Stochastic roadmap simulation
રોબોટ નિયંત્રણ માટે, સ્ટોકેસ્ટિક રોડમેપ સિમ્યુલેશન રોબોટ ગતિ આયોજન માટે વિકસિત સંભવિત રોડમેપ પદ્ધતિઓ (PRM) દ્વારા પ્રેરિત છે. આ પદ્ધતિઓનો મુખ્ય વિચાર ભૌમિતિક રીતે જટિલ ઉચ્ચ-પરિમાણીય જગ્યાના જોડાણને તે જગ્યામાંથી અવ્યવસ્થિત રીતે નમૂના લેવામાં આવેલા બિંદુઓને જોડતા સ્થાનિક માર્ગોનો આલેખ બનાવીને મેળવવાનો છે. રોડમેપ G = (V, E) એ નિર્દેશિત આલેખ છે. દરેક શિરોબિંદુ v એ C માં રેન્ડમલી સેમ્પલ્ડ કન્ફોર્મેશન છે. શિરોબિંદુ vi થી શિરોબિંદુ vj સુધીની દરેક (નિર્દેશિત) ધાર વજન પીજ ધરાવે છે, જે સંભાવનાને રજૂ કરે છે કે અણુ કન્ફોર્મેશન vj તરફ આગળ વધશે, જો કે તે હાલમાં vi પર છે. જો vi થી vj સુધી કોઈ ધાર ન હોય તો પીજની સંભાવના 0 છે. નહિંતર, તે રચનાઓ વચ્ચેના ઊર્જા તફાવત પર આધાર રાખે છે. સ્ટોકેસ્ટિક રોડમેપ સિમ્યુલેશનનો ઉપયોગ રોડમેપમાં બહુવિધ માર્ગોની એક સાથે તપાસ કરીને મોલેક્યુલર ગતિની ગતિશાસ્ત્રનું અન્વેષણ કરવા માટે થાય છે. મોલેક્યુલર ગતિના એસેમ્બલ ગુણધર્મો (દા. ત., ફોલ્ડિંગની સંભાવના (પીએફોલ્ડ), લિગાન્ડ-પ્રોટીન બંધનમાં છટકી જવાનો સમય) સ્ટોકેસ્ટિક રોડમેપ સિમ્યુલેશન સાથે અસરકારક અને સચોટ રીતે ગણવામાં આવે છે. માર્કોવ સાંકળ સિદ્ધાંતના પ્રથમ તબક્કાના વિશ્લેષણનો ઉપયોગ કરીને પી. એફ. ફોલ્ડ મૂલ્યોની ગણતરી કરવામાં આવે છે. જીન-ક્લાઉડ લેટોમ્બે માર્ક ઓવરમાર સંદર્ભો પણ જુઓ રોબોટ નિયંત્રણ સ્ટોકેસ્ટિક સિમ્યુલેશન