歡迎來到我們的“科學坦克”部分。 在網站的這一領域，我們以跨學科的方式處理來自科學界（物理學，數學，計算機科學，醫學等等）的相關發現。 我們發表來自世界各地的重要成就，特別關注哥廷根的科學環境。 玩得開心，保持好奇心。
估計未來事件是一項艱鉅的任務。 與人類相反，機器學習方法不受自然對物理的理解所調節。 在野外，合理的事件序列要服從因果規則，不能簡單地從有限的訓練集中得出。 在本文中，研究人員（倫敦帝國大學）提出了一種新穎的理論框架，通過將時空信息嵌入Minkowski時空中來進行對未來的因果預測。 他們使用狹義相對論的光錐概念來限制和遍歷任意模型的潛在空間。 他們演示了在因果圖像合成和圖像數據集上的未來視頻圖像預測中的成功應用。 它們的框架獨立於體系結構和任務，並具有因果關係功能的強大理論保證。
激光實驗室GöttingeneV最初是由BMBF贏得今年的GO-Bio招標。
光子傳感器技術部門的“用於監測輸注的光聲傳感器系統”（Oase）項目使其成為Go-Bio初始資金措施的兩個階段的第一階段。 在BMBF的競爭激烈的招標中，具有可識別創新潛力的41個項目構想中的178個被批准進入探索階段。
上一篇文章的反饋很好（感謝）。 因此，今天來自“被遺忘的數學”領域的東西-玩得開心！
算術通常無法通過模糊的手段證明其某些優勢。 在這些情況下，我們需要更通用的代數方法。 對於這種通過代數證明是合理的算術定理，有許多用於簡化算術運算的規則。
速度倍增:
在過去沒有計算機或計算器的時代，偉大的算術家使用許多簡單的代數技巧。 使您的生活更輕鬆：
“ x”代表乘法（我們懶得嘗試LaTeX :-)）
讓我們看一下：
988²=？
你能解決這個問題嗎？
這很簡單，讓我們仔細看看：
988 x 988 =（988 + 12）x（998 -12）+12²= 1000 x 976 + 144 = 976
也很容易了解這裡發生了什麼：
（a + b）（a-b）+b²=a²-b²+b²=a²
到目前為止還算可以。 現在，讓我們嘗試快速進行數學運算-甚至組合
986 x 997，不帶計算器！
986 x 997 =（986-3）x 1000 + 3 x 14 = 983
這裡發生了什麼？ 我們可以將這些因素寫下來：
科學家發現電流可以以前未知的方式形成。 新發現可以使研究人員更好地將為太陽和恆星提供動力的聚變能帶到地球。
對於在無碰撞等離子體中與單個物種相互作用的平面靜電波，動量守恆意味著電流守恆。 但是，當多個物種與波相互作用時，它們可以交換衝動，從而產生電流。 在物理學家的工作中得出了這種驅動電流的簡單通用公式。 作為示例，它們顯示瞭如何為電子-正離子離子等離子體中的朗繆爾波和電子-離子等離子體中的離子聲波驅動電流。
今天，有些東西來自“被遺忘的數學”類別。 總是有非常有趣的代數數關係，不幸的是，在課程中很少或根本沒有，但是卻擴大了對數和數學直覺的理解。
假設有人要您在沒有任何技術工具的情況下求解下一個方程。
你能做這個嗎？
好的一見鍾情並不是那麼容易。 但是，當您知道這些數字之間的特殊且有趣的關係時，這確實很簡單：
等式的左邊部分是：100 + 121 + 144 = 365; 換一種說法：
好的，讓我們使用簡單的代數來找出是否可以找到更多這樣的序列：我們要尋找的第一個數字是“x":
氘核的質量據說比專業文獻中存儲的值低0,1億分之一！ 原子核被發現一百多年之後，仍然不清楚單個樣本有多重。 由海德堡馬克斯·普朗克核物理研究所的Sascha Rau領導的研究小組成功進行了出色的“更新”。
來源圖片：馬克斯·普朗克核物理研究所
最輕原子核的質量與電子質量是相互聯繫的，它們的值影響原子物理學，分子物理學和中微子物理學以及計量學中的觀測。 這些基本參數的最準確值來自Penning Fallen質譜儀，其相對質量不確定度約為10E（-11）。 但是，使用來自各種實驗的數據進行的冗餘檢查顯示出質子，氘核和（氦3的核心）質量存在顯著不一致，這表明這些值的不確定性可能被低估了。
一篇激動人心的文章發表在《自然》（Nature）530-531（2020）中； doi：10.1038 / d41586-020-02421-2
已經開發出可以充當激光控制微型機器人腿的微型設備。 這些設備與微電子系統的兼容性暗示了自動微機器人大規模生產的途徑。
YouTube上的視頻 https://youtu.be/8b_dMsYLkUs
1959年，諾貝爾獎獲得者和納米技術界的有遠見的理查德·費曼（Richard Feynman）提出，“吞下外科醫生”會很有趣-也就是說，建造一個微型機器人，必要時它可以在血管中移動以進行手術。 這種對未來的標誌性願景強調了千分尺機器人技術領域的現代希望：將自動化設備部署在其宏觀同類產品無法達到的環境中。 然而，建造這樣的機器人提出了一些挑戰，包括組裝微型機車的明顯困難。 在《自然》雜誌的一篇文章中，Miskin等人。 通過電化學驅動的裝置推動激光控制的微型機器人通過液體，並且可以輕鬆地與微電子組件集成以創建完全自主的微型機器人。
多蘿西·畢曉普（Dorothy Bishop）的精彩文章出現在 性質 584：9（2020）; doi：10.1038 / d41586-020-02275-8
收集模擬數據可以揭示我們的認知偏見導致我們誤入歧途的常見方式。
在過去的十年中，為促進可靠而可靠的研究做出了許多努力。 有些人側重於改變激勵機制，例如通過改變資助和出版標準，以偏向於開放科學而不是聳人聽聞的突破。 但是也必須注意個人。 過度的人類認知偏見會使我們看到不存在的結果。 錯誤的推理會導致草率的科學，即使意圖很好。
準確的電子結構計算被認為是量子計算機最令人期待的應用之一，它將徹底改變理論化學和其他相關領域。 使用Google Sycamore量子處理器，Google AI Quantum及其同事對兩個中等規模的化學問題進行了變分量子本徵醇（VQE）模擬：氫鏈的結合能（與H12一樣大）和二唑的異構化機理（見袁的觀點）。 對多達12個量子位和多達72個兩個量子位的門進行了仿真，結果表明，當VQE與最小化誤差的策略結合使用時，可以實現化學精度。 提出的VQE算法的關鍵組件有可能擴展到無法以經典方式進行仿真的大型系統。
科學，P. 1084; 另請參見第1054頁
來自波蘭的年輕科學家的想法得到了回報。
塞巴斯蒂安·馬切拉（Sebastian Machera）的學生正在開發可以在改善醫療程序的同時幫助許多患者的技術。 由於他的研究，他在享有聲望的EUCYS競賽中獲得了獎項（表彰21歲以下的傑出研究人員）。 他正在波蘭科學院物理化學研究所（PAN）進行項目開發。
塞巴斯蒂安·馬切拉（Sebastian Machera）從小就決定仔細研究心血管疾病。 在大多數發達國家中，這種情況是過早死亡的最常見原因之一。
這位年輕的科學家希望開發一種傳感器，以幫助更快地診斷出患有心髒病的人。 他的想法得到了EUCYS陪審團的認可。 研究人員在這項享有盛譽的比賽的波蘭語版本中獲得了第一名。 獲獎者正在華沙醫科大學學習，並在華沙技術大學學習生物技術。
UMG和卓越集群“多尺度生物成像”（MBExC）以及德國神經退行性疾病中心（DZNE）的科學家首次成功地從人為誘導的多能幹細胞中創建了具有人腦功能的神經元網絡。細胞。 被稱為生物工程神經元有機體（BENOs）的組織具有人腦的形態特徵。 他們還開發了對學習和記憶功能的發展至關重要的功能。 發表在《自然通訊》上。
來源：哥廷根大學醫學：Zafeiriou等人的圖像。 （2020）生物工程神經元有機體中的GABA極性轉換和神經元可塑性。 Nat Commun，11年3791月。
左：根據Zafeiriou等人的一項研究生產的“生物工程神經元類器官”（BENO）的表示。 公佈程序； 神經網絡結構的形成通過神經標記蛋白（微管相關蛋白2；藍色）和神經絲（綠色）以及神經膠質細胞（神經膠質纖維酸性蛋白；紅色）的著色來顯示。 規模：0,5毫米。 右圖：BENO中神經網絡結構的放大。 將神經絲蛋白著色後，神經元軸突顯示為綠色，激活的谷氨酸能神經元顯示為紅色，細胞核顯示為藍色。
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