Fugu-MT 論文翻訳(概要): Abstraction-Guided Truncations for Stationary Distributions of Markov Population Models

論文の概要: Abstraction-Guided Truncations for Stationary Distributions of Markov Population Models

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2105.01536v1
Date: Mon, 3 May 2021 08:53:36 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2021-05-05 12:46:50.682153
Title: Abstraction-Guided Truncations for Stationary Distributions of Markov Population Models
Title（参考訳）: マルコフ個体群モデルの定常分布に対する抽象化誘導トレンシング
Authors: Michael Backenk\"ohler, Luca Bortolussi, Gerrit Gro{\ss}mann, Verena Wolf
Abstract要約: グリッド構造における状態のアグリゲーションである状態空間ラッピングスキームを用いるトラニケーションに基づく近似を提案する。複雑な定常挙動を持つ非線形問題に対して,本手法の適用性を示す。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.9558392439655015
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: To understand the long-run behavior of Markov population models, the computation of the stationary distribution is often a crucial part. We propose a truncation-based approximation that employs a state-space lumping scheme, aggregating states in a grid structure. The resulting approximate stationary distribution is used to iteratively refine relevant and truncate irrelevant parts of the state-space. This way, the algorithm learns a well-justified finite-state projection tailored to the stationary behavior. We demonstrate the method's applicability to a wide range of non-linear problems with complex stationary behaviors.
Abstract（参考訳）: マルコフ集団モデルの長期的挙動を理解するために、定常分布の計算はしばしば重要な部分である。グリッド構造における状態のアグリゲーションである状態空間ラッピングスキームを用いるトラニケーションに基づく近似を提案する。得られた近似定常分布は、状態空間の無関係な部分を反復的に洗練し、切断するために用いられる。このようにして、このアルゴリズムは定常挙動に合わせた良好な有限状態射影を学習する。複雑な定常挙動を持つ非線形問題に対して,本手法の適用性を示す。

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