量子啟發方法簡化基因組學和醫療保健中的大數據分析

康奈爾大學的研究團隊開發了一種受量子力學啟發的全新數據表示方法，以更有效地處理大型數據集。 這種創新方法簡化了複雜數據並濾除了雜訊，有可能加速醫療保健和表觀遺傳學領域的進步，而傳統方法通常在這兩個領域中表現不足。 統計科學查爾斯·A·亞歷山大教授馬丁·威爾斯解釋說，物理學家已經創造了基於量子力學的工具，可以提供複雜數據的簡潔數學表示。 通過借鑒他們的數學結構，研究人員旨在更好地理解數據的底層結構。 傳統的固有維度估計是一種用於掌握海量數據集本質的技術，但經常受到現實世界數據中的雜訊和複雜性的阻礙。 Qognitive 研究主管兼首席作者盧卡·坎德洛里指出，傳統的固有維度估計技術在應用於真實數據集時通常會產生不正確的結果。 新方法旨在通過提供一種更強大、更準確的方式來估計複雜數據集的固有維度，從而解決這些限制，最終增強各個領域的數據分析。