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基于线性不等式约束探索随机性和不精确知识。

Exploring stochasticity and imprecise knowledge based on linear inequality constraints.

作者信息

Subbey Sam, Planque Benjamin, Lindstrøm Ulf

机构信息

Institute of Marine Research, PB-1870, 5817, Bergen, Norway.

The Hjort Centre for Marine Ecosystem Dynamics, Bergen, Norway.

出版信息

J Math Biol. 2016 Sep;73(3):575-95. doi: 10.1007/s00285-015-0959-z. Epub 2016 Jan 8.

DOI:10.1007/s00285-015-0959-z
PMID:26746217
Abstract

This paper explores the stochastic dynamics of a simple foodweb system using a network model that mimics interacting species in a biosystem. It is shown that the system can be described by a set of ordinary differential equations with real-valued uncertain parameters, which satisfy a set of linear inequality constraints. The constraints restrict the solution space to a bounded convex polytope. We present results from numerical experiments to show how the stochasticity and uncertainty characterizing the system can be captured by sampling the interior of the polytope with a prescribed probability rule, using the Hit-and-Run algorithm. The examples illustrate a parsimonious approach to modeling complex biosystems under vague knowledge.

摘要

本文使用一个模拟生物系统中相互作用物种的网络模型,探讨了一个简单食物网系统的随机动力学。结果表明,该系统可以由一组具有实值不确定参数的常微分方程来描述,这些参数满足一组线性不等式约束。这些约束将解空间限制在一个有界凸多面体中。我们给出了数值实验的结果,以展示如何使用命中与运行算法,按照规定的概率规则对多面体内部进行采样,从而捕捉表征该系统的随机性和不确定性。这些例子说明了在知识模糊的情况下,一种用于对复杂生物系统进行建模的简约方法。

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Exploring stochasticity and imprecise knowledge based on linear inequality constraints.基于线性不等式约束探索随机性和不精确知识。
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