An Introduction to Markov State Models and Their Application to Long Timescale Molecular Simulation
Langue : anglais
Edité par Springer Netherlands, Springer Netherlands Dez 2013, 2013
Série : Livre 157 sur 544 - Advances in Experimental Medicine and Biology
- Livre relié
- Neuf
Vendeur : BuchWeltWeit Ludwig Meier e.K., Bergisch Gladbach, AllemagneBuchWeltWeit Ludwig Meier e.K.
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This item is printed on demand - it takes 3-4 days longer - Neuware -The aim of this book volume is to explain the importance of Markov state models to molecular simulation, how they work, and how they can be applied to a range of problems.The Markov state model (MSM) approach aims to address two key challenges of molecular simulation:1) How to reach long timescales using short simulations of detailed molecular models.2) How to systematically gain insight from the resulting sea of data.MSMs do this by providing a compact representation of the vast conformational space available to biomolecules by decomposing it into states sets of rapidly interconverting conformations and the rates of transitioning between states. This kinetic definition allows one to easily vary the temporal and spatial resolution of an MSM from high-resolution models capable of quantitative agreement with (or prediction of) experiment to low-resolution models that facilitate understanding. Additionally, MSMs facilitate the calculation of quantities that are difficult to obtain from more direct MD analyses, such as the ensemble of transition pathways.This book introduces the mathematical foundations of Markov models, how they can be used to analyze simulations and drive efficient simulations, and some of the insights these models have yielded in a variety of applications of molecular simulation. 152 pp. Englisch.…
N° de réf. du vendeur 9789400776050
- Titre
- An Introduction to Markov State Models and Their Application to Long Timescale Molecular Simulation
- Auteur
- Gregory R. Bowman
- Éditeur
- Springer Netherlands, Springer Netherlands Dez 2013
- Année de publication
- 2013
- État de l'article
- Neu
- Reliure
- Buch
- Langue
- anglais
- ISBN à 10 chiffres
- 9400776055
- ISBN à 13 chiffres
- 9789400776050
- Poids de l'article
- 496 grammes
- Dimensions
- 260x183x14 mm
- Série
- Livre 157 sur 544: Advances in Experimental Medicine and Biology
The aim of this book volume is to explain the importance of Markov state models to molecular simulation, how they work, and how they can be applied to a range of problems.
The Markov state model (MSM) approach aims to address two key challenges of molecular simulation:
1) How to reach long timescales using short simulations of detailed molecular models.
2) How to systematically gain insight from the resulting sea of data.
MSMs do this by providing a compact representation of the vast conformational space available to biomolecules by decomposing it into states sets of rapidly interconverting conformations and the rates of transitioning between states. This kinetic definition allows one to easily vary the temporal and spatial resolution of an MSM from high-resolution models capable of quantitative agreement with (or prediction of) experiment to low-resolution models that facilitate understanding. Additionally, MSMs facilitate the calculation of quantities that are difficult to obtain from more direct MD analyses, such as the ensemble of transition pathways.
This book introduces the mathematical foundations of Markov models, how they can be used to analyze simulations and drive efficient simulations, and some of the insights these models have yielded in a variety of applications of molecular simulation.
« Synopsis » peut appartenir à une autre édition de cet ouvrage.
Présentation de l'éditeur
The aim of this book volume is to explain the importance of Markov state models to molecular simulation, how they work, and how they can be applied to a range of problems.
The Markov state model (MSM) approach aims to address two key challenges of molecular simulation:
1) How to reach long timescales using short simulations of detailed molecular models.
2) How to systematically gain insight from the resulting sea of data.
MSMs do this by providing a compact representation of the vast conformational space available to biomolecules by decomposing it into states sets of rapidly interconverting conformations and the rates of transitioning between states. This kinetic definition allows one to easily vary the temporal and spatial resolution of an MSM from high-resolution models capable of quantitative agreement with (or prediction of) experiment to low-resolution models that facilitate understanding. Additionally, MSMs facilitate the calculation of quantities that are difficult to obtain from more direct MD analyses, such as the ensemble of transition pathways.
This book introduces the mathematical foundations of Markov models, how they can be used to analyze simulations and drive efficient simulations, and some of the insights these models have yielded in a variety of applications of molecular simulation.
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