Stochastic roadmap simulation
রোবট নিয়ন্ত্রণের জন্য, স্টোকাস্টিক রোডম্যাপ সিমুলেশন রোবট গতি পরিকল্পনার জন্য বিকশিত সম্ভাবনাময় রোডম্যাপ পদ্ধতি (পিআরএম) দ্বারা অনুপ্রাণিত। এই পদ্ধতিগুলির মূল ধারণা হল জ্যামিতিকভাবে জটিল উচ্চ-মাত্রিক স্থানের সংযোগটি সেই স্থান থেকে এলোমেলোভাবে নমুনা করা পয়েন্টগুলিকে সংযুক্ত করে স্থানীয় পথগুলির একটি গ্রাফ তৈরি করে ধরা। একটি রোডম্যাপ জি = (ভি, ই) একটি নির্দেশিত গ্রাফ। প্রতিটি ভার্টেক্স ভি হল সি-তে একটি এলোমেলোভাবে নমুনাকৃত গঠন। ভার্টেক্স vi থেকে ভার্টেক্স vj পর্যন্ত প্রতিটি (নির্দেশিত) প্রান্ত একটি ওজন পিজ বহন করে, যা অণুটি গঠন vj-এ চলে যাওয়ার সম্ভাবনার প্রতিনিধিত্ব করে, যেহেতু এটি বর্তমানে vi-তে রয়েছে। vi থেকে vj পর্যন্ত কোনও প্রান্ত না থাকলে পিজের সম্ভাবনা 0 হয়। অন্যথায়, এটি কনফরমেশনের মধ্যে শক্তির পার্থক্যের উপর নির্ভর করে। স্টোকাস্টিক রোডম্যাপ সিমুলেশনটি একই সাথে রোডম্যাপের একাধিক পথ পরীক্ষা করে আণবিক গতির গতিবিদ্যা অন্বেষণ করতে ব্যবহৃত হয়। আণবিক গতির একত্রিত বৈশিষ্ট্যগুলি (যেমন, ভাঁজ হওয়ার সম্ভাবনা (পি. এফ. ফোল্ড), লিগ্যান্ড-প্রোটিন বাঁধনে পালানোর সময়) স্টোকাস্টিক রোডম্যাপ সিমুলেশনের মাধ্যমে দক্ষতার সাথে এবং সঠিকভাবে গণনা করা হয়। মার্কভ চেইন তত্ত্বের প্রথম ধাপ বিশ্লেষণ ব্যবহার করে পি. এফ. ফোল্ড মান গণনা করা হয়। আরও দেখুন জিন-ক্লাউড ল্যাটোম্বে মার্ক ওভারমার রেফারেন্স রোবট নিয়ন্ত্রণ স্টোকাস্টিক সিমুলেশন