借助 MATLAB 和 Simulink，您可以采集并处理试验数据，包括 AFM、Cryo-EM、NMR 和 EPR。通过 MATLAB，您可以生成和可视化仿真的大数据，并使用机器学习和深度学习创建分子结构和性质的预测模型。
MATLAB 和 Simulink 可帮助您：
- 通过应用数值方法和可视化方法仿真和拟合各种光谱数据
- 开发用于分子性质预测的高级预测模型
- 制定新的理论框架对复杂化学系统进行建模，并提供解析解和数值解
- 在各级化学课程中教授面向化学的编程技能
了解其他人如何使用 MATLAB 进行化学研究和教学
使用变分量子特征值求解器研究基态蛋白质的折叠
借助 MATLAB，您可以使用量子位在三维四面体晶格上对蛋白质折叠进行编码。使用此基态蛋白质示例，可通过仿真的变分量子特征值求解器例程找到基态。仿真中的最终电路在真实的量子处理器单元上运行以进行比较。
使用图卷积网络对分子中的原子进行分类
您可以使用 MATLAB 通过图卷积网络 (GCN) 预测分子中的原子类型。使用此节点分类示例，您可以了解如何使用 QM7 数据集训练 GCN，该数据集是包含由多达 23 个原子组成的 7165 个分子的分子数据集。
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