論文の概要: Stochastic force inference via density estimation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.02366v1
• Date: Tue, 3 Oct 2023 18:42:59 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-10-05 18:02:59.964386
• Title: Stochastic force inference via density estimation
• Title（参考訳）: 密度推定による確率的力推定
• Authors: Victor Chard\`es, Suryanarayana Maddu, Michael J. Shelley
• Abstract要約: 本稿では, 自律非線形力場を推定するために, 基礎となる拡散過程に付随する確率フローに依存する手法を提案する。 本手法は,非定常データから非保守的な力を引き出すことができ,定常データに適用した場合に平衡力学を学習し,加法的および乗法的ノイズモデルの両方でそれを行うことができることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.9208007322096533
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: Inferring dynamical models from low-resolution temporal data continues to be a significant challenge in biophysics, especially within transcriptomics, where separating molecular programs from noise remains an important open problem. We explore a common scenario in which we have access to an adequate amount of cross-sectional samples at a few time-points, and assume that our samples are generated from a latent diffusion process. We propose an approach that relies on the probability flow associated with an underlying diffusion process to infer an autonomous, nonlinear force field interpolating between the distributions. Given a prior on the noise model, we employ score-matching to differentiate the force field from the intrinsic noise. Using relevant biophysical examples, we demonstrate that our approach can extract non-conservative forces from non-stationary data, that it learns equilibrium dynamics when applied to steady-state data, and that it can do so with both additive and multiplicative noise models.
• Abstract（参考訳）: 低分解能時間データから動的モデルを推定することは、生体物理学、特に分子プログラムとノイズの分離が重要な問題である転写学において重要な課題である。 我々は,いくつかの時点において十分な量の断面サンプルにアクセスでき,そのサンプルが潜在拡散過程から生成されると仮定する一般的なシナリオを考察する。 本研究では, 分布間を補間する自律的非線形力場を推定するために, 基礎となる拡散過程に付随する確率フローに依存する手法を提案する。 ノイズモデルに先行して、本質的なノイズと力場を区別するためにスコアマッチングを用いる。 そこで本研究では,非定常データから非保存的力を抽出し,定常状態データに適用した場合に平衡力学を学習し,加法的および乗法的ノイズモデルの両方で適用可能であることを示す。

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