R语言 smfsb包 StepPTS()函数中文帮助文档(中英文对照)

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StepPTS(smfsb)
StepPTS()所属R语言包：smfsb

                                        Create a function for advancing the state of an SPN by using a simple approximate Poisson time stepping method
                                         通过使用简单的近似泊松时间步方法来创建一个函数，为推进国家的SPN

                                         译者：生物统计家园网 机器人LoveR

描述----------Description----------

This function creates a function for advancing the state of an SPN model using a simple approximate Poisson time stepping method. The resulting function (closure) can be used in conjunction with other functions (such as simTs) for simulating realisations of SPN models.
这个函数创建一个使用简单的近似泊松时间步方法，为推进国家的SPN模型的功能。由此产生的功能（闭合），可以与其它功能一起使用（如simTs）模拟变现SPN的模型。


用法----------Usage----------


StepPTS(N,dt=0.01)



参数----------Arguments----------

参数：N
An R list with named components representing a stochastic Petri net. Should contain N$Pre, a matrix representing the LHS stoichiometries, N$Post, a matrix representing the RHS stoichiometries, and N$h, a function representing the rates of the reaction processes. N$h should have first argument x, a vector representing the current state of the system, second argument t, a scalar representing the current simulation time (in the typical time-homogeneous case, N$h will ignore this argument). N$h may posses additional arguments, representing reaction rates, for example. N does not need to contain an initial marking, N$M. N$M will be ignored by most functions which use the resulting function closure.
一个R代表一个随机Petri网的命名组件列表。应包含N$Pre，代表了LHS化学计量矩阵，N$Post，代表RHS化学计量矩阵，和N$h，反应过程的速率的功能。 N$h应该有第一个参数x，一个向量，表示系统的当前状态，第二个参数t，一个标量，表示当前的仿真时间（典型的时齐的情况下， N$h将忽略此参数）。 N$h可能拥有额外的参数，代表反应速率，例如。 N并不需要包含一个初始标记，N$M。 N$M将被忽略的大部分功能，使用功能关闭。


参数：dt
Time step to be used by the Poisson time stepping integration method. Defaults to 0.01.
要使用泊松时间步积分法的时间步长。默认值为0.01。


值----------Value----------


参见----------See Also----------

StepGillespie, StepCLE, simTs, simSample
StepGillespie，StepCLE，simTs，simSample


实例----------Examples----------


# load up the LV model[加载了LV模型]
data(spnModels)
# create a stepping function[创建一个步进功能]
stepLV=StepPTS(LV)
# step the function[加强功能]
print(stepLV(c(x1=50,x2=100),0,1))
# integrate the process and plot it[整合的过程，并绘制]
out = simTs(c(x1=50,x2=100),0,20,0.1,stepLV)
plot(out)
plot(out,plot.type="single",lty=1:2)

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