1、生物物理学:实验工具还是生命物质的物理学?

生物物理学:实验工具还是生命物质的物理学?

生物物理学:从实验工具到理论探索

在生物学和医学领域,生物物理学常常被视为物理学家构建的实验仪器的集合。光学和电子显微镜推动了细胞学的进步,放射性同位素示踪技术助力代谢途径的解析,红外光谱可观测生化过程的时间进程,光学光谱适用于含荧光团的生物分子,X射线晶体学、中子和电子衍射技术以及高分辨率核磁共振为分子生物学带来了巨大进展,近年来还发展出了单生物分子成像和操作技术。

然而,物理学不仅仅是强大的实验工具,物理理论同样重要,它为描述相关现象提供了概念工具和语言。以固体物理学为例,它在理论和实验方面有着出色的平衡。相比之下,生物物理学,尤其是为分子生物学服务的领域,理论研究十分薄弱。21世纪初分子生物学的基础仍是20世纪上半叶的物理化学,在应用强大实验工具时,几乎未改变原有理论解释,导致对生物分子的认识过于简单,认为其内部动力学仅为围绕“三级结构”的快速振动,缺乏复杂的内部动态。这种观点受体外生物化学和结构X射线研究的影响,使酶学家忽视了酶的动力学特性,简单认为合适的状态会以平衡热涨落的形式出现。

生物物理学理论基础发展不足,生物学家和理论物理学家都有责任。生物学家对学习高等数学概念存在抵触,而理论物理学家则用抽象语言提出“通用”理论,导致双方相互不信任。不过,也有一些理论物理学家的概念对当代生物学产生了真正影响:
- 1944年,量子力学创始人之一埃尔温·薛定谔在《生命是什么?》中提出染色体分裂时分子的化学性质和物理结构问题,10年后克里克和沃森提出了DNA双螺旋结构作为答案。
- 1948年,约翰·冯·诺伊曼将生物有机体比作计算机,将新陈代谢视为硬件,基因组视为软件,但这种类比不能过于字面化,如真核生物基因组中的内含

六自由度机械臂ANN人工神经网络设计:正向逆向运动学求解、正向动力学控制、拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程(Matlab代码实现)内容概要:本文档围绕六自由度机械臂的ANN人工神经网络设计展开,详细介绍了正向与逆向运动学求解、正向动力学控制以及基于拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程的理论与Matlab代码实现过程。文档还涵盖了PINN物理信息神经网络在微分方程求解、主动噪声控制、天线分析、电动汽车调度、储能优化等多个工程与科研领域的应用案例,并提供了丰富的Matlab/Simulink仿真资源和技术支持方向,体现了其在多学科交叉仿真与优化中的综合性价值。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础,从事机器人控制、自动化、智能制造、电力系统或相关工程领域研究的科研人员、研究生及工程师。; 使用场景及目标:①掌握六自由度机械臂的运动学与动力学建模方法;②学习人工神经网络在复杂非线性系统控制中的应用;③借助Matlab实现动力学方程推导与仿真验证;④拓展至路径规划、优化调度、信号处理等相关课题的研究与复现。; 阅读建议:建议按目录顺序系统学习,重点关注机械臂建模与神经网络控制部分的代码实现,结合提供的网盘资源进行实践操作,并参考文中列举的优化算法与仿真方法拓展自身研究思路。
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