Отслеживание крупных сетей химической реакции и редких событий, происходящих с помощью нейронных сетей
arXiv:2512.10309v3 Аннонс Тип: заменить резюме: сети химической реакции широко используются для моделирования стохастической динамики биофизических процессов. Их точное вероятностное описание через химическое главное уравнение становится трудноразрешимым для высокомерных систем из-за экспоненциального роста пространства государства. Эта трудность еще более усугубляется в тех случаях, когда доминируют метастазы и редкие события. Здесь мы представляем усовершенствованный нейронно-сетевой подход, который позволяет эффективно решать проблемы крупных сетей реагирования и динамики редкообразующихся в рамках единой структуры. Опираясь на авторегрессивные представления о полном совместном распределении вероятности, мы добиваемся эффективной подготовки с помощью методов оптимизации второго порядка, включая естественный градиентный спуск и зависящий от времени принцип вариаций. Мы используем усовершенствованные стратегии отбора проб, которые позволяют обеспечить точное разрешение районов с низкой вероятностью, регулирующих редкие переходные процессы. Мы демонстрируем метод на мультистабильной генетике