Automated Parallel and Body-Fitted Mesh Generation in Finite Element Simulation of Macromolecular Systems
Notice bibliographique
Résumé
Mesh generation is a bottleneck for finite element simulations of biomolecules. A robust and efficient approach, based on the immersed boundary method proposed in [8], has been developed and implemented to generate large-scale mesh body-fitted to molecular shape for general parallel finite element simulations. The molecular Gaussian surface is adopted to represent the molecular surface, and is finally approximated by piecewise planes via the tool phgSurfaceCut in PHG [43], which is improved and can reliably handle complicated molecular surfaces, through mesh refinement steps. A coarse background mesh is imported first and then is distributed into each process using a mesh partitioning algorithm such as space filling curve [5] or METIS [22]. A bisection method is used for the mesh refinements according to the molecular PDB or PQR file which describes the biomolecular region. After mesh refinements, the mesh is optionally repartitioned and redistributed for load balancing. For finite element simulations, the modification of region mark and boundary types is done in parallel. Our parallel mesh generation method has been successfully applied to a sphere cavity model, a DNA fragment, a gramicidin A channel and a huge Dengue virus system. The results of numerical experiments show good parallel efficiency. Computations of electrostatic potential and solvation energy also validate the method. Moreover, the meshing process and adaptive finite element computation can be integrated as one PHG project to avoid the mesh importing and exporting costs, and improve the convenience of application as well.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
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 ».