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Markos A.Katsoulakis。;佩德罗·维拉诺娃

高维反应网络的数据驱动、变分模型简化。 （英语） Zbl 1453.62637号

J.计算。物理学。 401，文章ID 108997，39 p.（2020）.
摘要：在这项工作中，我们提出了新的可扩展的、基于信息论的变分方法，用于高维确定性和随机反应网络的有效模型约简。该方法结合了：（a）用于灵敏度分析的信息理论工具，使我们能够识别反应网络的适当粗变量；（b）用于训练最佳拟合简化模型的变分近似推理方法。该方法利用物理化学建模和基于数据的方法，可以在变量、反应和参数的数量上构建最优的参数化简化动力学，同时控制由于简化而导致的信息损失。我们证明了我们的模型简化方法在生物化学中出现的几个复杂的高维化学反应网络上的有效性。

引用于三文件

理学硕士：

62M10个 统计学中的时间序列、自相关、回归等（GARCH）
37M10个 动力系统的时间序列分析
60 H10型 随机常微分方程（随机分析方面）
92E20型 化学中的经典流动、反应等
68T05型 人工智能中的学习和自适应系统

关键词：

模型简化;路径Fisher信息矩阵;变分推理;反应网络;马尔可夫过程;科学机器学习

软件：

CHEMKIN公司;T化学;PRMLT公司
PDF格式BibTeX公司 XML格式引用
\textit{M.A.Katsoulakis}和\textit{P.Vilanova}，J.Compute。物理学。401，文章ID 108997，39 p.（2020；Zbl 1453.62637）
全文： 内政部 arXiv公司

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