'

Концепция скрытых (латентных) переменных в химическом анализе. Часть 1. Качественный анализ

Понравилась презентация – покажи это...





Слайд 0

13.03.07 1 Лекция в МГУ Концепция скрытых (латентных) переменных в химическом анализе. Часть 1. Качественный анализ Померанцев Алексей Леонидович


Слайд 1

13.03.07 2 Лекция в МГУ Вопрос 1 . Кто я ? Еще студент Уже не студент


Слайд 2

13.03.07 3 Лекция в МГУ Вопрос 2. Моя направленность Экспериментатор Теоретик Я ошибся комнатой


Слайд 3

13.03.07 4 Лекция в МГУ Вопрос 3. Специальность Химик Физик Биолог Математик


Слайд 4

13.03.07 5 Лекция в МГУ Вопрос 4. Область Аналитическая химия Органическая химия Физическая химия Не занимаюсь ничем подобным


Слайд 5

13.03.07 6 Лекция в МГУ Вопрос 5. Специализация Электрохимия Хроматография Спектроскопия Масспектрометрия Хемометрика


Слайд 6

13.03.07 7 Лекция в МГУ Вопрос 6. Знаю (читал) ... 1 журнал по аналитической химии 2 журнала по АХ 4 журнала по АХ больше 6 журналов по АХ


Слайд 7

13.03.07 8 Лекция в МГУ Вопрос 7. Хемометрика это ... статистика в аналитической химии метрология применительно к АХ то, что делают хемометрики понятия не имею ?!


Слайд 8

13.03.07 9 Лекция в МГУ Данные о нас Матрица данных образец/объект переменная/свойство


Слайд 9

13.03.07 10 Лекция в МГУ Матрицы и векторы: учебник


Слайд 10

13.03.07 11 Лекция в МГУ Графическое представление 2D-данных


Слайд 11

13.03.07 12 Лекция в МГУ Графическое представление 3D-данных


Слайд 12

13.03.07 13 Лекция в МГУ Почти наши данные


Слайд 13

13.03.07 14 Лекция в МГУ Таблица данных


Слайд 14

13.03.07 15 Лекция в МГУ Корреляции 1


Слайд 15

13.03.07 16 Лекция в МГУ Корреляции 2


Слайд 16

13.03.07 17 Лекция в МГУ 12(12-1)/2=66  Все возможные корреляции


Слайд 17

13.03.07 18 Лекция в МГУ Главные направления и проекции Данные без структуры Данные со скрытой структурой X2=aX1+E


Слайд 18

13.03.07 19 Лекция в МГУ Проекция на подпространство


Слайд 19

13.03.07 20 Лекция в МГУ Представление данных в подпространстве


Слайд 20

13.03.07 21 Лекция в МГУ Метод главных компонент: МГК (PCA) Karl Pearson, 1901 X - матрица данных, E - матрица погрешностей, обе (I ? J) T - матрица счетов: (I ? A), P - матрица нагрузок: (A ? J) A - число главных компонент (A<<J)


Слайд 21

13.03.07 22 Лекция в МГУ Unscrambler® by CAMO ASA


Слайд 22

13.03.07 23 Лекция в МГУ Matlab


Слайд 23

13.03.07 24 Лекция в МГУ Люди: Графики счетов


Слайд 24

13.03.07 25 Лекция в МГУ Люди: Графики нагрузок


Слайд 25

13.03.07 26 Лекция в МГУ Разделение пиков в ВЭЖХ-ДАМ


Слайд 26

13.03.07 27 Лекция в МГУ Свойства чистых веществ A и B X=CST+E


Слайд 27

13.03.07 28 Лекция в МГУ Хроматограмма смеси


Слайд 28

13.03.07 29 Лекция в МГУ Данные в Unscrambler


Слайд 29

13.03.07 30 Лекция в МГУ График счетов


Слайд 30

13.03.07 31 Лекция в МГУ Выводы из графика счетов 1. линейные участки = чистые компоненты 2. кривые участки = коэлюция 3. ближе к началу = меньше интенсивность 4. число поворотов = число чистых компонент


Слайд 31

13.03.07 32 Лекция в МГУ Факторный анализ и анализ ГК


Слайд 32

13.03.07 33 Лекция в МГУ Счета и нагрузки


Слайд 33

13.03.07 34 Лекция в МГУ Прокрустово преобразование X ? CST X ? TPT I = RRT = единичная X ? T(RRT)PT = (TR)(PR)T C ? TR S ? PR R = Rstratch ?Rrotation ^ ^


Слайд 34

13.03.07 35 Лекция в МГУ Преобразование счетов


Слайд 35

13.03.07 36 Лекция в МГУ Результат Прокрустова преобразования


Слайд 36

13.03.07 37 Лекция в МГУ Классификация поддельных лекарств


Слайд 37

13.03.07 38 Лекция в МГУ Измерения: БИК спектроскопия


Слайд 38

13.03.07 39 Лекция в МГУ Образцы Подлинники: 11 серий по 5 таблеток Подделки: 4 серии по 5 таблеток Всего 15?5= 75 образцов


Слайд 39

13.03.07 40 Лекция в МГУ БИК спектры мезима Настоящие Фальшивые


Слайд 40

13.03.07 41 Лекция в МГУ Данные: БИК спектры образцы X


Слайд 41

13.03.07 42 Лекция в МГУ График МГК счетов


Слайд 42

13.03.07 43 Лекция в МГУ Размах и отклонение


Слайд 43

13.03.07 44 Лекция в МГУ Размах и отклонение для мезима размах отклонение


Слайд 44

13.03.07 45 Лекция в МГУ SIMCA Soft Independent Modeling of Class Analogy формальное независимое моделирование аналогий классов


Слайд 45

13.03.07 46 Лекция в МГУ Выброс G13-1 H2O


Слайд 46

13.03.07 47 Лекция в МГУ Хемометрика - это научная дисциплина, находящаяся на стыке химии и математики, предметом которой являются математические методы исследования химических данных сайт Российского хемометрического общества Хемометрика: два определения Дедуктивное


Слайд 47

13.03.07 48 Лекция в МГУ Что делают хемометрики? контролируют производство полупроводников, аспирина и пива; исследуют причины разрушения старинных документов; проводят допинг контроль спортсменов; расшифровывают состав косметики Древнего Египта; локализуют месторождение золота в Швеции; идентифицируют подозреваемого в убийстве Анны Линд; проводят диагностику артрита и рака на ранних стадиях; исследуют органические субстанции в кометном веществе; исследуют кормовой рацион на свинооткормочных комплексах; проверяют, как рацион питания влияет на умственные способности; определяют фальшивые лекарства; и еще многое, многое другое


Слайд 48

13.03.07 49 Лекция в МГУ А если серьезно .... Хемометрика имеет дело с данными (зачас-тую с очень большими), поэтому хемометрика - это подраздел информатики (Data mining) Данные, которые исследует хемометрика по большей части происходят из химии, поэтому хемометрика - это подраздел химии (Analytical chemistry) Методы, которые использует хемометрика ориентированы на формальное моделирование (Soft modeling)


Слайд 49

13.03.07 50 Лекция в МГУ Два «не» и три «да» Хемометрика ? химическая метрология Хемометрика ? статистика в химии Хемометрика решает следующие задачи в области химии: (1) как получить химически важную информацию из химических данных, (2) как организовать и представить эту информацию, (3) как получить данные, содержащие такую информацию.


Слайд 50

13.03.07 51 Лекция в МГУ Что можно почитать ...


Слайд 51

13.03.07 52 Лекция в МГУ Что осталось на потом ...


Слайд 52

13.03.07 53 Лекция в МГУ Спасибо за внимание!


×

HTML:





Ссылка: