[发明专利]基于链置换的二维概率分布模型的构建方法

摘要

本发明涉及链置换领域，构造了一种基于DNA链置换的二维概率分布模型，实现了联合概率分布、边缘概率分布和条件概率分布的计算。在本发明中，利用Join门模块实现联合概率分布律的计算，利用transducer门模块实现边缘概率分布律的计算。通过联合概率和边缘概率可以直接得出条件概率。用具体的实例对模型进行仿真验证，实验证明该模型不仅能够正确的计算出三种二维概率，而且误差小，反应速度快，结果稳定，说明了该发明中二维概率分布模型的有效性。

主权项

基于链置换的二维概率分布模型的构建方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1：输入代表X事件的信号和代表Y事件的信号；步骤2：通过Join门计算联合概率值，步骤包括如下：a：生成相应的DNA信号链，并设置相应信号链的初始浓度并设单位浓度为M；在Visual DSD中构造的X变量的信号链分别为<t^Q1>，<t^Q2>，<t^Q3>和<t^Q4>，Y变量的信号链分别为<t^S0>和<t^S1>；b：代表X事件的DNA信号链和代表Y事件的DNA信号链同时经过Join门参与反应得到X和Y的联合概率；X变量的信号链<t^Qi>(i＝1或2或3或4)和Y变量的信号链<t^Sj>(j＝0或1)同时进入Join门进行反应，生成信号链<t^Sj_Qi>，此信号链的浓度与单位浓度的比值即X和Y的联合概率值；重复步骤1，2，3计算出在同一个Y(X)信号下所有X和Y的联合概率；步骤3：将相应的联合概率值进行累加计算边缘概率值，方法如下：所有的联合概率在transducer门中累加得到代表边缘概率的信号链，该信号链的浓度与单位浓度的比值即边缘概率值；步骤4：通过输出DNA信号链的浓度确定结果，代表联合概率的信号链与代表边缘概率的信号链的纵坐标(浓度)比值即为条件概率。