Articole

2.3: Îmbogățire

2.3: Îmbogățire



We are searching data for your request:

Forums and discussions:
Manuals and reference books:
Data from registers:
Wait the end of the search in all databases.
Upon completion, a link will appear to access the found materials.

În această secțiune vom introduce categoriile V, unde V este o precomandă monoidală simetrică. Vom vedea asta Bool categoriile sunt preordonate și asta Cost categoriile sunt o generalizare frumoasă a noțiunii de spațiu metric.

V-categorii

În timp ce categoriile V pot fi definite chiar și atunci când V nu este simetric, adică doar respectă condițiile (a) - (c) din Definiția 2.2, anumite lucruri nu funcționează corect. De exemplu, vom vedea mai târziu în Exercițiul 2.75 că condiția de simetrie este necesară pentru ca produsele din categoriile V să existe. Oricum, iată definiția.

Definiție: 2.46.

Fie V = (V, ≤, Eu, ⊗) să fie o precomandă monoidală simetrică. A V-categorie X este format din doi constituenți, care îndeplinesc două proprietăți. Pentru a specifica X,

(i) se specifică un set Ob (X), ale cărui elemente sunt numite obiecte;

(ii) pentru fiecare două obiecte X, y, se specifică un element X (X, y) ( in ) V, numit hom-obiect.(^{2})

Componentele de mai sus sunt necesare pentru a satisface două proprietăți:

(a) pentru fiecare obiect X ( in ) Ob (X) avem Eu ≤ X (X, X), și

(b) pentru fiecare trei obiecte X, y, z ( in ) Ob (X), avem X (X, y) ⊗ X (y, z) ≤ X (X, z). Îl numim pe V baza îmbogățirii pentru X sau spune că X este îmbogățit în V.

Exemplul 2.47.

După cum vom vedea în subsecțiunea următoare, din fiecare precomandă putem construi un Bool-categorie, și invers. Deci, pentru a obține un sentiment pentru categoriile V, să luăm în considerare precomanda generată de diagrama Hasse:

Cum corespunde acest lucru cu a Bool-categoria X? Ei bine, obiectele lui X sunt pur și simplu elementele preordinei, adică Ob ​​(X) = {p, q, r, s, t}. Apoi, pentru fiecare pereche de obiecte (X, y) avem nevoie de un element ( mathbb {B} ) = {false, true}: pur și simplu luați true dacă X yși fals, dacă altfel. De exemplu, de când s t și t ( nleq ) s, avem X (s, t) = adevărat și X (t, s) = false. Amintind din Exemplul 2.27 că unitatea monoidală Eu de Bool este adevărat, este simplu să verificăm dacă aceasta respectă atât (a) cât și (b), deci avem un Bool-categorie.

În general, uneori este convenabil să reprezentați o categorie V cu o matrice pătrată. Rândurile și coloanele matricei corespund obiectelor lui X și (X, y) a treia intrare este pur și simplu obiectul hom X (X, y). Deci, de exemplu, precomanda de mai sus în ecuație. (2.48) poate fi reprezentat de matrice

Preordonează ca Bool-categorii

Colegul nostru Peter Gates a numit teoria categoriilor „o suflare primordială”, deoarece o mare parte din ea poate fi definită în termeni de alte părți ale acesteia. Nu există nicăieri care să numească pe bună dreptate începutul, deoarece acel început poate fi definit în termeni de altceva. Așa să fie; aceasta face parte din distracție.

Theorm 2.49.

Există o corespondență unu-la-unu între pre-comenzi și Bool-categorii.

Aici ne găsim în vâsle, pentru că spunem că pre-comenzile sunt la fel ca Bool-categorii, întrucât Bool este în sine o precomandă. "Deci Bool este ca ... îmbogățit în sine? ” Da, fiecare precomandă, inclusiv Bool, este îmbogățit în Bool, așa cum vom vedea acum. Dovada teoremei 2.49. Să verificăm dacă putem construi o precomandă din oricare Bool- categoria. Deoarece ( mathbb {B} ) = {false, true}, definiția 2.46 spune a Bool-categoria constă din două lucruri:

(i) un set Ob (X) și

(ii) pentru fiecare X, y ( in ) Ob (X) un element X (X, y) ( in ) B, adică fie X (X, y) = adevărat sau X (X, y) = false.

Vom folosi aceste două lucruri pentru a începe să formăm o precomandă ale cărei elemente sunt obiectele lui X. Deci, să numim precomanda (X, ≤) și let X = Ob (X). Pentru relația ≤, să declarăm X y dacă X (X, y) = adevărat. Avem elementele unei precomenzi, dar pentru ca aceasta să funcționeze, relația ≤ trebuie să fie reflexivă și tranzitivă. Să vedem dacă le obținem din proprietățile garantate de definiția 2.46:

(a) pentru fiecare element X (în) X avem adevărat ≤ X (X, X),

(b) pentru fiecare trei elemente X, y, z (în) X avem X (X, y) ( wedge ) X (y, z) ≤ X (X, z).
Pentru b (în) Bool, dacă este adevărat ≤ b apoi b = adevărat, așa că prima afirmație spune X (X, X) = adevărat, ceea ce înseamnă X X. Pentru a doua afirmație, se poate consulta Eq. (2,28). Deoarece fals ≤ b pentru toți b ( in ) B, singurul mod prin care instrucțiunea (b) are vreo forță este dacă X (X, y) = adevărat și X (y, z) = adevărat, caz în care forțează X (X, z) = adevărat. Această condiție se traduce exact prin a spune asta X y și y z presupune X z. Astfel am obținut reflexivitate și tranzitivitate din cele două axiome ale lui Bool-categorii.

În exemplul 2.47, am construit un Bool-categoria dintr-o precomandă. Lăsăm pe seama cititorului să generalizeze acest exemplu și să arate că cele două construcții sunt invers; vezi Exercițiul 2.50.

Exemplul 2.50.

  1. Începeți cu o precomandă (P, ≤) și utilizați-l pentru a defini un Bool-categorie așa cum am făcut în Exemplul 2.47. În dovada teoremei 2.49 am arătat cum să transformăm acest lucru Bool-categoria inapoi intr-o precomanda. Arătați că procedând astfel, veți obține precomanda cu care ați început.
  2. În mod similar, arătați că, dacă întoarceți un Bool-categoria într-o precomandă folosind dovada de mai sus, apoi transformați precomanda înapoi într-o Bool-categoria folosind metoda dvs., obțineți Bool-categoria cu care ai început. ♦

Discutăm acum despre o frumoasă aplicare a noțiunii de categorii îmbogățite: spații metrice.

Spații metrice Lawvere

Spațiile metrice oferă o modalitate precisă de a descrie spațiile punctelor, fiecare pereche fiind separată de o anumită distanță. Iată definiția obișnuită:

Definiție: 2.51.

A spațiul metric (X, d) este format din:

(i) un set X, ale căror elemente sunt numite puncte, și

(ii) o funcție d : X × X → ( mathbb {R} ) (_ ≥0 ), unde d(X, y) se numește distanta intre X și y

Acești constituenți trebuie să îndeplinească patru proprietăți:

(a) pentru fiecare X (în) X, noi avem d(X,X) = 0,
(b) pentru fiecare X, y (în) X, dacă d(X,y) = 0 atunci X = y,

(c) pentru fiecare X, y (în) X, noi avem d(X,y) = d(y,X),și
(d) pentru fiecare X, y, z (în) X, noi avem d(X,y)+d(y,z) ≥ d(X,z).

A patra proprietate se numește inegalitatea triunghiului.
Dacă cerem în loc de (ii) o funcție d : X × X → [0, ∞] = ( mathbb {R} ) (_ {≥0} ) ( cup ) {∞}, apelăm (X, d) o extins spațiul metric.

Inegalitatea triunghiului spune că atunci când se trasează un traseu din X la z, distanța este întotdeauna cel mult ceea ce obțineți alegând un punct intermediar y și plecând

X y z.

Poate fi invocat în trei moduri diferite în imaginea de mai sus: 3 + 5 ≥ 7.2, dar și 5 + 7.2 ≥ 3 și 3 + 7.2 ≥ 5. Oh da, și 5 + 3 ≥ 7.2, 7.2 + 5 ≥ 3 și 7.2 + 3 ≥ 5.

Inegalitatea triunghiului surprinde minunat ceva despre distanță, la fel ca și faptul că d(X, X) = 0 pentru oricare X. Cu toate acestea, celelalte două condiții nu sunt atât de generale pe cât ne-am dori. Într-adevăr, există multe exemple de lucruri care „ar trebui” să fie spații metrice, dar care nu îndeplinesc condițiile (b) sau (c) din Definiția 2.51.

De exemplu, ce se întâmplă dacă luăm X să fii locuri în cartierul tău, dar în loc să măsoare distanța, vrei d(X, y) a masura efort să plec de la X la y. Atunci dacă există dealuri, axioma de simetrie, d(X, y) =(^{?}) d(y, X), eșuează: este mai ușor să obții de la X în jos spre y apoi să plec de la y în sus spre X.

O altă modalitate de a găsi un model care rupe axioma de simetrie este să vă imaginați că elementele din X nu sunt puncte, ci regiuni întregi precum SUA, Spania și Boston. Spuneți că distanța față de regiune A spre regiune B se înțelege folosind setarea „Te voi pune într-o parte arbitrară a A și trebuie doar să ajungi oriunde B; care este distanța în cel mai rău caz? ” Asa de d(SUA, Spania) este distanța de undeva din vestul SUA până la vârful vestic al Spaniei: trebuie doar să intrați în Spania, dar începeți în cea mai proastă parte a SUA pentru a face acest lucru.

Exemplul 2.52.

Care distanță este mai mare în descrierea de mai sus, d(Spania, SUA) sau d(SUA, Spania)? ♦

Această noțiune de distanță, care este puternic legată de ceva numit Distanța Hausdorff, (^ {3} ) va satisface din nou inegalitatea triunghiului, dar încalcă condiția de simetrie. De asemenea, încalcă o altă condiție, deoarece d(Boston, SUA) = 0. Indiferent unde vă aflați în Boston, distanța până la cel mai apropiat punct al SUA este 0. Pe de altă parte, d(SUA, Boston) ( neq ) 0.

În cele din urmă, ne putem imagina o utilizare pentru distanțe care nu sunt finite. În ceea ce privește efortul meu, distanța de aici până la Pluto este ∞ și nu ar fi mai bine dacă Pluto ar fi încă o planetă. În mod similar, în ceea ce privește distanța Hausdorff, discutată mai sus, distanța dintre două regiuni este adesea infinită, de ex. distanta dintre {r ( in ) ( mathbb {R} ) | r <0} și {0} ca subseturi de ( ( mathbb {R} ), d) este infinit.

Când abandonăm condițiile (b) și (c) și permitem distanțe infinite, obținem următoarea noțiune relaxată de spațiu metric, propusă mai întâi de Lawvere. Reamintim precomanda monoidală simetrică Cost = ([0, ∞], ≥, 0, +) din Exemplul 2.37.

Definiție: 2.53.

A Spațiul metric Lawvere este un Cost-categorie.

Aceasta este o definiție foarte compactă, dar are un pumn. Haideți să aflăm ce înseamnă,

raportându-l la definiția obișnuită a spațiului metric. Prin definiție 2.46, a Cost-categoria X constă din:

(i) un set Ob (X),
(ii) pentru fiecare X, y ( in ) Ob (X) un element X (X, y) ( in ) [0, ∞].

Aici setul Ob (X) joacă rolul setului de puncte, iar X (X, y) ( in ) [0, ∞] joacă rolul distanței, așa că să scriem un mic traducător:

X : = Ob (X) d(X, y): = X (X, y).

Proprietățile unei categorii îmbogățite în Cost sunt: ​​(a) 0 ≥ d(X,X) pentru toți X (în) X, și
(b) d(X,y) + d(y,z) ≥ d(X,z) pentru toți X, y, z (în) X.

De cand d(X, X) ( in ) [0, ∞], dacă 0 ≥ d(X, X) apoi d(X, X) = 0. Deci, prima condiție este echivalentă cu prima condiție din definiția 2.51, și anume d(X, X) = 0. A doua condiție este inegalitatea triunghiului.

Exemplul 2.54.

Setului ( mathbb {R} ) al numerelor reale li se poate da o structură a spațiului metric și, prin urmare, o structură a spațiului metric Lawvere. Și anume d(X, y) := |y X|, valoarea absolută a diferenței. Asa de d(3, 7) = 4.

Exercițiul 2.55.

Luați în considerare precomanda monoidală simetrică ( ( mathbb {R} _ {≥0} ), ≥, 0, +), care este aproape la fel ca Cost, cu excepția faptului că nu include ∞. Cum ați caracteriza diferența dintre un spațiu metric Lawvere și o categorie ( ( mathbb {R} _ {≥0} ), ≥, 0, +) în sensul definiției 2.46? ♦

Prezentarea spațiilor metrice cu grafice ponderate Așa cum se poate converti o diagramă Hasse într-o precomandă, se poate converti orice grafic ponderat un grafic ale cărui margini sunt etichetate cu numere w ≥ 0 într-un spațiu metric Lawvere. De fapt, le vom considera ca grafice etichetate cu elemente de [0, ∞] și, mai precis, le vom numi Cost-grafice ponderate. (^ {4} )

S-ar putea gândi la o Cost-grafic ponderat ca descriere a unui oraș cu niște drumuri cu sens unic (un drum cu sens dublu este modelat ca două drumuri cu sens unic), fiecare având unele eforturi de traversare, pe care, pentru simplitate, le numim doar lungime. De exemplu, luați în considerare următoarele grafice ponderate:

Dat fiind un grafic ponderat, se formează o metrică (d_ {X} ) pe setul său X de vârfuri prin setare d(p, q) să fie lungimea celei mai scurte căi de la p la q. De exemplu, aici este tabelul distanțelor pentru Da

Exercițiul 2.58.

Completați următorul tabel al distanțelor din graficul ponderat X din ec. (2,56)

Mai sus am convertit un grafic ponderat G, de exemplu. așa cum se arată în ecuație. (2.56), într-un tabel de distanțe, dar acest lucru necesită un pic de gândire. Există o construcție mai directă de luat G și obținerea unei matrice pătrate MG, ale cărui rânduri și coloane sunt indexate de vârfurile lui G. Pentru a face acest lucru, setați MG să fie 0 de-a lungul diagonalei, să fie ∞ oriunde lipsește o margine și să fie greutatea marginii dacă există o margine.

De exemplu, matricea asociată cu Da în ec. (2.56) ar fi

De îndată ce veți vedea cum am făcut acest lucru, veți înțelege că nu este nevoie să vă gândiți să transformați un grafic ponderat G într-o matrice MG în acest fel. Vom vedea mai târziu în secțiunea 2.5.3 că „matricile de distanță” mai dificile dDa, cum ar fi ec. (2.57), poate fi obținut din matricele grafice ușoare MDa, cum ar fi ec. (2.59), prin repetarea unui anumit tip de „multiplicare a matricei”.

Exercițiul 2.60.

Completați matricea MX asociat graficului X în ec. (2,56):

V-variații asupra precomenzilor și spațiilor metrice

Am spus povestea Bool și Cost. Dar în secțiunea 2.2.4 am dat exemple de multe alte precomenzi monoidale și fiecare servește ca bază de îmbogățire pentru un fel de categorie îmbogățită. Care dintre ele sunt utile? Ceva devine util doar atunci când cineva își găsește o utilizare. Vom găsi utilizări pentru unii și nu pentru alții, deși îi încurajăm pe cititori să se gândească la ce ar însemna să se îmbogățească în diferitele categorii monoidale discutate mai sus; poate pot găsi o utilizare pe care nu am explorat-o.

Exercițiul 2.61.

Reamintim precomanda monoidală NMY := (P, ≤, da, min) din exercițiul 2.34. Interpretează ce NMY-categoria este ♦

următoarele două exerciții, folosim grafice ponderate în V pentru a construi categorii V. Acest lucru este posibil, deoarece vom folosi precomenzi care, cum ar fi Bool și Cost, au îmbinări.

Exercițiul 2.62.

Lăsa M să fie un set și să fie M: = (P (M), ( subseteq ), M, ( cap )) este precomanda monoidală ale cărei elemente sunt subseturi de M.

Cineva oferă următoarea interpretare, „pentru orice set M, imaginați-l ca setul de moduri de transport (de exemplu, mașină, barcă, picior). Apoi, o categorie M X îți spune toate modurile din care te vei obține A până la b, pentru orice două puncte A, b ( in ) Ob (X). ”

  1. Desenați un grafic cu patru vârfuri și patru sau cinci margini, fiecare etichetată cu un subset de M = {mașină, barcă, picior}.
  2. Din acest grafic este posibilă construirea unei categorii M, de unde obiectul hom X la y se calculează după cum urmează: pentru fiecare cale p din X la y, luați intersecția seturilor care etichetează marginile în p. Apoi, luați uniunea acestor seturi peste toate căile p din X la y. Scrieți matricea corespunzătoare patru la patru de obiecte hom și convingeți-vă că aceasta este într-adevăr o categorie M.
  3. Interpretarea persoanei arată bine sau se înșeală subtil cumva? ♦

Exercițiul 2.63.

Luați în considerare precomanda monoidală W: = ( ( mathbb {N} ) ( cup ) {∞}, ≤, ∞, min).

  1. Desenați un mic grafic etichetat cu elemente de N ( cup ) {∞}.
  2. Scrieți matricea ale cărei rânduri și coloane sunt indexate de nodurile din
  3. grafic și al cărui (X, y) a treia intrare este dată de maxim peste toate cărările p din X
  4. la y din minim eticheta de margine în p.
  5. Dovediți că această matrice este matricea obiectelor hom pentru o categorie W. Asta va
  6. vă oferă o idee despre cum funcționează W.
  7. Alcătuiește o interpretare, ca cea din Exercițiul 2.62, pentru cum să-ți imaginezi îmbogățirea în W. ♦

2.3: Îmbogățire

Îmbogățirea clasei 7-8: matematica din spatele geneticii

Programul cursului: 12 iulie - 16 iulie, cinci zile. Oră de curs: luni - vineri 11:00 - 12:30 și 15:00 - 16:00.

Descrierea cursului: Ce determină înălțimea mea? Cum trec genele și trăsăturile de la părinții noștri? În această tabără, camperii vor investiga modul în care matematica joacă un rol imens în știință și genetică. Veți explora modul în care Matematica joacă un rol în modul în care suntem formați și formați prin diferite provocări și sarcini.


Ajutorul financiar poate fi disponibil. Apelați (RAYA) Rochester Area Youth Assistance la 248-656-3558 cât mai curând posibil, deoarece procesul durează ceva timp.

& bull Anulările efectuate cu mai mult de 7 zile înainte de începerea cursului vor primi o rambursare completă, minus o taxă de procesare de 10 USD.

& bull Anulările efectuate cu mai puțin de 7 zile înainte de începerea cursului vor primi o rambursare completă, minus o taxă de procesare de 25 USD.

& bull Anulările efectuate după începerea clasei a doua nu vor primi rambursare.

& bull Anulările efectuate din cauza unei situații de urgență vor primi o rambursare proporțională minus o taxă de procesare de 10 USD, dacă este aprobată de Departamentul de îmbogățire.


Simplificați rezultatele generale de îmbogățire funcțională

Măsurile semantice pot fi utilizate pentru similaritatea termenilor GO. Cu toate acestea, există încă o mulțime de ontologii (de exemplu, seturi de gene MsigDB) care sunt reprezentate doar ca o listă de gene în care similitudinea dintre seturile de gene este măsurată în principal prin suprapunerea genelor. simplifica Îmbogățirea oferă termenul_similarity () și alte funcții conexe (term_similarity_from_enrichResult (), term_similarity_from_KEGG (), term_similarity_from_Reactome (), term_similarity_from_MSigDB () și term_similarity_from_gmt ()), care calculează coeficientul, coeficientul de suprapunere și coeficientul kappa.

Asemănarea poate fi calculată prin furnizarea:

  1. O listă de seturi de gene în care fiecare set de gene conține un vector de gene.
  2. Un obiect enrichResult care este în mod normal din pachetul „clusterProfiler”, „DOSE”, „mesh” sau „ReactomePA”.
  3. O listă de ID-uri KEGG / Reactome / MsigDB. Numele setului de gene pot fi furnizate și pentru ontologiile MsigDB.
  4. Un fișier GMT și ID-urile corespunzătoare setului de gene.

Odată ce aveți matricea de similaritate, o puteți trimite pentru a simplifica funcția Enrichment (). Dar rețineți, așa cum am făcut referință în manuscris, gruparea pe genă se suprapune similarității se comportă mult mai rău decât pe similitudinea semantică.


Sondajul de diagnosticare a locurilor de muncă

Un instrument pentru îmbogățirea locurilor de muncă este Sondajul de diagnosticare a locurilor de muncă (JDS). JDS este un cadru care ajută la calcularea unui scor potențial motivant.

Baza JDS este presupunerea că motivația constă în sens, autonomie și feedback. Pe loc de muncă, un punctaj este identificat și calculat pentru fiecare dintre acești factori. Scorul potențial motivant este o funcție a acestor trei stări, ilustrată de figura de mai jos.

În figură, sunt comparate două locuri de muncă. Jobul A înregistrează aproximativ 6,5 în ceea ce privește semnificația (media varietății abilităților, identitatea sarcinii, care este măsura în care se face o muncă de la început până la sfârșit și semnificația sarcinii), 6,4 în ceea ce privește autonomia și 6,3 în ceea ce privește feedback-ul, ceea ce face potențialul motivant scor 6,5 * 6,4 * 6,3 ≈ 260. Jobul B scor semnificativ mai mic, aducând scorul său potențial motivant la mai puțin de 40.


Online banking

Banca online a Enrichment vă permite să personalizați informațiile pe care le vedeți când vă conectați la Banca online. Alegeți modul în care este organizat tabloul de bord pentru a vizualiza soldurile contului, tranzacțiile, efectua transferuri și chiar schimba tema de fundal pentru a se potrivi stilului dvs.

Conturi

Vedeți toate tranzacțiile și detaliile contului din toate conturile dvs. de îmbogățire. De asemenea, puteți sorta și filtra tranzacțiile pentru a căuta rapid după dată, categorie, sumă, tip sau număr de verificare. De asemenea, puteți clasifica tranzacțiile astfel încât să vă puteți urmări cheltuielile și să vă țineți la un buget.

Conectați și transferați la conturi externe

Puteți configura și transfera către și din conturi la alte instituții financiare. Există, de asemenea, funcții îmbunătățite cu „Orice transfer de membru”, astfel încât să puteți salva un cont pe care îl transferați frecvent.

Obiective de economisire

Creați și vizualizați mai multe obiective de economisire. Etichetați obiectivele și includeți chiar și o poză! Includeți o dată țintă pentru a vă ghida către obiectivul dvs. și adăugați fonduri în orice moment sau programați-l să se întâmple automat. Vedeți cât ați salvat și cât ați rămas cu bara noastră de obiective. De asemenea, puteți seta alerte pentru a vă anunța dacă vă apropiați de obiectiv, dacă v-ați atins obiectivul sau dacă vă puneți în pericol obiectivul.

Bugete

Creați și vizualizați bugete. Clasificați-le și urmăriți tranzacțiile care vă actualizează automat bugetul. Este posibil ca unele tranzacții să fie necesare pentru a le clasifica manual. Vedeți cât ați cheltuit și cât ați rămas cu urmărirea noastră ușoară. De asemenea, puteți seta alerte pentru a vă informa dacă ați depășit bugetul sau pentru a furniza o actualizare sumară a bugetului.

Plata factura

Plata facturilor nu a fost niciodată atât de simplă! Configurați-vă beneficiarii de plăți și apoi, cu câteva clicuri ușoare, factura dvs. poate fi plătită și / sau programată să fie plătită în viitor. După ce vă conectați la serviciile bancare online, selectați beneficiarul, introduceți suma datorată și ați terminat.

De asemenea, puteți configura eBills! Obțineți facturile trimise direct către serviciul bancar online Enrichment FCU, unde puteți vizualiza soldurile, informațiile despre extras și le puteți plăti pe toate într-un singur loc convenabil.

Transferuri

Puteți muta bani între conturi cu doar câteva clicuri, inclusiv plăți de împrumut. Pentru transferuri unice sau recurente, aveți opțiunea de a programa sau transfera imediat. Pentru urmărirea ușoară, puteți vizualiza și transferurile dvs. programate și anterioare.

Rețineți că trebuie mai întâi să adăugați orice conturi suplimentare și să aveți conturi externe confirmate înainte de efectuarea transferurilor.

Servicii de verificare

Poate că rămâneți fără controale, dar atunci când faceți acest lucru este un inconvenient imens. Când bancați online cu Enrichment, puteți comanda cu ușurință cecuri (chiar și le puteți personaliza) online și puteți salva o călătorie la sucursală. În plus, puteți plasa cu ușurință cecurile pe care le-ați scris.

Centrul de mesaje

Creați, răspundeți și vizualizați mesaje sigure în serviciile bancare online. Aveți o întrebare despre conturile dvs. sau serviciile bancare online în general? Trimiteți-ne un mesaj direct de pe computer sau telefon.

Setarile profilului

Obțineți acces la o gamă largă de setări. Aceasta include editarea informațiilor de profil, actualizarea informațiilor de securitate, schimbarea culorii contului pentru diferite conturi, selectarea unei teme de fundal, vizualizarea și modificarea notificărilor dorite, determinarea widgeturilor preferate pe care le doriți în partea de sus a meniului, schimbarea parolei și chiar actualizarea informații de contact.


Cuprins

Îmbogățirea necesită ca uraniul să fie într-o formă gazoasă, iar cel mai simplu mod de a realiza acest lucru este de a-l converti într-o substanță chimică diferită cunoscută sub numele de hexafluorură de uraniu. Uraniul trebuie să fie într-o formă gazoasă pentru îmbogățire datorită proprietăților fizice și chimice variate pe care le au diferiții izotopi (U-235 și U-238). Aceste diferențe sunt cel mai ușor de utilizat și manipulat atunci când uraniul este sub formă gazoasă.

Procesul de schimbare a concentratului de oxid de uraniu în hexafluorură de uraniu are loc la o instalație de conversie, primul pas pentru uraniu după ce acesta părăsește o mină. Principalul proces de conversie utilizat în Canada, Franța și Rusia este cunoscut sub numele de „proces umed” și implică mai multe etape de conversie chimică. În primul rând, concentratul de oxid de uraniu este dizolvat în acid azotic (HNO3), care creează azotat de uranil (UO2(NU3)2). Acest nitrat de uranil este apoi purificat, evaporat și în cele din urmă descompus termic pentru a forma pulbere de trioxid de uraniu (UO3). După care există două procese de cuptor în care UO3 este convertit în UO2, apoi a reacționat cu fluorură de hidrogen (HF), pentru a produce tetrafluorură de uraniu (UF4). În cele din urmă UF4 este alimentat într-un reactor cu pat fluidizat și reacționat cu fluor gazos pentru a produce UF6. După procesul de conversie, UF6 trebuie rafinat în continuare datorită prezenței impurităților. & # 914 & # 93

Difuzie gazoasă

Mulți ani, principalul proces a fost difuzie gazoasă. Pentru a separa fizic uraniul, uraniul galben a fost transformat chimic mai întâi în hexafluorură de uraniu (UF6). Această substanță chimică se află în forma sa solidă în condiții normale, dar se transformă într-un gaz dacă temperatura este ușor ridicată sau presiunea este redusă. & # 913 & # 93 De la 235 UF6 moleculele sunt ușor mai ușoare decât cele 238 UF6 molecule, se mișcă mai repede ca gaz prin difuzie. Astfel, dacă hexafluorura de uraniu este trecută printr-o conductă foarte lungă, gazul care iese la capătul îndepărtat al conductei va avea un procent ușor mai mare de 235 U. Cu toate acestea, conducta trebuie să fie extrem de lungă ca cea mai ușoară 235 UF6 difuzează doar cu 0,43% mai rapid decât 238 UF6. & # 913 & # 93 Din această cauză, metoda de difuzie gazoasă nu mai este utilizată pe scară largă.

Centrifuge cu gaz

Astăzi, îmbogățirea se realizează folosind o centrifugă specială numită a centrifugă cu gaz. Procesul de separare aici se bazează pe diferența de masă a moleculelor (a se vedea mai sus difuzia gazoasă). Aici, hexafluorura de uraniu este alimentată într-un cilindru evacuat care conține un rotor. Când acești rotori sunt rotiți la o viteză mare, cu 238 UF mai greu6 se colectează lângă pereții cilindrului în timp ce 235 UF ușor mai ușor6 colectează în apropierea axei centrale. Produsul îmbogățit este apoi extras. Această metodă este preferată față de difuzia gazoasă, deoarece necesită doar aproximativ 3% din putere pentru separarea uraniului. & # 913 & # 93 O metodă de separare centrifugă este mult mai eficientă din punct de vedere energetic decât difuzia, deoarece necesită doar aproximativ 50-60 kWh per SWU (unitate de lucru separativă, care este cantitatea de separare realizată printr-un proces de îmbogățire). & # 912 & # 93 În plus, aceste plante pot fi mai mici, deoarece nu necesită o conductă extrem de lungă. Pentru a avea loc o separare eficientă, aceste centrifuge trebuie să se rotească rapid - în general la 50 000-70 000 rpm. & # 916 & # 93

Deși centrifugele dețin mai puțin uraniu decât un stadiu de difuzie, ele sunt capabile să separe izotopii mult mai eficient. Etapele centrifugii sunt în general compuse dintr-un număr mare de centrifuge în paralel, formând o cascadă.

Separarea izotopului laser

Utilizarea laserelor într-un proces de separare este încă în curs de dezvoltare. Această tehnică de separare necesită un consum mai mic de energie și alte avantaje economice. În acest proces, un laser cu o frecvență foarte specifică interacționează cu un gaz sau vapori. Deoarece frecvența are o energie asociată, interacțiunea fasciculului cu gazul permite excitarea sau ionizarea anumitor izotopi din vapori. Cu această excitare, poate fi posibilă separarea moleculelor care conțin un izotop specific pentru a colecta numai izotopul excitat. & # 916 & # 93


Șeful AIEA spune că programul iranian de îmbogățire a uraniului este „foarte îngrijorător”

Șeful agenției de supraveghere nucleară a Organizației Națiunilor Unite a numit programul iranian de îmbogățire a uraniului „foarte îngrijorător” într-un interviu publicat miercuri cu Financial Times.

Iranul îmbogățea uraniul la niveluri de puritate la care „ajung doar țările care produc bombe”, a declarat ziarului Rafael Grossi, directorul general al Agenției Internaționale pentru Energie Atomică.

Comentariile sale vin în timp ce Iranul și puterile globale negociază la Viena pentru a stabili măsurile pe care acesta și Statele Unite trebuie să le ia asupra sancțiunilor și activităților nucleare pentru a reveni la respectarea deplină a pactului său nuclear din 2015 cu puterile mondiale.

Statele Unite s-au retras din acord în 2018, determinând Iranul să depășească în mod constant limitele acordului asupra programului său nuclear conceput pentru a face mai dificilă dezvoltarea unei bombe atomice - o ambiție negată de Teheran.

„O țară care îmbogățește 60% este un lucru foarte grav - doar țările care produc bombe ating acest nivel”, a declarat Grossi ziarului. „Șaizeci la sută este aproape de calitate pentru arme, îmbogățirea comercială este de 2, 3 (la sută).”

El a spus că este „dreptul suveran” al Iranului de a-și dezvolta programul, dar a adăugat: „Acesta este un grad care necesită un ochi vigilent”.

Grossi a spus că majoritatea măsurilor luate de Iran ar putea fi inversate relativ ușor, dar a adăugat că nivelul de cercetare și dezvoltare care a avut loc a fost o problemă.

„Nu poți pune geniul înapoi în sticlă - odată ce știi cum să faci lucruri, știi, și singurul mod de a verifica acest lucru este prin verificare”, a spus el.

„Programul iranian a crescut, a devenit mai sofisticat, astfel încât revenirea liniară în 2015 nu mai este posibilă. Ce puteți face este să păstrați activitățile lor sub parametrii anului 2015. ”


Îmbogățirea extrem de eficientă a glicopeptidelor O-GalNAc prin utilizarea cromatografiei de afinitate a ionilor metalici imobilizați

Analiza proteomică a glicozilării O-GalNAc este importantă pentru screeningul biomarkerilor și pentru evaluarea răspunsurilor terapeutice. Cu toate acestea, analiza sa încă se confruntă cu provocări din cauza performanței slabe a metodelor de îmbogățire disponibile în prezent. În acest studiu, a fost stabilită o metodă de îmbogățire pe baza materialelor Ti-IMAC (IV), care ar putea îmbogăți glicopeptidele O-GalNAc intacte atât prin interacțiunea hidrofilă, cât și prin interacțiunea de afinitate. Această metodă a permis aproape 200 glicopeptide O-GalNAc intacte identificate din numai 0,1 μL de ser uman. Aceasta a fost aproape de două ori diferită de cea a metodei HILIC. A fost efectuată o analiză aprofundată a glicozilării O-GalNAc, iar 2093 glicopeptide intacte au fost identificate din 7,2 μL de probe de ser uman. Aceasta este cea mai mare bază de date de glicozilare O-GalNAc a serului uman dintr-o cantitate mică de probă. Mai mult, 52 de glicopeptide O-GalNAc intacte modificate semnificativ au fost determinate prin analiza cantitativă a carcinomului hepatocelular (HCC) și a probelor de ser de control, indicând aplicațiile potențiale ale acestei metode de îmbogățire în descoperirea biomarkerilor.