通过考虑与速率常数参数和动力学模型结构误差相关的不确定性，在该研究中使用贝叶斯推断来评估α-pine烯的热异构化速率同意的后验分布。 α-pine烯的热异构化动力学模型显示具有数学上不适的系统，这使得难以应用基于梯度的优化方法进行速率常数评估。 贝叶斯推断将速率常数的后验概率分布与满足实验测量浓度的反应产物模型浓度和参数的先验概率分布的似然概率相关联。 马尔可夫链蒙特卡洛（MCMC）用于从后验分布中抽取样本，同时考虑贝叶斯推断关系。 本研究应用多项式随机游走Metropolis-Hastings来构建速率常数，置信区间和相关系数矩阵的直方图。 结果表明，考虑到不确定性，贝叶斯方法可以成功地应用于估计反应模型速率常数的置信区间。

提出一种计算机仿真方法,研究血药浓度随吸收速率常数(Ka)和消除速率常数(K10)的变化规律。根据参考文献中的参数估计值,选取具有一级吸收速率的口服给药二房室模型,改变不同的参数值,利用MATLAB软件编程实现中心室血药浓度的仿真,结果以二维或三维图形显示。仿真结果中血药浓度随两个参数的变化规律与实际结果一致。从图中可以很清楚地观察两个参数和血药浓度之间的对应关系。计算机仿真技术可以用来模拟预测个体的血药浓度特性,并能得到大量个体数据,对新药的临床研究具有一定的参考价值。

浮选动力学模型对描述浮选过程具有重要意义，浮选速率常数是模型构建的关键参数。深入研究速率常数与不同变量之间的数学关系，可以增加模型的精度和适用性；在不同操作条件下比较速率常数大小、观察其变化，为评价或优化浮选工艺、操作条件、药剂种类及用量、浮选设备性能等提供更有力的工具。文章介绍了浮选动力学模型随着速率常数的深入研究而不断发展的进程，论述了浮选速率常数K值的研究进展，简述了浮选速率常数的时间函数与分布函数的规律和发展以及K值在实践应用中发挥的作用。对推动浮选动力学不断发展的方向提出展望，深入探索浮选速率常数与微观变量的关系，建立新模型，并且优化拟合算法，精确求解模型中的主要参数，有助于精确地表达浮选过程。