فایل ورد کامل یک روش خطی سازی برای معادلات ممان احتمال

توجه : به همراه فایل word این محصول فایل پاورپوینت (PowerPoint) و اسلاید های آن به صورت هدیه ارائه خواهد شد

این مقاله، ترجمه شده یک مقاله مرجع و معتبر انگلیسی می باشد که به صورت بسیار عالی توسط متخصصین این رشته ترجمه شده است و به صورت فایل ورد (microsoft word) ارائه می گردد

متن داخلی مقاله بسیار عالی، پر محتوا و قابل درک می باشد و شما از استفاده ی آن بسیار لذت خواهید برد. ما عالی بودن این مقاله را تضمین می کنیم

فایل ورد این مقاله بسیار خوب تایپ شده و قابل کپی و ویرایش می باشد و تنظیمات آن نیز به صورت عالی انجام شده است؛ به همراه فایل ورد این مقاله یک فایل پاور پوینت نیز به شما ارئه خواهد شد که دارای یک قالب بسیار زیبا و تنظیمات نمایشی متعدد می باشد

توجه : در صورت مشاهده بهم ریختگی احتمالی در متون زیر ،دلیل ان کپی کردن این مطالب از داخل فایل می باشد و در فایل اصلی فایل ورد کامل یک روش خطی سازی برای معادلات ممان احتمال،به هیچ وجه بهم ریختگی وجود ندارد

تعداد صفحات این فایل: ۲۴ صفحه

ما یک روش جدیدی را برای محاسبه رفتار گذرای زمانی شبکه های واکنش تصادفی ارائه می کنیم. ما ابتدا یک سری معادلات برای ممان های توزیع احتمال اصلی استخراج می کنیم. سپس ما این معادلات را با محاسبه ماتریس ژاکوبین پیرامون توزیع احتمال ساکن خطی سازی می کنیم. به منظور نشان دادن روش، ما مثالهایی از شبکه های واکنش تصادفی ارائه می کنیم و رفتار پویای آنها را محاسبه می کنیم. ما پی بردیم که محاسبات دقیق هستند و به صورت قابل توجهی نسبت به الگوریتم های شبیه سازی تصادفی برمبنای الگوریتم های گیلسپی کارآمدتر هستند.

کلیدواژه ها: خطی سازی | شبکه های واکنش تصادفی | معادلات ممان، معادله اصلی شیمیایی | ژاکوبین ساکن

عنوان انگلیسی:

A linearization method for probability moment equations

~~en~~ writers :

Michail Vlysidis, Yiannis N: Kaznessis

We present a new method for calculating the time-transient behavior of stochastic reaction networks.
We first derive the set of equations for the moments of the master probability distribution. We then
linearize these equations calculating the Jacobian matrix around the stationary probability distribution.
In order to demonstrate the method, we present examples of stochastic reaction networks and compute
their dynamic behavior. We find that the calculations are accurate and significantly more efficient than
stochastic simulation algorithms based on Gillespie’s algorithms.

Keywords: Linearization | Stochastic reaction networks | Moment equations | Chemical master equation | Stationary Jacobian

$$en!!