时变相互作用的动力学贝叶斯推断：从一对耦合振荡器到振荡器网络
数据分析、统计与概率
2013-01-14 v2 适应与自组织系统
生物物理
医学物理
摘要
生命系统具有时变相互作用，直到最近，在噪声存在的情况下，还无法从记录的时间序列中准确识别这些相互作用。Stankovski 等人 (Phys. Rev. Lett. 109 024101, 2012) 引入了一种基于动力学贝叶斯推断的方法，该方法有助于同时检测时变同步、影响方向性和耦合函数。它能够区分非同步动力学与噪声引起的相位滑移。该方法基于相位动力学，通过对先验密度进行塑形以纳入先前样本的知识，从而实现了对时变参数的贝叶斯推断。我们现在利用数值生成数据、模拟电子电路数据以及心肺数据详细展示该方法。此外，我们将该方法推广至相互作用的振荡器网络，从而证明了其在小规模网络中的适用性。
引用
@article{arxiv.1209.4684,
title = {Dynamical Bayesian Inference of Time-evolving Interactions: From a Pair of Coupled Oscillators to Networks of Oscillators},
author = {Andrea Duggento and Tomislav Stankovski and Peter V. E. McClintock and Aneta Stefanovska},
journal= {arXiv preprint arXiv:1209.4684},
year = {2013}
}
备注
15 pages, 13 figures, published in Physical Review E