基因调控网络随机模型的张量方法分析

Shuohao Liao

基因调控网络随机模型的张量方法分析

定量方法 2019-10-08 v1 数值分析数值分析分子网络

作者: Shuohao Liao

摘要

张量结构参数分析(TPA)近年来被开发用于模拟和分析基因调控网络的随机行为[Liao et. al., 2015]。该方法采用化学主方程的 Fokker-Planck 近似,并使用量化张量列(QTT)格式——作为经典矩阵和向量的低参数张量结构表示——来近似高维平稳概率分布。本文针对 TPA 所有近似步骤的有效性与精度给出详细的误差分析,包括建模误差、人工边界误差、离散化误差、张量舍入误差和代数误差。该误差分析通过包括死亡-出生过程和 50 维异构化反应链在内的计算实例加以说明。

关键词

张量结构参数分析基因调控网络化学主方程量化张量列误差分析随机模型平稳概率分布

引用

@article{arxiv.1910.02520,
  title  = {Analysis of tensor methods for stochastic models of gene regulatory networks},
  author = {Shuohao Liao},
  journal= {arXiv preprint arXiv:1910.02520},
  year   = {2019}
}

备注

29 pages, 3 figures, 1 table; for associated project website, see http://people.maths.ox.ac.uk/liao/stobifan/index.html

基因调控网络随机模型的张量方法分析

摘要

关键词

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