matlab中AIC代码及实例合成生物学中优化设计的模型选择 这里提供了用于生成，分析和可视化本文中提供的数据的脚本。 使用脚本需要RStan软件包，该软件包可在以下链接获得： 以及使用贝叶斯优化程序包的链接： 对于Matlab工具箱AMIGO2，请参考： 贝叶斯案例的数据组织在以下子文件夹（Bayesian_MS目录）中： 推理： ODE_Model1.stan是由Lugagne等人发布的带有模型1（M1）的stan统计模型脚本，用于对来自[1]的实验数据进行贝叶斯推断。 ODE_Model2.stan ，带有模型2（M2）的stan统计模型脚本，用于对来自[1]的实验数据进行贝叶斯推断。 ODE_Model3.stan ，带有模型3（M3）的stan统计模型脚本，用于对来自[1]的实验数据进行贝叶斯推断。 MultiExtractExp.R脚本，用于访问[1]中的实验数据和实验方案，以在推理之前生成要传递给stan模型的适当对象列表。 使用脚本DataExtraction.m生成csv文件。 DataExtraction.m脚本，用于从[1]中提取所需的实验数据和实验配置文件。 m

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一个有限自动机的例子。假设一个自动贩卖机器可接受五分或者一角面值的钱币，卖15￠或20￠的单独包装的块状糖。假设这个贩卖机可以接受20￠，那么这个机器的状态图就可以由下图所示的Petri网来表示。五个状态用五个库所来表示，上面分别标注了0￠，5￠，10￠，15￠和20￠。