动态montecarlo/Gillespie算法的Python包

Question

我正在研究一个描述蛋白质的模型。分子可能处于少数状态，从一种状态到另一种状态的转变是由包含跃迁速率的矩阵描述的。从常微分方程组的数值邻接矩阵开始求解。然而，为了得到过程的随机性，我想使用蒙特卡罗方法。据我所知，Gillespie算法就是为这个而设计的。对于这种任务，你有什么建议吗？在

Answer 1

您可以尝试使用random模块，自己执行montecarlo模拟，对初始邻接矩阵中的值使用随机浮点。只要确保随机选择一个数字在你的矩阵可以接受的范围内。在

要迭代模拟，请使用for或while循环，具体取决于要运行的模拟数量。在

Answer 2

除了使用@PeterWang建议的random模块并自己创建矩阵之外，您还可以使用numpy模块，该模块还提供随机抽样。这样你就可以在任何你喜欢的矩阵维度上创建随机数。尤其是对于您的后续任务，使用矩阵numpy的模块可能是一个不错的解决方案。在

有关详细信息，请参见reference of numpy.random