Central limit theorems and diffusion approximations for multiscale Markov chain models
Central limit theorems and diffusion approximations for multiscale Markov chain models
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多尺度马尔可夫链模型的中心极限定理和扩散近似
DOI：
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发表时间：
2012
期刊：
影响因子：
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通讯作者：
L. Popovic
中科院分区：
文献类型：
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作者：
Hye;T. Kurtz;L. Popovic
常微分方程作为马尔可夫过程的极限出现在许多场合。它们可能是由大系统的标度引起的，或由快速波动系统的平均引起的，或在涉及多个时间尺度的系统中，由两者的组合引起的。受系统生物学中出现的多时间尺度模型的启发，我们提出了一种通用的方法来证明一个中心极限定理，该定理捕获了原始模型在确定性极限周围的波动。中心极限定理提供了一种方法来推导适当的扩散（朗之万）近似。
Ordinary differential equations obtained as limits of Markov processes appear in many settings. They may arise by scaling large systems, or by averaging rapidly fluctuating systems, or in systems involving multiple time-scales, by a combination of the two. Motivated by models with multiple time-scales arising in systems biology, we present a general approach to proving a central limit theorem capturing the fluctuations of the original model around the deterministic limit. The central limit theorem provides a method for deriving an appropriate diffusion (Langevin) approximation.
影响因子：
2
作者：
Srivastava, R;You, L;Yin, J
通讯作者：
Yin, J