通过随机反应网络分解求平稳分布

我们通过相关的连续时间马尔可夫过程来考察反应网络（CRN）。一般而言，无论解析上还是模拟中，研究此类网络的动力学都十分困难。特别地，随机反应网络的平稳分布仅在部分情形下已知。我们在连接运算下分析 CRN 底层连续时间马尔可夫链的类性质，并考察若干条件，使得 CRN 的平稳分布形式可由分解后各部分的 CRN 导出。这些条件在实例中易于检验，并允许递归应用。所发展的理论实现了马尔可夫过程的顺序分解与平稳分布的计算。由于可通过此类网络表达的过程类很大且所作假设很少，该原理亦适用于其他随机模型。我们给出 CRN 理论中感兴趣的实例以凸显该分解方法。