dynamic fuzzy pattern
recognition. The technique task of clustering methods is to partition a number of objects
into small numbers of homogeneous clusters so that objects belonging to any one of the
clusters would be as similar as possible and the object of different clusters as dissimilar
as possible. The most important problem arising in this context is the choice of a relevant
similarity measure, which is then used for definition of the clustering criterion.
Resumen
En la Dinámica Molecular (DM) una configuración sucesiva es generada mediante la integración de las leyes de movimiento de Newton, las trayectorias resultantes nos dan información acerca de como las posiciones y velocidades de las partículas en el sistema cambian con el transcurso del tiempo, en este contexto lo que mayor costo computacional exige es la determinación de las fuerzas aplicadas a cada partícula en su respectiva posición. Generalmente en la DM se suelen utilizar modelos simples, donde todas las colisiones son elásticas y ocurren cuando las separaciones entre los centros de las partículas son iguales al punto de discontinuidad del potencial.
Al utilizar potenciales continuos la fuerza y la posición de las partículas dependen
de la interacción con las restantes partículas del sistema generando una interaccion
de muchos cuerpos, por lo que no es posible solucionar analíticamente tal problema
lo cual implica el uso de diferencias finitas.
La principal tarea en el método propuesto es particionar un número de objetos
dinámicos en un pequeño numero de clústeres, de tal forma que los objetos en
cada cluster sean en lo más posible similares y los objetos en diferentes clústeres
son lo menos similares. El problema más importante en este contexto es la selección
de una medida de similaridad pertinente, la cual será utilizada como criterio de
agrupamiento.
El objetivo mas amplio del trabajo consiste en el análisis de un sistema molecular
donde buscamos capturar importantes eventos por ejemplo la desintegración y
fusión de defectos, la técnica utilizada es el reconocimiento de patrones temporales
difusos. El problema más importante que se presenta en este contexto es la opción
de una medida relevante de la similaridad, que se utiliza para la definición del
criterio de agrupamiento.
Artículo publicado en la revista: BistuaVol 5 Nº 1. Ene-Jun 2007. págs 35-42.
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