Adaptive Aggregation of Markov Chains: Quantitative Analysis of Chemical Reaction Networks
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 sca...
Автори: | Abate, A, Brim, L, Ceska, M, Kwiatkowska, M |
---|---|
Формат: | Conference item |
Мова: | English |
Опубліковано: |
2015
|
Схожі ресурси
Схожі ресурси
-
Approximate policy iteration for Markov decision processes via quantitative adaptive aggregations
за авторством: Abate, A, та інші
Опубліковано: (2016) -
Adaptive formal approximations of Markov chains
за авторством: Abate, A, та інші
Опубліковано: (2021) -
Designing robust software systems through parametric markov chain synthesis
за авторством: Kwiatkowska, M, та інші
Опубліковано: (2017) -
Syntax-guided optimal synthesis for chemical reaction networks
за авторством: Cardelli, L, та інші
Опубліковано: (2017) -
Exploring Parameter Space of Stochastic Biochemical Systems Using Quantitative Model Checking
за авторством: Brim, L, та інші
Опубліковано: (2013)