一种用于估计刚性随机生化系统二阶灵敏度的高效隐式 τ 跃迁方法

随机建模在细胞层面研究生化系统中日益重要。化学主方程是生化系统最常用的随机离散模型之一。敏感性分析是考察模型输出如何随模型参数变化而改变的基本工具，而二阶敏感性不仅有助于深入了解参数间的相互作用，还能为参数估计和实验设计提供关键信息。采用有限差分近似计算二阶敏感性可能面临较大的计算挑战，尤其是对于刚性生化系统而言，因为其中的反应发生在差异很大的时间尺度上。我们提出了一种有限差分策略，采用自适应隐式 τ-跃迁方法，高效估计二阶参数敏感性。对若干具有实际意义的刚性模型开展的数值实验表明，与现有方法相比，该方法在计算精度相当的同时，显著降低了计算成本。

随机建模在细胞层面研究生化系统中的重要性日益凸显。化学主方程是生化系统最常用的随机离散模型之一。敏感性分析是考察模型输出如何随模型参数变化而改变的基本工具；二阶敏感性则有助于揭示参数之间的相互作用，并为参数估计和实验设计提供关键信息。采用有限差分法近似二阶敏感性在计算上可能颇具挑战，尤其是对于刚性生化系统而言，因为其中的反应发生在差异悬殊的时间尺度上。我们提出了一种有限差分策略，利用自适应隐式 tau-leaping 方法，高效估计二阶参数敏感性。针对若干具有实际意义的刚性模型开展的数值实验表明，与现有方法相比，该方法在精度相当的同时，显著降低了计算成本。

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关键词：随机生化系统 · 化学主方程 · 二阶参数灵敏度 · 隐式τ跃迁 · 刚性系统

原文链接：https://www.biorxiv.org/content/10.64898/2026.10.17.759817v1?rss=1