二维数据旋转不确定性的误解与解决策略

本文《On rotation uncertainty in the resolution of two-way evolving data》由作者甘峰撰写，发表于Sun Yat-Sen University的化学与化工学院，广州市，中国。该论文针对二维数据处理领域中的一个关键问题——旋转不确定性进行了深入探讨。随着液相色谱-质谱联用（HPLC-DAD）、气相色谱-质谱联用（GC-MS）等技术的发展，二维数据已经成为一种常见的数据形式，尤其在动态分析如动力学系统中，数据采集时按时间变化收集多维谱图。 传统上，对于这类数据的解析过程中，存在所谓的“旋转不确定性”问题，即在解析过程中，不同的旋转角度可能会得到相似的解析结果，这使得数据解析的可靠性受到质疑。这个问题曾是化学计量学家面临的一大挑战，尽管已有多项方法被提出以提高数据解析的有效性[1-10]。 然而，甘峰的研究指出了一个重要的结论：二维数据本身并不具有内在的旋转不确定性。所谓的旋转不确定性问题其实是源于解析过程中使用的最小化残差平方和的收敛判据。换句话说，当数据解析算法以标准误差或残差作为优化目标时，如果选择不恰当的收敛准则，可能导致对不同旋转角度下相近解析结果的误解。 为了克服这一问题，论文强调了引入合适的收敛准则的重要性。这意味着在解析算法设计中，应当选择能够更准确地反映数据特性的准则，比如使用更为复杂的模型或者更精细的参数调整，来确保解析结果不受旋转角度的影响。这样可以确保数据解析的稳定性和一致性，提高分析的精度和可靠性。 因此，这篇首发论文不仅揭示了二维数据旋转不确定性的本质，还为解决此类问题提供了新的视角和方法。这对于从事二维数据分析的科研人员来说，是一项重要的理论贡献，有助于他们在实际应用中更有效地处理和解释复杂的两维数据。