gmx analyze

概要

gmx analyze [-f [<.xvg>]] [-ac [<.xvg>]] [-msd [<.xvg>]] [-cc [<.xvg>]]
            [-dist [<.xvg>]] [-av [<.xvg>]] [-ee [<.xvg>]]
            [-fitted [<.xvg>]] [-g [<.log>]] [-[no]w] [-xvg <enum>]
            [-[no]time] [-b <real>] [-e <real>] [-n <int>] [-[no]d]
            [-bw <real>] [-errbar <enum>] [-[no]integrate]
            [-aver_start <real>] [-[no]xydy] [-[no]regression]
            [-[no]luzar] [-temp <real>] [-fitstart <real>]
            [-fitend <real>] [-filter <real>] [-[no]power]
            [-[no]subav] [-[no]oneacf] [-acflen <int>]
            [-[no]normalize] [-P <enum>] [-fitfn <enum>]
            [-beginfit <real>] [-endfit <real>]

説明

gmx analyze は、ASCII形式のファイルからデータを読み込み、解析します。入力ファイル内の1行は、時間（オプション -time を参照）から始まり、任意の数の y-値を含むことができます。複数のデータセットは、&``（オプション ``-n）で区切られて読み込むことも可能です。この場合、各行から1つの y-値のみが読み込まれます。# と @ で始まるすべての行はスキップされます。また、データセットの微分（オプション -d）による解析も可能です。

すべてのオプション（ただし、-av と -power は除く）は、点が時間的に等間隔であることを前提としています。

gmx analyze は、各セットの平均値と標準偏差、および同じ標準偏差を持つガウス分布からの3番目と4番目の多項分布との相対偏差を常に表示します。

オプション -ac は自己相関関数を生成します。データ点間の時間間隔は、自己相関の時間スケールよりもはるかに短いようにしてください。

オプション -cc は、セット i との類似性を、i/2 周期のコサインでプロットします。その式は:

2 (integral from 0 to T of y(t) cos(i pi t) dt)^2
/ integral from 0 to T of y^2(t) dt

これは、共分散分析から得られた主成分に役立ちます。なぜなら、ランダム拡散の主成分は純粋なコサイン関数だからです。

オプション -msd は、平均二乗移動距離（または距離）を生成します。

オプション -dist は、分布プロットを生成します。

オプション -av は、セットごとの平均値を生成します。 エラーバーは、オプション -errbar を使用して追加できます。 エラーバーは、標準偏差、エラー（点が独立していると仮定した場合）、または上位および下位の5%の点を削除することで、90%の点を含む範囲を表すことができます。

オプション -ee は、ブロック平均を使用してエラーの見積もりを生成します。データセットは、いくつかのブロックに分割され、各ブロックに対して平均が計算されます。全体の平均のエラーは、m個のブロックの平均間の分散から次のように計算されます: error^2 = sum (B_i - <B>)^2 / (m*(m-1))。これらのエラーは、ブロックサイズに応じてプロットされます。また、自己相関が2つの指数関数の合計であると仮定して、ブロック平均の分析的な曲線もプロットされます。ブロック平均の分析的な曲線は次のとおりです。

f(t) = sigma``*``sqrt(2/T (  alpha
(tau_1 ((exp(-t/tau_1) - 1)
tau_1/t + 1)) +
(1-alpha) (tau_2
((exp(-t/tau_2) - 1) tau_2/t +
1)))),

ここで、T は合計時間を表します。alpha、tau_1 および tau_2 は、f^2(t) を error^2 に当てはめることによって得られます。実際のブロック平均が分析的な曲線と非常に近い場合、誤差は sigma*sqrt(2/T (a tau_1 + (1-a) tau_2)) となります。完全な導出は、B. Hess, J. Chem. Phys. 116:209-217, 2002 に記載されています。

オプション -filter は、フィルタリングされた平均に対する各セットとすべてのセットのRMS高周波変動を出力します。フィルタは、t が -len/2 から len/2 まで変化する cos(πt/len) に比例します。len はオプション -filter で指定します。このフィルタは、周期 len/2 と len の振動をそれぞれ 0.79 と 0.33 の係数で減衰させます。

オプション -g は、オプション -fitfn で指定された関数にデータを適合させます。

オプション -power は、データを b t^a に適合させます。これは、対数-対数スケールで t + b に適合させることによって実現されます。最初のゼロ以降のすべての点、または負の値を持つ点は無視されます。

オプション -luzar は、gmx hbond <gmx-hbond> からの出力に対して、Luzar & Chandler の運動解析を実行します。入力ファイルは、gmx hbond -ac から直接取得し、同じ結果が得られるはずです。

オプション -fitfn は、主に分子動力学の文脈で意味のある、主に指数関数的な曲線に対して、複数の異なる曲線の適合を行います。詳細については、マニュアルを参照してください。適合手順の結果を確認するには、オプション -fitted が元のデータと適合された関数を新しいデータファイルに出力します。適合パラメータは、出力ファイルにコメントとして保存されます。

オプション

入力ファイルの指定オプション:

-f [<.xvg>] (graph.xvg)

xvgr/xmgr ファイル

出力ファイルの指定オプション:

-ac [<.xvg>] (autocorr.xvg) (オプション)

xvgr/xmgr ファイル

-msd [<.xvg>] (msd.xvg) (オプション)

xvgr/xmgr ファイル

-cc [<.xvg>] (coscont.xvg) (オプション)

xvgr/xmgr ファイル

-dist [<.xvg>] (distr.xvg) (オプション)

xvgr/xmgr ファイル

-av [<.xvg>] (average.xvg) (オプション)

xvgr/xmgr ファイル

-ee [<.xvg>] (errest.xvg) (オプション)

xvgr/xmgr ファイル

-fitted [<.xvg>] (fitted.xvg) (オプション)

xvgr/xmgr ファイル

-g [<.log>] (fitlog.log) (オプション)

ログファイル

Other options:

-[no]w (無)

出力の表示 .xvg, .xpm, .eps および .pdb ファイル

-xvg <列挙> (xmgrace)

xvg グラフの書式設定: xmgrace, xmgr, なし

-[no]time (はい)

入力には、時刻を指定してください。

-b <実数値> (-1)

初めてセットから読み込む

-e (-1)

最後に読み込んだセット

-n <整数> (1)

この数個のセットを「&」で区切って読み込む

-[no]d (無)

派生を使用する

-bw <real> (0.1)

分布のビン幅

-errbar (none)

-av オプションの誤差範囲: なし、標準偏差、誤差、90

-[no]統合 (無)

数値的にトラペツド法を使用してデータを統合する関数

-aver_start <実数値> (0)

ここから積分を平均化を開始する

-[no]xydy (無)

第二のデータセットを、y軸の値の統合におけるエラーとして解釈する

-[no]回帰分析 (無)

線形回帰分析を実行します。 -xydy が指定された場合、Y の値に対するエラーバーとして 2 番目のデータセットが解釈されます。 複数のデータセットが存在する場合は、多項回帰分析が実行され、χ^2 = (y - A_0 x_0 - A_1 x_1 - ... - A_N x_N)^2 を最小化する定数 A が得られます。ここで、Y は入力ファイル内の最初のデータセット、x_i はそれらを表します。オプション -time の情報を参照してください。

-[no]luzar (無)

LuzarとChandlerの分析を、gmx hbond <gmx-hbond>`によって生成された相関関数と関連データに対して実行します。さらに、-xydy`オプションを使用すると、2番目と4番目の列が、c(t)とn(t)の誤差として解釈されます。

-temp <実数> (298.15)

ルザールの水素結合動力学解析における温度（K）

-fitstart <実数値> (1)

開始時間 (ps) を指定して、HBの結合と解離の進行と回帰関数の適合を開始し、それらから前進および後退の速度定数を取得します。

-fitend <実数値> (60)

時間 (ps) を指定して、HBの結合と解離の速度定数を取得するために、相関関数の適合を停止するタイミングを指定します。 -gem オプションのみで使用。

-filter <実数値> (0)

この長さのコサインフィルターでフィルタリングした後、高周波変動を出力する

-[no]power (無効)

データに適合させる: b t^a

-[no]subav (有効)

平均値を差し引いた後に自己相関を行う

-[no]oneacf (no)

すべてのセットに対して1つのACFを計算する

-acflen <int> (-1)

ACFの長さは、デフォルトでフレーム数の中央値

-[no]normalize (はい)

ACF を正規化する

-P <列挙 (0)>

ACF (自相関係) のレジェンドル多項式の順序 (0 は該当なし): 0, 1, 2, 3

-fitfn (無)

関数: none, exp, aexp, exp_exp, exp5, exp7, exp9

-beginfit <実数値> (0)

相関関数の指数関数的な適合を開始する時間

-endfit <実数値> (-1)

時間：相関関数の指数関数的なフィッティングを終了する時点。-1は、終了まで