数据的全面是一种理想,我们更重要的是把握关键节点,本征层次
矩阵变化依赖,野生型和突变型的表达水平对比
不同层次的耦合可表达中间层次?类似中值定理
循证医学就是网络医学。通过以往积累的信息关键一个庞大的网络,其不同阶的投影分别有着不同的生理意义,在一阶统计上类似于贝叶斯统计,依赖于网络的记忆性
a,合成的网络结构,找到当前最佳,其是一种虚层次,未必是生理过程
寻找微观的电生理和宏观的行为的机制耦合,如神经通路形成.拓扑结构回路
阴阳的层次耦合,对称的形式,其表征是单一的,但其是选择性表达的
多个指标综合评定是网络式的关系,元素之间的关系普遍存在
正交实验,大规模的多变量的影响抵消使得某些单一因素的影响得以显现,确定主次(八纲辨证,有因素层次的交互作用)
局域(步骤最优,逐级叠加)--整体叠加,建立网络
对正交试验设计结果的分析可分为极差分析(重要性排序)和方差分析(减少误差)
进制,理解的层次;
勾股定理,层次之间的关系,耦合的环
抵抗性变化与摆线相关
图形的分块的重新组合说明一种耦合:任何多边形的剪切小块可以组合成面积相等的多边形,这种性质应在网络同样存在
轨道的周期性
高维使得耦合成立,不可成立的相对关系得以统合
整体的模式,开放的网络结构,可以选择性表达,研究所有的关系如同波函数,我们只能提供一个基本的构架,即概率的分布,如强度和发生频率的指数关系,这是整体的统计,确定一定概率,对个体要确切的预测有难度,考虑自然选择的筛选来不断优化
π与概率相关,与网络结构的关系是络的关系
组学,高通量的作用的一阶反应,是层次的一个描叙
椭圆的焦点的通讯更便利,其是
关键节点的网络分化的序列作用,一定概率的组合是该节点的最终作用
斐波那契数列,理想化的增长,同时有头10个数子之和是第7项数字的11倍,即本征,螺旋线
循环的耦合在一定维度产生阻力,即高维的概率改变
环的取下会发生整体的变化,即多重的确定会减少
通过相似性来计算不可测量的物体
内接与圆锥曲线的六边形其三组对边形成的三个节点处在同一直线:多重的对应,这是本征层次的性质
高维结构的相似性,如莫比乌斯环带的均匀损耗
网络的整合,波函数是规则,而方向则可随机变化
可视化是本征信息的提取
一维的周长和二维的面积的关系
原因,机制,发展过程,变化
质数或许是特殊的响应
扩散,任意行走,模拟动力系统。本征值,概率分布的均值
在一维随机游走过程中,只要时间足够长,最终总能回到出发点,这可以视为逻辑的运算,是一阶(2^1)的,二维(2^2)的情况也适用,但高维的则是概率了:三维34%,四维19。3%八维7。3%。这实际上是概率网络的马尔科夫过程,时间足够长的假设是无限的试错机会,我们不可能做到
randomwalk在图上的平均首达时间,平均往返时间,平均覆盖时间,以及混合时间和特征值等问题(本征层次的观测值)
频率—矩阵的秩,本征值,稳定的状态
概率的连接过程是遗传的模拟,有量子层次的分解重组,也有筛选的偏向
复数与概率:揭示隐网络的存在
矩阵计算与逻辑运算或许等价,生物的多层次耦合的数学形式
贝叶斯网络的概率运算
系统工程:统计,正态分布,矩阵运算,本征值
通过比较来确定关系,准确来说是变量之间的相关度。正交实验结束的是各种层次的涨落的耦合使得特定因素的影响凸显
概率网络,分布函数的耦合
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