DRRA算法：高效模拟时滞生化反应系统

"随机模拟时滞生化反应系统的DRRA算法 (2015年) - 周文, 李远见, 柴甜, 侯高梅 - 安徽师范大学数学计算机科学学院" 本文主要介绍了随机模拟时滞生化反应系统的DRRA(Delayed Reaction and Reaction Algorithm)算法，这是一种在模拟具有时滞特性的随机生化反应系统时更加高效和实用的方法。生化反应系统在生物细胞内扮演着至关重要的角色，它们的动态行为受到时间和空间变化的影响，因此表现出强烈的随机性和离散性。传统的化学主方程（Chemical Master Equation, CME）虽然能描述这些反应，但在实际应用中往往难以处理。 Gillespie在1976年提出了著名的Stochastic Simulation Algorithm (SSA)，为随机生化反应系统的模拟提供了基础。然而，对于包含时滞效应的生化反应系统，SSA的效率较低。为了解决这个问题，研究者们发展出了不同的加速模拟算法，如DSSA（Delayed Stochastic Simulation Algorithm）和D-leaping算法。 在本文中，作者通过两个具体的生化反应系统模型来对比分析DRRA算法与DSSA和D-leaping算法的性能。仿真实验结果显示，在保持较低的精度损失条件下，DRRA算法的模拟运行时间显著优于DSSA，大约只需DSSA的45%至60%，同时比D-leaping算法快60%至84%。这意味着DRRA算法在处理时滞生化反应系统时，能够提供更快的计算速度，节省计算资源，尤其对于大规模或复杂系统的模拟具有重要意义。 此外，文章指出，DRRA算法的应用有助于更深入地理解和预测细胞内复杂的生化反应网络行为，有助于生物学家和计算生物学家在分子水平上研究生物过程，如信号传导、代谢调控等。这一算法的提出不仅提升了模拟效率，也为后续的算法优化和生物学问题的研究提供了新的工具和思路。 关键词：时滞生化反应系统、加速随机模拟算法、DRRA算法、DSSA算法 中图分类号：O644（表示属于数学领域中的数值计算方法和计算技术） 文献标识码：A（表示这是一篇原创性的学术论文） 这篇文章是2015年由安徽师范大学数学计算机科学学院的研究团队发表的，得到了国家自然科学基金和安徽高校省级优秀青年人才重点基金的支持。主要作者包括周文（副教授，硕士导师）、李远见、柴甜和侯高梅。