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= bbreak = 执行树枝交换,使用预先存在的树作为起点。使用<code>bbreak=options;</code> (更改设置并运行)或<code>bbreak:options;</code>(更改设置,不要运行)。 这会根据当前设置的次优、约束和折叠进行交换。 基本选项: <code>tbr</code> 使用 TBR。 <code>spr</code> 使用 SPR。 <code>[no]fillonly</code> 交换直到树缓冲区被填满,然后停止。 <code>[no]mulpars</code> 保存多棵树。 微调选项: <code>[no]safe</code> 当在<code>TBR</code>下找到更好的树时,<code>safe</code>选项使用更慢但更安全的方法更新缓冲区(默认为<code>nosafe</code>)。 <code>[no]skipspr</code> 在执行多个 RAS+TBR 时跳过单个树上的 SPR 阶段,每次复制保存几棵树;<code>skipspr</code> 与<code>nosafe</code>结合使用时很有用,但与<code>safe</code>结合使用则没有那么有用,因为 TBR 的初始部分(通常发现更优树的时候)会变慢,而 SPR 则不会。<code>nosafe</code>选项只对非常大的数据集有影响;请注意,<code>skipspr</code>同时修改了<code>mult</code>和<code>xmult</code>的行为。 <code>[no]int N</code> 有两个选项,<code>int 1</code>和<code>int 2</code>。两个选项都标识了一系列交换最相关特征,<code>int 2</code>还重新排序特征以尝试节省时间。 这些选项仅对具有大量性状的大型矩阵 (>10,000) 有用; 否则它们往往会产生较慢的交换。 <code>[no]randclip</code> 使用当前随机种子随机裁剪序列。 <code>[no]xbit</code> 在 64 位系统上,默认的<code>xbit</code>选项会在可能的情况下使用 64 位优化。这往往要快 20-25%。 <code>[no]preproc</code> 使用<code>preproc</code>程序会尝试首先识别和影响最能改善树的裁剪;这仅影响<code>mult hold=1</code> 搜索、跳过 SPR 阶段时以及 TBR 从现有树树枝交换并关闭<code>mulpars</code>。 这可能会在搜索非常大的数据集的初始阶段节省一点时间,尽管最终收益很小。 <code>clusters N</code> 使用节点<code>N</code>的节点簇。随着数据集变大,更多节点的簇产生更快的 TBR 交换。当对 wanger 树也使用簇时,使用与此处相同大小。 <code>[no]strat</code> 仅用于地标;对第一棵交换的树使用<code>stratified</code>误差范围(例如,设置<code>lmark errmarg</code>,开始很低,随着交换的进行而增加),对最后一个树使用最终错误。 否则,使用交换开始时的最终误差范围(适用于已经最优或接近最优的树)。 为了与 PAUP* 的比较的选项: <code>[no]limit N</code> 进行 TBR 时,仅使用目的地并重新 root 距离原始节点不超过<code>N</code>的节点。在大树中使用狭窄的<code>limit</code>使其只查看一小部分重新排列,从而加快搜索速度,但也大大降低了找到最佳树的可能性。使用较大的<code>limit</code>会增加找到最佳树的机会,但使用此方法时,在没有限制的情况下使用的捷径不适用,结果是交换较大的被限制(可能超过 1/4 到 1/3 taxa) ,TBR 比没有限制的交换更慢。因此,不鼓励使用此选项,除非与使用此选项的其他软件进行比较。N.B.:<code>limit</code>的使用与约束兼容,但是当使用具有有限 TBR 的约束时,仅计算有效完成的重排(与默认的无限 TBR 相反,后者将违反约束的重排计为完成和拒绝)。 = beep = <code>=</code> 错误和警告时发出声音。 <code>-</code> 静音(默认)。 <span id="best"></span> = best*** = 过滤树,丢弃次优树 <code>N</code> 使树最多 N 步(加权)比最好的数差些。 <code>-</code> 反转选择标准。 <code>[</code> 丢弃不满足单系约束的树。 <code>]</code> 丢弃满足它们的树。 <code>*</code> 在比较之前折叠树。 = bground = 作为调用 TNT 时的第一个参数,它告诉它在后台运行。 在后台识别的文件: <code>stop_tnt_PID</code> 如果文件存在,则中断(如同按下<code><esc></code>)。 请注意,如果程序处于<code>waite</code>循环中,那么这(就像 <code><esc</code>>)会中断等待并且程序会继续执行<code>waite</code>之后的指令(除非存在<code>execute_tnt_PID</code>,在这种情况下,TNT 会立即切换到 那个文件)。 因此,如果程序处于“等待”循环中,则可能必须第二次创建 <code>stop_tnt_PID</code> 才能立即退出。 <code>pause_tnt_PID</code> 如果文件存在,TNT 将暂停(就像按<code>p</code>一样)。当 TNT 暂停时,删除文件恢复工作。 <code>execute_tnt_PID</code> 当 TNT 完成当前指令集时(或被 <code>stop_tnt_PID</code> 中断时),使用文件内容作为新指令集(将已经执行的指令移动到文件<code>.tntexec_N_PID</code>,其中 N 随着 TNT 继续重置而增加)。 这不会被<code>salves</code>识别,并且仅在正常终止后才有效(如果在后台,错误会导致退出)。 除了<code>execute_tnt_PID</code>,文件内容无关紧要;TNT 只检查文件本身是否存在。 = blength = <code>N;</code> 显示树<code>N</code>的树枝长度表 <code>*N;</code> 同理,使用树图 <code>/N</code> 对于树<code>N</code>,显示在标准隐含权重下折叠分支的成本。对于 additive/nonadditive 性状是精确的,否则是近似值。 <code>> N/L</code> 对于连续性状,对于树<code>N</code>,性状<code>L</code>显示每个枝长的最大增加值。如果枝长总是减少,则显示最小减少。在命令行中,可以使用<code>[</code>代替; 这可以与<code><</code>一起使用(见下文) <code>< N/L</code> 对于连续性状,显示枝长最大减少量,如<code>> N/L</code>。如果枝长总是增加,则显示最小增加。在命令行中,可以改用<code>]</code>。 = blocks = <code>J K L</code> 定义块以性状开始 <code>J K L</code>. <code>;</code> 显示当前块。 <code>*;</code> 保存当前块。 <code>= J K</code> 停用不在<code>J K</code>块中的所有性状和分类单元。如果列表前面有<code>&</code>,则只有共享分类单元保持活动状态。 = break = <code>=</code> 使用 <code><esc></code> 启用中断,使用 <code>p</code> 暂停(默认)。 在搜索期间,按 <code>m</code> 将停止搜索并继续从文件或控制台执行其余命令。 <code>-</code> 不要。 <code>/</code> 复制文本(以分号结尾)以在计算中断时显示为警告(<code>yes</code>无论如何都会中断)默认情况下,中断不会产生任何询问。 = bsupport = 使用当前内存中的树计算 bermer support 。 <code>N/L</code> 使用树<code>N</code>,修剪分类单元<code>L</code>,并展示结果。 其他选项: <code>=N</code> 折叠支持小于<code>N</code>的组,如果使用<code>!</code>选项,<code>N</code>可以为负数,否则,<code>N</code>必须大于0。 <code>*</code> 将树保存为内存中的最后一棵树。 <code>[</code> 使用相对而不是绝对支持。 <code>]</code> 使用相对支持,当树在绝对支持内使用。 <code>!N</code> 对于树<code>N</code>中的组,通过 TBR 交换计算支持。如果<code>N</code>前面有<code>+</code>,那么丢失树中组的成本会增加,更准确;默认值更保守 。使用<code>!!</code>而不仅仅是<code>!</code>,引用树中的任何组都不会折叠。 <code>:T/P</code> 使用快速近似计算折叠树<code>T</code>中所有组所需的次优值,或从分支长度中折叠除最佳支持组的比例<code>P</code>之外的所有组。这通常会低估所需的次优价值,但如果不存在通配符类群,则只会低估一个相对较小的因素。在扩展隐含权重或自动加权优化的情况下,它近似于标准隐含权重的值。这是为了方便后续使用 bsupport 的选项 <code>!</code>(注意:不建议为搜索设置次优值<code>!</code>)。 <code>&X</code> 结合绝对 (A) 和相对 (R) bermer support ,以 P(del)=X 和 S = ( R x (1-X) ) ^ ( 1/A ) 近似 jackknifing 的结果。默认 X 为 0.36。 在隐含权重的情况下,S = ( R x (1-X) ) ^ ( Wo/A ),Wo = 向没有同质性的性状添加一步的成本,考虑到(在隐含权重下)它 A < 1 是可能的。您还可以将 A 除以一个因子 F,使支持随着 F 的增加而降低(或随着 F 接近 0 而提高,接近 100%),其中 &X*F。 <code>|x</code> 结合 A 和 R,如在<code>&</code>中,但使用公式 S = 1 - ( 1 - ( R x X ) ) ^ A,对于某些数据集,它产生与 jackknife 值更接近的对应隐含权重的因子是相同的( 除A),因子F也除A(所以F越大,支持度越低)。 [[分类:TNT]]
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TNT:B
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