9、随机生物模型敏感性分析与并发对象高效实现探索

随机生物模型敏感性分析与并发对象高效实现探索

在当今的计算领域，随机生物模型的敏感性分析以及并发对象的高效实现是两个备受关注的重要方向。下面将详细探讨这两个方面的相关内容。

随机生物模型敏感性分析中的网格计算

在随机生物模型的敏感性分析（SA）中，需要进行大量的随机模拟。为了评估执行这些模拟的平台可靠性，进行了一项探索性分析，重点关注欧洲网格基础设施（EGI）。

网格计算的关键因素

在进行网格计算时，一个关键因素是确定将计算拆分为一组网格作业的合适策略，也就是定义计算的粒度。
- 长作业计算 ：在网格上计算长作业时，如果系统出现故障或数据传输出现问题，可能会导致大量数据丢失。
- 短作业计算 ：执行大量短作业会增加批处理队列的总延迟时间，影响系统的整体性能。

确定每个作业的最佳模拟次数并非易事，因为模型模拟时间会根据输入因素的值而变化。这是由于动态过程并非均匀采样，且动态过程中的点数受随机常数和系统中分子数量的影响。

提高敏感性分析准确性的策略

为了提高 SA 的准确性，所采用的策略本身就很耗时。该策略的主要步骤如下：
1. 生成大量（N）轨迹。
2. 选择具有最大扩散度的 r 条轨迹，扩散度通过 r 条轨迹间的距离总和来衡量。这需要先评估所有可能的 1/2N(N - 1) 对轨迹之间的距离 dml，然后列举出 N 选 r 的所有可能子集。
3. 为了计算每个子集的扩散度，最终需要对 1/2r(r - 1) 项进行求和。

网格技术的优势