Thực nghiệm là gì? Các công bố khoa học về Thực nghiệm
Thực nghiệm là quá trình tiến hành một hoặc nhiều thử nghiệm để xác định và kiểm tra một giả thuyết hoặc một giải pháp đối với một vấn đề cụ thể. Nó thường bao ...
Thực nghiệm là quá trình tiến hành một hoặc nhiều thử nghiệm để xác định và kiểm tra một giả thuyết hoặc một giải pháp đối với một vấn đề cụ thể. Nó thường bao gồm việc thu thập dữ liệu, đo lường và quan sát nhằm kiểm chứng tính hợp lý và hiệu quả của một ý tưởng hoặc một giả định. Thực nghiệm được sử dụng trong nhiều lĩnh vực khác nhau như khoa học, y học, kỹ thuật và xã hội.
Thực nghiệm là một phương pháp nghiên cứu khoa học để kiểm tra và kiểm chứng các giả thuyết hoặc giải pháp được đưa ra. Quá trình thực nghiệm thường bao gồm các bước sau:
1. Xác định vấn đề: Đầu tiên, cần xác định vấn đề cần giải quyết hoặc câu hỏi cần trả lời. Ví dụ, nếu có câu hỏi "Liệu một loại thuốc mới có tác dụng chữa bệnh hay không?", thực nghiệm có thể được thực hiện để tìm ra câu trả lời cho câu hỏi này.
2. Thiết kế thực nghiệm: Bước tiếp theo là thiết kế thực nghiệm. Nó gồm việc xác định các nhóm thử nghiệm, các biến độc lập và phụ thuộc, và cách thức thu thập dữ liệu. Một nhóm điều kiện (nhóm thử nghiệm) sẽ được so sánh với một nhóm đối chứng không nhận được xử lý hoặc nhận được một xử lý khác. Phần này cũng định rõ các tiêu chí đánh giá, đo và đếm các chỉ số và phương pháp thu thập dữ liệu.
3. Thực hiện thử nghiệm: Sau đó, thí nghiệm được tiến hành theo kế hoạch đã đề ra. Các biến số được kiểm soát và các điều kiện được thực hiện nhằm thu thập dữ liệu và thông tin cần thiết. Các quy trình thường được ghi lại và kiểm soát cẩn thận để đảm bảo tính chính xác của kết quả.
4. Thu thập dữ liệu và phân tích: Dữ liệu được thu thập từ các thí nghiệm và sau đó được phân tích. Các phương pháp thống kê thường được sử dụng để đánh giá dữ liệu và xác định tính chính xác và sự đáng tin cậy của kết quả.
5. Kết luận và đánh giá: Dựa trên kết quả của thí nghiệm và phân tích dữ liệu, kết luận cuối cùng được rút ra về giả thuyết hoặc giải pháp đã được kiểm chứng. Kết quả này có thể ủng hộ hoặc phản bác giả thuyết ban đầu.
Thực nghiệm là một phạm vi quan trọng của quá trình khoa học nhằm xác định sự thực tế và tính đúng đắn của các giả thuyết. Nó giúp cung cấp dữ liệu và thông tin quan trọng để đưa ra quyết định, cải tiến giải pháp và tạo ra hiểu biết mới trong các lĩnh vực khác nhau.
Danh sách công bố khoa học về chủ đề "thực nghiệm":
Có một mối liên hệ sâu sắc và hữu ích giữa cơ học thống kê (hành vi của các hệ thống có nhiều mức độ tự do trong trạng thái cân bằng nhiệt ở một nhiệt độ xác định) và tối ưu hóa đa biến hoặc tổ hợp (tìm cực tiểu của một hàm số cho trước phụ thuộc vào nhiều tham số). Một sự tương đồng chi tiết với quá trình tôi kim loại cung cấp một khuôn khổ để tối ưu hóa các đặc tính của các hệ thống rất lớn và phức tạp. Mối liên hệ này với cơ học thống kê khám phá ra thông tin mới và cung cấp một góc nhìn lạ thường về các vấn đề và phương pháp tối ưu hóa truyền thống.
Một hàm mật độ mới (DF) thuộc loại xấp xỉ gradient tổng quát (GGA) cho các ứng dụng hóa học chung có tên là B97‐D được đề xuất. Nó dựa trên phương án chuỗi lũy thừa của Becke từ năm 1997 và được tham số hóa rõ ràng bằng cách bao gồm các hiệu chỉnh phân tán cặp nguyên tử dạng triệt tiêu
Một phương trình mới và tương đối đơn giản cho đường cong áp suất chứa nước trong đất, θ(
Một tập hợp cơ sở Gaussian loại thu gọn (6-311G**) đã được phát triển bằng cách tối ưu hóa các số mũ và hệ số ở cấp độ bậc hai của lý thuyết Mo/ller–Plesset (MP) cho trạng thái cơ bản của các nguyên tố hàng đầu tiên. Tập hợp này có sự tách ba trong các vỏ valence s và p cùng với một bộ các hàm phân cực chưa thu gọn đơn lẻ trên mỗi nguyên tố. Tập cơ sở được kiểm tra bằng cách tính toán cấu trúc và năng lượng cho một số phân tử đơn giản ở các cấp độ lý thuyết MP khác nhau và so sánh với thực nghiệm.
Vấn đề xác định các gen được biểu hiện khác biệt trong các thí nghiệm vi mạch được thiết kế đã được xem xét. Lonnstedt và Speed (2002) đã đưa ra một biểu thức cho tỷ lệ hậu nghiệm của sự biểu hiện khác biệt trong một thí nghiệm hai màu được lặp lại bằng cách sử dụng một mô hình tham số phân cấp đơn giản. Mục đích của bài báo này là phát triển mô hình phân cấp của Lonnstedt và Speed (2002) thành một phương pháp thực tiễn cho các thí nghiệm vi mạch tổng quát với số lượng điều trị và mẫu RNA tùy ý. Mô hình được thiết lập lại trong bối cảnh của các mô hình tuyến tính tổng quát với các hệ số và độ tương phản của mối quan tâm tùy ý. Phương pháp này áp dụng tốt cho cả các thí nghiệm vi mạch kênh đơn và hai màu. Các ước lượng nhất quán, có hình thức kín được đưa ra cho các siêu tham số trong mô hình. Các ước lượng được đề xuất có hành vi vững bền ngay cả với số lượng vi mạch nhỏ và cho phép dữ liệu không đầy đủ phát sinh từ việc lọc điểm hoặc trọng số chất lượng điểm. Thống kê tỷ lệ hậu nghiệm được cấu trúc lại theo dạng một thống kê t đã điều chỉnh, trong đó các độ lệch chuẩn dư hậu nghiệm được sử dụng thay cho các độ lệch chuẩn thông thường. Phương pháp Bayes thực nghiệm tương đương với giảm độ biến của các phương sai mẫu ước lượng hướng tới một ước lượng tập hợp, dẫn đến suy diễn ổn định hơn khi số lượng vi mạch nhỏ. Việc sử dụng các thống kê t đã điều chỉnh có lợi thế so với tỷ lệ hậu nghiệm trong việc làm giảm số lượng siêu tham số cần ước lượng; đặc biệt, không yêu cầu biết trước thông tin về các thay đổi gấp đôi khác không. Thống kê t đã điều chỉnh được chỉ ra là tuân theo phân phối t với bậc tự do mở rộng. Phương pháp suy diễn t đã điều chỉnh có thể mở rộng để tiếp nhận các kiểm định các giả thuyết null tổng hợp thông qua việc sử dụng các thống kê F đã điều chỉnh. Hiệu suất của các phương pháp được chứng minh qua một nghiên cứu mô phỏng. Kết quả được trình bày cho hai tập dữ liệu có sẵn công khai.
Một thành phần quan trọng trong việc diễn giải các nghiên cứu cấp hệ thống là suy diễn các con đường sinh học phong phú và các phức hợp protein có trong các tập dữ liệu OMICs. Việc phân tích thành công yêu cầu tích hợp một bộ dữ liệu sinh học hiện có rộng rãi và áp dụng một quy trình phân tích vững chắc để tạo ra các kết quả có thể diễn giải được. Metascape là một cổng thông tin dựa trên web được thiết kế để cung cấp một nguồn tài nguyên chú thích và phân tích danh sách gen toàn diện cho các nhà sinh học thực nghiệm. Về các tính năng thiết kế, Metascape kết hợp sự phong phú chức năng, phân tích互译, chú thích gen và tìm kiếm thành viên để tận dụng hơn 40 cơ sở kiến thức độc lập trong một cổng tích hợp duy nhất. Ngoài ra, nó còn tạo điều kiện cho việc phân tích so sánh các tập dữ liệu qua nhiều thí nghiệm độc lập và chính xác. Metascape cung cấp trải nghiệm người dùng đơn giản hóa một cách đáng kể thông qua giao diện phân tích nhanh một cú nhấp chuột để tạo ra các đầu ra có thể diễn giải được. Tóm lại, Metascape là một công cụ hiệu quả và tối ưu cho các nhà sinh học thực nghiệm để phân tích và diễn giải một cách toàn diện các nghiên cứu dựa trên OMICs trong kỷ nguyên dữ liệu lớn.
Một phương pháp mới để tìm các tham số tối ưu cho các phương pháp bán thực nghiệm đã được phát triển và áp dụng cho phương pháp bỏ qua sự chồng chéo diatomic (MNDO) được sửa đổi. Phương pháp này sử dụng các đạo hàm của các giá trị tính toán cho các thuộc tính liên quan đến các tham số có thể điều chỉnh để có được các giá trị tối ưu của các tham số. Sự tăng tốc độ lớn là kết quả của việc sử dụng biểu thức chuỗi đơn giản cho các giá trị tính toán của thuộc tính thay vì áp dụng các tính toán bán thực nghiệm đầy đủ. Với thủ tục tối ưu hóa này, bước xác định tốc độ cho việc tham số hóa các nguyên tố chuyển từ cơ chế của việc tham số hóa sang việc tập hợp các dữ liệu tham khảo thực nghiệm.
Việc thiết lập tính bất biến đo lường giữa các nhóm là một điều kiện tiên quyết hợp lý để tiến hành so sánh liên nhóm chính xác (ví dụ như kiểm định sự khác biệt trung bình nhóm, sự bất biến của các ước tính tham số cấu trúc), tuy nhiên tính bất biến đo lường hiếm khi được kiểm tra trong nghiên cứu tổ chức. Trong bài báo này, các tác giả (a) làm rõ tầm quan trọng của việc thực hiện các kiểm định tính bất biến đo lường giữa các nhóm, (b) xem xét các thực hành khuyến nghị cho việc thực hiện các kiểm định tính bất biến đo lường, (c) điểm lại ứng dụng của các kiểm định tính bất biến đo lường trong ứng dụng thực tiễn, (d) thảo luận về các vấn đề liên quan đến kiểm định các khía cạnh khác nhau của tính bất biến đo lường, (e) trình bày một ví dụ thực nghiệm về phân tích tính bất biến đo lường theo thời gian, và (f) đề xuất một mô hình tích hợp cho việc thực hiện các dãy kiểm định tính bất biến đo lường.
Việc mô tả các đặc điểm nhất quán của dòng chảy là cần thiết để hiểu các quá trình động học và vận chuyển chất lỏng. Một phương pháp được giới thiệu có khả năng trích xuất thông tin động lực học từ các trường dòng chảy được tạo ra bởi mô phỏng số trực tiếp (DNS) hoặc được hình ảnh hóa/đo lường trong một thí nghiệm vật lý. Các chế độ động được trích xuất, có thể được hiểu như sự tổng quát hóa của các chế độ ổn định toàn cục, có thể được sử dụng để miêu tả các cơ chế vật lý cơ bản được thể hiện trong chuỗi dữ liệu hoặc để chuyển đổi các vấn đề quy mô lớn sang một hệ thống động lực học với ít bậc tự do hơn đáng kể. Việc tập trung vào các tiểu vùng của trường dòng chảy, nơi động học có liên quan được kỳ vọng, cho phép phân chia dòng chảy phức tạp thành các vùng có hiện tượng bất ổn cục bộ và thêm một minh họa về sự linh hoạt của phương pháp, như việc mô tả động lực học trong một khung không gian. Các minh họa của phương pháp này được trình bày bao gồm dòng chảy trong kênh phẳng, dòng chảy qua một khoang hai chiều, dòng chảy sau màng linh hoạt và luồng khí đi qua giữa hai xi lanh.
Bài báo này so sánh các quan điểm về chi phí giao dịch và hành vi chiến lược trong việc giải thích động lực tham gia liên doanh. Ngoài ra, một lý thuyết về liên doanh như một công cụ của học tập tổ chức được đề xuất và phát triển. Các nghiên cứu hiện có về liên doanh được xem xét dưới ánh sáng của những lý thuyết này. Dữ liệu về phân bố theo ngành và sự ổn định của các liên doanh được trình bày.
- 1
- 2
- 3
- 4
- 5
- 6
- 10