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买域名做网站的坏处,58同城如何发广告,绍兴网站制作工具,温州专业制作网站假设一个 CIF文件中有40原子 Step1#xff1a;首先找邻居 对每个原子#xff0c;在半径8内找最近的12个邻居原子0: 邻居是 [原子3, 原子7, 原子12, ...] 共12个 原子1: 邻居是 [原子0, 原子5, 原子8, ...] 共12个 原子2: 邻居是 [原子1, 原子6, 原子15, ...] 共12个 ... …假设一个 CIF文件中有40原子Step1首先找邻居对每个原子在半径8Å内找最近的12个邻居 原子0: 邻居是 [原子3, 原子7, 原子12, ...] 共12个 原子1: 邻居是 [原子0, 原子5, 原子8, ...] 共12个 原子2: 邻居是 [原子1, 原子6, 原子15, ...] 共12个 ... 原子39: 邻居是 [原子2, 原子11, 原子38, ...] 共12个Step2: 计算每对原子之间的距离距离邻居0邻居1…邻居12原子02.1Å2.3Å…3.2Å原子12.2Å1.9Å…3.1Å原子21.7Å1.8Å…3.6Å……………原子401.5Å2.1Å…3.9Å这是一个 (40, 12) 的距离矩阵40个原子 × 12个邻居 480个距离值Step3: 对每个距离值做高斯扩展关键理解每个距离值独立扩展 距离矩阵中的每一个格子共480个 1个距离 → 41维向量 例如 原子0到邻居0的距离 2.1Å → [0.00, 0.00, ..., 0.78, 1.00, 0.78, ..., 0.00] (41维) 原子0到邻居1的距离 1.8Å → [0.00, 0.00, ..., 0.78, 1.00, 0.78, ..., 0.00] (41维) ... 共480个距离每个变成41维Step 4: 维度变化输入: 距离矩阵 (40, 12) ↓ 480个距离值每个做高斯扩展 ↓ 输出: 特征张量 (40, 12, 41) 形状含义: 40 原子数量 12 每个原子的邻居数量 41 每个距离扩展成的向量维度Step5 代码pythonimport numpy as np # 模拟40个原子每个12个邻居 n_atoms 40 n_neighbors 12 # 随机生成距离矩阵实际中从CIF计算得到 distances np.random.uniform(1.0, 6.0, size(n_atoms, n_neighbors)) print(f距离矩阵形状: {distances.shape}) # (40, 12) # 高斯扩展 class GaussianDistance: def __init__(self, dmin0, dmax8, step0.2): self.filter np.arange(dmin, dmax step, step) # 41个中心 self.var step def expand(self, distances): return np.exp(-(distances[..., np.newaxis] - self.filter) ** 2 / self.var ** 2) gdf GaussianDistance() expanded gdf.expand(distances) print(f扩展后形状: {expanded.shape}) # (40, 12, 41) print(f高斯中心数: {len(gdf.filter)}) # 41输出距离矩阵形状: (40, 12) 扩展后形状: (40, 12, 41) 高斯中心数: 41