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一种机器学习方法来预测网络结构的动态可观察物
从结构特征估算给定动力学过程的结果是网络科学中的关键尚未解决的挑战。与非线性，相关性和复杂系统的结构和动力学之间的反馈相关的困难阻碍了这个目标。在这项工作中，我们开发了一种基于机器学习算法的方法，该方法为理解网络的结构和动态之间的关系提供了重要的一步。，它使我们能够从网络结构中估计疾病的暴发大小，从单个节点开始，以及由库拉莫托振荡器组成的系统的同步性程度。我们显示网络的哪些拓扑特征是此估计的关键，并提供了比以前更高的网络指标的重要性。对于流行病的传播，K核发挥了基本作用，而对于同步，中间性和可及性是与振荡器状态最相关的措施。
周围微环境：物理和免疫
周围：富含物理 - 免疫串扰的区域长期以来一直研究并靶向癌细胞与肿瘤相关的基质之间的物理和生化相互作用作为肿瘤进展和免疫逃避的来源[1，2]。然而，这项研究的大部分都集中在肿瘤边界边界内的元素上，对周围的关注显着较少，这是肿瘤与邻近正常组织之间的界面。周围在表型和功能上与肿瘤组织和正常组织相关，代表了健康和癌组织之间的独特中间点[3]。癌症生长期间周围出现的机械畸变有助于塑造其独特的中间性研究，对该区域的研究导致癌症诊断[4]和预后[5]能力的进步。因此，周围的生物物理景观提供了丰富的查询领域，以更好地了解肿瘤进展，免疫逃避和治疗反应。
支持供应链风险管理：创新...
摘要：目的：本文旨在开发支持供应链风险管理的工具。设计/方法/方法：使用图理论进行数据分析。该研究介绍了一种使用时间序列方法在特定时间范围内预测销售风险价值行为的方法。从学位中心性开始，使用了几个指标，假设关键图节点具有许多连接。中间性。此外，应用了由Google开发的Pagerank算法。发现：该研究对使用Monte Carlo方法进行了对供应链需求预测的分析。准备这样的预测使您可以检查决策过程的许多可能结果。它可用于评估风险的影响，这反过来允许在不确定性条件下更好地决策。实际含义：在特定时间范围内预测销售价值的建议方法可以考虑供应链中的需求预测，包括相关风险。独创性/价值：新的是使用图理论来审查支持供应链管理的应用程序的供应链风险和算法。关键字：供应链管理，预测，图形理论，财务风险。JEL代码：C44，C61，D81，E27，L14。纸质类型：研究文章。
在激发状态下的量子保真度敏感性...
由于其两维的性质以及存在两个良好的物理极限 - 线性和弯曲的配置，以及中间性构造 - 质中性物种 - 质膜（Quasilinear）物种 - 由大峰值运动使其富有谱图，因此，的研究已被促进了自由度的研究。 Positive or non-monotonous anaharmonicities, the latter associated with the occurrence of the Dixon dip in the Birge-Sponer plot for nonrigid molecules [2], and anomalous ro- tational spectra due to the mixing of linear and bent characters in the wave functions of states straddling in the propinquity of the barrier to linearity [3, 4] are the most salient spectroscopic features可以在准线性物种的光谱中找到。 光谱法的显着进步和发展使得一些分子物种的高弯曲泛音的实验访问可能。 以这种方式，有可能访问实验光谱信息，从而可以在线性屏障周围研究系统[5,6]。 水[7]和NCNC [8-10]获得的结果特别相关。 最近，Cushman和Duistermaat [11]最初引入的量子单片概念并由Child [12]重新审视，这在波浪函数复杂性的系统中的分配大大帮助了状态，这是由于国家邻近的障碍与线性的障碍，妨碍了状态性的状态，妨碍了一个状态标记[5-8，13]。 这一领域的开创性作品是Hougen-Bunker-Johns Bender Hamiltonian [15]。的研究已被促进了自由度的研究。Positive or non-monotonous anaharmonicities, the latter associated with the occurrence of the Dixon dip in the Birge-Sponer plot for nonrigid molecules [2], and anomalous ro- tational spectra due to the mixing of linear and bent characters in the wave functions of states straddling in the propinquity of the barrier to linearity [3, 4] are the most salient spectroscopic features可以在准线性物种的光谱中找到。光谱法的显着进步和发展使得一些分子物种的高弯曲泛音的实验访问可能。以这种方式，有可能访问实验光谱信息，从而可以在线性屏障周围研究系统[5,6]。水[7]和NCNC [8-10]获得的结果特别相关。最近，Cushman和Duistermaat [11]最初引入的量子单片概念并由Child [12]重新审视，这在波浪函数复杂性的系统中的分配大大帮助了状态，这是由于国家邻近的障碍与线性的障碍，妨碍了状态性的状态，妨碍了一个状态标记[5-8，13]。这一领域的开创性作品是Hougen-Bunker-Johns Bender Hamiltonian [15]。这是一个从经典力学借来的概念，一旦系统能量足够大以探测局部鞍点或最大值，以防止定义全球动作角变量的定义[14]。非矛盾分子物种中弯曲振动的理论建模需要特殊工具，因为较大的振幅振动自由度强烈地伴随着自由度和旋转的自由度。这项工作后来扩展到了半irigid bender hamiltonian [16]和一般的semirigid bender hamiltonian [17]。基于上述开发的模型[18]目前是分析非矛盾分子光谱的标准方法，其中同时考虑了旋转和振动自由度的同时考虑实验术语值的建模和量子标签的分配所需。代数方法，尤其是Vibron模型是传统的分子模型的传统内部差异方法的替代方法。该模型基于对称考虑因素，并在很大程度上依赖于Lie代数的特性[19]。Vibron模型（VM）属于一个模型家族，该模型分配了U（n + 1）代数为n维问题的动力学或频谱生成代数[20]。类似的模型已成功地应用于哈德子[21,22]和核[23-25]的结构的建模。2DVM定义了一种形式主义，该形式主义能够建模弯曲程度的线性和弯曲限制案例，以及表征中间情况的大幅度模式[30-33]。在原始的Vibron模型形式主义中，由Iachello引入，双子型分子物种的反振动激发被视为集体骨气兴奋[26]，并且动态代数为u（3+1）= u（4），由于自由度的相关程度[25,25,27]。弯曲振动的二维性质以及简化Vibron模型形式主义以有效地处理多原子系统的需求，自然而然地驱动着vibron模型（2DVM）的二维极限的制定[28,29]。最近发表了在本工作中使用的代数哈密顿量的四体操作员的扩展[34]。2DVM也已用于耦合弯曲器的建模[28，35-37]，拉伸弯曲中的相互作用[38-41]和异构反应中的过渡态[42]。