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A retrodictive stochastic simulation algorithm

机译:追溯式随机仿真算法

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摘要

In this paper we describe a simple method for inferring the initial states of systems evolving stochastically according to master equations, given knowledge of the final states. This is achieved through the use of a retrodictive stochastic simulation algorithm which complements the usual predictive stochastic simulation approach. We demonstrate the utility of this new algorithm by applying it to example problems, including the derivation of likely ancestral states of a gene sequence given a Markovian model of genetic mutation.
机译:在本文中,我们描述了一种简单的方法,可以根据主方程在给定最终状态知识的情况下,根据随机方程推断系统的初始状态。这是通过使用追溯随机模拟算法来实现的,该算法补充了通常的预测随机模拟方法。通过将其应用于示例问题,包括在给定遗传突变的马尔可夫模型的情况下推导基因序列的可能祖先状态,我们证明了该新算法的实用性。

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