2023年全國碩士研究生考試考研英語一試題真題(含答案詳解+作文范文)_第1頁
已閱讀1頁,還剩72頁未讀, 繼續(xù)免費閱讀

下載本文檔

版權(quán)說明:本文檔由用戶提供并上傳,收益歸屬內(nèi)容提供方,若內(nèi)容存在侵權(quán),請進行舉報或認領(lǐng)

文檔簡介

1、計算生物學(xué)關(guān)注于如何構(gòu)建合理的數(shù)學(xué)模型來描述生物網(wǎng)絡(luò)的動力學(xué)特征,并通過各種迭代方法來模擬其演化過程以預(yù)測發(fā)展趨勢。本文的研究目的是通過分析生物網(wǎng)絡(luò)的隨機因素來對其發(fā)展趨勢進行預(yù)測,并以此為根據(jù)進一步研究隨機因素的各種特性。本文以研究耗散系統(tǒng)的穩(wěn)態(tài)分布為出發(fā)點,提出了一種具有一般性的構(gòu)造勢函數(shù)的方法,同時以隨機微分方程和動力系統(tǒng)理論為基礎(chǔ),將復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)的動力學(xué)過程在數(shù)學(xué)上抽象成一系列的隨機微分方程,借助方程中的隨機項從隨機微分方程中構(gòu)建出

2、動力系統(tǒng)中的勢函數(shù),最后結(jié)合Boltzmann-Gibbs分布從而得出整個復(fù)雜系統(tǒng)的穩(wěn)態(tài)分布。為了驗證框架的正確性,本文對一類普遍存在的基因調(diào)控網(wǎng)絡(luò)中的典型問題:具有正反饋和負反饋的激活子-抑制子基因調(diào)控網(wǎng)絡(luò)中的振蕩現(xiàn)象進行了分析求解,并通過勢函數(shù)框架構(gòu)造了該系統(tǒng)一組典型參數(shù)下的勢能面,并與運用Euler-Maruyama, Milstein以及一階Runge-Kutta算法來模擬的隨機微分方程的演化軌跡進行了對比,從而證明這類典型基因

3、調(diào)控網(wǎng)絡(luò)中的振蕩現(xiàn)象本質(zhì)是一種雙穩(wěn)態(tài)現(xiàn)象,然后再單獨對系統(tǒng)中的隨機因素進行了分析建模,不僅證明了系統(tǒng)中外源性“噪音”的存在,更揭示了導(dǎo)致這種振蕩現(xiàn)象出現(xiàn)的根源即是系統(tǒng)中的外源性噪聲,最后簡單地分析了隨機因素作用機制的理論根據(jù),并提供了種控制噪聲的思路。本文的框架既有理論上的創(chuàng)新也為工程領(lǐng)域提供了一種解決復(fù)雜問題的思路,理論上的重要成果在于通過將噪聲項引入到動力系統(tǒng)確定性方程,發(fā)現(xiàn)了一套構(gòu)建非保守性系統(tǒng)中勢函數(shù)的框架,進一步完善了Prig

溫馨提示

  • 1. 本站所有資源如無特殊說明,都需要本地電腦安裝OFFICE2007和PDF閱讀器。圖紙軟件為CAD,CAXA,PROE,UG,SolidWorks等.壓縮文件請下載最新的WinRAR軟件解壓。
  • 2. 本站的文檔不包含任何第三方提供的附件圖紙等,如果需要附件,請聯(lián)系上傳者。文件的所有權(quán)益歸上傳用戶所有。
  • 3. 本站RAR壓縮包中若帶圖紙,網(wǎng)頁內(nèi)容里面會有圖紙預(yù)覽,若沒有圖紙預(yù)覽就沒有圖紙。
  • 4. 未經(jīng)權(quán)益所有人同意不得將文件中的內(nèi)容挪作商業(yè)或盈利用途。
  • 5. 眾賞文庫僅提供信息存儲空間,僅對用戶上傳內(nèi)容的表現(xiàn)方式做保護處理,對用戶上傳分享的文檔內(nèi)容本身不做任何修改或編輯,并不能對任何下載內(nèi)容負責(zé)。
  • 6. 下載文件中如有侵權(quán)或不適當(dāng)內(nèi)容,請與我們聯(lián)系,我們立即糾正。
  • 7. 本站不保證下載資源的準(zhǔn)確性、安全性和完整性, 同時也不承擔(dān)用戶因使用這些下載資源對自己和他人造成任何形式的傷害或損失。

最新文檔

評論

0/150

提交評論