論文の概要: Exact Discrete Stochastic Simulation with Deep-Learning-Scale Gradient Optimization
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2602.19775v1
- Date: Mon, 23 Feb 2026 12:29:43 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-02-24 17:42:02.808308
- Title: Exact Discrete Stochastic Simulation with Deep-Learning-Scale Gradient Optimization
- Title（参考訳）: Deep-Learning-Scale Gradient Optimizationを用いた離散確率シミュレーション
- Authors: Jose M. G. Vilar, Leonor Saiz,
- Abstract要約: 連続時間マルコフ連鎖(CTMC)の厳密なシミュレーションは、離散性とノイズ駆動系の振る舞いにおいて不可欠であるが、ジルズピー型アルゴリズムの厳密なカテゴリー選択は勾配に基づく学習を妨げている。
我々は, この制約を, 後方微分からフォワードシミュレーションを分離することにより排除し, 厳密な分類的サンプリングにより, 連続的に並列なGumbel-Softmaxストレートスルーサロゲートを伝播する正確な軌道と勾配を生成する。
本研究により, システム生物学, 化学動力学, 物理, およびCTMCが支配する領域における高次元パラメータ推論と逆設計が可能となった。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Exact stochastic simulation of continuous-time Markov chains (CTMCs) is essential when discreteness and noise drive system behavior, but the hard categorical event selection in Gillespie-type algorithms blocks gradient-based learning. We eliminate this constraint by decoupling forward simulation from backward differentiation, with hard categorical sampling generating exact trajectories and gradients propagating through a continuous massively-parallel Gumbel-Softmax straight-through surrogate. Our approach enables accurate optimization at parameter scales over four orders of magnitude beyond existing simulators. We validate for accuracy, scalability, and reliability on a reversible dimerization model (0.09% error), a genetic oscillator (1.2% error), a 203,796-parameter gene regulatory network achieving 98.4% MNIST accuracy (a prototypical deep-learning multilayer perceptron benchmark), and experimental patch-clamp recordings of ion channel gating (R^2 = 0.987) in the single-channel regime. Our GPU implementation delivers 1.9 billion steps per second, matching the scale of non-differentiable simulators. By making exact stochastic simulation massively parallel and autodiff-compatible, our results enable high-dimensional parameter inference and inverse design across systems biology, chemical kinetics, physics, and related CTMC-governed domains.
- Abstract（参考訳）: 連続時間マルコフ連鎖(CTMC)の厳密な確率的シミュレーションは、離散性とノイズ駆動システムの振る舞いにおいて不可欠であるが、ジルズピー型アルゴリズムのハードカテゴリーイベント選択は勾配に基づく学習を妨げている。
我々は, この制約を, 後方微分からフォワードシミュレーションを分離することにより排除し, 厳密な分類的サンプリングにより, 連続的に並列なGumbel-Softmaxストレートスルーサロゲートを伝播する正確な軌道と勾配を生成する。
提案手法により,既存のシミュレータを超える4桁以上のパラメータスケールでの正確な最適化が可能となる。
我々は、可逆的二量体モデル(0.09%エラー)、遺伝的発振器(1.2%エラー)、203,796パラメーター遺伝子制御ネットワーク(98.4%MNIST精度(原型ディープラーニング多層パーセプトロンベンチマーク)、および単一チャネルのイオンチャネルゲーティング(R^2 = 0.987)の実験的パッチ・クランプ記録(R^2 = 0.987)について、精度、スケーラビリティ、信頼性を検証した。
当社のGPU実装では毎秒190億ステップが提供されており、非微分可能シミュレータのスケールと一致しています。
高精度な確率的シミュレーションを並列かつ自己微分整合性にすることで,システム生物学,化学運動学,物理,および関連するCTMC支配領域における高次元パラメータ推論と逆設計を可能にした。
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