一种求解贝叶斯模型平均的新方法

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贝叶斯模型平均(Bayesian model averaging,BMA)是最近提出的一种用于多模式集合预报的统计方法.进行贝叶斯模型平均需要准确估算模型集合中每个竞争模型的权重与方差,经常采用的方法是期望最大化(Expectation-Maximization,EM)方法与马尔可夫链蒙特卡洛(Markov Chain Monte Carlo,MCMC)方法,两种方法各有优劣.本文首先对BMA的(对数)似然函数进行改进使之无需BMA权重之和为1的显式约束,并利用一种有限记忆的拟牛顿优化算法(LBFG
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分子马达的集体协作运行机制尚未有效揭示清楚,本文以骨骼肌中的肌小节为研究对象,利用非平衡态统计力学方法分析肌球蛋白分子马达的集体运行特性,构建肌小节系统的动力学方程和概率密度函数的Fokker-Planck方程,推导出肌小节主动收缩力学模型.根据分子马达的实际状态对模型进行化简,利用状态跃迁速率计算分子马达位移变量的概率密度分布,重点讨论了[ATP]和负载力对概率密度、主动收缩力以及收缩速度的影响
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