用于二元时空传播的分层贝叶斯主体模型：理论、PDE尺度极限及其在捕食—被捕食周期中的应用

我们描述了一种用于二元时空数据的统计性基于主体的模型（statistical agent based model, SABM），其中每个单元格的占据状态演化为三种机制上彼此不同的过程所构成的伯努利混合：局部持续、各向异性邻域扩散以及长距离扩散。该模型被嵌入分层贝叶斯框架中，其中持续性参数和长距离扩散参数具有共轭 Beta 全条件分布，而方向性扩散核服从 Dirichlet 先验。 一个非平稳扩展将扩散核通过高斯过程方向梯度与潜在的栖息地适宜性表面联系起来。我们表明，在小步长情形下，扩散核的拉格朗日递推可缩放为经典的二维平流—扩散偏微分方程，其漂移系数和扩散系数分别对应于扩散概率的一阶矩和二阶矩。我们给出了一种利用精确全条件分布的 MCMC 算法，并在一个模拟示例中展示了参数恢复能力以及与偏微分方程缩放结果的一致性。

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用于二元时空扩散的分层贝叶斯主体模型：理论、PDE尺度极限及其在捕食—被食循环中的应用

xulin pan

doi： https://doi.org/10.64898/2026.06.03.729943

xulin pan 人工智能

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发布于 2026 年 6 月 8 日。

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bioRxiv 2026.06.03.729943； doi： https://doi.org/10.64898/2026.06.03.729943

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bioRxiv 2026.06.03.729943； doi： https://doi.org/10.64898/2026.06.03.729943

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🏷️ 层次贝叶斯 主体模型 时空传播 偏微分方程 捕食—被捕食 MCMC