私はタンパク質を記述するモデルに取り組んでいます。ある状態から別の状態への遷移は、遷移率を含む行列によって記述される。モデルは、近似行列 - >遷移率行列 - > Kolmogorow順方程式 - >数値積分から始まる素敵な数値結果を与える通常の微分方程式の集合として解くことができます。しかし、プロセスの確率的性質を得るために、私はモンテカルロ法を使用したいと思います。私が知る限り、Gillespieのアルゴリズムはこのために作られています。この種の作業にあなたが推奨するパッケージはありますか？動的Monte Carlo/Gillespieアルゴリズム用のPythonパッケージ
randomモジュールを試して、最初の隣接行列の値にランダムな浮動小数点を使用して、モンテカルロシミュレーションを自分で実行することができます。あなたのマトリックスが受け入れることができる範囲内の数字をランダムに選択するようにしてください。
シミュレーションを反復するには、実行するシミュレーションの数に応じて、forまたはwhileループを使用します。
@PeterWangで提案されているrandomモジュールの作業のほかに、マトリックスを自分で作成することもできます。numpyモジュールを使用することもできます。ランダムなサンプリングも可能です。この方法で、任意の行列次元で乱数を作成することができます。特に、あなたのさらなるタスクに関しては、行列を使って作業するモジュールnumpyが良い解決策かもしれません。詳細については
は、SOに歓迎し、reference of numpy.random
こんにちはを参照してください。これは非常に具体的な質問であり、プログラミング自体についてではありません*。 'Gillespieアルゴリズム'のGoogle結果ページの3番目の結果は、いくつかのヒントを提供します：http://scicomp.stackexchange.com/questions/338/python-implementations-of-gillespies-direct-methodランダムにシードする方法を知りたいのならPythonの数字は 'numpy.random'または' random'を使います。 –