Fortebio Octet BLI数据分析-小分子动力学-1

The being detected thing is small molecular, and the sensor is immobilized with macromolecular. The detected way is by column. For example , the bio-protein A with IgG.

1.双击数据分析软件图标，打开数据分析软件，在软件Data Selection界面左下侧子窗口路径下选中

待分析kinetics数据：

2.双击后载入左上侧子窗口Loaded Data Kinetics文件夹下

3.左键单击所载入待分析数据，右侧窗口显示Sensor Tray按钮下界面，即该检测中sensor所在sensor tray

上位置，在此可选择分析哪些sensor采集的数据，本例分析所有sensor的数据

等。

5.选择所需分析sensor后，点击Processing进行数据处理：

6.数据处理界面如下，该窗口左侧依次包括Step1:Data Selection，Step2:Subtraction，Step3:Align Y Axis，

Step4:Inter-step Correction，Step5:Process，Step6:View Results，Step7: Save Results；右侧窗口默认为

Raw Data View下界面，即原始数据预览。

分子动力学模拟方法概述(精)

《装备制造技术》 2007年第 10期收稿日期 :2007-08-21 作者简介 :申海兰 , 24岁 , 女 , 河北人 , 在读研究生 , 研究方向为微机电系统。分子动力学模拟方法概述申海兰 , 赵靖松 (西安电子科技大学机电工程学院 , 陕西西安 710071 摘要 :介绍了分子动力学模拟的基本原理及常用的原子间相互作用势 , 如Lennard-Jones 势 ; 论述了几种常用的有限差分算法 , 如 Verlet 算法 ; 说明了分子动力学模拟的几种系综及感兴趣的宏观统计量的提取。关键词 :分子动力学模拟 ; 原子间相互作用势 ; 有限差分算法 ; 系综中图分类号 :O3 文献标识码 :A 文章编号 :1672-545X(200710-0029-02 从统计物理学中衍生出来的分子动力学模拟方法 (molec- ular dynamics simulation , M DS , 实践证明是一种描述纳米科技研究对象的有效方法 , 得到越来越广泛的重视。所谓分子动力学模拟 , 是指对于原子核和电子所构成的多体系统 , 用计算机模拟原子核的运动过程 , 从而计算系统的结构和性质 , 其中每一个原子核被视为在全部其他原子核和电子所提供的经验势场作用下按牛顿定律运动 [1]。它被认为是本世纪以来除理论分析和实验观察之外的第三种科学研究手段 , 称之为“计算机实验” 手段 [2], 在物理学、化学、生物学和材料科学等许多领域中得到广泛地应用。

根据模拟对象的不同 , 将它分为平衡态分子动力学模拟 (EM DS (和非平衡态分子动力学模拟 (NEM DS 。其中 , EM DS 是分子动力学模拟的基础 ; NEM DS 适用于非线性响应系统的模拟 [3]。下面主要介绍 EM DS 。 1分子动力学方法的基本原理计算中根据以下基本假设 [4]: (1 所有粒子的运动都遵循经典牛顿力学规律。 (2 粒子之间的相互作用满足叠加原理。显然这两条忽略了量子效应和多体作用 , 与真实物理系统存在一定差别 , 仍然属于近似计算。假设 N 为模拟系统的原子数 , 第 i 个原子的质量为 m i , 位置坐标向量为 r i , 速度为 v i =r ? i , 加速度为 a i =r ?? i , 受到的作用力为 F i , 原子 i 与原子 j 之间距离为 r ij =r i -r j , 原子 j 对原子 i 的作用力为 f ij , 原子 i 和原子 j 相互作用势能为 ! (r ij , 系统总的势能为 U (r 1, r 2, K r N = N i =1! j ≠ i ! " (r ij , 所有的物理量都是随时间变化的 , 即 A=A (t , 控制方程如下 : m i r ?? i =F i =j ≠ i

分子动力学的模拟过程

分子动力学的模拟过程分子动力学模拟作为一种应用广泛的模拟计算方法有其自身特定的模拟步骤,程序流程也相对固定。本节主要就分子动力学的模拟步骤和计算程序流程做一些简单介绍。 1. 分子动力学模拟步驟分子动力学模拟是一种在微观尺度上进行的数值模拟方法。这种方法既可以得到一些使用传统方法,热力学分析法等无法获得的微观信息,又能够将实际实验研究中遇到的不利影响因素回避掉,从而达到实验研宄难以实现的控制条件。分子动力学模拟的步骤为: (1)选取所要研究的系统并建立适当的模拟模型。 (2)设定模拟区域的边界条件,选取粒子间作用势模型。 (3)设定系统所有粒子的初始位置和初始速度。 (4)计算粒子间的相互作用力和势能,以及各个粒子的位置和速度。 (5)待体系达到平衡,统计获得体系的宏观特性。分子动力学模拟的主要对象就是将实际物理模型抽象后的物理系统模型。因此,物理建模也是分子动力学模拟的一个重要的环节。而对于分子动力学模拟,主要还是势函数的选取,势函数是分子动力学模拟计算的核心。这是因为分子动力学模拟主要是计算分子间作用力,计算粒子的势能、位置及速度都离不开势函数的作用。系统中粒子初始位置的设定最好与实际模拟模型相符,这样可以使系统尽快达到平衡。另外,粒子的初始速度也最好与实际系统中分子的速度相当,这样可以减少计算机的模拟时间。要想求解粒子的运动状态就必须把运动方程离散化,离散化的方法有经典Verlet算法、蛙跳算法(Leap-frog)、速度Veriet算法、Gear预估-校正法等。这些算法有其各自的优势,选取时可按照计算要求选择最合适的算法。统计系统各物理量时,便又涉及到系统是选取了什么系综。只有知道了模拟系统采用的系综才能釆用相对应的统计方法更加准确,有效地进行统计计算,减少信息损失。 2. 分子动力学模拟程序流程具体到分子动力学模拟程序的具体流程,主要包括: (1)设定和模拟相关的参数。 (2)模拟体系初始化。 (3)计算粒子间的作用力。 (4)求解运动方程。 (5)循环计算,待稳定后输出结果。分子动力学模拟程序流程图如2.3所示。

大数据时代的Excel统计与分析定制

大数据时代的Excel统计与分析第1章大数据分析概述 1.1 大数据概述 1.1.1 什么是大数据 1.1.2 数据、信息与认知 1.1.3 数据管理与数据库 1.1.4 数据仓库 1.1.5 数据挖掘的内涵和基本特征 1.2 制造行业需要分析哪些数据？ 1.2.1 产品的良率监控 1.2.2 产品的BOM设计 1.2.3 市场数据监控 1.2.4 财务数据 1.2.5 产品生产数据 1.2.6 设备预防性维护数据 1.2.7 产品需求数据 1.2.8 其他日常数据等第2章数据挖掘流程 2.1 数据挖掘流程概述 2.1.1 问题识别 2.1.2 数据理解 2.1.3 数据准备 2.1.4 建立模型 2.1.5 模型评价 2.1.6 部署应用第3章大数据的Excel统计分析 3.1 研究程序与抽样 3.2 频率分布 3.2.1 传统的建表方式 3.2.2 离散变量—单选题频率布 3.2.3 如何用Word编辑频率分布表 3.2.4 绘制频率分布统计图表 3.2.5 离散变量—复选题频率分布 3.2.6 利用RANK（）函数处理 3.3 集中趋势 3.3.1 平均值\平均值的优点 3.3.2中位数\ 众数\ 内部平均值\ 最大值\最小值 3.3.3 第几最大值第几最小值

3.3.4 描述统计 3.4 离散程度 3.5 假设检验 3.6 单因子方差分析 3.7 相关分析 3.8 回归分析 3.9 聚类分析 3.10预测分析第4章大数据的图表分析案例前言：常见图表分析的三大错误 4.1 用实例说明九大类型图表：饼图、柱状图、条形图、折线图、散点图、雷达图、气泡图、面积图、圆环图的应用场合 4.2 几种专业的图表分析法 4.3九大类型图表的生成实例演练 4.4介绍几种专业的图表分析工具，您需要展示与众不同的专业度 -利用双曲线组合图表显示预计销量和实际销量对比 -利用柱形层叠图显示计划完成度 -利用双侧比较图显示市场调查结果 -利用复合饼图深入分析主要销售组成 -使用断层图分析企业数据第5章数据分析应用实践 5.1 合理的数据呈现与EXCEL/PPT图表制作图表制作的关键要素合适的图表展示合适的数据正确表达需要的主题图表与文字的协调图表的结论 5.2科学的数据分析结果解读注意因果关系不要以偏概全考虑环境影响兼顾定性研究第6章数据分析报告与汇报 6.1如何撰写一份优秀的数据分析报告 6.2现场实操演练：分析报告撰写 6.3 汇报的技巧第7章商业预测技术预测是企业重要的决策依据，企业通过预测技术可以估计下一季度、年度的市场规模、市场占有率、销售量等。 1. 预测责任者与支持者 2. 预测的组织流程

培养小学生数据分析观念的教学研究-精品文档

培养小学生数据分析观念的教学研究一、课题的提出 1.从统计学的主要目的来看，统计学是一门应用科学，是研究如何合理收集、整理、分析数据的学科，它可以为人们制定决策、提供依据。数据是任何科学的基础，但是只有数据是不够的。“要是没有数据分析，就不值得努力去收集数据”。科学家的许多研究工作，就可以看成是对数据的思考。 2.从课程标准的要求来看，《全日制义务教育数学课程标准（实验稿）》指出，在“统计与概率”的教学中，应帮助学生逐渐建立起统计观念，《全日制义务教育数学课程标准（2011 年版）》中，此要求改为数据分析观念。对比两者定义，可以发现它们有着明显不同：从“统计观念”到“数据分析观念”，要求更加具体，价值指向更加明确，这一变化将对统计和概率内容的教学产生很大影响。 3.从生活实际的需要来看，数据分析对国家有着十分重要的意义，人口普查是重要国情国力的调查。我国地域广阔，人口众多，文化多样，经济复杂，于2010年11月1 日进行的第六次人口普查，为实施可持续发展战略、构建社会主义和谐社会，提供了科学、准确的统计信息支持。此外，数据分析对个人也很必要。报纸、电视、网络等媒体上大量的信息都是用数据来表现的，我们进入了一个“数据时代、图表时代”，理解数据的素

养是未来公民的必备素质之一。 4.从目前的教学现状来看，“统计与概率”是实验稿所规定的小学数学课程内容之一，由于这部分内容与传统的“确定性数学”存在较大差异，部分教师对“统计与概率”的核心思想、统计与概率的联系和区别、课堂上应当突出的关键和重点，以及不同年级学生应当达到的理解深度和应用能力等问题，或多或少还存在一些困惑及认识上的分歧。目前，广大教师统计和概率的教学视角狭窄，片面追求绘制统计图表的方法和计算技巧，教学中缺乏数据的多元分析、读懂图表及通过数据分析发现规律、体会随机性，直接影响了学生的数据意识、统计思维等方面的有效培养。基于以上认识，我们确立了《培养小学生数据分析观念的教学案例研究》的课题。二、课题核心概念的界定 1.数据：进行各种统计、计算、科学研究或者技术设计等作为依据的数值。英语为data ，严复1902年在《穆勒名学》中将它音译为“棣达”、“弟佗”，“数据”这词出现比较晚，1936 年后才在一些介绍外国科学进展的文章中出现。笔者认为，数据，是有根据的数，是可依据的数。当我们对某个随机变量（比如某个年龄的学生身高）进行观测时，事先不能预料会取到谁的身高，而一旦某位学生被抽取到，就称这个人的身高数值为这个

金属铝分子动力学模拟

物理计算与设计报告书院（系）名称：学生姓名：专业名称：班级：时间：金属铝分子动力学模拟

摘要：分子动力学模拟，是指对于原子核和电子所构成的多体系统，用计算机模拟原子核的运动过程，并从而计算系统的结构和性质，其中每一原子核被视为在全部其它原子核和电子所提供的经验势场作用下按牛顿定律运动。我们用c语言编写程序，VMD 动画演示得到原子在拉伸过程中的变化。在控制温度不变的情况下，得到了金属铝分子的动力学模拟过程。通过不断拉伸，趋衡铝分子，计算其势能，力,速度，观察每次拉伸过程中以及拉伸后铝原子的排列，得到金属铝的运动细节，从而更加利于我们了解铝的性质。结论：原子两端的拉力与原子势能的变化曲线基本一致。原子间断层以滑层方式断裂。关键词：铝分子，分子动力学，c语言，势能 1 引言人们很早就知道材料的力学性能随尺度发生变化尺度减小, 材料中缺陷存在的几率降低, 材料的强度提高同时尺度的变化可能导致材料内在变形竞争机制的改变, 例如多晶材料晶粒粒径在微米级以上时, 强度主要受位错强化机制控制, 而粒径进入纳米级后, 材料的变形主要来源于晶界滑移等机制原子尺度下, 微观效应占主导地位, 材料的理化、力学性能表现出与宏观不同、甚至相反的特性。Brenner发现金属单晶晶须拉伸强度与晶须直径呈反比,Fleck在微米级细铜丝的扭转试验中观察到尺寸效应纳米电机系统(NEMS)的出现同迫切要求了解纳米尺度下材料的力学行为, 当前从实验上较难获得详细的信息, 而分子动力学模拟可以提供相关细节. 分子动力学通过直接模拟原子的运动过程, 使我们能够详细了解模拟对象的演化发展历史分子动力学模拟的一个关键在于原子势函数的选取原子势早期一般采用简单的对势, 但对势无法正确描述弹性常数, 其结果不理想世纪年代提出的镶嵌原子法、有效介质理论更客观地反映了原子间多体作用的本质, 可得到较合理的结果.认为体系总能量为

大数据时代运营商的SWOT分析

西安邮电大学科研训练（论文）题目：大数据时代运营商的SWOT分析院（系）：经济与管理学院（工商管理系）专业：人力资源管理班级：1102班学生姓名：刘丹导师姓名：尹丽英职称：讲师起止时间：2013年9月16日至12月6日

科研训练（论文）成绩鉴定表指导教师评语

目录摘要........................................ 错误!未定义书签。Abstract......................................... 错误!未定义书签。 1 引言...................................... 错误!未定义书签。 2 大数据时代运营商的发展现状 (1) 2.1大数据的含义及特征............................... 错误!未定义书签。 2.2大数据的应用领域及其价值......................... 错误!未定义书签。 2.3大数据时代运营商的发展现状 (3) 2.4大数据时代运营商的发展趋势 (4) 3 大数据时代运营商的SWOT分析 (5) 3.1优势与劣势分析 (5) 3.2机会与威胁分析 (6) 4大数据时代运营商的经营策略 (8) 5结论 (10) 参考文献 (11)

摘要近年来，大数据所带来的挑战推动了计算技术的快速发展，催生了分布式并行处理平台Hadoop、软硬件一体化数据库服务器Exadata等一批新产品。对于电信运营商这样的大型企业而言，需要思考如何应用这些新技术，解决在大数据时代背景下所面临的挑战，从而提升企业价值。本文立足于电信行业，通过分析大数据的现状及发展趋势，利用SWOT分析模型，阐述电信运营商在大数据时代背景下的优势与劣势，以及所面临的机遇与挑战，并提出相关应对策略，最后展望在大数据时代电信企业的发展及转变趋势。关键词：大数据运营商 SWOT分析模型数据挖掘

小学生数据分析观念的培养策略

龙源期刊网 https://www.360docs.net/doc/c32818741.html, 小学生数据分析观念的培养策略作者：王娟来源：《教师·中》2018年第08期摘要：数据是信息的载体，数据分析是学生必备的核心素养之一。教师由于轻视统计与概率知识的教学，本该让学生经历的统计过程却简单地以口述形式替代，导致学生难以掌握数据分析的方法，难以体验随机事件的不确定性。如何正确领会新课标中的要求，把培养小学生的数据分析素养落到实处，值得我们深思。文章作者就培养学生的数据分析观念谈几点策略。一、新课标中关于数据分析内涵的基本表述（1）“了解及在处理现实生活中的问题时，应当先做调查，收集数据，理性分析后再进行判断，明确数据中蕴含的信息。”这一描述强调了确立统计意识是培养数据分析观念的前提。（2）相同的数据，由于目标及研究的问题存在差异，所选择的分析方法就会不同，因此我们要依据数据分析选择恰当的方法。（3）体验随机性。一是对于同样的事物，每次收到的数据可能不同；二是只要有充分的数据，就可以从中寻找到一定的规律。二、统计教学的现状分析数据分析是统计的核心。对于统计知识的教学，教师们往往只注重统计图的绘制，以及根据给出的数据解决提出的问题，侧重统计量的计算。这样的教学方式培养出的学生只会机械地解决事先设定好的各种问题，难以体会统计的意义和价值何在，即使他们在生活中遇到具体问题时，也不具备主动调查研究的意识和对数据进行理性分析的能力。同时，由于数据收集和整理的过程既琐碎又繁杂，不少学生的数据分析观念无法在数学课堂得到有效培养。学习统计与概率知识，有其固有的思想方法，随机事件的不确定性会造成小学生理解困难。事实也证明，学生如果不经历并体验随机现象，其数据分析观念是很难建立的。三、培养小学生数据分析观念的策略对小学生数据分析观念的培养不是苍白的说教、空洞的讲解，也不是教师说统计有用学生就能够体会到的，而是学生在亲历统计活动、解决问题的过程中建立的一种认识、形成的感性数据观念和理性的分析能力。 1.明确数据分析的作用，形成数据分析意识数据分析运用于我们生活的各个方面，小到家庭的收支情况，大到国家财政收支，都离不开数据的统计和分析。教师培养学生数据分析观念最有效的方法就是让他们亲历从最初数据的

小学生数据分析观念的培养路径探索

小学生数据分析观念的培养路径探索作者：卢林艳来源：《速读·中旬》2020年第01期摘 ;要：相关课程标准中指出，在数学课程教学中，应注重发展学生的数字敏感度、符号意识、空间立体感、几何观念、运算准确能力、推理算术能力和数据分析观念。数据分析观念包括：现实生活中存在许多问题应当先进行调查研究，其次再收集数据，最后通过分析托出判断，了解渗透数据中蕴含着信息，了解对于相同的数据可以有多种分析的方法，需要根据问题的背景选择最适合自己的方法。本文结合数据分析观念再结合具体的教学实践，对数据分析观念在小学数学教学中的培养发表一些探讨。关键词：小学生;数据分析观念;培养引导在信息技术以及经济水平快速发展的今天，统计类型的知识已经成为现代人们日常工作整理和生产中的必备的技能。然而在中小学的数学教学中，培养小学生数学分析观念的发展情况，将数据分析观念与课程教学有机结合已经成为小学数学教育的重要课程之一。数据分析是从统计学的角度看待数据，它是在学习过程中发现问题、做出假设、分析问题并得出结论的过程，其中发现问题也可以称为收集数据，做出假设也就是在描述问题的过程，分析问题即是对数据的分析。数据分析观念在学生的学习过程中应用频繁，对学生的学习效率也有一定的积极影响。 1明确意义，培养学生的数据分析意识学生数据分析意识的训练培养离不开具体案例的锻炼，凡是和数据相关的知识点，都与案例的训练密不可分。只有在对案例进行充分的训练，学生才能够真正的去体会数据分析的全过程，才能体会到数据分析的魅力所在，并能够熟练的将书本理论知识加以运用。例如，某个学校想要组织开展综合素质竞赛，小明和小红两位同学表现都很优秀，那么怎么决定派谁代表班级参加比赛呢？这时就可以通过数据分析得出结果，通过分析来比较两名同学每次的平均考试成绩，挑选平均考试成绩比较高的那位同学参加比赛，在平均成绩相同情况下，可以通过计算方差等方法，选择方差较小，相对稳定，实力较强同学参加比赛。就一般情况来说运用平均数也可以反映出数据变化的稳定程度与可靠性，然而中位数与众数这两种数据则是在平均数不能够有效并且充分的反映数据显著特点时才会出现使用。 2学生数据分析观念的培养路径的意义 2.1使学生善用数据分析并且可以活用，充分理解

分子动力学模拟

分子动力学模拟分子动力学就是一门结合物理,数学与化学的综合技术。分子动力学就是一套分子模拟方法,该方法主要就是依靠牛顿力学来模拟分子体系的运动,以在由分子体系的不同状态构成的系统中抽取样本,从而计算体系的构型积分,并以构型积分的结果为基础进一步计算体系的热力学量与其她宏观性质。这门技术的发展进程就是: 1980年:恒压条件下的动力学方法(Andersenの方法、Parrinello-Rahman法) 1983年:非平衡态动力学方法(Gillan and Dixon) 1984年:恒温条件下的动力学方法(能势‐フーバーの方法) 1985年:第一原理分子动力学法(→カー?パリネロ法) 1991年:巨正则系综的分子动力学方法(Cagin and Pettit)、最新的巨正则系综,即为组成系综的系统与一温度为T、化学势为μ的很大的热源、粒子源相接触,此时系统不仅同热源有能量交换,而且可以同粒子源有粒子的交换,最后达到平衡,这种系综称巨正则系综。进行分子动力学模拟的第一步就是确定起始构型,一个能量较低的起始构型就是进行分子模拟的基础,一般分子的其实构型主要就是来自实验数据或量子化学计算。在确定起始构型之后要赋予构成分子的各个原子速度,这一速度就是根据玻尔兹曼分布随机生成,由于速度的分布符合玻尔兹曼统计,因此在这个阶段,体系的温度就是恒定的。另外,在随机生成各个原子的运动速度之后须进行调整,使得体系总体在各个方向上的动量之与为零,即保证体系没有平动位移。由上一步确定的分子组建平衡相,在构建平衡相的时候会对构型、温度等参数加以监控。进入生产相之后体系中的分子与分子中的原子开始根据初始速度运动,可以想象其间会发生吸引、排斥乃至碰撞,这时就根据牛顿力学与预先给定的粒子间相互作用势来对各个例子的运动轨迹进行计算,在这个过程中,体系总能量不变,但分子内部势能与动能不断相互转化,从而体系的温度也不断变化,在整个过程中,体系会遍历势能面上的各个点,计算的样本正就是在这个过程中抽取的。用抽样所得体系的各个状态计算当时体系的势能,进而计算构型积分。作用势的选择与动力学计算的关系极为密切,选择不同的作用势,体系的势能面会有不同的形状,动力学计算所得的分子运动与分子内部运动的轨迹也会不同,进而影响到抽样的结果与抽样结果的势能计算,在计算宏观体积与微观成分关系的时候主要采用刚球模型的二体势,计算系统能量,熵等关系时早期多采用Lennard-Jones、morse势等双体势模型,对于金属计算,主要采用morse势,但就是由于通过实验拟合的对势容易导致柯西关系,与实验不符,因此在后来的模拟中有人提出采用EAM等多体势模型,或者采用第一性原理计算结果通过一定的物理方法来拟合二体势函数。但就是对于二体势模型,多体势往往缺乏明确的表达式,参量很多,模拟收敛速度很慢,给应用带来很大困难,因此在一般应用中,通过第一性原理计算结果拟合势函数的L-J,morse等势模型的应用仍非常广泛。分子动力学计算的基本思想就是赋予分子体系初始运动状态之后,利用分子的自然运动在相空间中抽取样本进行统计计算,时间步长就就是抽样的间隔,因而时间步长的选取对动力学模拟非常重要。太长的时间步长会造成分子间的激烈碰撞,体系数据溢出;太短的时间步长会降低模拟过程搜索相空间的能力,因此一般选取的时间步长为体系各个自由度中最短运动周期的十分之一。但就是通常情况下,体系各自由度中运动周期最短的就是各个化学键的振动,而这种运动对计算某些宏观性质并不产生影响,因此就产生了屏蔽分子内部振动或其她无关运动的约束动力学,约束动力学可以有效地增长分子动力学模拟时间步长,提高搜索相空间的能

浅谈小学生数据分析观念的培养论文

浅谈小学生数据分析观念的培养随着社会的发展，统计在实际生活中的应用越来越广泛，大到国民生产总值，小到家庭的收支，都离不开对数据的分析，离不开统计。新课程标准理念下也将统计与概率作为重要的学习内容，随着大家对统计与概率教学的不断探索和实践，人们逐渐认识到对于这个领域的学习而言，重要的绝不仅仅是画统计图、求平均数等技能的学习，而是要让孩子“亲近”数据，加强对孩子数据分析观念的培养。下面就以统计为例说明如何培养小学生的数据分析观念。一、重视学生统计意识的培养 “统计观念”的首要方面是能有意识的从统计的角度思考有关问题，当遇到有关问题时能想到去收集数据和分析数据，即发展学生的统计意识。发展学生的统计意识最主要的方式就是让学生体会到统计是有用的，数据是有信息的，也就是说统计能够帮助人们做出决策，能够帮助人们了解一些情况，因此教师要重视学生统计意识的培养。教师在统计活动材料的选用应采取由近及远的原则，先是身边的事、然后社会环境、再和其它学科相联系。收集的素材先是全部数据，如全班学生，利用统计对象的确定性组织统计活动，学习统计图表；随着学习的深入，统计对象更多地具有随机性。例如，“估计你们班所有同学的家庭一个月内共丢弃多少个塑料袋？通过实际调查验证你的估计。”在该统计活动中，每个同学家庭每个月要丢多少个塑料袋，统计对象的总数非常大，统计起来既浪费时间，又浪费人力和物力。此时，就可以渗透抽样统计的方法，帮助学生自己

选择统计对象。这里，统计对象可以是全班同学家庭的某些天丢弃塑料袋的个数，或部分同学家庭的某个月丢弃塑料袋的个数。例如，通过农民分析往年的农产品价格，可以估计出今年的农产品价格，然后适当调整自己的农业种植结构。让学生意识到分析、整理后的数据还能帮助人们进行预测，体会统计的价值。在活动中发挥学生的主体性。数据分析观念最好的办法是让学生经历完整的收集、整理、描述、分析的统计全过程，让学生明白为什么要进行数据的“收集、整理、描述、分析”，也就是说分析数据能帮助我们做什么。常见的教学中，数据的“收集、整理、描述、分析”都是教师布置的“任务”，只要学生按照教师的要求去做即可，而没有问一问为什么要做这些。在统计活动中要发挥学生的主体性，而不要把学生成为按一定指令办事的操作工，要有探索性。在活动中发挥学生的主体性，把统计融入到解决问题之中，有利于统计观念的形成。设计问题情境，学生体会需要收集数据。要使学生接受统计特有的观念，就要让学生经历产生和发展统计思想的全过程，让学生经历收集数据、整理数据和分析数据的过程，逐步形成统计意识。学生体会到分析数据能帮助人们做些什么。“统计与概率”的教学设计应该在学生经历了收集数据、整理数据后，有一个反思的过程，讨论这些数据除了能帮助我们解决刚才提到的问题以外，还能够帮助我们解决什么问题。例如，通过农民分析往年的农产品价格，可以估计出今年的农产品价格，然后适当调整自己的农业种植结构。让学生意识到分析、整理后的数据还能帮助人们进行预测，体会统

浅谈大数据时代聊聊小数据

浅谈大数据时代聊聊小数据现在好像人人都爱说大数据，就像平时我去开会，不是用大数据分析这个，就是用大数据建构那个。可是我最近看《美国计算机学会通讯》（CACM）上面提到了几次小数据，我觉得大家也有必要了解一下这个有趣的概念。大数据其实就是一个特别大的数据库，大到用现有的技术无法处理，因此计算机行业的人谈大数据，指的是大数据技术。而生命科学领域的人谈大数据是指该领域的大数据分析，搞大数据设备和管理的人不见得会分析，因为这需要专业。还有一股力量也将改变我们关于健康的想法和实践，那就是由个人数字跟踪驱动的小数据。基于某种云应用，随时间连续地、安全地、私人地分析你工作、购物、睡觉、吃饭、锻炼和通讯的数字追踪，而得到关于你的健康的画面。这里需要私人的装置和网络服务，特别是自跟踪。譬如昨天我有点胃痛，于是想：前天和大前天有何不同呢？啊！明白了，我每天喝一两酒，前天喝的酒不同，换了一个牌子，可能就是这个新牌子的酒引起我胃痛。这个小数据提供了分析我健康情况的依据。大数据开启了一个时代的转型，给人们带来一场生活、工作与思维的大变革。时代的变革需要以大数据为视角理解数据与信息。什么是小数据？小数据就是个体化的数据，是我们每个个体的数字化信息。比如我天天都喝一两酒，突然有天喝完酒了胃疼，我就想了，这天和之前有何不同？原来，这天喝的酒是个新牌子，可能就是喝了这个新牌子的酒让我胃疼。这就是我生活中的小数据，它不比大数据那样浩瀚繁杂，却对我自己至关重要。第一个意识到小数据重要性的是美国康奈尔大学教授德波哈尔艾斯汀。艾斯汀的父亲去年去世了，而早在父亲去世之前几个月，这位计算机科学教授就注意到老人在数字社会脉动中的些许不同他不再发送电子邮件，不去超级市场买菜，到附近散步的距离也越来越短。然而，这种逐渐衰弱的状态，真到医院去检查心电图，却不一定能看出来。到急诊室检查的时候，不管是测脉搏还是查病历，这个90岁的老人都没有表现出特别明显的异常。可

大数据时代下数据分析的变化

大数据时代下数据分析的变化(一)分析思路大数据时代的分析常常是直接计算现象之间的相依性。传统的统计分析过程是“定性－定量－再定性”，第一个定性是为定量分析找准方向，主要靠经验判断，一般针对数据短缺的情况下比较重要。现在大数据时代，可以直接通过数据分析做出判断，所要做的是直接从“定量的回应”中找出数量特征和数量关系，然后得出可以作为判断或决策依据的结论。因此大数据时代统计分析的过程可以简化为“定量－定性”。在实证分析上，传统思路通常是“假设－验证”，先根据最终的研究目的提出假设性意见，然后收集分析数据，进而验证假设的成立与否。这种实证分析容易受到数据的缺失、假设的局限性以及指标选择的不当等的影响，得不到正确的结论。尤其是在假设本身的非科学性、非客观性、非合理性的情况下，得出的结论更是毫无用处，甚至歪曲事实本身。在现在的大数据时代，可以从中寻找关系、发现规律而不受任何假设的限制，然后得出结论，分析的思路可以概括为“发现－总结”。 (二)研究对象的变化首先，从数据来源上看，传统的统计抽样调查方法有一些不足:抽样框不稳定，随机取样困难;事先设定调查目的会限制调查的内容和范围;样本量有限，抽样结果经不起细分;纠偏成本高，可塑性弱。而在大数据时代，更多的是将总体直接作为研究对象，摒弃了抽样样本的研究，传统统计抽样调查方法的不足可以在大数据时代得到改进。其次，对于数据类型而言，传统数据通常是结构型的，即

定量数据加上少量的定性数据，格式化，有标准，可通过常规的统计指标和统计图来表示。而大数据则注重非结构性数据或者半结构、异结构数据，多样化、无标准，很难通过传统的统计指标或统计图表加以表现。 (三)假设检验的变化传统的统计研究，通常是根据内容提出假设意见，然后根据最初设定的理论模型来检验验证假设的真实效用性。但对于大数据时代而言，信息资源充足，可以采用人工智能对数据信息进行挖掘开发，需要验证的假设比传统经济学研究多出很多，不在一个数量级上。传统的假设验证分析是无法满足大数据时代的需求的。 (四)分析关系的变化

对“数据分析观念”的认识

对“数据分析观念”的认识我认为数据观念就是通过收集数据、描述数据、分析数据的过程，作出合理的决策；能对数据的来源、收集和描述数据的方法、由数据得到的结论进行合理的质疑。具体来说，数据观念包括三方面： (1）数据的意识，能想到用数据来处理问题。实际上用数据来进行推断是一种重要的思维方式 (2)数据分析，体会数据中是蕴含着信息的。我们要经历收集数据、描述数据、分析数据的过程，即数据处理的过程，把信息提取出来。 (3)数据观念，根据背景来选择合适的方法。通过自己平时的学习，我觉得把数据分析观念作为了这部分内容的核心概念原因有以下几点：（一）数据是统计学习的一个重要内容，所以对数据的分析是统计的核心知识，这个数据分析观念，就是实际上数据分析观念，主要让学生能够体会到数据的作用，运用数据可以做什么，怎么来做，可能这是通俗一点来说，数据分析观念的一个基本的含义。（二）在现实生活中，有许多问题应当先做调查研究，搜集数据，通过分析做出判断。例如：班里要组织联欢会需要买些水果，买什么样的水果呢？可能一年级的孩子没有数据意识，以自我为中心，有的孩子会说买苹果，因为我喜欢吃苹果，有的孩子会说买梨，因为我喜欢吃梨，他们没有一个统计的数据意识，但随着年龄的增长，大

家在一起讨论，发现你喜欢吃苹果，我喜欢吃梨，这样一来，要使买的水果得到很多的人喜欢，那我们必须要去收集数据，于是我们可以统计班上喜欢吃苹果的有多少人，喜欢吃梨的有多少人，喜欢吃橘子的有多少，最后发现可能喜欢吃苹果的人最多，于是就多买点苹果。这实际上就是培养学生的一种数据意识，是小学阶段统计学的最核心的问题，也就是我们不期望学生掌握多少种方法，但是他要有这样的想法，遇到这样的问题能想到去调查、能想到用数据说话，这一点非常重要。（三）体会数据中蕴含着信息，对于同样的数据可以有多种分析的方法，需要根据问题的背景，选择合适的方法，通过数据分析体验随机性。例如：有两名选手，一名选手跳高一次比一次跳得好，成绩呈增长趋势；另一名选手他的成绩不是增长趋势，是波动的，有时候好，有时候坏，但这名选手的最高值非常高。老师给学生提问了，如果你是教练员，会选择哪名选手参加比赛？其实这里就牵扯了一个背景，要根据背景来选择合适的方法。我们知道在国际比赛中，跳远是以一次最好成绩记成绩的，六次比赛中，你有一次成绩最高，你就可能得冠军，在这种情况下我们就不再要求这名选手是不是很稳定，关键是根据背景来选择合适的方法。数据分析观念成为这部分的的核心概念，在小学数学统计教学中就必须注重数据观念、数据意识、数据分析的渗透。

大数据和小数据的应用区别只是分享

大数据和小数据的应用区别《大数据时代》一书的核心观点是说：“在大数据时代，我们正经历着一场生活、工作与思维的大变革。大数据技术的出现带给人们的思维方式、行为方式、媒体传播方式及社会治理方式等都诸多方面带来了革命性的变革。我们没必要非得知道现象背后的原因，而是要让数据自己发声。”在大数据时代，相关关系能够帮助我们更好地了解这个世界，建立在相关关系分析法上面的预测是大数据的核心，通过找到“关联物”并监控它，我们就能够预测未来。作者还提出了“大数据三原则”：要全体不要抽样，要效率不要精确，要相关不要因果。虽说该书作者提出的“要相关不要因果”的观点还值得商榷，但“相关性”观点还是从某个层面上说出了大数据时代的核心特征。大数据是往往是商业自动化产生的数据，又具有实时在线的特征。与大数据概念相对应的，在这之前的数据似乎就是所谓小数据，如果有所谓的小数据概念的话，应该特指采用调查方法获得的抽样数据，或者是结构化的海量数据。对于小数据的分析通常采用的是传统的统计分析方法，是一种自上而下的实证研究方法论。小数据往往依托数理统计的大数定律，描述了抽样理论下样本最终服从中心极限定

理的正态分布理论，强调描述性统计学和推断统计学。大数据重预测，小数据重解释大数据的开放性、公开性和易获得性，社交网络每天产生的大数据可以在一定规则开放性下，通过应用程序接口（API）和爬虫技术采集，一些商业机构和政府组织也向社会研究机构提供各种海量数据源，特别是政府开始提供权威开放数据源。大数据往往带有时间标签，更具预测性。国内外众多机构开始采集海量Twitter和微博上的传播信息和个人属性特征和标签，期望预测社会舆情和社会情感、预测电影票房、预测商业机会，进而期望预测人们的态度和行为。开放、公开易获得数据源是大数据时代的基本特征和产生社会影响本质。大数据重发现，而小数据重实证传统的小数据重实证研究，强调在理论的前提下建立假设，收集数据，证伪理论的适用性，采用随机抽样的定量调查问卷获取数据，验证假设。这是一种自上而下的决策和思维过程。而大数据重发现知识，预知未来，为探索未知的社会现象和发展规律带来机遇。这种预见性是一种自下而上的知识发现过程，是在没有理论假设的前提下去预知社会和洞察社会现象、趋势和规律。大数据重相关，小数据重因果大数据重关系，而不关心因果，关注是什么而不关心为什么，尽

(完整版)大数据时代对统计学的影响分析

大数据时代对统计学的影响分析大数据和统计学两者在本质上是相互联系、相互促进，没有数据也不可能完成统计，所以二者缺一不可。在大数据时代，统计学必须与时俱进，跟上时代发展的脚步，勇敢地接受大数据带来的的挑战和变革，才会走得更长远。而大数据也要珍惜统计学，两者是无法离开的，只有在共同学习进步下，才能够实现双赢，成为主宰。关键词：大数据时代；统计学；影响分析引言对于大数据(Big data)，可以理解为新模式中具备决策性、洞察力、发现力的一门技术。它主要概括数据的自然增长力和多样化的信息资产。统计学是大数据里面的一门重要的学科。因为它和大数据有着千丝万缕的关系，所以它被人们广泛使用和学习。它是通过整理分析得出来的科学的数据。具有精准性、客观性即概括性。完成统计学的方法有很多种，如调查法、立案法、实验法等主要广泛应用于社会、科学等方面。一、大数据和统计学的关系 (一)两者的关系在当今信息时代，用数字代表的信息越来越多，科技迅速发展，互联网时代高速运转，在许多公司用来统计数据的时候，都用的电子表格，进行整理分析。在把它们汇总起来，就成了统计。数据是统计的本质，统计是数据的概括及意义。数据就像零零碎碎的字母，统计就是英语单词，通过整理分析，把字母拼成一个具有意义的单词，这就是数据和统计的意义。只有相互依存，你中有我我中有你。（二）大数据和统计学的区别信息功能不同。大数据的意义是某种事物的代表，有些东西要是用它原本的名称代替可能不太放便，这样一个简便的代号即简便又容易记忆。在工作中，工作人员根据超市销售的数据进行整理分析，在汇总起来就是统计，最终他们看得都是统计整理得出的数，分析的也是统计后的数据。因此，统计学是用样本单位来分析和推断数据总体的特征。由数据控制，我们只能根据获得的数据来推断总体数量。在信息时代，越来越多的东西可以用数据表示，几乎全部的信息资料都

如何在小学数学课堂上培养学生的数据分析观念,谈谈您的看法

在小学数学课堂上培养学生的数据分析观念 1、让学生开展数据收集的实践活动，培养学生的数据分析观念。数学来源于生活，生活中处处有数学。日常生活中我们经常会接触到大量的数据信息。教师应向学生阐述观察、收集、整理各种数据的重要性：只有做好最基础的数据收集整理工作，才能对统计数据进行正确地分析，才能帮助我们解决有关统计等实际的数学问题。例如：在学校开展体育节期间，我向三年级学生布置了一项任务：收集班上每位同学最喜欢的一种球类项目，将收集的结果填入下面的统计表，并说说自己的感想和建议，既是数学课外实践活动，也是德育活动，实现双赢。又比如，引导学生利用课余时间，调查了解学生喜欢的食物情况，提出自己的建议等。通过联系生活的数据收集活动，不仅激发学生参与数学实践的兴趣，也能让学生理解数据收集可以帮助大家思考和探讨一些实际问题，发展了他们的数据分析观念。 2、结合"统计知识和方法" 开展教学，培养学生的数据分析观念收集、统计数据的目的就是要对数据进行整理分析，以获取有效信息。在小学教学中，一般是借助统计教学来进行，要指导学生获得一些基本的统计思想方法和统计知识，而统计图表是一种直观的数据信息获取方式，同时也是解决具体实际问题的好办法。让学生对收集到的数学信息进行归类整理，制作成统计图表，并通过查看统计图和统计表，对比分析图表中的数据，从中发现数量关系和变化规律，运用所学的知识予以解决。数据通过统计表、统计图的形式体现出来，将有助于学生更好的来分析数据，以获取有效信息，从而做出正确地决策、判断，这样就能很好地促进数据分析观念的培养。例如，笔者在教学人教版五年级上册第六单元《统计与可能性》一课中，有这样一个教学片段：师：刚才有同学认为硬币掉下来时正面朝上和反面朝上的机会相等，觉得抛硬币的方法很公平，也有人认为这样不公平，那到底这种方法公不公平呢？ …… 师：下面就来做一个实验，由大家亲自动手抛一抛硬币，看这种方法到底公不公平？实验要求：以小组为单位，每小组抛硬币40次，分别统计相关数据，填入实验报告单：师：现在请各个小组汇报实验结果。小组1：正面朝上22次，反面朝上18次。小组2：正面朝上21次，反面朝上19次。小组3：正面朝上24次，反面朝上16次。 …… 师：请大家仔细观察各小组的实验数据，你能从中发现什么？生1：正面朝上和反面朝上的次数很接近。生2：正面朝上和反面朝上的次数基本一样。 …… 师：大家对数据的分析都很有道理。如果我们继续下去，抛100次，200次

分子动力学模拟

分子动力学模拟 The Standardization Office was revised on the afternoon of December 13, 2020

分子动力学模拟分子动力学是一门结合物理，数学和化学的综合技术。分子动力学是一套分子模拟方法，该方法主要是依靠牛顿力学来模拟分子体系的运动，以在由分子体系的不同状态构成的系统中抽取样本，从而计算体系的构型积分，并以构型积分的结果为基础进一步计算体系的热力学量和其他宏观性质。这门技术的发展进程是： 1980年：恒压条件下的动力学方法（Andersenの方法、Parrinello-Rahman法）1983年：非平衡态动力学方法(Gillan and Dixon) 1984年：恒温条件下的动力学方法（能势‐フーバーの方法） 1985年：第一原理分子动力学法（→カー?パリネロ法） 1991年：巨正则系综的分子动力学方法(Cagin and Pettit). 最新的巨正则系综，即为组成系综的系统与一温度为T、化学势为μ的很大的热源、粒子源相接触，此时系统不仅同热源有能量交换，而且可以同粒子源有粒子的交换，最后达到平衡，这种系综称巨正则系综。进行分子动力学模拟的第一步是确定起始构型，一个能量较低的起始构型是进行分子模拟的基础，一般分子的其实构型主要是来自实验数据或量子化学计算。在确定起始构型之后要赋予构成分子的各个原子速度，这一速度是根据玻尔兹曼分布随机生成，由于速度的分布符合玻尔兹曼统计，因此在这个阶段，体系的温度是恒定的。另外，在随机生成各个原子的运动速度之后须进行调整，使得体系总体在各个方向上的动量之和为零，即保证体系没有平动位移。由上一步确定的分子组建平衡相，在构建平衡相的时候会对构型、温度等参数加以监控。

大数据时代的数据概念分析及其他

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大数据时代的数据概念分析及其他一、概念：＂大数据"是一个体量特别大，数据类别特别大的数据集,并且这样的数据集无法用传统数据库工具对其内容进行抓取、管理和处理。"大数据"首先是指数据体量（volｕmes）?大,指代大型数据集,一般在10TB?规模左右,但在实际应用中,很多企业用户把多个数据集放在一起，已经形成了PB级的数据量；其次是指数据类别（ｖariety）大,数据来自多种数据源,数据种类和格式日渐丰富，已冲破了以前所限定的结构化数据范畴,囊括了半结构化和非结构化数据。接着是数据处理速度（Ｖｅｌoｃity）快,在数据量非常庞大的情况下，也能够做到数据的实时处理。最后一个特点是指数据真实性(Ｖｅｒａciｔｙ)高，随着社交数据、企业内容、交易与应用数据等新数据源的兴趣，传统数据源的局限被打破，企业愈发需要有效的信息之力以确保其真实性及安全性。百度概念: 大数据(ｂｉgdatａ）,或称巨量资料，指的是所涉及的资料量规模巨大到无法透过目前主流软件工具,在合理时间内达到撷取、管理、处理、并整理成为帮助企业经营决策更积极目的的资讯。大数据的4Ｖ特点：Volume、Vｅlｏcity、Variｅｔy、Vｅracity。研究机构Gaｒtner概念：＂大数据"是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。从数据的类别上看，"大数据"指的是无法使用传统流程或工具处理或分析的信息。它定义了那些超出正常处理范围和大小、迫使用户采用非传统处理方法的数据集。亚马逊网络服务(AＷS）、大数据科学家JohnRauser提到一个简单的定义：大数据就是任何超过了一台计算机处理能力的庞大数据量。研发小组对大数据的定义:"大数据是最大的宣传技术、是最时髦的技术，当这种现象出现时，定义就变得很混乱。"Ｋeｌly说:"大数据是可能不包含所有的信息，但我觉得大部分是正确的。对大数据的一部分认知在于，它是如此之大，分析它需要多个工作负载，这是AWS的定义。当你的技术达到极限时,也就是数据的极限"。大数据不是关于如何定义，最重要的是如何使用。最大的挑战在于哪些技术能更好的使用数据以及大数据的应用情况如何。这与传统的数据库相比，开源的大数据分析工具的如Hadｏop的崛起,这些非结构化的数据服务的价值在哪里。二、大数据分析从所周知,大数据已经不简简单单是数据大的事实了，而最重要的现实是对大数据进行分析，只有通过分析才能获取很多智能的、深入的、有价值的信息。那么越来越多的应用涉及到大数据,而这些大数据的属性,包括数量,速度,多样性等等都是呈现了大数据不断增长的复杂性，所以大数据的分析方法在大数据领域就显得尤为重要，可以说是决定最终信息是否有价值的决定性因素。基于如此的认识，大数据分析普遍存在的方法理论有哪些呢? 大数据分析的五个基本方面： 1、可视化分析Ａnａlｙtic Visuaｌizａtions