pyEMMA 2.5.6

这是什么？

pyemma（emma=emma的markov模型算法）是一个开源的 用于广泛分子动力学模拟分析的python/c包。 特别是，它包括估计、验证和分析的算法 的：

• Clustering and Featurization
• Markov state models (MSMs)
• Hidden Markov models (HMMs)
• Multi-ensemble Markov models (MEMMs)
• Time-lagged independent component analysis (TICA)
• Transition Path Theory (TPT)

pyemma可以从jupyter（前ipython，推荐）或 编写python脚本。这些文件，可以在 http://pyemma.org。

引文

如果您在科学工作中使用pyemma，请引用：

M. K. Scherer, B. Trendelkamp-Schroer, F. Paul, G. Pérez-Hernández, M. Hoffmann, N. Plattner, C. Wehmeyer, J.-H. Prinz and F. Noé: PyEMMA 2: A Software Package for Estimation, Validation, and Analysis of Markov Models, J. Chem. Theory Comput. 11, 5525-5542 (2015)

安装

如果要在Linux或OSX上使用miniconda，可以运行此脚本下载并安装所有内容：

curl -s https://raw.githubusercontent.com/markovmodel/PyEMMA/devel/install_miniconda%2Bpyemma.sh | bash

如果您安装了Anaconda/Miniconda，请使用以下选项：

conda install -c conda-forge pyemma

使用pip:

pip install pyemma

或者使用pip安装最新的devel分支：

pip install git+https://github.com/markovmodel/PyEMMA.git@devel

要获得完整的安装指南，请查看版本 online或在文件中脱机 doc/source/install.rst

要脱机生成文档，您应该使用以下命令安装需求：

pip install -r requirements-build-doc.txt

然后使用make:

cd doc; make html

支持和发展

对于错误报告/建议/投诉，请在 GitHub。

或者在我们的邮件列表上开始讨论：pyemma-users@lists.fu-berlin.de

外部库

• mdtraj（lgplv3）：https://mdtraj.org
• bhmm（lgplv3）：http://github.com/bhmm/bhmm
• MSMTools（lglpv3）：http://github.com/markovmodel/msmtools
• 热工具（lglpv3）：http://github.com/markovmodel/thermotools