R语言 flagme包 dp()函数中文帮助文档(中英文对照)

loveR

dp(flagme)
dp()所属R语言包：flagme

                                        Dynamic programming algorithm, given a similarity matrix
                                         动态规划算法，给出一个相似矩阵

                                         译者：生物统计家园网 机器人LoveR

描述----------Description----------

This function calls C code for a bare-bones dynamic programming algorithm, finding the best cost path through a similarity matrix.
此函数调用一个光秃秃的骨头动态规划算法的C代码，找到最佳的成本路径，通过相似矩阵。


用法----------Usage----------


dp(M,gap=.5,big=10000000000,verbose=FALSE)



参数----------Arguments----------

参数：M
similarity matrix
相似矩阵


参数：gap
penalty for gaps
刑罚差距


参数：big
large value used for matrix margins
用于矩阵利润率的大值


参数：verbose
logical, whether to print out information
逻辑，无论是打印出来的信息


Details

详情----------Details----------

This is a pretty standard implementation of a bare-bones dynamic programming algorithm, with a single gap parameter and allowing only simple jumps through the matrix (up, right or diagonal).
这是一个相当标准的实施，一个光秃秃的骨头动态规划算法与单间隙参数，并允许只有简单的通过矩阵的跳跃（上，权利或对角线）。


值----------Value----------

list with element match with the set of pairwise matches.
list元素match成对匹配。


作者（S）----------Author(s)----------


Mark Robinson



参考文献----------References----------

PhD dissertation University of Melbourne.

参见----------See Also----------

normDotProduct
normDotProduct


举例----------Examples----------


require(gcspikelite)

# paths and files[路径和文件]
gcmsPath<-paste(.find.package("gcspikelite"),"data",sep="/")
cdfFiles<-dir(gcmsPath,"CDF",full=TRUE)
eluFiles<-dir(gcmsPath,"ELU",full=TRUE)

# read data, peak detection results[读取数据，峰值检测结果]
pd<-peaksDataset(cdfFiles[1:2],mz=seq(50,550),rtrange=c(7.5,8.5))
pd<-addAMDISPeaks(pd,eluFiles[1:2])

# similarity matrix[相似矩阵]
r<-normDotProduct(pd@peaksdata[[1]],pd@peaksdata[[2]])

# dynamic-programming-based matching of peaks[基于动态编程匹配峰]
v<-dp(r,gap=.5)

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