基于二项分布的τ-leap加速随机模拟

最近，Gillespie 引入了用于良混合反应系统的tau-leap近似加速随机蒙特卡罗方法，发表于《化学物理学杂志》115, 1716 (2001)。在该方法的每一个时间增量中，执行多个从泊松分布中随机选择的反应事件，以实现对长时间的模拟。这里我们介绍一种基于二项分布的tau-leap算法（简称为BD-tau方法）。该方法结合了二项分布变量的有界特性与限制反应物和约束触发概念，以避免在Gillespie的原始tau-leap方法中对于大时间增量出现的负人口，从而保持质量。使用原型反应网络的模拟表明，BD-tau方法在时间粗粒度处理方面比原始方法更准确。