马尔可夫链的噪声强度
统计力学
2024-02-20 v1 数据分析、统计与概率
摘要
离散微观状态之间的随机跃迁在许多物理和生物系统中起着重要作用。通常，这些跃迁会导致宏观尺度上的涨落。神经科学中的一个经典例子是离子通道的随机开放和关闭以及由此产生的膜电流涨落。当微观跃迁很快时，宏观涨落几乎不相关，并且可以完全由它们的均值和噪声强度来表征。我们展示了对于任意马尔可夫链，如何基于跃迁速率矩阵通过代数方程确定噪声强度。我们使用解析可处理的二态马尔可夫二值噪声、钙通道亚基的八态模型（De Young-Keizer 模型）以及随机版本 Hodgkin-Huxley 模型中出现的电压门控钠通道和钾通道的马尔可夫模型，证明了该理论的有效性。
引用
@article{arxiv.2402.10995,
title = {The noise intensity of a Markov chain},
author = {Lukas Ramlow and Benjamin Lindner},
journal= {arXiv preprint arXiv:2402.10995},
year = {2024}
}