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本文旨在加速当代图形处理单元(GPU)上的多层迭代相位(MTIP)算法。通过使用单个代码库在NVIDIA和AMD GPU上加速MTIP算法,证明了应用程序的可移植性。

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在这项工作中,提出了一种利用低分辨率数据独立恢复衍射相位的新方法。通过几个典型实例验证了该方法的实用性。此外,还建立了一个实用的度量,通过估计最终结果的熵来确定算法是否收敛到正确的解。

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针对X射线晶体学中的相位问题,提出了一种迭代变换算法来改进传统的分子置换方法。文中给出了用实际衍射数据进行成功试算的几个例子。

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结果表明,通过从低分辨率和中分辨率反射开始以增量方式输入反射数据,混合输入-输出的收敛速度从头算相位算法可以显著增加。

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在新结构中插入峰值增强型快速傅里叶变换兼容模块S公司M(M),|ρ|相位算法提高了对较大晶体结构的效率,如从蛋白质数据库中收集的代表性X射线衍射数据集所示。

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这本小说S公司M、 |ρ|相位算法已用于从蛋白质晶体的单波长异常衍射(SAD)数据中确定异常散射子结构,并在主要从蛋白质数据库检索的数据集上成功测试。

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提出了一种相位算法,用于合并来自同一或不同衍生晶体中多种类型异常散射体的多波长异常色散(MAD)数据,以及将MAD数据与来自不同衍生晶体的多个同晶替换数据相结合。

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提出了一种基于多晶型衍射数据的蛋白质晶体学定相算法。通过仿真、实际方面和潜在的从头算对相位进行了讨论。

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描述了一种基于原始自由模和函数的相位算法,该函数用绝对电子密度表示,而不是用电子密度平方表示,并应用于一些测试用例。

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