Gillespie 随机模拟算法及其在生物学中的应用附 Matlab 代码

最新推荐文章于 2023-08-18 23:53:06 发布
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Gillespie 随机模拟算法及其在生物学中的应用附 Matlab 代码

随机性是生物学中不可避免的一部分。Gillespie 随机模拟算法是一种使用随机数来模拟化学反应动力学的方法。它已被广泛用于生物学和化学领域，因为它可以比其他方法更好地模拟小样本系统中的稀有事件。本文将介绍 Gillespie 随机模拟算法的基本原理并提供相应的 Matlab 代码。

  1. Gillespie 随机模拟算法

Gillespie 随机模拟算法通过随机抽样化学反应动力学过程来模拟化学反应。该算法假设化学反应中的每个分子都是独立的，并且每个反应都只涉及小数量的分子。该算法的基本流程如下：

  1. 确定每个分子种类的初始数目。

  2. 确定每个反应的速率常数。

  3. 从 Poisson 分布中随机抽样化学反应事件的时间间隔。

  4. 从多项式分布中随机抽样化学反应中每个反应的发生概率。

  5. 更新每个分子种类的数目。

  6. 回到步骤 3，不断重复直到达到指定的时间点。

在 Gillespie 算法中，时间步长是变化的，并且它的大小取决于下一个反应事件的发生时间。这种方法的优点是可以对粒子数量较小的情况进行准确模拟，并且不需要使用大量的计算资源。

  1. Gillespie 随机模拟算法的 Matlab 代码实现

为了说明 Gillespie 随机模拟算法的使用方法&

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Gillespie 随机模拟算法及其 MATLAB 代码
ByteWhisper的博客
09-09 1399
Gillespie 随机模拟算法的原理基于随机事件的发生和发生时间的随机性。然后通过计算每个反应的发生概率，按照一定的随机规则选择下一个反应事件，并确定其发生时间。通过 Gillespie 随机模拟算法，我们可以模拟各种随机系统的动力学行为，从而深入理解系统的行为特征和稳定性。使用 MATLAB 的灵活性和强大的数值计算功能，我们可以方便地实现 Gillespie 随机模拟，并进一步分析模拟结果以获取有关系统的见解。在主循环中，首先计算所有反应速率的总和，然后根据总速率生成下一个反应事件的时间间隔。
吉莱斯皮随机模拟算法（SSA）（Matlab代码实现）
weixin_46039719的博客
11-16 697
化学反应网络的动力学通常使用微分方程进行建模，将化学物质的数量视为连续和确定的量。如果反应分子的数量很少，随机分子波动就会变得显著，离散的随机建模方法通常更合适。在“良好混合”环境的假设下，这样的系统可以建模为连续时间马尔可夫过程，其概率分布遵循所谓的化学“主方程”。Gillespie 算法（或 SSA）是一种离散事件模拟算法，可生成随机过程的单一实现，这些实现与主方程具有精确的统计一致性。博客内容尽量做到思维缜密，逻辑清晰，为了方便读者。部分理论来源于网络，如有侵权请联系删除。行百里者，半于九十。
Gillespie 随机模拟算法附matlab代码
matlab_dingdang的博客
11-19 1119
Gillespie 算法是仿真均匀化学动力系统的一种标准算法，其一般步骤可以概述如下。
gillespie:随机模拟的Gillespie算法的纯Python实现
03-28
用于随机模拟的Python软件包 安装 pip install gillespie 用法 参见。 注意：必须安装matplotlib才能运行示例： pip install matplotlib
通过缩小（降低）快速反应的动力学速率来加速Gillespie KMC模拟的算法matlab代码.rar
最新发布
10-09
它可以用作大学课程设计、期末大作业甚至毕业设计的一部分，帮助学生深入理解KMC算法及其在化学反应模拟中的应用。通过实际操作和修改代码，学生可以更好地掌握算法背后的科学原理和编程技巧。 在技术层面，算法的...
Gillespie随机模拟算法Matlab实现教程
Gillespie算法，也称为直接随机模拟算法，是一种在计算化学中常用的蒙特卡洛方法，由Daniel T. Gillespie于1976年提出。该算法用于模拟化学反应的随机性，特别是在低浓度时，传统的化学动力学近似（如质量作用定律）...
Gillespie算法在Matlab中的实现及其在化学反应网络模拟中的应用
Gillespie算法，全称为Gillespie Stochastic Simulation Algorithm（SSA），是一种在化学、分子生物学和生态系统模拟中广泛使用的离散随机建模方法。这种算法能够模拟反应动力学系统中的随机事件，特别是在反应物...
matlab分时代码-gillespie-algorithm-python:了解Gillespie算法并在Python中自己构建
05-21
matlab分时代码使用Python的Gillespie算法 目标 了解Gillespie算法，并使用Python自己构建。 要求 Python 2.7（我们建议使用Anaconda发行版，其中包含大多数必需的模块） 模组：NumPy，SciPy 补习指南 您应该拥有的文件：名为build_your_own_gillespie.ipnb的ipython笔记本 要启动ipython笔记本： 在Mac上： 启动一个新的终端窗口，然后键入“ jupyter notebook”，然后按Enter。 当新的浏览器窗口打开时，导航至保存教程的文件夹。 单击您要遵循的教程。 在Windows上： 打开命令提示符（cmd）; 在命令提示符下，将当前路径更改为包含教程或其任何父目录的目录（cd [disk_label]：/ path / to / directory）（否则，稍后我将无法导航至浏览器中所需的文件夹）； 然后您可以从命令提示符下运行“ jupyter笔记本”。 使用Jupyter笔记本：要在单元格中键入代码时，只需单击它即可将其激活。 当您要运行代码时，请按Shift + Enter。 您
Gillespie 的直接方法随机模拟算法：随机模拟耦合化学React的代码。-matlab开发
05-30
此代码实现了 DT Gillespie 于 1977 年发表在 Journal of Physical Chemistry 上的随机模拟算法（直接方法）。 默认React和分析解决方案对应于单细胞基因表达的简单模型 (Kaern et al., Nat.Rev.Genet., 2005)：Pro-->M-->P, with mRNA (M--> 0) 和蛋白质 (P-->0) 衰减，当假设基因持续表达（Pro 表示基因的启动子）并且细胞体积恒定并设置为统一时。 绘制了 mRNA 和蛋白质时间序列以及概率直方图。
Gillespie 随机模拟算法附matlab代码.zip
04-15
1.版本：matlab2014/2019a，内含运行结果，不会运行可私信 2.领域：智能优化算法、神经网络预测、信号处理、元胞自动机、图像处理、路径规划、无人机等多种领域的Matlab仿真，更多内容可点击博主头像 3.内容：标题所示，对于介绍可点击主页搜索博客 4.适合人群：本科，硕士等教研学习使用 5.博客介绍：热爱科研的Matlab仿真开发者，修心和技术同步精进，matlab项目合作可si信
sis数学模型MATLAB代码-Stochastic-SIS:使用Gillespie算法的SIS流行病模型仿真（Matlab）
05-23
sis数学模型MATLAB代码随机SIS 使用Gillespie算法（MATLAB）进行SIS流行病模型模拟 这些文件是为在蒙特克莱尔州立大学数学科学系的Eric Forgoston博士的指导下进行的学术研究而创建的。 所述研究的目的是探索“预警信号”的理论及其在具有Allee效应的数学流行病学和人口模型中的应用，从而允许研究影响这些动态系统行为的控制机制。 在此存储库中找到的代码中选择和实现的模型（在MATLAB和FORTRAN中）均遵循SIS（易感感染易感染）流行模型。 本文发现的模拟是通过采用Gillespie算法模拟随机流行病学数据来完成的。 Gillespie_SIS_V3是主要的模拟文件。 它绘制了模拟结果，并允许用户在给定点“脉动”总体。 Gillespie_SIS_V6与V3相似，但仅用于生成预定数量的时间序列。 Gillespie_SIS_V7与V3相似，但是，当自相关值达到统计阈值时，就会发生脉冲。 这是通过读取包含所述值（从R导入）的.csv文件来实现的。 Gillespie_SIS_V5是V3的FORTRAN版本，没有实施控制措施。
论文研究-基于Gillespie算法的生化随机Petri网演化分析.pdf
09-12
Petri网既有严格的数学表达方式，又有直观的图形描述形式，是当前生物化学系统模拟和定性分析的一个有力工具。作为标准Petri网的一个重要扩展，随机Petri网使得可以定量地分析生物化学系统。建立了两个典型的生物化学系统的随机Petri网模型：Schlogl系统和转录调控系统，并使用Gillespie随机仿真算法模拟了这些生化随机Petri网模型的状态演化。
随机模拟方法与应用(高清)
02-03
本书力图以通俗易懂与自封的方式叙述随机模拟方法，通过大量生活中的实例来阐明模拟的基本方法与相关概念，并给出全部例子的Matlab程序。全书共分十一章，分别介绍了随机模拟方法的特点与步骤、概率论预备知识、Matlab软件的基本编程方法、随机数的生成方法、马尔可夫链蒙特卡罗方法、随机服务系统模型、蒙特卡罗优化方法、随机游走模型、蒙特卡罗积分方法、复杂系统的模拟。其中应用方面涉及了经济金融、统计物理、排队论、交通流、社会问题及其复杂网络等问题。 本书既适合作为大学通识教育的教材，又适合作为理工类、经管类各学科本科教材或参考书，也可供相应学科的研究生和感兴趣的读者参考。
用于实现时间 Gillespie算法的C ++ 代码_代码_下载
06-08
用于在时变网络上模拟流行病过程的时间 Gillespie 算法的实现的 C++ 代码；时间 Gillespie 算法：时变网络上传染过程的快速模拟 使用 -O2 选项编译以获得最佳速度，例如，使用 g++ 代码可以编译为： g++ "输入名称" -o "输出名称" -O2 -I"升压路径" 所有程序都在以下列形式给出的时间网络上模拟给定传染过程的独立实现： (tij) 每行一个三元组，t、i 和 j 由制表符分隔。("\t")。 在这里找到的程序是： SIR-Poisson-homogeneous.cpp：同质群体中的恒定速率（泊松）SIR 过程（即，所有节点的感染/恢复率相同）。 SIR-Poisson-heterogeneous.cpp：异质群体中的恒定速率（泊松）SIR 过程（即，节点之间的感染/恢复率可能不同）。 SIR-Poisson-homogeneous-contactRemoval.cpp ：同质群体中的恒定速率（泊松）SIR 过程，其中过时的联系人在发生时从联系人数据中删除。 SIR-nonMarkovian.cpp ：具有 Weibull 分布的非马尔可夫
详解Gillespie算法：使用Python构建分子化学模拟及其在随机多智能体动力学中的应用
qq_38334677的博客
08-06 1304
Gillespie算法是一种利用蒙特卡洛抽样模拟化学体系随机动力学行为的方法[3]。它是由Joseph L. Doob提出的，用于生成具有已知反应速率的随机方程组的统计上正确的轨迹（可能的解）[5]。在本文中，我们将详细介绍Gillespie算法的原理，并使用Python实现一个简单的分子化学模拟。此外，我们还将探讨Gillespie算法在随机多智能体动力学中的应用[4]。将所有体系中的化学反应拆分为基元反应。计算每个基元反应的速率常数。使用蒙特卡洛抽样方法模拟随机动力学行为。
Gillespie算法的Python简单实现（实例）
valencia_fan的博客
01-10 3700
Gillespie算法的Python简单实现（实例） 文章目录Gillespie算法的Python简单实现（实例）前言一、Gillespie是什么？二、题目三、代码1.引入库2.类定义3.设置参量4.计算结果并输出拟合图像部分结果总结 前言 一位化院的朋友的期末作业，寻求帮助，因此了解学习了一下gillespie算法，并简单实现了该算法，实例化了mRNA翻译蛋白质的过程。 一、Gillespie是什么？ 个人理解，Gillespie算法是一种将连续的化学反应转换为离散步骤模拟的算法。 二、题目 简
探索随机模拟：Gillespie算法的Julia实现与其科研应用
qq_38334677的博客
08-18 719
尽管有许多编程语言和工具可以实现这一算法，但Julia，作为一种高性能的、专为数值计算和数据科学设计的现代语言，为Gillespie算法提供了一个优雅而高效的实现方式。在生物学中，细胞内的分子数量通常是有限的，特别是对于某些关键的信号分子或转录因子。尽管Gillespie算法为我们提供了一个强大的模拟框架，但在大规模系统中，每次迭代都要评估所有可能的反应可能是低效的。如果你对深入探讨Gillespie算法或其他相关方法感兴趣，我们建议下载我们提供的完整项目，其中包含更多的实例、深入的讨论和详细的代码。
易感-感染-易感(SIS)模型的实现方式
weixin_41622528的博客
08-17 1890
复杂网络流行病传播SIS模型的C++实现
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