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World File Search System混乱
从共鸣到混乱
振荡是跨尺度的生物系统中的复发现象，包括昼夜节律，代谢振荡和胚胎遗传振荡剂。尽管在生物学上具有基本意义，但由于遗传网络的多阶段复杂性和体内扰动生物的难度，生物振荡器的解密核心原理非常具有挑战性。在这项研究中，我们通过重新设计了良好的特征化的合成振荡器（称为“抑制剂”）来应对这一挑战，并在大肠杆菌中使用光遗传学控制了这一挑战，从而引入了“光速器”。当我们施加周期性的脉冲时，光消电器的表现为强制振荡器。携带合成振荡器的细菌菌落表现为空间环模式。利用此功能，我们系统地研究了不同暴露方式下环的数量，强度和清晰度。通过将实验方法与数学建模整合在一起，我们表明，这种简单的振荡电路可以生成复杂的动力学，这些动力学取决于外部周期强迫，将其转变为不同的空间模式。我们报告了同步，共振，底色和周期加倍的观察。此外，我们提供了支持混乱政权存在的证据。这项工作强调了合成振荡器可访问的复杂时空模式，并强调了我们方法在理解有关生物振荡的基本原理方面的潜力。
世界有多混乱？
在科学哲学中广受欢迎的观点是世界是一团糟（Waters 2019b； Havstad 2017； McConwell 2017；Dupré1993； Cartwright 1999）。也就是说，科学所描述的世界的特征是许多不同的结构。遗传学的哲学家通过争辩说，经典的遗传学和当代遗传学是不同的，理论和研究的框架，生物学家用于不同目的（Waters 1994; 2004; 2006; Weber 2024; Weber 2024）。值得注意的是，尽管这些作者对经典和分子遗传学的包含彻底的复数 - 尽管在解释性和投资具有当代分子遗传学的解释性和投资意义上，但它们仍然是一致的。我认为，特征分子遗传学的多元化比作者所承认的更为激进。实际上，遗传学世界在（至少）两种方式上更加混乱。一种方法与当代分子生物学作品中基因概念的数量和关系有关。While Waters and Weber focus primarily on a conception of the contemporary molecular gene that omits cis -regulatory regions, several au- thors have clarified and defended a number of alternative molecular gene concepts that treat cis- regulatory regions as proper parts (Portin 2009; Griffiths and Neumann-Held 1999; Stotz 2004; Griffiths and Stotz 2013; Baetu 2012a; 2012b）。我进一步认为，某些基因组数据库采用了另一个不同的分子基因概念（我称为GenBank基因），它们单独将调节序列单独作为不同的分子基因。与当代生物学中不同分子基因相关的不同分子基因的数量的全图显然是不同的
动态系统和混乱理论
动态系统。（v）通过使用软件模拟非线性系统和混乱系统，为参与者提供动手体验，以观察不同混沌系统及其吸引子的行为。（vi）探索蝴蝶效应的概念，并增强参与者了解小变化如何导致结果的显着差异。（vii）通过使用算法生成分形的实践练习来增强对参与者的理解，并探索产生的分形的自相似特性。（viii）通过基于混乱的加密或数据安全机制，提供实用问题及其解决方案的暴露。（ix）提供了设计和建模混乱系统的练习，并培训参与者创建自己的混乱模型并分析其行为。（x）探讨混乱理论在物联网和密码域中的含义和应用。课程目录L1：动力学系统简介：逻辑图。l2：时间逆转不变性，可观察的数量，不断发展和不变概率度量。t1：logistic图和其他一维离散动态系统的发展和不变概率的模拟。l3：liouville方程。l4：求解liouville方程式和使用fokker-planck方程。t2：简单连续的一维动力系统的发展和不变概率的模拟以及概率的数值计算。l5：牙齿和混合。l10：玻尔兹曼方程。L6：混乱理论和非线性系统简介。蝴蝶效应和对初始条件的敏感依赖性。T3：混沌系统的模拟。产生分形并理解自相似性。l7：混沌系统中的分形和自相似性。l8：混乱和奇怪吸引者的动态。t4：物联网设备和网络中的混乱应用程序。设计混乱的系统模型。l9：混乱及其在物联网和密码学中的应用。L11：简单动力学系统的线性和精确响应的比较。L12：耗散函数和一般反应理论。 T5：简单分子动力学系统中的响应。L12：耗散函数和一般反应理论。T5：简单分子动力学系统中的响应。
探索混乱理论和AI
混沌系统的传统模型通常是复杂且计算密集的。AI，尤其是神经网络，提供了一种更有效的方法。例如，麻省理工学院的研究人员一直在探索紧凑的神经网络对建模和预测混乱系统的潜力。他们的工作表明，这些网络可以通过进行一系列数学转换（例如输入数据的拉伸，旋转和折叠）来模仿混乱的动力学。这个过程比喻为制作手工的面条或椒盐脆饼。这项研究表明，即使有少数神经元和有限的训练数据，神经网络也可以有效地学习混乱系统等混乱系统等动力学。这项研究表明，可以训练神经网络，以有效地模仿大型系统中发现的混乱，有助于研究长期行为并在复杂的工程系统中进行预测，例如自主机器人和自动驾驶汽车（Li and Ravela，2021年）。
同一旋转和量子混乱
摘要：我们表明，量子混乱的最重要度量，例如框架电势，争夺，Loschmidt Echo回声和超级阶段相关器（OTOC），可以通过异形旋转的统一框架来描述，即K-flold Unitary Channel的Haar平均值。我们表明，这样的措施可以始终以同感旋转的期望值的形式施放。在文献中，有时会通过频谱和其他时间通过汉密尔顿人产生动力学的特征向量来研究量子混乱。我们表明，借助这项技术，我们可以在可联合的哈密顿量和量子混沌汉密尔顿人之间平稳地插入。与特征向量稳定剂状态的哈密顿人的同一旋转不具有混乱的特征，这与那些从HAAR措施中获取特征向量的汉密尔顿人不同。作为一个例子，与通用资源相比，Clifford Resources腐烂到更高的值获得的OTOC。通过掺杂哈密顿人的非克利福德资源，我们在一类可集成模型和量子混乱之间的OTOC行为中显示了一个交叉。此外，利用随机矩阵理论，我们表明，量子混乱的这些度量清楚地将探针的有限时间行为与量子混乱区分为与高斯单位合奏（GUE）相对应的量子混乱，并将其与Poisson分布和高斯分布和高斯对数（Gaussian diagonal）（GDE）（GDE）（GDE）（gde）所给出的集成光谱。
塑料行业的混乱数学：
此外，该行业称之为回收利用的几种技术，例如“低温回收”（将塑料切成较小的碎片）和塑料被降低为“垃圾衍生燃料”或“垃圾到浪费的燃料”。这两者都是燃烧燃料塑料废物的方法，可释放大量的二氧化碳和有毒化合物。将塑料转换为燃料不是回收的。燃烧塑料不会导致循环经济，因为这是一个线性过程。化石燃料被提取，变成塑料，使用，处置并燃烧。资源丢失并转换为碳排放。出于这个原因，许多国家明确指出，将塑料转换为燃料不能被称为回收利用（例如，请参阅《欧盟废物框架指令》）。
多项式混乱扩展和机器学习
PCE的主要特征是正交多项式家族与输入特征的统计数据之间有很强的联系。这种连接的好处是双重的。首先，如果选择正交多项式与输入数据的概率分布一致，则可以提高PCE响应表面的质量。其次，基于PCE的响应表面的利用简化了灵敏度分析和不确定性定量，因为可以在没有蒙特卡罗模拟的情况下分析地计算多种灵敏度指标。