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肯尼斯·「肯」·穆雷爵士（Sir Kenneth "Ken" Murray；4月7日） FRS FRSE，英国分子生物学家和爱丁堡大学渤健分子生物学教授（Biogen Professor of Molecular Biology）。作为早期基因工程的重要人物，穆雷共同创立了渤健（Biogen）公司。在那里，他和他的团队开发了第一批针对乙型肝炎的疫苗。穆雷与其妻子、生物学家诺琳夫人共同创立了爱丁堡达尔文信托基金会（Darwin Trust of Edinburgh），一个支持年轻生物学家攻读博士学位的慈善机构。

穆雷于伯明翰大学获得了化学一等荣誉学位和博士学位。从1960年到1964年，他是斯坦福大学J. Murray Luck实验室的研究员。1964年到1967年，他是剑桥大学弗雷德里克·桑格实验室的研究员。1967年，他被任命为爱丁堡大学讲师，并于1976年成为分子生物学系主任。1984年，他被任命为Biogen分子生物学教授，并一直担任该职位直至退休。他于1979年被选为英国皇家学会院士， 1989年被选为爱丁堡皇家学会院士，并于2000年因“对国内和国际生物技术发展的杰出贡献”被授予RSE皇家奖章，

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布朗棘轮（Brownian ratchet），又称费曼棘轮，由波兰物理学家玛丽安·斯莫卢霍斯基于1912年提出的永动机构想，因物理学家理查德·费曼于1962年的讲座中传播开来。

如图，一个浸在水中的桨轮上连接一个微小的棘轮。因棘轮只能单方向转动，由于分子的布朗运动，当分子随机与桨轮碰撞时，桨轮只能往一个方向转，而且可用来作功，例如举起一个小砝码。

这样一来只要使用简单的棘轮，像是用掣子（pawl）咬住齿轮，就可以让桨轮永远转动下去。

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多重共线性（Multicollinearity）是指多变量线性回归中，变量之间由于存在高度相关关系而使回归估计不准确。在该情况下，多元回归的系数可能会因为模型或数据的微小变化发生剧烈改变。在样本数据集中，多重共线性不会影响模型整体的预测能力或信度，它只会影响单个预测值（predictor）的结果。简而言之，一个包含有共线预测值的多元回归模型可以指示出模型整体的预测可靠程度，但可能无法对单个预测值给出有效结果，也可能无法判断哪些预测值是冗余的。

需要注意的是，在对回归分析的叙述中，“没有多重共线性”多用于指代没有“完全的多重共线性”，意为预测值之间存在完全线性相关关系。在这种情况下，模型矩阵Χ不是满秩，因此其矩量矩阵不可逆。在该情况下，对一个普通线性模型来说，普通最小二乘估计值不存在。

虚拟变量陷阱（英语：Dummy variable trap）有可能触发多重共线性问题。

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