Đo lường là gì? Các công bố khoa học về Đo lường

Mặc dù lý thuyết hàm mật độ Kohn–Sham với các hiệu chỉnh gradient cho trao đổi-tương quan có độ chính xác nhiệt hoá học đáng kể [xem ví dụ, A. D. Becke, J. Chem. Phys. 96, 2155 (1992)], chúng tôi cho rằng việc cải thiện thêm nữa là khó có thể xảy ra trừ khi thông tin trao đổi chính xác được xem xét. Các lý lẽ hỗ trợ quan điểm này được trình bày và một hàm trọng số trao đổi-tương quan bán thực nghiệm chứa các thuật ngữ về mật độ quay-lực địa phương, gradient và trao đổi chính xác đã được thử nghiệm trên 56 năng lượng phân ly, 42 thế ion hoá, 8 ái lực proton và 10 tổng năng lượng nguyên tử của các hệ hàng thứ nhất và thứ hai. Hàm này hoạt động tốt hơn đáng kể so với các hàm trước đó chỉ có các hiệu chỉnh gradient và khớp với các năng lượng phân ly thực nghiệm với độ lệch tuyệt đối trung bình ấn tượng chỉ là 2.4 kcal/mol.

Các bài kiểm tra thống kê được sử dụng trong phân tích các mô hình phương trình cấu trúc với các biến không thể quan sát và lỗi đo lường được xem xét. Một nhược điểm của bài kiểm tra chi bình phương thường được áp dụng, ngoài các vấn đề đã biết liên quan đến kích thước mẫu và sức mạnh, là nó có thể chỉ ra sự tương ứng ngày càng tăng giữa mô hình giả thuyết và dữ liệu quan sát được khi cả thuộc tính đo lường và mối quan hệ giữa các cấu trúc suy yếu. Hơn nữa, và trái ngược với những khẳng định thông thường, rủi ro mắc lỗi loại II có thể đáng kể ngay cả khi kích thước mẫu lớn. Hơn nữa, các phương pháp kiểm tra hiện tại không thể đánh giá được sức mạnh giải thích của một mô hình. Để khắc phục những vấn đề này, các tác giả phát triển và áp dụng một hệ thống kiểm tra dựa trên các thước đo về phương sai chung trong mô hình cấu trúc, mô hình đo lường và mô hình tổng thể.

Một phương pháp ước tính hàm lượng cholesterol trong phần lipoprotein có tỷ trọng thấp của huyết thanh (Sf0-20) được trình bày. Phương pháp này bao gồm các phép đo nồng độ cholesterol toàn phần trong huyết tương khi đói, triglyceride và cholesterol lipoprotein có tỷ trọng cao, không yêu cầu sử dụng thiết bị siêu ly tâm chuẩn bị. So sánh quy trình được đề xuất này với quy trình trực tiếp hơn, trong đó thiết bị siêu ly tâm được sử dụng, đã cho thấy các hệ số tương quan từ 0,94 đến 0,99, tùy thuộc vào nhóm bệnh nhân được so sánh.

AutoDock Vina, một chương trình mới dành cho việc docking phân tử và sàng lọc ảo, được giới thiệu trong bài viết này. AutoDock Vina có tốc độ xử lý nhanh hơn khoảng hai bậc so với phần mềm docking phân tử phát triển trước đây trong phòng thí nghiệm của chúng tôi (AutoDock 4), đồng thời cải thiện đáng kể độ chính xác trong dự đoán cách thức gắn kết, theo các thử nghiệm của chúng tôi trên tập hợp đào tạo đã sử dụng để phát triển AutoDock 4. Tốc độ xử lý còn được gia tăng nhờ sự song song hóa, sử dụng đa luồng trên các máy đa lõi. AutoDock Vina tự động tính toán các bản vẽ lưới và nhóm kết quả một cách rõ ràng cho người sử dụng. © 2009 Wiley Periodicals, Inc. Tạp chí Comput Chem 2010

Chúng tôi đánh giá các hình thức gần đúng khác nhau cho năng lượng tương quan trên mỗi phần tử của khí điện tử đồng nhất có phân cực spin, những hình thức này đã được sử dụng thường xuyên trong các ứng dụng của xấp xỉ mật độ spin địa phương vào chức năng năng lượng trao đổi-tương quan. Bằng cách tính toán lại chính xác năng lượng tương quan RPA như là một hàm của mật độ điện tử và phân cực spin, chúng tôi chứng minh sự không đầy đủ của các xấp xỉ thông thường trong việc nội suy giữa các trạng thái para-magnet và ferro-magnet, đồng thời giới thiệu một công thức nội suy mới chính xác. Một kỹ thuật xấp xỉ Padé được sử dụng để nội suy chính xác các kết quả Monte Carlo gần đây (para và ferro) của Ceperley và Alder vào phạm vi mật độ quan trọng cho các nguyên tử, phân tử và kim loại. Các kết quả này có thể được kết hợp với sự phụ thuộc vào spin của RPA để tạo ra một năng lượng tương quan cho một khí điện tử đồng nhất có phân cực spin với sai số tối đa được ước tính là 1 mRy và do đó có thể xác định đáng tin cậy mức độ của các hiệu chỉnh không địa phương đối với xấp xỉ mật độ spin địa phương trong các hệ thống thực.

Chúng tôi đã đo lường các đặc tính đàn hồi và độ bền phá vỡ nội tại của màng graphene dạng đơn lớp tự do bằng phương pháp nén nano trong kính hiển vi lực nguyên tử. Hành vi lực-chuyển vị được diễn giải theo khung phản ứng ứng suất-biến dạng đàn hồi phi tuyến và cho ra độ cứng đàn hồi bậc hai và bậc ba lần lượt là 340 newton trên mét (N m\n ^–1\n ) và –690 Nm\n ^–1\n . Độ bền phá vỡ là 42 N m\n ^–1\n và đại diện cho sức mạnh nội tại của một tấm không có khuyết tật. Những thông số này tương ứng với mô đun Young là\n E\n = 1.0 terapascals, độ cứng đàn hồi bậc ba\n D\n = –2.0 terapascals, và sức mạnh nội tại σ\n _int\n = 130 gigapascals cho than chì khối. Những thí nghiệm này thiết lập graphene là vật liệu mạnh nhất từng được đo lường, và cho thấy rằng các vật liệu nano hoàn hảo về mặt nguyên tử có thể được thử nghiệm cơ học đối với các biến dạng vượt xa khỏi vùng tuyến tính.

Một chỉnh sửa của phương pháp băng đàn hồi nút được trình bày để tìm kiếm đường dẫn năng lượng tối thiểu. Một trong những hình ảnh được làm leo lên dọc theo băng đàn hồi để hội tụ một cách nghiêm ngặt vào điểm yên ngựa cao nhất. Ngoài ra, các hằng số đàn hồi biến thiên được sử dụng để tăng mật độ các hình ảnh gần đỉnh của rào cản năng lượng nhằm ước lượng tốt hơn đường tọa độ phản ứng gần điểm yên ngựa. Các ứng dụng cho sự hấp phụ phân hủy CH4 trên Ir (111) và H2 trên Si (100) sử dụng lý thuyết phi hàm mật độ dựa trên sóng phẳng được trình bày.

CHARMM (Hóa học tại Harvard Macromolecular Mechanics) là một chương trình máy tính linh hoạt cao sử dụng các hàm năng lượng thực nghiệm để mô phỏng các hệ thống vĩ mô. Chương trình có thể đọc hoặc tạo mô hình cấu trúc, tối ưu hóa năng lượng cho chúng bằng kỹ thuật đạo hàm bậc nhất hoặc bậc hai, thực hiện mô phỏng chế độ bình thường hoặc động lực học phân tử, và phân tích các tính chất cấu trúc, cân bằng và động lực học được xác định trong các phép tính này. Các hoạt động mà CHARMM có thể thực hiện được mô tả, và một số chi tiết triển khai được nêu ra. Một tập hợp các tham số cho hàm năng lượng thực nghiệm và một ví dụ chạy mẫu được bao gồm.

Một thang đo được thiết kế để đánh giá nhiều khía cạnh của hội chứng kiệt sức đã được áp dụng đối với một loạt các chuyên gia trong lĩnh vực dịch vụ con người. Ba tiểu thang đã xuất hiện từ phân tích dữ liệu: sự kiệt sức về cảm xúc, sự phi nhân hóa và thành tựu cá nhân. Nhiều phân tích tâm lý học cho thấy thang đo có độ tin cậy và tính hợp lệ cao như một thước đo về chứng kiệt sức.

Chúng tôi xem xét vấn đề so sánh các mô hình phân cấp phức tạp trong đó số lượng tham số không được xác định rõ. Sử dụng lập luận thông tin lý thuyết, chúng tôi đưa ra một thước đo pD cho số lượng tham số hiệu quả trong một mô hình như sự khác biệt giữa trung bình hậu nghiệm của độ lệch và độ lệch tại giá trị trung bình hậu nghiệm của các tham số quan trọng. Nói chung pD tương quan xấp xỉ với vết của tích giữa thông tin Fisher và hiệp phương sai hậu nghiệm, trong các mô hình chuẩn là vết của ma trận ‘hat’ chiếu các quan sát lên giá trị được khớp. Các tính chất của nó trong các họ số mũ được khảo sát. Trung bình hậu nghiệm của độ lệch được đề xuất như một biện pháp đo lường Bayesian về sự phù hợp hoặc đủ, và sự đóng góp của các quan sát riêng lẻ đến sự phù hợp và độ phức tạp có thể dẫn đến một biểu đồ chuẩn đoán của phần dư độ lệch so với đòn bẩy. Việc thêm pD vào trung bình hậu nghiệm độ lệch tạo ra tiêu chuẩn thông tin độ lệch để so sánh các mô hình, liên quan đến các tiêu chuẩn thông tin khác và có một sự biện hộ xấp xỉ quyết định lý thuyết. Quy trình được minh họa trong một số ví dụ, và các so sánh được thực hiện với các đề xuất Bayesian và cổ điển khác. Suốt cả quá trình, nhấn mạnh rằng lượng cần thiết để tính toán trong phân tích Markov chain Monte Carlo là không đáng kể.