量子启发方法简化基因组学和医疗保健中的大数据分析

康奈尔大学的研究团队开发了一种受量子力学启发的全新数据表示方法，以更有效地处理大型数据集。 这种创新方法简化了复杂数据并滤除了噪声，有可能加速医疗保健和表观遗传学领域的进步，而传统方法通常在这两个领域中表现不足。 统计科学查尔斯·A·亚历山大教授马丁·威尔斯解释说，物理学家已经创造了基于量子力学的工具，可以提供复杂数据的简洁数学表示。 通过借鉴他们的数学结构，研究人员旨在更好地理解数据的底层结构。 传统的固有维度估计是一种用于掌握海量数据集本质的技术，但经常受到现实世界数据中的噪声和复杂性的阻碍。 Qognitive 研究主管兼首席作者卢卡·坎德洛里指出，传统的固有维度估计技术在应用于真实数据集时通常会产生不正确的结果。 新方法旨在通过提供一种更强大、更准确的方式来估计复杂数据集的固有维度，从而解决这些限制，最终增强各个领域的数据分析。