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World File Search System自由能
生物能量学
4-下列哪一项关于生化反应中自由能变化（ΔG）的陈述是正确的？A. 如果ΔG为负，则反应会自发进行，同时损失自由能。B. 在放能反应中，ΔG为正。C. 当反应物浓度为 1.0 mol/L 且 pH 值为 7.0 时，标准自由能变化表示为ΔG0 D. 在吸能反应中，ΔG为负。5-如果反应的 ΔG 为零：A. 反应实际上会完成并且基本上是不可逆的。B. 该反应是吸能的。C. 该反应是放能的。D. 只有在可以获得自由能的情况下，反应才会进行。E. 系统处于平衡状态，没有发生净变化。 6-ΔG0' 定义为以下情况下的标准自由能电荷：A. 反应物的浓度为 1.0 mol/LB 反应物的浓度为 1.0 mol/L，pH 值为 7.0。C. 反应物的浓度为 1.0 mmol/L，pH 值为 7.0。D. 反应物的浓度为 1.0 μmol/LE 反应物的浓度为 1.0 mol/L，pH 值为 7.4。7-如果 ΔG ⁰ = -10 kcal/mole，则意味着：A) 该反应是非自发的 B) 该反应可与吸能反应相结合 C) 该反应速度较慢 D) 该反应可能是水解反应 E) B+D
![arXiv:2110.07368v3 [math.PR] 2023 年 2 月 10 日](/simg/c\c7d3d7f630afa6858499b6bb11d81840cf48979b.webp)
arXiv:2110.07368v3 [math.PR] 2023 年 2 月 10 日
摘要：本文研究了温度为 β 且半径为 L 的圆柱体上定向聚合物的自由能。假设随机环境由时间上为白函数、空间上为光滑的高斯过程给出，具有任意紧支撑空间协方差函数，我们获得了高温下极限自由能的精确缩放行为 β ≪ 1 ，随后是较大的 L ≫ 1 ，在所有维度上。我们的方法基于聚合物端点分布的多点相关函数满足的 PDE 层次的扰动展开。对于由 1 + 1 时空白噪声给出的随机环境，我们推导出极限自由能的显式表达式，证实了 [12] 中通过复制方法获得的结果。
双量子点系统的非平衡自由能与信息流
Horowitz 等人使用图论方法提供了描述自主系统中信息传输的统一热力学方案。[9 ] Yamamoto 引入了图收缩法，证明了与信息流驱动相关的 Onsager 系数满足 Onsager 互易性。[10 ] 图论概念在学习纳米级能量、[11,12 ] 熵、涨落[13 ] 和信息的不可逆热力学方面取得了巨大成功。[14,15 ] Peusner 结合非平衡热力学、电路理论和图论，发展了网络热力学，以拓展其在生物系统中的适用性。 [ 16 – 22 ] 应用图论和网络热力学分析量子系统中的环通量、边通量和能量传输过程，可以指导热纳米器件的设计。一方面，许多研究关注不可逆热力学的自由能形式。Crooks 在微观可逆马尔可夫系统上进行了非平衡态自由能差异与功的测量。[ 23 , 24 ] Jarzynski 关系将两种状态之间的自由能差异与连接相同状态的一系列轨迹上的不可逆功联系起来，常用于计算经典系统和量子系统的平衡自由能。[ 25 – 28 ] Esposito 引入了非平衡系统自由能的概念来理解不可逆功
试行更新：利用治疗关系进行改变——免费能源账户
我们将自由能原理 (FEP) 应用于认知行为疗法 (CBT)。FEP 描述了大脑作为预测器官的基本功能，并指出任何与环境保持平衡的自组织系统都必须使其自由能最小化。基于世界和自我的内部模型，创建预测（即先验），并与信息输入相匹配。预测误差的总和对应于必须最小化的自由能。内部模型可以与患者出现功能障碍的个体的认知情感图式相识别。CBT 在这方面的作用是帮助患者更新其先验。它们在学习历史中已经发展，不再提供自适应预测。我们从探索-利用困境的角度讨论更新过程。这包括一个人对已有事物的依赖程度，即一个人是继续维持和“利用”自己以前的先验（“谨慎行事”还是“事后后悔”），还是探索导致先验更新的新数据。质疑以前的先验会引发压力，这会导致短期内自由能的增加。治疗关系的作用是缓冲这种自由能的增加，从而提高感知安全水平。治疗关系以情感联盟和目标实现联盟的双重模型为代表，与 FEP 保持一致。这两种形式的联盟都支持探索和更新先验。所有方面都通过临床案例进行说明。
M.Sc.数据科学（MDT）
胶束。模块：1经典热力学I 5小时的热力学定律 - 卡诺循环，热发动机的效率，熵，熵计算 - 自由能，自发性标准，自由能作为温度和压力的功能。化学潜力 - 逃逸 - 活性系数 - 自由能的应用。3 rD热力学定律 - 绝对熵。模块：2化学动力学I 7小时经验率定律和温度依赖性；复杂的反应；稳态近似；确定反应机制；速率和过渡状态的速率常数理论 - Lindemann和Rice-Ramsperger-Kassel（RRK）；单分子反应；平行的 - 相反反应的动力学 - 链反应（氢 - 释放反应）。催化均匀性催化异质催化 - 酶 - 催化 - 迈克尔斯 - 门顿动力学，盐效应 - 抑制作用 - 自闭症 - 催化性 - 催化性 -
确定方解石扭结点的完全稳定性
图2：用于通过炼金术方法在方解石（1 0 1 4）处的溶解（∆ g diss）计算碳酸盐扭结位点的标准自由能的热力学循环。可以通过忽略旋转自由能的校正（Δg腐烂）来将相同的循环用于钙。原子分别为钙，灰色和红色，分别用于钙，碳和氧气，而较低的露台原子为灰色。通过弹簧限制到其位置以创建谐波振荡器（HO）的原子是彩色的。在文本中可以找到热力学循环每个步骤的完整细节。
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评估蛋白质配体复合物的结合自由能是药物设计中最重要的任务之一。与自由能扰动（FEP）和热力学整合（Ti）等方法相比，这些方法是准确但资源昂贵的，并且对接得分功能，这些功能较不可靠但有效，分子力学/广义力学/广义（Poisson-Boltzmann）表面积（MM/GB（PB）SA）（MM/GB（PB）SA），以适用于精确效果和效率，这是一个很好的选择。有几种用于执行MM/GB（PB）SA计算的开源工具，但是它们不容易使用，尤其是在处理大量分子时。在这里，我们介绍了Uni-GBSA，这是一种自动工作流程，从力场构建中执行MM/GB（PB）SA计算，结构优化到自由能计算。用于在虚拟筛选中评估一个针对一个蛋白质靶标的几个分子，Uni-GBSA提供了批处理模式，消除了许多重复计算，以同时有效地处理多分子的计算。实验表明，具有精心设计的参数和工作流程默认设置的UNI-GBSA可以获得可靠的结合自由能评估。Uni-GBSA软件（包括源代码）是免费的，可以在https://github.com/dptech-corp/uni-gbsa上找到。
耗散非中的动力学和能量洞察......
[a] 条件：CD 3 CN，298 K，[ 1 ] = [ 2 + ]（每个实验的初始浓度报告于表 S2 中），l irr = 365 nm。[b] 通过化学光化测定法测定的 365 nm 处的光子流。[c] 反应 3 在稳态下的速率；参见图 2 的符号约定。[d] 循环的量子产率；括号中为每个循环吸收的光子数（1/ F cy ）。[e] 根据模拟浓度值确定的反应 1 的残余化学势。[f] 根据实验浓度值确定的反应 3 的残余化学势。[g] 在稳态操作循环中，自组装步骤所耗散的自由能。[h] 非平衡稳态下自组装步骤中储存的自由能密度。 [i] 能量转换效率，计算为 𝑇𝛥 !" 𝛴 #$ 与稳定状态下一个运行周期内吸收的总自由能之比。
在极端智障方面的量子临界点附近的超导率
我们在量子临界时研究费米，并以表格V（ωL）=（g / |ωl|）γ的极度智障相互作用，其中ωL是传递的Matsubara频率。该系统在临界温度t = t c上经历正常的per骨相位。如Eliashberg理论中，顺序参数是频率依赖性间隙函数（ωN）。通常，对γ≫1的相互作用极为阻碍，除非在低温下γ> 3具有足够的能力。我们评估了正常状态特异性热t c，在t c附近的特定热量（ωN）中的跳跃和兰道自由能。我们的答案在极限γ→∞中渐近地精确。在低温下，我们证明了自由能的全局最小值是非排定的，并确定顺序参数，自由能和特定的热量。这些答案对于T→0和γ> 3。我们还发现并研究了γ模型的不稳定性：T→0和T c上方的负特异性热量。
