首页> 外文OA文献 >Rigorous elimination of fast stochastic variables from the linear noise approximation using projection operators
【2h】

Rigorous elimination of fast stochastic variables from the linear noise approximation using projection operators

机译:使用投影算子从线性噪声近似中严格消除快速随机变量

代理获取
本网站仅为用户提供外文OA文献查询和代理获取服务,本网站没有原文。下单后我们将采用程序或人工为您竭诚获取高质量的原文,但由于OA文献来源多样且变更频繁,仍可能出现获取不到、文献不完整或与标题不符等情况,如果获取不到我们将提供退款服务。请知悉。

摘要

The linear noise approximation (LNA) offers a simple means by which one can study intrinsic noise in monostable biochemical networks. Using simple physical arguments, we have recently introduced the slow-scale LNA (ssLNA), which is a reduced version of the LNA under conditions of timescale separation. In this paper we present the first rigorous derivation of the ssLNA using the projection operator technique and show that the ssLNA follows uniquely from the standard LNA under the same conditions of timescale separation as those required for the deterministic quasi-steady-state approximation. We also show that the large molecule number limit of several common stochastic model reduction techniques under timescale separation conditions constitutes a special case of the ssLNA.
机译:线性噪声近似(LNA)提供了一种简单的方法,使人们可以研究单稳态生化网络中的固有噪声。使用简单的物理参数,我们最近引入了慢规模LNA(ssLNA),它是在时标分离条件下LNA的简化版本。在本文中,我们介绍了使用投影算子技术对ssLNA进行的第一个严格推导,并表明ssLNA在与确定性准稳态逼近所需的时间尺度相同的条件下,与标准LNA唯一相同。我们还表明,在时标分离条件下,几种常见的随机模型还原技术的大分子数限制构成了ssLNA的特殊情况。

著录项

相似文献

  • 外文文献
  • 中文文献
  • 专利
代理获取

客服邮箱:kefu@zhangqiaokeyan.com

京公网安备:11010802029741号 ICP备案号:京ICP备15016152号-6 六维联合信息科技 (北京) 有限公司©版权所有
  • 客服微信

  • 服务号