×
曹、杨（编辑）;佩佐德·琳达（编辑）;埃夫罗西尼·塞塔里杜（编辑）

生物化学系统的随机模拟：纪念Dan T.Gillespie的贡献。 （英语） Zbl 1476.00108号

牛市。数学。生物。 81，第8号，2819-2821（2019）.
摘自正文：本期特刊的贡献来自于许多不同学科的研究人员，他们受益于丹·吉莱斯皮的开创性工作

MSC公司：

00立方厘米 费斯特施里夫滕
00B15号机组 杂项特定利益物品的收集
60-06 与概率论有关的会议、论文集等
65-06 与数值分析有关的会议记录、会议、收藏等
92-06 与生物学有关的会议记录、会议、收藏等

传记参考：

Dan T.Gillespie。
PDF格式BibTeX公司 XML格式引用
\textit{Y.Cao}（编辑）等，公牛。数学。生物学81，第8期，2819--2821（2019；Zbl 1476.00108）
全文： 内政部

参考文献：

[1] Anderson DF，Yuan C（2018）含时变率函数的细胞内过程随机模型的低方差耦合。公牛数学生物学。https://doi.org/10.1007/s11538-018-0430-6 ·Zbl 1422.92065号 ·doi:10.1007/s11538-018-0430-6
[2] Beentjes C，Baker R（2018）拟蒙特卡罗方法应用于随机生物系统中的τ跳跃。公牛数学生物学。https://doi.org/10.1007/s11538-018-0442-2 ·Zbl 1422.92066号 ·doi:10.1007/s11538-018-0442-2
[3] Cao Y，Gillespie DT，Petzold L（2005a）慢尺度随机模拟算法。化学物理杂志122:014116·数字对象标识代码：10.1063/1.1824902
[4] Cao Y，Gillespie DT，Petzold L（2005b）在显性τ跳跃中避免负面群体。化学物理杂志123:054104·doi:10.1063/11992473
[5] Cao Y，Gillespie DT，Petzold L（2005c）化学反应体系随机部分平衡假设的多尺度随机模拟算法。计算机物理杂志206:395-411·Zbl 1088.80004号 ·doi:10.1016/j.jcp.2004.12.014
[6] Chen M，Wang S，Cao Y（2018）线性链式反应系统混合随机模拟算法的精度分析。公牛数学生物学。https://doi.org/10.1007/s11538-018-0461-z ·Zbl 1422.92043号 ·doi:10.1007/s11538-018-0461-z
[7] Engblom S（2018）《生长组织中图案形成的随机模拟：多级方法》。公牛数学生物学。https://doi.org/10.1007/s11538-018-0454-y ·Zbl 1422.92037号 ·doi:10.1007/s11538-018-0454-y
[8] Gillespie DT（1976）数值模拟耦合化学反应随机时间演化的通用方法。计算机物理杂志22（4）：403-434·doi:10.1016/0021-991（76）90041-3
[9] Gillespie DT（1977）耦合化学反应的精确随机模拟。《物理化学杂志》81（25）：2340-2361·doi:10.1021/j100540a008
[10] Gillespie DT（2001）化学反应系统的近似加速随机模拟。化学物理杂志115:1716·数字对象标识代码：10.1063/1.1378322
[11] Gupta A，Khammash M（2018）使用混合近似法对多尺度随机反应网络进行敏感性分析。公牛数学生物学。https://doi.org/10.1007/s11538-018-0521-4 ·Zbl 1422.92054号 ·doi:10.1007/s11538-018-0521-4
[12] Kang HW，Erban R（2019）结合马尔可夫链模型和随机偏微分方程的多尺度随机反应扩散算法。公牛数学生物学。https://doi.org/10.1007/s11538-019-00613-0 ·兹比尔1422.92055 ·doi:10.1007/s11538-019-00613-0
[13] LipkováJ，Arampatzis G，Chatelain P，Menze B，Koumoutsakos P（2018）S-跳跃：一种自适应加速随机模拟算法，桥接τ-跳跃和R-跳跃。公牛数学生物学。https://doi.org/10.1007/s11538-018-0464-9 ·Zbl 1422.92046号 ·doi:10.1007/s11538-018-0464-9
[14] Lötstedt P（2018）空间相关生物化学网络的线性噪声近似。公牛数学生物学。https://doi.org/10.1007/s11538-018-0428-0 ·Zbl 1422.92071号 ·doi:10.1007/s11538-018-0428-0
[15] Magnnis PA，West M，Dullerud GE（2019）晶格连续时间马尔可夫链的精确方差缩减模拟及其在反应网络中的应用。公牛数学生物学。https://doi.org/10.1007/s11538-019-00576-2 ·Zbl 1352.65032号 ·doi:10.1007/s11538-019-00576-2
[16] Rathinam M，Sverchkov Y（2018）真核生物鞭毛生长的随机动力学。公牛数学生物学。https://doi.org/10.1007/s11538-018-0427-1 ·Zbl 1422.92040 ·doi:10.1007/s11538-018-0427-1
[17] Rathinam M，Petzold L，Cao Y，Gillespie DT（2003），随机化学反应体系中的刚度：隐式τ叉法。化学物理杂志119:12784-94·doi:10.1063/1.1627296
[18] Roh MK（2018）用于有效表征生化系统中罕见事件概率的数据驱动方法。公牛数学生物学。https://doi.org/10.1007/s11538-018-0509-0 ·Zbl 1422.92073号 ·doi:10.1007/s11538-018-0509-0
[19] Smith S，Grima R（2018）《空间随机细胞内动力学：建模方法综述》。公牛数学生物学。https://doi.org/10.1007/s11538-018-0443-1 ·Zbl 1422.92075号 ·doi:10.1007/s11538-018-0443-1
[20] Suderman R、Mitra ED、Lin YT、Erickson KE、Feng S、Hlavacek WS（2018）推广Gillespie的直接方法以实现无网络模拟。公牛数学生物学。https://doi.org/10.1007/s11538-018-0418-2 ·兹比尔1422.92062 ·doi:10.1007/s11538-018-0418-2
[21] Thanh VH（2018）大型生化反应网络模拟中基于拒绝的算法的关键比较。公牛数学生物学。https://doi.org/10.1007/s11538-018-0462-y ·Zbl 1422.92050 ·doi:10.1007/s11538-018-0462-y
此参考列表基于出版商或数字数学图书馆提供的信息。其项与zbMATH标识符进行启发式匹配，可能包含数据转换错误。在某些情况下，zbMATH Open的数据对这些数据进行了补充/增强。这试图尽可能准确地反映原始论文中列出的参考文献，而不要求完整或完全匹配。