近似贝叶斯计算已被建议作为计算密集型模拟的参数估计方法，最常见于群体遗传学，但也适用于动态系统，例如，Toni 2009并应用于nat 方法中发布的相应 abc-sysbio 工具。

在动态系统模型中，计算可能性的成本很高，因为它需要运行模拟来评估可能性。然而，与随机种群遗传学模型不同，人们可以通过想象 RMSE 的概率表示（例如，将误差视为正态分布）合理地从动态系统模型中获得似然性，并从单个模拟中获得似然性。

因此，在精确贝叶斯计算和近似贝叶斯计算中，每个似然计算都需要运行一个 ODE 模拟，与精确贝叶斯计算方法相比，ABC 在计算上有何优势？加速从何而来？