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Enregistrement W2290618319 · doi:10.1137/140991820

On Controllability of Delayed Boolean Control Networks

2016· article· en· W2290618319 sur OpenAlexaff
Jianquan Lu, Jie Zhong, Daniel W. C. Ho, Yang Tang, Jinde Cao

Notice bibliographique

RevueSIAM Journal on Control and Optimization · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueGene Regulatory Network Analysis
Établissements canadiensToronto Metropolitan University
Organismes subventionnairesCity University of Hong Kong
Mots-clésControllabilityTrajectoryState (computer science)MathematicsControl theory (sociology)Sequence (biology)Control (management)Computer scienceApplied mathematicsAlgorithmPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This paper is devoted to studying the trajectory and state controllability of Boolean control networks (BCNs) with time delay. In contrast to BCNs without time delay, the dynamics of delayed BCNs are determined by a sequence of initial states, named here trajectories. Trajectory controllability means that there exists a control signal steering a system from an initial trajectory to a desired trajectory, while state controllability means that there exists a control signal steering an initial state to a given state. Here, both trajectory controllability and state controllability will be studied. It should be noted that in this paper, trajectory controllability does not mean tracking or following a given trajectory. In fact it means to control BCNs to a destination trajectory of length $\mu$ at the $k$-th step. Using the semi-tensor product of matrices, the delayed BCNs are first converted into an equivalent algebraic description, and then some necessary and sufficient conditions are derived for the trajectory controllability of delayed BCNs. We further present a bijection between the state of BCNs and the trajectory of length $\mu$, which is then used to derive some necessary and sufficient conditions for the state controllability of delayed BCNs. Both the problems of controlling an initial state sequence to a desired state and a desired trajectory are first investigated. We also consider the issues of avoiding some specific states which may cause diseases or lead to dangerous situations. Numerical examples are given to illustrate our theoretical results.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,012

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,002
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,003
Tête enseignante GPT0,198
Écart entre enseignants0,195 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations190
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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