写一下计算氢键的脚本代码

时间: 2023-03-27 19:01:24 浏览: 96
以下是计算氢键的 Python 代码: ```python import numpy as np def distance(a, b): """计算两个原子之间的距离""" return np.sqrt(np.sum((a - b) ** 2)) def angle(a, b, c): """计算三个原子之间的角度""" ba = a - b bc = c - b cosine_angle = np.dot(ba, bc) / (np.linalg.norm(ba) * np.linalg.norm(bc)) return np.degrees(np.arccos(cosine_angle)) def calculate_hydrogen_bonds(coordinates, threshold_distance=3.5, threshold_angle=20): """计算氢键""" num_atoms = len(coordinates) hydrogen_bonds = [] for i in range(num_atoms): for j in range(i+1, num_atoms): if coordinates[i][] == 'H' or coordinates[j][] == 'H': continue if coordinates[i][] == 'O' and coordinates[j][] == 'N': distance_ij = distance(coordinates[i][1:], coordinates[j][1:]) if distance_ij < threshold_distance: for k in range(num_atoms): if k == i or k == j or coordinates[k][] == 'H': continue if coordinates[k][] == 'O' and angle(coordinates[k][1:], coordinates[j][1:], coordinates[i][1:]) > threshold_angle: distance_ik = distance(coordinates[i][1:], coordinates[k][1:]) if distance_ik < threshold_distance: hydrogen_bonds.append((i, j, k)) elif coordinates[i][] == 'N' and coordinates[j][] == 'O': distance_ij = distance(coordinates[i][1:], coordinates[j][1:]) if distance_ij < threshold_distance: for k in range(num_atoms): if k == i or k == j or coordinates[k][] == 'H': continue if coordinates[k][] == 'N' and angle(coordinates[k][1:], coordinates[i][1:], coordinates[j][1:]) > threshold_angle: distance_jk = distance(coordinates[j][1:], coordinates[k][1:]) if distance_jk < threshold_distance: hydrogen_bonds.append((i, j, k)) return hydrogen_bonds ``` 注意:这只是一个示例代码,实际应用中需要根据具体情况进行修改和优化。

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好的,根据上面的目标函数,我们可以推导出其对应的梯度向量函数,如下所示: def gradient(x, y, beta): """ Compute gradient of the logistic regression loss function :param beta: model parameter vector :param x: feature matrix :param y: label vector :return: gradient vector """ n = x.shape[0] pred = 1 /
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