Abstrakt. Vi föreslår ett nytt molekylärt beräkningssystem för statistiska slutsatser. Vi fokuserar på det välstuderade statistiska inferensproblemet med att beräkna maximal sannolikhet för loglinjära modeller. Vårt schema tar log-lineära modeller till reaktionssystem, och observerade data till initiala förhållanden, så att motsvarande jämvikt i varje reaktionssystem kodar motsvarande maximal sannolikhet estimator. Huvudidén är att utnyttja tillfälligheten mellan termodynamisk entropi och statistisk entropi. Vi kartlägger en maximal Entropy karakterisering av den maximala sannolikheten uppskattning på en maximal Entropy karakterisering av jämviktskoncentrationerna för reaktionssystemet. Detta möjliggör en effektiv kodning av problemet, och avslöjar att reaktionsnätverk är utmärkt lämpade för statistiska inferens uppgifter. Ett sådant system kan också ge en mall för att förstå hur in vivo biokemiska signalbanor integrerar omfattande information om sin miljö och historia.
I Gopalkrishnan REF har en av de nuvarande författarna föreslagit ett molekylärt schema för att göra maximal sannolikhetsskattning i Log-Linear-modeller.
A Scheme for Molecular Computation of Maximum Likelihood Estimators for Log-Linear Models
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics', 'Biology']}