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But how do we precisely relate a (b
But how do we precisely relate a (biochemical) network, the components of which are molecules and reactions, to a (computational) algorithm, the components of which are symbolic properties and events? We can in fact reduce this as the task of comparing the functionality of different networks: these can be all biochemical networks or a mixture of biochemical and algorithmic networks. To this end, we will discuss the notion of network emulation, by which a network can, in a specific sense, impersonate the functionality of another network that is easier to analyse. Comparing networks and algorithms in such a way is actually a frequent activity in computer science but is mostly used for discrete systems such as software programs and communication protocols [25]. Here, we focus on continuous versions of those notions that are more appropriate for the analysis of dynamical system properties and hence for biochemical networks. We expect that the sophistication and usefulness of techniques for comparing network functionality will grow in the future.
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但是，我们如何精确地将（生物化学的）网络（其组成部分是分子和反应）与（计算的）算法（其组成部分是符号特性和事件）相关联呢？实际上，我们可以将其简化为比较不同网络功能的任务：这些可以是所有生化网络，也可以是生化和算法网络的混合物。为此，我们将讨论网络仿真的概念，通过该概念网络可以在特定的意义上模拟另一个易于分析的网络的功能。实际上，以这种方式比较网络和算法是计算机科学中的一项频繁活动，但通常用于离散系统，例如软件程序和通信协议[25]。这里，我们将重点放在这些概念的连续版本上，这些概念更适合于分析动力学系统特性并因此更适合用于生化网络。我们预计，用于比较网络功能的技术的复杂性和实用性将在未来增长。
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但是，我们如何将（生物化学）网络（其中分子和反应的成分）与（计算）算法（其成分是符号属性和事件）精确关联？事实上，我们可以减少这一点作为比较不同网络的功能的任务：这些可以是所有生化网络或生物化学和算法网络的混合物。为此，我们将讨论网络仿真的概念，通过这个概念，网络可以在特定意义上模拟另一个更易于分析的网络的功能。以这种方式比较网络和算法实际上是计算机科学中经常发生的活动，但主要用于离散系统，如软件程序和通信协议[25]。在这里，我们专注于这些概念的连续版本，这些概念更适合于分析动态系统属性，因此适用于生化网络。我们预计，比较网络功能的技术的复杂性和实用性将在未来增长。
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但是，我们如何精确地将一个（生化）网络（其组成部分是分子和反应）与一个（计算）算法（其组成部分是符号性质和事件）联系起来呢？事实上，我们可以通过比较不同网络的功能来减少这一点：这些网络可以是所有生化网络，也可以是生化网络和算法网络的混合体。为此，我们将讨论网络仿真的概念，通过它，网络可以在特定意义上模拟另一个更易于分析的网络的功能。以这种方式比较网络和算法实际上是计算机科学中的一项经常性活动，但主要用于离散系统，如软件程序和通信协议[25]。在这里，我们关注那些概念的连续版本，这些概念更适合于动态系统特性的分析，因此也适用于生化网络。我们预计，用于比较网络功能的技术的复杂性和实用性将在未来增长。
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