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Fast and accurate Monte Carlo sampling of first-passage times from Wiener diffusion models

机译:通过维纳扩散模型快速准确地对初次通过时间进行蒙特卡洛采样

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摘要

We present a new, fast approach for drawing boundary crossing samples from Wiener diffusion models. Diffusion models are widely applied to model choices and reaction times in two-choice decisions. Samples from these models can be used to simulate the choices and reaction times they predict. These samples, in turn, can be utilized to adjust the models’ parameters to match observed behavior from humans and other animals. Usually, such samples are drawn by simulating a stochastic differential equation in discrete time steps, which is slow and leads to biases in the reaction time estimates. Our method, instead, facilitates known expressions for first-passage time densities, which results in unbiased, exact samples and a hundred to thousand-fold speed increase in typical situations. In its most basic form it is restricted to diffusion models with symmetric boundaries and non-leaky accumulation, but our approach can be extended to also handle asymmetric boundaries or to approximate leaky accumulation.
机译:我们提出了一种新的,快速的方法,用于从维纳扩散模型中绘制边界样本。扩散模型广泛应用于二选决策中的模型选择和反应时间。这些模型的样本可用于模拟他们预测的选择和反应时间。反过来,这些样本可用于调整模型的参数,以匹配从人类和其他动物观察到的行为。通常,通过在离散的时间步长中模拟随机微分方程来绘制此类样本,这很慢并且会导致反应时间估计值出现偏差。相反,我们的方法简化了首次通过时间密度的已知​​表达式,这导致了无偏差,精确的样本,并且在典型情况下速度提高了一百到数千倍。它的最基本形式仅限于具有对称边界和非泄漏累积的扩散模型,但是我们的方法可以扩展为还处理非对称边界或近似泄漏累积。

著录项

  • 期刊名称 Scientific Reports
  • 作者

    Jan Drugowitsch;

  • 作者单位
  • 年(卷),期 -1(6),-1
  • 年度 -1
  • 页码 20490
  • 总页数 13
  • 原文格式 PDF
  • 正文语种
  • 中图分类
  • 关键词

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