摄动方法在稀有事件研究中的应用

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项目介绍
AI项目解读

基本信息

  • 批准号:
    11871486
  • 项目类别:
    面上项目
  • 资助金额:
    52.0万
  • 负责人:
  • 依托单位:
  • 学科分类:
    A0504.微分方程数值解
  • 结题年份:
    2022
  • 批准年份:
    2018
  • 项目状态:
    已结题
  • 起止时间:
    2019-01-01 至2022-12-31

项目摘要

There are many complex systems in nature whose dynamics are driven by rare events. The study of rare events has been among the most challenging topics in scientific computing and has attracted increasing interests over the past decades. Although many powerful theoretical tools and numerical methods have been proposed to study rare events, there remains many open problems. This proposal aims to apply the perturbation methods to several significant problems in the study of rare events, and utilize the asymptotic results obtained from the perturbative calculations to make theoretical analysis and improve numerical methods. The topics to be studied in this proposal include, the perturbative calculation of quasi-potential and the improvement of minimum action method, the sensitivity analysis of reaction rate, and the error analysis of optimal milestoning. The purpose of this proposal is to provide more useful analytical and computational tools for the study of rare events.
自然界存在着大量由稀有事件所主导的复杂系统。对稀有事件的研究是过去十几年里科学计算领域里最具挑战性的热点之一。虽然目前已经发展了很多研究稀有事件的有力的理论工具和数值方法,但仍有大量的问题有待解决。本项目拟针对稀有事件研究中的若干重要问题,引入摄动方法加以研究,并将摄动计算获得的渐近结果,应用于理论分析和改进算法。本项目拟研究的具体内容包括,对拟势的摄动计算及对最小作用量方法的改进,对反应率的敏感度分析和对最优里程碑方法的误差分析。本项目旨在为稀有事件的研究提供更多有用的分析和计算工具。

结项摘要

自然界存在着大量由稀有事件所主导的复杂系统。虽然目前已经发展了很多研究稀有事件的有力的理论工具和数值方法,但仍有大量的问题有待解决。本项目针对稀有事件研究中的若干重要问题,引入摄动方法加以研究,并将摄动计算获得的渐近结果,应用于理论分析和改进算法。本项目所取得的成果包括如下四个方面:1.给出了关于稳定的极限环的拟势的局部摄动计算方法,并且将其与最小作用量方法相结合,从而发展了一种有效的数值方法用以计算脱离稳定的极限环的最小作用量路径;2.对于具有离散状态空间的Markov跳过程,完成了对转移路径理论中反应率的敏感度分析;3.发展了计算能量泛函在$H^{-1}$度量下的鞍点的投影法,并从理论上证明这一新算法具有局部二阶收敛速度;4.对于离散时间有限状态的Markov链,发展了基于强化学习的计算拟稳态分布的新算法。相关成果发表于Journal of Nonlinear Science,Journal of Scientific Computing和Entropy等杂志。本项目的开展进一步丰富了稀有事件研究的理论和计算工具。

项目成果

期刊论文数量(3)
专著数量(0)
科研奖励数量(0)
会议论文数量(0)
专利数量(0)
Learn Quasi-Stationary Distributions of Finite State Markov Chain.
学习有限状态马尔可夫链的准平稳分布
  • DOI:
    10.3390/e24010133
  • 发表时间:
    2022-01-17
  • 期刊:
    Entropy (Basel, Switzerland)
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    Cai Z;Lin L;Zhou X
  • 通讯作者:
    Zhou X
Projection Method for Saddle Points of Energy Functional in $H^{-1}$ Metric
$$H^{-1}$$ 度量中能量泛函鞍点的投影方法
  • DOI:
    10.1007/s10915-021-01592-y
  • 发表时间:
    2021
  • 期刊:
    Journal of Scientific Computing
  • 影响因子:
    2.5
  • 作者:
    Shuting Gu;Ling Lin;Xiang Zhou
  • 通讯作者:
    Xiang Zhou
Quasi-Potential Calculation and Minimum Action Method for Limit Cycle
极限环的准势计算和最小作用法
  • DOI:
    10.1007/s00332-018-9509-3
  • 发表时间:
    2018-06
  • 期刊:
    Journal of Nonlinear Sciences
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    Ling Lin;Haijun Yu;Xiang zhou
  • 通讯作者:
    Xiang zhou

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  • 通讯作者:
    佐藤貴史
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  • 作者:
    林凌;2School of Electrical Engineering;Automation,T;3College of Physics;Electronic Information,Tia;李哲;张晶;赵静;熊慧;李刚;贾萍;孙景瑞;LIN Ling1,LI Zhe1,ZHANG Jing1,ZHAO Jing1,XIONG Hui
  • 通讯作者:
    LIN Ling1,LI Zhe1,ZHANG Jing1,ZHAO Jing1,XIONG Hui
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  • 通讯作者:
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  • 作者:
    熊婵;林凌;王蒙军;李刚;张宝菊;XIONG Chan1,4,LIN Ling1,WANG Meng-jun2,LI Gang1,4,
  • 通讯作者:
    XIONG Chan1,4,LIN Ling1,WANG Meng-jun2,LI Gang1,4,

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课题项目:调控A型流感病毒诱导IFN-β表达的机制研究

AI项目摘要:

本研究聚焦于TRIM2蛋白在A型流感病毒诱导的IFN-β表达中的调控机制。A型流感病毒是全球性健康问题,其感染可导致严重的呼吸道疾病。IFN-β作为关键的抗病毒因子,其表达水平对抗病毒防御至关重要。然而,TRIM2如何调控IFN-β的表达尚未明确。本研究假设TRIM2通过与病毒RNA或宿主因子相互作用,影响IFN-β的产生。我们将采用分子生物学、细胞生物学和免疫学方法,探索TRIM2与A型流感病毒诱导IFN-β表达的关系。预期结果将揭示TRIM2在抗病毒免疫反应中的作用,为开发新的抗病毒策略提供理论基础。该研究对理解宿主抗病毒机制具有重要科学意义,并可能对临床治疗流感病毒感染提供新的视角。

AI项目思路:

科学问题:TRIM2如何调控A型流感病毒诱导的IFN-β表达?
前期研究:已有研究表明TRIM2参与抗病毒反应,但其具体机制尚不明确。
研究创新点:本研究将深入探讨TRIM2在IFN-β表达中的直接作用机制。
技术路线:包括病毒学、分子生物学、细胞培养和免疫检测技术。
关键技术:TRIM2与病毒RNA的相互作用分析,IFN-β启动子活性检测。
实验模型:使用A型流感病毒感染的细胞模型进行研究。

AI技术路线图

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          A[研究起始] --> B[文献回顾与假设提出]
          B --> C[实验设计与方法学准备]
          C --> D[A型流感病毒感染模型建立]
          D --> E[TRIM2与病毒RNA相互作用分析]
          E --> F[TRIM2对IFN-β启动子活性的影响]
          F --> G[IFN-β表达水平测定]
          G --> H[TRIM2功能丧失与获得研究]
          H --> I[数据收集与分析]
          I --> J[结果解释与科学验证]
          J --> K[研究结论与未来方向]
          K --> L[研究结束]
      
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