Adaptive Aggregation of Markov Chains: Quantitative Analysis of Chemical Reaction Networks

Kód výsledku v IS VaVaI

<a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F00216224%3A14330%2F15%3A00081179" target="_blank" >RIV/00216224:14330/15:00081179 - isvavai.cz</a>

Výsledek na webu

<a href="http://dx.doi.org/10.1007/978-3-319-21690-4_12" target="_blank" >http://dx.doi.org/10.1007/978-3-319-21690-4_12</a>

DOI - Digital Object Identifier

<a href="http://dx.doi.org/10.1007/978-3-319-21690-4_12" target="_blank" >10.1007/978-3-319-21690-4_12</a>

Jazyk výsledku

angličtina

Název v původním jazyce

Adaptive Aggregation of Markov Chains: Quantitative Analysis of Chemical Reaction Networks

Popis výsledku v původním jazyce

Quantitative analysis of Markov models typically proceeds through numerical methods or simulation-based evaluation. Since the state space of the models can often be large, exact or approximate state aggregation methods (such as lumping or bisimulation reduction) have been proposed to improve the scalability of the numerical schemes. However, none of the existing numerical techniques provides general, explicit bounds on the approximation error, a problem particularly relevant when the level of accuracy affects the soundness of verification results. We propose a novel numerical approach that combines the strengths of aggregation techniques (state-space reduction) with those of simulation-based approaches (automatic updates that adapt to the process dynamics). The key advantage of our scheme is that it provides rigorous precision guarantees under different measures.

Název v anglickém jazyce

Adaptive Aggregation of Markov Chains: Quantitative Analysis of Chemical Reaction Networks

Popis výsledku anglicky

Quantitative analysis of Markov models typically proceeds through numerical methods or simulation-based evaluation. Since the state space of the models can often be large, exact or approximate state aggregation methods (such as lumping or bisimulation reduction) have been proposed to improve the scalability of the numerical schemes. However, none of the existing numerical techniques provides general, explicit bounds on the approximation error, a problem particularly relevant when the level of accuracy affects the soundness of verification results. We propose a novel numerical approach that combines the strengths of aggregation techniques (state-space reduction) with those of simulation-based approaches (automatic updates that adapt to the process dynamics). The key advantage of our scheme is that it provides rigorous precision guarantees under different measures.

Druh

D - Stať ve sborníku

CEP obor

IN - Informatika

OECD FORD obor

—

Projekt

<a href="/cs/project/GA15-11089S" target="_blank" >GA15-11089S: Získávání parametrů biologických modelů pomocí techniky ověřování modelů</a><br>

Návaznosti

P - Projekt vyzkumu a vyvoje financovany z verejnych zdroju (s odkazem do CEP)<br>S - Specificky vyzkum na vysokych skolach

Rok uplatnění

2015

Kód důvěrnosti údajů

S - Úplné a pravdivé údaje o projektu nepodléhají ochraně podle zvláštních právních předpisů

Název statě ve sborníku

27th International Conference, CAV 2015, San Francisco, CA, USA, July 18-24, 2015, Proceedings

ISBN

9783319216898

ISSN

0302-9743

e-ISSN

—

Počet stran výsledku

19

Strana od-do

195-213

Název nakladatele

Springer International Publishing

Místo vydání

Berlin

Místo konání akce

San Francisco

Datum konání akce

1. 1. 2015

Typ akce podle státní příslušnosti

WRD - Celosvětová akce

Kód UT WoS článku

—