19、复杂晶体物种的简单进化

复杂晶体物种的简单进化

1. 引言

地球上生命起源的合理假说需要解释自发自我复制(即自我复制系统最初是如何出现的)和开放式进化(即该系统的达尔文进化如何导致复杂生物体的产生)。目前,许多假说能解释自发自我复制或开放式进化的过程,但尚无一个假说能详细描述导致这两者的事件序列。

地球上早期可能存在许多能够自我复制的简单系统,如火焰、自催化反应循环或脂质囊泡,但不清楚达尔文进化如何使这些系统产生复杂性。同时,一些复杂系统,如DNA与酶的组合、核酶与特定寡核苷酸底物、朊病毒、DNA晶体、机器人或计算机程序,虽然看起来可能进行复杂进化,但它们如何自发产生并不明确。

Graham Cairns - Smith提出,地球上早期常见的多型黏土晶体可能是最初的复制者。黏土晶体的每一层可以有不同的单体排列(层类型),层类型的序列包含信息。晶体生长传播这些信息,晶体破碎产生新的生长前沿来进一步传播信息。特定的黏土晶体序列可能促进催化功能,最终这些晶体序列会进化成更复杂的序列,直到晶体序列引发的化学反应能够自行进行自我复制,Cairns - Smith将此称为“基因接管”。然而,目前还没有人证明黏土晶体的信息复制,也没有直接实验证据表明特定的黏土序列具有使其成为高效复制者的特性。

更普遍地说,不清楚任何复杂晶体如何通过达尔文选择产生。本文使用DNA瓦片晶体作为研究二维晶体生长通用特征的模型系统,研究晶体生长动力学特征是否可能导致复杂晶体的进化。

2. DNA瓦片晶体的复制与进化

DNA瓦片晶体由瓦片单体组成,这些单体是寡核苷酸的刚性组件,带有短的单链DNA片段(粘性末端),用于与其他瓦片单体结合。瓦片可以组装成矩形晶格,形成二维晶体和带状结

基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化,用于纳米定位系统的预测控制研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化,用于纳米定位系统的预测控制研究”展开,提出了一种结合数据驱动方法与Koopman算子理论的递归神经网络(RNN)模型线性化方法,旨在提升纳米定位系统的预测控制精度与动态响应能力。研究通过构建数据驱动的线性化模型,克服了传统非线性系统建模复杂、计算开销大的问题,并在Matlab平台上实现了完整的算法仿真与验证,展示了该方法在高精度定位控制中的有效性与实用性。; 适合人群:具备一定自动化、控制理论或机器学习背景的科研人员与工程技术人员,尤其是从事精密定位、智能控制、非线性系统建模与预测控制相关领域的研究生与研究人员。; 使用场景及目标:①应用于纳米级精密定位系统(如原子力显微镜、半导体制造设备)中的高性能预测控制;②为复杂非线性系统的数据驱动建模与线性化提供新思路;③结合深度学习与经典控制理论,推动智能控制算法的实际落地。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码实现部分,深入理解Koopman算子与RNN结合的建模范式,重点关注数据预处理、模型训练与控制系统集成等关键环节,并可通过替换实际系统数据进行迁移验证,以掌握该方法的核心思想与工程应用技巧。
基于粒子群算法优化Kmeans聚类的居民用电行为分析研究(Matlb代码实现)内容概要:本文围绕基于粒子群算法(PSO)优化Kmeans聚类的居民用电行为分析展开研究,提出了一种结合智能优化算法与传统聚类方法的技术路径。通过使用粒子群算法优化Kmeans聚类的初始聚类中心,有效克服了传统Kmeans算法易陷入局部最优、对初始值敏感的问题,提升了聚类的稳定性和准确性。研究利用Matlab实现了该算法,并应用于居民用电数据的行为模式识别与分类,有助于精细化电力需求管理、用户画像构建及个性化用电服务设计。文档还提及相关应用场景如负荷预测、电力系统优化等,并提供了配套代码资源。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础,从事电力系统、智能优化算法、数据分析等相关领域的研究人员或工程技术人员,尤其适合研究生及科研人员。; 使用场景及目标:①用于居民用电行为的高效聚类分析,挖掘典型用电模式;②提升Kmeans聚类算法的性能,避免局部最优问题;③为电力公司开展需求响应、负荷预测和用户分群管理提供技术支持;④作为智能优化算法与机器学习结合应用的教学与科研案例。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行实践操作,深入理解PSO优化Kmeans的核心机制,关注参数设置对聚类效果的影响,并尝试将其应用于其他相似的数据聚类问题中,以加深理解和拓展应用能力。
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