异步时滞布尔网络的内同步

提出异步时滞布尔网络的内同步模型,通过利用矩阵半张量积理论,研究异步时滞影响下的布尔网络内同步问题,分析时滞对布尔网络内同步的影响,给出了异步时滞布尔网络内同步实现的充分必要条件.通过数值仿真实例进一步验证了该模型的可行性以及所得结果的正确性.

一种高吞吐率自治布尔网络真随机数发生器

真随机数发生器在硬件与信息安全领域具有广泛的应用前景。为提高真随机数发生器的吞吐率与降低硬件开销,以相互耦合的基本逻辑单元构成自治布尔网络做熵源,利用一阶高频振荡环增强网络刷新频率和多级非线性放大,从而获得高熵值混沌信号,结合DFF和XOR组成的后处理电路,设计构成真随机数发生器并在FPGA平台上实现。通过数据的采样和实时提取,然后对数据执行NIST SP800-22和SP800-90B随机性测试,并对其偏移度、自相关性及最大李雅普诺夫指数等性能进行评估。结果表明,真随机数发生器能够以600 Mbit/s的吞吐率产生熵值0.994847 bit/sample的随机数序列,而且具有低的偏移度和自相关性及较低的硬件开销。

LFNDIT:从不确定状态变换学习布尔网络

布尔网络是一种重要的基因调控数学模型,从布尔网络的状态变换推断其结构以发现基因之间的调控关系是布尔网络研究中长期关注的重要问题。已有的归纳逻辑程序算法不能从布尔网络的不确定(解释)状态变换学习推断其网络结构。为此,文中提出了非确定解释转换学习(Learning From Non-deterministic interpretation Transitions,LFNDIT)算法从布尔网络异步更新语义下的解释变换学习其网络结构。首先将异步更新语义下的不确定解释变换集转换成确定解释变换集,然后利用Inoue等提出的从1步解释转换学习(Learning From 1-step state transition,LF1T)算法计算其对应的正规逻辑程序(布尔网络)。该算法的完备性得到了证明,初步的实验结果表明,该方法能有效地从不确定状态变换计算布尔网络的结构,从而为发现布尔网络的结构提供了新的思路。

周期时变布尔网络的完全同步化（英文）

本文主要研究了驱动–响应结构下的布尔网络的完全同步化,其中驱动系统是一个周期性时变的布尔网络.对于上述问题,本文基于逻辑系统的代数形式下分两种情况讨论.对于每种情况,都将给出一个完全同步的充要条件.相应地,提出了两个响应布尔网络的同步化方案.最后,通过一些数值例子来说明本文结果的有效性.

切换奇异布尔网络的稳定性分析(英文)

基因调控网络的稳定性分析是系统生物学的研究热点问题之一.本文利用矩阵半张量积方法研究了切换奇异布尔网络的稳定性问题.首先给出了切换奇异布尔网络的代数表示,基于该代数表示,建立了系统解存在唯一的充要条件.然后通过将切换奇异布尔网络转化为等价的切换布尔网络,分别得到了系统在任意切换下稳定以及切换可稳的充要条件.最后给出例子验证所得结果的有效性.

布尔网络动态行为研究

布尔网络动态特性的研究已经成为国内外基因调控网络研究的重要课题.介绍了布尔网络动态行为的相关概念和最新进展,并采用计算机模拟布尔网络的动态演化过程,用消除趋势波动分析(DFA)方法分析了布尔网络的长程相关性动态特性.结果发现:绝大多数布尔网络呈现1/f波动;长程相关性值α与网络的连通度k有关,并随着灵敏度数值S的增加而减小.

块序列布尔网络的拓扑结构

利用矩阵的半张量积,通过建立逻辑变量与向量的对应,块序列布尔网络被表示为离散时间系统,将对序列布尔网络的研究转化为对结构矩阵的研究.块序列布尔网络的结构矩阵是一个逻辑矩阵,利用逻辑矩阵的1特征值与和1特征向量的特殊性质,从矩阵特征值和特征向量的角度研究了块序列布尔网络的拓扑结构,显式表示出了不同长度极限环的个数,并指出网络的极限环总数等于(2n-结构矩阵的秩).

半张量积在布尔网络同步中的应用

近年来布尔型网络以及同步分析被逐渐运用于大型基因调节网络全局行为的分析研究.介绍布尔网络及同步的相关概念以及半张量积在逻辑变量中的应用.将布尔网络节点状态看作逻辑变量,建立逻辑方程,分析布尔网络同步的初始条件以及同步的状态.

基于满足性判定的布尔网络环求解算法

环是布尔网络状态转换过程中的稳定态,在模式检测、基因调控网络和可达性分析等领域都有重要的意义。计算布尔网络状态转换中的所有环是一个NP完全问题。该文基于全解布尔满足性判定(SAT)算法,设计了一种求解所有小于等于指定步长环的算法。算法基于布尔网络的状态转换函数和状态环属性生成合取范式形式(CNF)的问题集,通过融合冲突子句学习(CDCL)、非时序回退、阻塞子句和变量分类等技术,降低算法的计算复杂度。实验结果表明,该算法能够高效地计算指定步长的环。对于无法计算所有环的复杂网络,指定步长计算环的方式将更有应用价值。

基于概率布尔网络的基因调控网络研究及应用

几乎所有的生命活动都受基因调控网络的影响,对基因调控网络的研究可以让人们从基因层面认识人类的生命活动。癌症在我国的发病率和死亡率日益上升,严重威胁了人类健康。文章在基因调控网络的基础上,以癌症的研究为例,在原有的布尔网络的基础上,通过引入更适合生物体内复杂环境的概率布尔网络,对癌症网络进行分析和预测,减少由于布尔网络的确定性产生的错误规则。

系统生物学中大型布尔网络的结构型序关系及其动态特征

【目的】研究系统生物学中大型布尔网络的结构型模块分解以及相关的动态演化问题。【方法】引入了一种适应于大尺度调控网络的模块划分方法,探讨了与模块划分相关的网络动态特性。【结果】在模块划分方面,证明了模块之间存在着偏序关系。在与模块划分相关的网络动态特性研究方面,提出了投影状态空间的概念,给出了局部投影空间和整个系统状态空间在稳定状态方面的关联性。【结论】通过对系统生物学中大型布尔网络进行合理模块分解,得到了从局部稳态特性推导总体稳态特性的基本结论,有效化简了对这类大型网络研究的复杂度。

构建基因调控布尔网络及其动态分析

利用互信息理论和布尔网络共同建立基因调控网络模型,并且通过举例说明该方法,用此方法相应地可推导出多个基因决定某个或多个基因的表达值的逻辑规则,根据得到的逻辑规则建立基因电路网络,再对得到的基因逻辑电路网络依据分析逻辑电路网络的方法建立基因调控网络动态转换,从而分析基因间的调控关系。

数据噪音构建基因布尔网络模型的方法

在分析基因数据时,往往有噪音出现,因此借用基因表达谱数据中的噪音来建立卡诺图,可以得到布尔网络逻辑函数。而且利用此方法确定蛋白质与蛋白质之间的逻辑关系,建立蛋白质的逻辑网络。通过该方法可以寻找直系同源簇蛋白质数据的逻辑关系。

具有少量基本回路布尔网络的不动点(英文)

近来作为自然和人造非线性动态网络的一种紧凑模型,布尔网络的研究受到广泛关注.不动点和吸引子是预测布尔网络长期行为的关键.本文针对具有少量基本回路的布尔网络,提出了确定不动点的算法.我们的方法是基于构成反馈顶点集的变量所满足的一组方程.作为应用,我们还给出了检验这类布尔网络全局稳定性的充要条件.

非线性布尔网络系统模糊建模与动态性能分析

针对非线性系统难以精确建模与动态性能分析的基本控制问题,基于模糊动态模型把布尔网络系统理论推广到非线性布尔网络系统,建立了模糊动态布尔网络控制系统的模型。引入模糊动态模型,对非线性布尔网络进行模糊建模,分别建立了非线性布尔网络系统的局部模型和全局模型。从系统的局部意义和全局意义上,对系统进行了能控性、能观性、稳定性等动态性能分析。最后,以多输入多输出的非线性布尔网络系统实例为具体研究对象,建立了系统的局部模型和全局模型,并对动态性能进行了仿真分析,得到了实验结果。实验结果表明,模糊动态布尔网络控制系统对非线性布尔网络系统的建模是有效的,动态性能分析是合理的,对模糊动态布尔网络控制系统的进一步分析有重要意义。

构建基因调控布尔网络的一种方法

为了重构基因调控网络,提出可以通过基因之间的布尔逻辑代数和逻辑电路网络得到基因调控的动态转换。进而找到整个基因网络的动态变化。利用熵互信息理论对基因表达进行处理,构建基因调控布尔网络。

基于自治布尔网络的高速物理随机数发生器研究

利用确定性的数学算法可产生快速伪随机数,然而其具有可预测性,难以确保信息安全。从混沌物理熵源中提取的物理随机数具有统计无偏和不可预测性,但是受限于传统混沌电路的带宽瓶颈,随机数的实时产生速率无法有效提高,为此,设计实现一种基于自治布尔网络的宽带混沌振荡器。研究结果表明:利用该装置可产生速率达10 Gbit/s的物理随机数序列;所产生的物理随机数序列具有良好的随机统计特性;该装置可便捷地应用于数据加密、高速保密通信等领域。

基于布尔网络的低功耗物理随机数发生器

利用布尔网络设计一种低功耗物理随机数发生器,熵源部分为12个二输入逻辑门相互耦合及1个反向器构成的自治布尔网络,并从时域、频域及计算最大李雅普诺夫指数等方面分析其产生信号的混沌特性.经过对该混沌信号采样和量化,生成熵值为1 bit/sample、实时产生速率为100 Mbit/s的随机序列.整个物理随机数发生器在现场可编程逻辑阵列(field programmable gate array,FPGA)平台上实现,硬件逻辑资源消耗少.美国国家标准与技术研究院的随机数测试程序结果表明,产生的随机数具有良好的随机统计特性.该设计可应用于高速加密系统、保密通信等信息安全领域.

异或门自治布尔网络及物理随机数发生器

自治布尔网络作为可调控的非线性系统,易于产生混沌信号.利用二输入异或门的非线性特性实现一种可产生高熵值混沌的18节点自治布尔网络电路.通过引入滤波系数,建立该电路的改进数学模型.通过数值仿真和电路对比实验研究滤波系数和时延参数对网络动态特性的影响.数值仿真结果与电路实验现象基本一致.当节点之间传输延迟不相等时,滤波系数对混沌的产生具有调控作用,表明引入滤波系数后的数学模型可以更客观描述电路中的物理现象.借助分岔图、李雅普诺夫指数及排序熵进一步分析自治布尔网络电路的非线性特性和随机性,表明该电路输出的混沌序列具有高带宽和高熵值的特点.将该电路用于产生高速物理随机序列,并通过了美国国家标准与技术研究院NIST SP 800-22随机性检测标准.

高阶布尔网络的结构(英文)

介绍高阶布尔(控制)网络,并研究了其拓扑结构.以矩阵的半张量积作为工具,把高阶布尔网络的动态过程转化为2种标准离散事件动态系统的代数形式.证明了高阶布尔网络和第1代数形式的一一对应关系,并由此得到其拓扑结构(不动点、极限圈以及暂态期等).还研究了高阶布尔网络系统与它第2代数形式的关系.