用于动态蒙特卡罗/ Gillespie算法的Python包

Question

我正在研究一种描述蛋白质的模型。可以在少数状态中发现分子，从一种状态到另一种状态的转变由包含转变率的基质描述。模型可以被解析为一组常微分方程，给出了良好的数值结果（从邻接矩阵开始 - >转换速率矩阵 - > Kolmogorow正向方程 - >数值积分）。但是，为了获得该过程的随机性，我想使用蒙特卡罗方法。据我所知，Gillespie算法是为此而制作的。你有没有为这类任务推荐的套餐？

Answer 1

您可以尝试使用random模块并自行执行蒙特卡罗模拟，使用随机浮点数作为初始邻接矩阵中的值。只需确保在矩阵可以接受的范围内随机选择一个数字。

要迭代模拟，请使用for或while循环，具体取决于您要运行的模拟次数。

Answer 2

除了使用@PeterWang提出的random模块并自己创建矩阵之外，您还可以使用numpy模块，该模块还提供随机抽样。这样，您可以在您喜欢的任何矩阵维度中创建随机数。特别是关于您的进一步任务，使用矩阵numpy的模块可能是一个很好的解决方案。

有关详细信息，请参阅