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Outliers and Influential Points

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Pharmacodynamic Models: Emax Drug–Concentration Effect Model

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The Emax drug-concentration effect model is central to pharmacodynamics in drug discovery and development. This model is predicated on the receptor occupancy theory, which posits that the effect of a drug is directly related to the number of receptors occupied by the drug and the resultant complex formation.The model describes the reversible interaction between a drug (C) and a receptor (R) to form a drug-receptor complex (RC). The kinetics of this interaction are quantified by an equation that...
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Pharmacodynamic Models: Linear Concentration–Effect Model

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Maximum Power Flow and Line Loadability01:23

Maximum Power Flow and Line Loadability

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The maximum power flow for lossy transmission lines is derived using ABCD parameters in phasor form. These parameters create a matrix relationship between the sending-end and receiving-end voltages and currents, allowing the determination of the receiving-end current. This relationship facilitates calculating the complex power delivered to the receiving end, from which real and reactive power components are derived.
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Pore Size Distribution

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In concrete, the pore size distribution significantly influences the material's properties. Capillary pores, markedly larger than gel pores, form a vast network within partially hydrated cement paste, reducing the concrete's strength and increasing its permeability. This heightened permeability leads to a greater risk of damage from environmental factors like freeze-thaw cycles and chemical attacks, with the extent of vulnerability also being tied to the water-to-cement ratio.
Adequate...
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複雑なネットワークにおける影響力を最大化するには,最適のパルコレーションを通じます.

Flaviano Morone1, Hernán A Makse1

  • 1Levich Institute and Physics Department, City College of New York, New York, New York 10031, USA.

Nature
|July 2, 2015
PubMed
まとめ
この要約は機械生成です。

複雑なネットワークにおける重要な影響力を持つ人を特定することは,情報の拡散と疫病の予防に不可欠です. この研究は,新しいネットワークサイエンスのアプローチを使用して,しばしば見過ごされた低度ノードを含む,最小限の最適のインフルエンサーのセットを明らかにします.

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科学分野:

  • ネットワーク科学 ネットワーク科学
  • 統計物理学 統計物理
  • 複雑なシステム 複雑なシステム

背景:

  • 影響力のあるノードを特定することは,複雑なネットワークにおける情報拡散と疫病の拡散を理解するために重要である.
  • これらのキーノードを見つけるための現在のヒューリスティック戦略は,しばしば不十分であり,真に最適のセットを特定することに失敗します.
  • 最小限の影響力のセットを見つける問題は,ネットワークサイエンスにおける重要な課題です.

研究 の 目的:

  • 複雑なネットワークにおける最小限の影響力のノードを特定するための理論的枠組みを開発する.
  • ランダムなネットワークでの最適な浸透にインフルーエンサーのローカライゼーション問題をマッピングする.
  • 最適なインフルエンサーとして機能する,以前見過ごされていたノードを発見する.

主な方法:

  • ランダムなネットワークでの最適な浸透に問題をマッピングする.
  • ネットワークの非バックトラッキングマトリックスによって定義された相互作用を持つ多体システムのエネルギーを最小限に抑える.
  • ビッグデータ分析を使用して,発見を検証します.

主要な成果:

  • 特定された最適な影響力のセットは,従来の中心性測定法によって予測されるよりも著しく小さい.
  • 以前見過ごされていた,弱い接続の低度なノードの大部分は,重要な影響者として浮上しています.
  • これらの最適な影響力は,ハブに囲まれた低度のノードを持つ階層的な構造によって特徴付けられます.

結論:

  • この新しいアプローチは,複雑なネットワークにおける最小限の影響力の集合を特定するためのより正確な方法を提供します.
  • 発見は,特定の低度ノードの重要性を強調することによって,既存の中心性ベースのヒューリスティックに挑戦します.
  • この理論的枠組みは,他の複雑な最適化問題を解くための潜在的普遍性を提供します.