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非线性schrödinger的封闭式解决方案...
∗这是一篇文章的预印本，该文章将发表在《混乱》，《孤子与分形》期刊上，2025年，第1卷。191，115822; doi：10.1016/j.chaos.2024.115822。
再次介绍了Schr'odinger的“ Aperiodic Crystal”
Erwin Schr odinger著名地创造了有意的悖论术语“ Aperiodic Crystal”，以描述我们现在所知道的DNA，RNA和蛋白质生物学聚合物中各种单体单位的序列[1]。这些序列是遗传控制的，因此是“多态”的，但通常不会改变生物聚合物的热运动或通常的动力学，类似于“晶体”。在最近的时间，尤其是在蛋白质折叠研究的背景下，吸引了很多关注的想法，即这些序列与猝灭障碍的特定实现非常相似（请参阅评论中的参考文献列表[2]）。因此，具有淬火序列的杂聚物的问题绝不是新的，它一直在各种领域重新出现 - 而且我认为仍在等待更深入的见解。在这里，我想引起对这两篇完全无关的论文的关注 - 但是，这两个论文都在处理这个问题，尽管在非常不同的情况下。dino osmanovi´c在第一篇推荐论文中考虑了某些单体“活跃”的聚合物链的动力学，而另一些单体则是“被动”。这意味着，被动单体是由常规的热三角相关的兰格文噪声驱动的，而活性单体则受到随机非热力的影响，幅度与热能无关，可能与某些非零相关时间无关。该模型的主要动机是染色质 - 细胞中DNA的功能形式。出于在每个特定细胞中，染色质的某些部分（称为白染色质）涉及积极转录的基因，因此与能量消耗（ATP依赖）工作酶相互作用，例如RNA聚合酶，而染色质（称为异染色质）的其他部分是无源的。
和用于配方设计的分子模拟-Schrödinger
复杂的化学混合物（或配方）用于广泛的应用，例如石油和天然气中的汽油混合物，消费品中的每日护理产品以及药物提供药物。鉴于大量的潜在配方，不断发展的监管要求以及对环保和可持续产品的消费者需求的增加，我们需要创新和具有成本效益的解决方案来设计增强的配方。原子规模建模和机器学习（ML）的最新进步使计算机辅助筛选了大量配方候选者 - 因此，加速了有希望的配方的识别并减少了昂贵的实验。
薛定谔的猫：Qbit 还是 Cbit？
1935 年，薛定谔提出了他认为是反对量子力学哥本哈根诠释的归谬法。他的论证基于一个“荒谬的案例”，而这个案例如今被广泛用于描述量子叠加的反直觉性质。薛定谔想象把一只猫放在一个看不见的盒子里，盒子里有一个装置，可以有 50% 的概率在一小时内杀死这只猫。由于这个致命装置采用量子过程作为触发，所以他认为这只猫处于 50% 活猫 + 50% 死猫的量子叠加态。在本文中，我们指出，如果薛定谔猫实际上如人们普遍断言的那样代表了 50% 活猫 + 50% 死猫的量子叠加，那么猫盒系统就是量子信息比特 (Qbit) 的物理实例。这与哥本哈根诠释相一致，哥本哈根诠释认为，在进行测量之前，猫是死是活的事实是不存在的。因此，对于与“打开盒子”的测量（其可能的测量结果为“活猫”或“死猫”）互补的某些测量，50% 活猫 + 50% 死猫的状态必须是 100% 概率的结果。如果不能提供物理上有意义的互补测量来“打开盒子”，并以 50% 活猫 + 50% 死猫的状态作为其（确定的）测量结果所代表的明确经验结果，那么 50% 活猫 + 50% 死猫的状态仅代表该单次“打开盒子”测量的多次试验的结果分布。也就是说，50% 活猫 + 50% 死猫的状态不是量子叠加，薛定谔猫仅仅是支持薛定谔归谬的经典信息位（Cbit）的物理实例。以双缝实验作为 Qbit 的示例，说明了互补测量的含义（双缝实验中的位置 x 和动量 p）。
量子力学中一维时间分数阶薛定谔问题的解析研究
本研究对量子力学中出现的一维时间分数阶非线性薛定谔方程进行了分析研究。在本研究中，我们建立了 Sumudu 变换残差幂级数法 (ST-RPSM) 的思想，以生成具有分数阶导数的非线性薛定谔模型的数值解。提出的思想是 Sumudu 变换 (ST) 和残差幂级数法 (RPSM) 的组合。分数阶导数取自 Caputo 意义。所提出的技术是独一无二的，因为它不需要任何假设或变量约束。ST-RPSM 通过一系列连续迭代获得其结果，并且得到的形式快速收敛到精确解。通过 ST-RPSM 获得的结果表明，该方案对于非线性分数阶模型是真实、有效和简单的。使用 Mathematica 软件以不同的分数阶级别显示一些图形结构。
设计和组合癌症的关闭开关-Schrödinger
Karen Akinsanya，R＆D博士学位，Schrödinger博士主席迅速设计了遵守一系列项目标准的有效分子，这是一个多参数优化（MPO）问题，当程序限于相对有限的分子想法数量相对有限的分子想法与近乎含量的化学型化学型化学物质型，这是一个具有挑战性的问题。在基于原子物理学的计算方法（例如自由能计算，分子动力学和量子力学）的开发和基于云的部署方面取得了进步，以准确预测从效力到溶解度的各种化合物的多种化合物对生物制药行业中药物发现的影响越来越大。将这些方法与更广泛的实验和预测蛋白质结构结合起来，使探索并准确介绍了硅中的药物样化学空间的能力，以实现更广泛的分子靶标。我们描述了从我们的几个肿瘤学计划中利用基于前瞻性物理学的计算模型，以进行连续的化学空间探索，过滤和化合物优化，以产生三种临床阶段化合物。我们的MALT1抑制剂SGR-1505显示了激活的B细胞（ABC）亚型的MALT1酶活性和抗增殖活性的有效抑制作用。与批准的药物结合使用，SGR-1505与Bruton的酪氨酸激酶（BTK）抑制剂（例如ABC-DLBCL细胞系中的Ibrutinib）表现出强大的组合潜力。SGR-1505最近在人类临床试验中进行了表征。我们的可摩尔CDC7抑制剂SGR-2921具有很高的选择性，并在正常成纤维细胞中诱导凋亡，并且不显示肿瘤的协同作用和对多种批准的癌症疗法的协同作用和均质化，该癌症调节了凋亡，DNA修复机制，包括Venetoclax and Olaparib and flt3 ind3 Indim。在我们的WEE1/MYT1抑制剂计划中，部署了自由能扰动（FEP）和蛋白质FEP，以识别与现有WEE1临床化合物相比，具有优势的纳摩尔WEE1/MYT1共同抑制剂，这些抑制剂表现出优异的激酶选择性，与宽阔的Kinase Clinical Clinical Clinical Clinical Clianable Clianable Clianable Clienabe and-kinase Clane 450 kinmax and> 450 kinmax and> 450 kinmax and scanmax and scanmax（scanmax）相比临床前物种中的TDI特性和PK谱。在肺和卵巢异种移植模型中，我们的临床阶段WEE1/MYT1抑制剂SGR-3515证明了剂量依赖性靶靶标，肿瘤生长抑制和高剂量的肿瘤退化，并改善了间歇性剂量后的治疗指数。 除了我们的WEE1/MYT1程序中的合成致死性患者分割机会外，我们还在PRMT5-MTA程序中追求合成的致命配对，在那里我们利用了高分辨率蛋白质结构来设计独特的分子。 这些肿瘤学计划为未来的组合方案与各种固体和血液学癌症中的既定代理提供了潜在的机会。在肺和卵巢异种移植模型中，我们的临床阶段WEE1/MYT1抑制剂SGR-3515证明了剂量依赖性靶靶标，肿瘤生长抑制和高剂量的肿瘤退化，并改善了间歇性剂量后的治疗指数。除了我们的WEE1/MYT1程序中的合成致死性患者分割机会外，我们还在PRMT5-MTA程序中追求合成的致命配对，在那里我们利用了高分辨率蛋白质结构来设计独特的分子。这些肿瘤学计划为未来的组合方案与各种固体和血液学癌症中的既定代理提供了潜在的机会。
通过Schréodinger桥的单步数据驱动的生成模型
从概率分布中生成样品是机器学习和统计数据中的一项基本任务。本文提出了一种新的方案，用于从分布中取样的新方案，x∈Rd的概率密度µ（x）尚不清楚，但给出了有限的独立样本。我们在有限的地平线t∈[0，1]上构建schr¨odinger桥（SB）扩散过程，该过程诱导了从t = 0处的固定点开始的概率演变，并以t = 1处所需的目标分布µ（x）结束。扩散过程的特征是随机差异方程，其漂移函数可以通过简单的一步过程从数据样本估算。与为SB问题开发的经典迭代方案相比，本文的方法非常简单，高效且计算便宜，因为它不需要培训神经网络，因此在构建网络体系结构时会避免许多挑战。通过在多模式低维模拟数据和高维基准图像数据上进行一系列数值实验来评估我们的新生成模型的性能。实验结果表明，基于SB桥的算法产生的合成类别与从现场最新方法产生的样品相当。我们的配方为开发可以直接应用于大型现实世界数据的有效扩散模型的新机会开辟了新的机会。
通过Schrödinger桥改善基于生成模型的展开
基于机器学习的展开已实现了无链接和高维差异横截面测量值。该研究领域已经出现了两种主要方法。一个基于判别模型和基于生成模型的模型。歧视模型的主要优点是，他们学习对起始模拟的较小校正，而生成模型则可以更好地扩展到相位空间区域，而数据很少。我们建议使用Schrödinger桥和扩散模型来创建Sbunfold，这是一种结合了歧视性和生成模型的优势的展开方法。sbunfold的关键特征是，其生成模型将一组事件映射到另一组事件中，而无需经过已知的概率密度，就像使流量和标准扩散模型的正常情况一样。我们表明，与合成ZÞJETS数据集中的最新方法相比，Sbunfold取得了出色的性能。
用beta衍生物
在物理领域中，β衍生物对于理解各种非线性模型的波传播是必要的。在这项研究工作中，采用了修改的sardar子方程方法来找到（1+1） - 二维时间段耦合的非线性schrödinger模型的孤子溶液，并具有beta分数衍生物。这些模型在现实世界应用中是基本的，例如控制系统，信号处理和光纤网络。通过使用此策略，我们能够获得各种独特的光学解决方案，包括组合，深色，明亮，周期性，单数和理性波解决方案。此外，我们解决了提出的模型的灵敏度分析，以研究它非常敏感的事实。这些研究是新颖的，并且在这些解决方案的非线性动态特征方面尚未进行。我们在相关物理特征的2-D，轮廓3-D结构中显示了这些行为。我们的结果表明，所提出的方法为在光纤中应用数学和波传播的应用中生成非线性分数模型的解决方案提供了有用的结果。
引用本文为：Mundinger A, Mundinger C. 泌尿学中的人工智能 - 我们的立场是什么以及未来的前景如何？Eur J Breast
人工智能 (AI) 被定义为通过数字计算机或机器人系统模拟人类智能，已成为当前对话中的热门话题。人工智能的一个子类别是深度学习，它基于模仿人类突触可塑性和分层大脑结构的复杂人工神经网络，并使用大规模数据处理。乳房筛查程序中的基于人工智能的图像分析显示出不逊色的灵敏度，通过预先选择正常病例可将工作量减少高达 70%，与人类双读相比，召回率降低 25%。与黄金标准：人类判断相比，ChatGPT (OpenAI) 等自然语言程序在建议和决策方面的准确率达到 80% 甚至更高。这还不能满足医疗产品在患者安全方面的必要要求。人工智能的主要优势在于它可以比人类更快地执行常规但复杂的任务，并且错误更少。医疗保健领域的主要问题是人工智能系统的稳定性、网络安全、责任和透明度。人工智能的更广泛使用可能会影响医疗保健领域的人类工作并增加技术依赖性。人工智能在兽医学中的应用才刚刚开始向性能更佳的更好形式发展。要让人工智能保持正轨，就必须使用有意义的原始数据对人工智能系统进行负责任的训练，并开展科学研究来分析其在现实世界中的表现。为了降低重大风险，必须在积极推广和开发质量有保证的人工智能系统与谨慎监管之间取得平衡。人工智能监管最近才被纳入跨国法律框架，因为欧盟的《人工智能法案》是第一个于 2023 年 12 月发布的综合法律框架。如果人工智能系统被认为对人们的基本权利构成明显威胁，它们将被禁止。利用人工智能并将其与人类智慧、同理心和情感相结合将成为未来兽医学进一步取得丰硕成果的首选方法。