Skip to main content
CenXiv.org
此网站处于试运行阶段,支持我们!
我们衷心感谢所有贡献者的支持。
贡献
赞助
cenxiv logo > math > arXiv:2306.03539v3

帮助 | 高级搜索

数学 > 概率

arXiv:2306.03539v3 (math)
[提交于 2023年6月6日 (v1) ,最后修订 2024年2月1日 (此版本, v3)]

标题: 伯努利工厂与种群遗传学的Wright-Fisher和Allen-Cahn模型中的对偶性

标题: Bernoulli factories and duality in Wright-Fisher and Allen-Cahn models of population genetics

Authors:Jere Koskela, Krzysztof Łatuszyński, Dario Spanò
摘要: 数学模型的遗传进化通常成对出现,通过所谓的对偶关系连接。 最具有开创性的例子是Wright-Fisher扩散和Kingman共祖过程,前者描述了在大种群中中性等位基因频率随时间向前的随机演化,后者描述了从种群中随机抽样个体的遗传祖先随时间向后的演化。 除了比单独使用任一模型提供更丰富的描述外,对偶性通常能得出感兴趣的量所满足的方程。 我们采用所谓的伯努利工厂——一种在基于模拟的计算中享有盛誉的工具——来推导广泛类别的遗传模型的对偶关系。 作为具体的例子,我们介绍了具有通用漂移函数的Wright-Fisher扩散,以及具有通用非线性强迫项的Allen-Cahn方程。 漂移函数和强迫函数可以被解释为频率依赖选择的作用。 据我们所知,这项工作是首次在种群遗传学模型中将伯努利工厂与对偶性联系起来。
摘要: Mathematical models of genetic evolution often come in pairs, connected by a so-called duality relation. The most seminal example are the Wright-Fisher diffusion and the Kingman coalescent, where the former describes the stochastic evolution of neutral allele frequencies in a large population forwards in time, and the latter describes the genetic ancestry of randomly sampled individuals from the population backwards in time. As well as providing a richer description than either model in isolation, duality often yields equations satisfied by quantities of interest. We employ the so-called Bernoulli factory - a celebrated tool in simulation-based computing - to derive duality relations for broad classes of genetics models. As concrete examples, we present Wright-Fisher diffusions with general drift functions, and Allen-Cahn equations with general, nonlinear forcing terms. The drift and forcing functions can be interpreted as the action of frequency-dependent selection. To our knowledge, this work is the first time a connection has been drawn between Bernoulli factories and duality in models of population genetics.
评论: 11页,1图
主题: 概率 (math.PR) ; 种群与进化 (q-bio.PE)
MSC 类: 35C99, 60J70, 60J90, 92D10
引用方式: arXiv:2306.03539 [math.PR]
  (或者 arXiv:2306.03539v3 [math.PR] 对于此版本)
  https://doi.org/10.48550/arXiv.2306.03539
通过 DataCite 发表的 arXiv DOI

提交历史

来自: Jere Koskela [查看电子邮件]
[v1] 星期二, 2023 年 6 月 6 日 09:37:17 UTC (14 KB)
[v2] 星期二, 2023 年 12 月 12 日 10:45:43 UTC (15 KB)
[v3] 星期四, 2024 年 2 月 1 日 13:55:45 UTC (15 KB)
全文链接:

获取论文:

    查看标题为《》的 PDF
  • 查看中文 PDF
  • 查看 PDF
  • TeX 源代码
  • 其他格式
许可图标 查看许可
当前浏览上下文:
math.PR
< 上一篇   |   下一篇 >
新的 | 最近的 | 2023-06
切换浏览方式为:
math
q-bio
q-bio.PE

参考文献与引用

  • NASA ADS
  • 谷歌学术搜索
  • 语义学者
a 导出 BibTeX 引用 加载中...

BibTeX 格式的引用

×
数据由提供:

收藏

BibSonomy logo Reddit logo

文献和引用工具

文献资源探索 (什么是资源探索?)
连接的论文 (什么是连接的论文?)
Litmaps (什么是 Litmaps?)
scite 智能引用 (什么是智能引用?)

与本文相关的代码,数据和媒体

alphaXiv (什么是 alphaXiv?)
CatalyzeX 代码查找器 (什么是 CatalyzeX?)
DagsHub (什么是 DagsHub?)
Gotit.pub (什么是 GotitPub?)
Hugging Face (什么是 Huggingface?)
带有代码的论文 (什么是带有代码的论文?)
ScienceCast (什么是 ScienceCast?)

演示

复制 (什么是复制?)
Hugging Face Spaces (什么是 Spaces?)
TXYZ.AI (什么是 TXYZ.AI?)

推荐器和搜索工具

影响之花 (什么是影响之花?)
核心推荐器 (什么是核心?)
IArxiv 推荐器 (什么是 IArxiv?)
  • 作者
  • 地点
  • 机构
  • 主题

arXivLabs:与社区合作伙伴的实验项目

arXivLabs 是一个框架,允许合作伙伴直接在我们的网站上开发和分享新的 arXiv 特性。

与 arXivLabs 合作的个人和组织都接受了我们的价值观,即开放、社区、卓越和用户数据隐私。arXiv 承诺这些价值观,并且只与遵守这些价值观的合作伙伴合作。

有一个为 arXiv 社区增加价值的项目想法吗? 了解更多关于 arXivLabs 的信息.

这篇论文的哪些作者是支持者? | 禁用 MathJax (什么是 MathJax?)
  • 关于
  • 帮助
  • contact arXivClick here to contact arXiv 联系
  • 订阅 arXiv 邮件列表点击这里订阅 订阅
  • 版权
  • 隐私政策
  • 网络无障碍帮助
  • arXiv 运营状态
    通过...获取状态通知 email 或者 slack

京ICP备2025123034号