回顾该学科的创立历史,大约从 1900 年到 1930 年代中期,涉及数十位物理学家甚至一些数学家的工作,涉及许多实验和观察,以及许多错误的开始和停止,我们将微积分呈现为既成事实,然后回溯以填补我们的理解。不过,读者一开始就应该明白,这种微积分有大量的实验依据。在这个开场讲座中,我们通过一个例子对比了经典力学和量子力学。这个例子清楚地说明了牛顿定律所表达的经典世界观与量子力学规则所表达的现代世界观之间的差异。谐振子是典型的物理系统,因此,对它的分析,无论是经典的还是量子的,都是该学科的原型。在本讲座中,我们将回顾谐振子的经典处理,并概述量子处理。量子处理似乎是临时的、没有动机的,应该会引起一些不安,甚至困惑。读者会看到,经典处理的方法和结果的极端简单性与量子处理的复杂性形成鲜明对比。事实上,虽然经典处理的应用和含义从数学本身就很明显,但量子处理的方法和结果却需要解释和阐释。我们在这里给出了量子处理的标准解释,但读者会发现,我们的解释虽然内部连贯,但却没有动机。这种解释是在数年的时间里与量子力学机制本身的发展同时发展起来的,但读者应该知道其他解释也是可能的。在本讲座的最后,我们将深入探讨一些围绕量子力学解释的基础问题。这与我们在本书中的其余部分的做法有所不同,在其余部分中,形式主义的发展优先于哲学问题。1 尽管如此,我们希望读者从一开始就意识到,量子力学的世界观与经典的世界观截然不同,留下了许多深刻的哲学问题。欢迎来到量子世界!
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资金:Burroughs Wellcome基金;丽塔·艾伦基金会;偏头痛研究基金会;爱德华兹(Edwards)疼痛研究中的博士生;巴里家庭哈佛干细胞研究所奖; Ninds U19NS130617; Ninds R01NS119476; Ninds U19NS130608; Ninds U19NS130607; NIDA DP1DA054343; NEI U01EY034709; Teva Pharmaceuticals;
最近的生物技术进步导致了越来越多的单细胞研究,这揭示了对大量扰动的分子和表型反应。但是,跨不同数据集的分析通常会受到格式,命名惯例,数据过滤和归一化的差异的阻碍。为了促进系统生物学中计算方法的开发和基准测试,我们收集了一组具有分子读数的44个公开可用的单细胞扰动 - 响应数据集,包括转录组学,蛋白质组学和表观基因组学。我们采用统一的预处理和质量控制管道并协调特征注释。最终的信息资源可以有效地开发和测试计算分析方法,并促进了整个数据集的直接比较和集成。使用这些数据集,我们演示了电子距离的应用,以量化扰动相似性和强度。这项工作为研究人员提供了一种信息资源和指南,并指导了使用单细胞扰动数据,并突出了新实验的概念注意事项。数据收集,Scperturb,可在scperturb.org上公开获得。
最近的生物技术进步导致单细胞研究数量不断增加,这些研究揭示了对大量扰动的分子和表型反应。然而,跨不同数据集的分析通常受到格式、命名约定、数据过滤和规范化差异的阻碍。为了促进系统生物学计算方法的开发和基准测试,我们收集了一组 44 个公开可用的单细胞扰动响应数据集,其中包含分子读数,包括转录组学、蛋白质组学和表观基因组学。我们应用统一的预处理和质量控制流程并协调特征注释。由此产生的信息资源使计算分析方法的开发和测试成为可能,并促进了跨数据集的直接比较和集成。使用这些数据集,我们展示了 E-distance 在量化扰动相似性和强度方面的应用。这项工作为处理单细胞扰动数据的研究人员提供了信息资源和指南,并强调了新实验的概念考虑。数据可在 scperturb.org 上公开获取。
2。The aggregate quantity of peanuts entered under subheadings 1202.30.40, 1202.41.40, 1202.42.15, 1202.42.60, and 2008.11.46 during the 12-month period from April 1 in any year through the following March 31, inclusive, shall not exceed the quantities specified herein (articles the product of Mexico shall not be permitted or included under this quantitative limitation and no此类文章应在其中分类)。
我们针对定义在强连通有向图(有向图)顶点上的函数引入了一种新颖的谐波分析,其中随机游走算子是其基石。首先,我们将随机游走算子的特征向量集视为有向图上函数的非正交傅里叶型基。我们通过将从其狄利克雷能量获得的随机游走算子的特征向量变化与其相关特征值的实部联系起来,找到了一种频率解释。从这个傅里叶基开始,我们可以进一步进行并建立有向图的多尺度分析。我们提出了一种冗余小波变换和抽取小波变换,分别作为有向图的谱图小波和扩散小波框架的扩展。因此,我们对有向图的谐波分析的发展使我们考虑应用于有向图的半监督学习问题和图上的信号建模问题,突出了我们框架的效率。
Alessia Cavazza, Ayal Hendel, Rasmus O. Bak, Paula Rio, Marc Güell, Duško Lainšček, Virginia Arechavala-Gomeza, Ling Peng, Fatma Zehra Hapil, Joshua Harvey, Francisco G. Ortega, Coral Gonzalez-Martinez, Carsten W. Lederer, Kasper Mikper, Manuel Gasen, Nechaul Gaster, Gaster Gonçalves, Julie Petersen, Alejandro Garanto, Lluis Montoliu, Marcello Maresca, Stefan E. Seemann, Jan Gorodkin, Loubna Mazini, Rosario Sanchez, Juan R. Rodriguez-Madoz, Noelia Maldonado-Pérez, Torella Laura, Michael Schmueck-Henneresse, Cristina Gloria, Gloria Gloria, Julian Güne makova-Trojanowska, Annarita Miccio, Francisco Martin, Giandomenico Turchiano, Toni Cathomen, Yonglun Luo, Shengdar Q. Tsai, Karim Benabdellah, on behalf of the COST Action CA21113 (https://www.genehumdi.eu)