MQN space 还可以通过Google 地图等交互式应用程序实现PCA 和PC 平面的交互式可视化。此外，SMIfp空间还适用于（PC1，PC2）平面颜色编码数据库的PCA分析和可视化。为了深入了解分子在SMIfp 化学空间中的组织方式，使用PCA 对多个数据库进行了分析。

我不是数学专业的，所以我觉得微分方程（也就是B-S公式最常见的证明方法）不太容易让大众理解。因此，这个答案是基于对金融的常识理解和一些基本的积分和概率知识来理解公式的。尝试的解释。这样我们就可以算出如何折算：对于未来T时刻我们能拿到的A元，那么现在t时刻这笔钱的价值就是A*e'-(r(T-t))元。

1、black pink微缩模型

在枚举数据库GDB-11、GDB-13 和GDB-17 中，这一比例下降至20%，反映出对导致许多相似分子的组合进行了详尽的枚举。为了选择SMILES中的相关符号来创建标量指纹，选择PubChem数据库计算每个符号出现的次数，总共选择了34个符号（至少出现500次）。我想，到这里，你应该已经明白B-S公式是什么了，但是剩下的20%的计算过程其实也很关键。

2、blackpink的模型

所以当有一天你发现股价服从正态分布时，B-S公式就会改变。对于已知分子的数据库（DrugBank、ChEMBL、ZINC 和PubChem），（PC1、PC2）图形成一个向下的三角形，由从左上角延伸到右下角的平行对角条纹组成（如下所示） 。

3、blackpink模型爆料

De Loecker和Warzynski（2012）将Hall方法和ACF生产函数估计方法结合起来，提出了利用企业级数据估计加成率的三步法（我们将其称为DLW方法）。为了测试SMIfp 分类与生物活性的相关性，使用CBDSMIfp 作为相似性度量，从目标列表和整个ZINC 数据库中发现了活性距离CBDSMIfp (DUD-E)。

4、black模型

通过上述背景介绍，将从SMIfp、SMIfp浏览器、LBVS、SMIfp-Mapplet等方面介绍研究取得的成果，并依次进行讨论。如果你比较敏感的话，有没有发现，有些东西已经出现在B-S公式里了^-^)

5、blackbox模型

一些解释： 1. 积分的上限和下限是正负无穷大； 2、上面本来说均值是(T-t)，但实际上最后我们会发现它和均值没有任何关系，所以为了计算简单，我们用代替( T-t); 3. 点中的S_{T}应为S_{t}。因为如果公式写错了再重来就太麻烦了，所以就没有改。 SMIfp，SMILES 指纹，定义了一个34 维的属性空间（图1.1）。

属性空间可以通过主成分分析(PCA) 和选定的PC 平面进行可视化。这是比较各个研究方向的化合物的常用方法，例如药物、化合物、天然产物等。

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