随机反应网络灵敏度分析的一种高效无偏方法
概率论
2014-04-18 v2
摘要
我们考虑估计反应网络马尔可夫模型参数灵敏度的问题。灵敏度值衡量输出对模型参数的响应程度，有助于分析网络、理解其鲁棒性特性并识别针对特定输出的重要反应。灵敏度值通常使用结合反应动力学蒙特卡罗模拟的有限差分计算方法进行估计。这些方法计算效率高且易于实现，但会产生有偏估计，在某些应用中可能不可靠。此外，偏差的大小通常是未知的，因此难以确定这些方法的准确性。虽然也存在用于灵敏度估计的无偏方案，但这些方案即使在简单网络中也可能在计算上不可行。本文的目标是提出一种新的灵敏度估计方法，该方法结合了有限差分方法的计算效率与无偏方案的准确性。我们的方法易于实现，依赖于我们在早期论文中最近证明的参数灵敏度的精确表示。通过实例，我们证明了所提出的方法在许多情况下优于现有的有偏和无偏方法。
引用
@article{arxiv.1402.3076,
title = {An efficient and unbiased method for sensitivity analysis of stochastic reaction networks},
author = {Ankit Gupta and Mustafa Khammash},
journal= {arXiv preprint arXiv:1402.3076},
year = {2014}
}