New applications of the genetic algorithm for the interpretation of high-resolution spectra
Notice bibliographique
Résumé
Rotationally resolved electronic spectroscopy yields a wealth of information on molecular structures in different electronic states. Unfortunately, for large molecules the spectra get rapidly very congested owing to close-lying vibronic bands, other isotopomers with similar zero-point energy shifts, or large-amplitude internal motions. A straightforward assignment of single rovibronic lines and, therefore, line position assigned fits are impossible. An alternative approach is unassigned fits of the spectra using genetic algorithms (GAs) with special cost functions for evaluation of the quality of the fit. This paper decribes the improvements we established on the GA method discussed before (J.A. Hageman, R. Wehrens, R. de Gelder, W.L. Meerts, and L.M.C. Buydens. J. Chem. Phys. 113, 7955 (2000)). In particular, we succeeded in obtaining a dramatic reduction in computing time that made it possible to apply the GA process in a large number of cases. A completely automated fit of a rotationally resolved laser-induced fluorescence spectrum without any prior knowledge of the molecular parameters can now be performed in less than 1 h. We demonstrate the power of the method on a number of typical examples such as very dense rovibronic spectra of van der Waals clusters and overlapping spectra due to different isotopomers. The discussed results demonstrate the extreme power of the GA in automated fitting and assigning of complex spectra. It opens the road to the analysis of complex spectra of biomolecules and their building blocks. Key words: high-resolution spectroscopy, genetic algorithm, biomolecules, structure, van der Waals clusters.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».