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Beyond Bayesian Inference: The Correlation Integral Likelihood Framework and Gradient Flow Methods for Deterministic Sampling
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AI
DOI：10.1007/s11538-025-01578-z.png)
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摘要
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校准生物过程数学模型对于实现预测精度和获得机制性见解至关重要。然而，由于数据有限且噪声较大、生物学变异性显著以及模型本身的计算复杂性，这一任务仍然具有挑战性。在本文中，我们探讨了一系列针对生物系统偏微分方程（PDE）模型参数推断的方法。我们引入了一种统一的数学框架——相关性积分似然（CIL）方法，用于在表现出异质性或混沌动力学的系统中进行参数估计，涵盖模式形成模型和基于个体的模型。不同于经典的贝叶斯反问题方法，我们阐述了CIL方法的开发动机，展示了其多功能性，并强调了其在数学生物学中的说明性应用。此外，我们将随机采样策略（如马尔可夫链蒙特卡罗（MCMC））与确定性梯度流方法进行比较，强调了这些方法如何在所提出的框架内集成以提升推断性能。我们的工作为研究人员提供了一套实用且具有理论基础的工具箱，用于利用不完整、含噪声或异质数据校准复杂的生物模型，从而提升这类系统的预测能力和机制性理解。
Keyword:
Parameter estimation
Correlation Integral Likelihood
Bayesian inference
Gradient flows
Deterministic sampling
AI总结
对已上传原文的论文进行重点信息的提取，主要内容包括：简要概述、研究摘要、背景介绍、关键亮点、图文解析、展望与总结。
期刊
B
IF:
2.2
论文数:
122
被引数:
5.7K
机构
引用论文
Nonlocal approximation of nonlinear diffusion equationsCarrillo, J.A.; Esposito, A.; Wu, J.S.H. 非局部非线性扩散方程的逼近。Calc. Var. Partial Differ. Equ. 2024, 63, 100. [Google Scholar] [CrossRef]
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