叶片

微分消除和生物模型。本文介绍了一种计算机代数方法——微分消去法在应用数学问题中的应用,这些问题大多是从生物学中借用的。这两个被考虑的应用与参数估计和模型简化问题有关。在这两种情况下,微分消去都可以看作是数值处理的准备。本文对这些数值处理方法进行了概述,以期揭示应用的实际局限性。结合应用,介绍了差分消除算法的两种实现:嵌入MAPLE计算机代数软件的diffalg包和独立的开源C库BLAD库。diffalg包被设计成可以交互操作,并且可以非常快速方便地被普通读者使用。BLAD库旨在为独立于任何计算机代数系统的科学软件提供差分消除。它们可能比diffalg更适合开发专用于所描述应用程序的软件。然而,使用BLAD库意味着要编写一个C程序。为此,本文用diffalg而不是BLAD来举例说明。


zbMATH参考文献(19篇文章引用)

显示第1至19个结果,共19个。
按年份排序(引用)

  1. Jeronimo,Gabriela;Pérez Millán,Mercedes;Solernó,Pablo:一类生化反应网络的几个物种的可识别性(2019年)
  2. Fakouri,Shahnaz;Rahmany,Sajjad;Basiri,Abdolali:计算参数微分理想根正则表示的新算法(2018)
  3. 微分特化矩阵(Differential specialization of Differential specialization of Differential Matrix),西尔维斯塔(Sylvesta style),2016年
  4. Boulier,François;Lemaire,François:使用正规形式模微分正则链寻找第一个积分(2015)
  5. Haffke,Björn;Möller,Riccardo;Melz,Tobias;Strackeljan,Jens:使用微分代数在不知道参数的情况下验证仿真模型(2015年)
  6. Wongvanich,N.;Hann,C.E.;Sirisena,H.R.:使用势函数的鲁棒全局可识别性理论——在区域模型中的应用(2015)
  7. Rueda,Sonia L.:线性稀疏微分结果公式(2013)
  8. Bächler,Thomas;Gerdt,Vladimir;Lange Hegermann,Markus;Robertz,Daniel:代数和微分系统的算法托马斯分解(2012)
  9. Nakatsui,Masahiko;Sedoglavic,Alexandre;Lemaire,François;Boulier,François;ÜrgüplüAsli;Horimoto,Katsuhisa:使用新估计误差进行动态系统参数精确估计的一般程序(2012)
  10. Boulier,Francois;Lefranc,Marc;Lemaire,François;Morant,Pierre Emmanuel:使用消除法对化学反应系统进行模型还原(2011)
  11. Meshkat,Nicolette;Anderson,Chris;DiStefano,Joseph J.III:在非线性ODE模型中寻找可识别的参数组合及其输入输出方程的合理重新参数化(2011)
  12. 吉田,弘石:受腊肠脂肪系统启发的细胞链再生条件(2011)
  13. Bächler,Thomas;Gerdt,Vladimir;Lange Hegermann,Markus;Robertz,Daniel:代数和微分系统的托马斯分解(2010)
  14. Boulier,François;Lemaire,François;Moreno Maza,Marc:通过改变顺序计算微分特征集(2010)
  15. Rueda,Sonia L.;Sendra,J.Rafael:线性完全微分结果和线性DPPE的隐式化(2010)
  16. Meshkat,Nicolette;Eisenberg,Marisa;DiStefano,Joseph J.III:使用Gröbner基寻找非线性ODE模型全局可识别参数组合的算法(2009)
  17. Boulier,François;Lefranc,Marc;Lemaire,François;Morant,Pierre Emmanuel:应用严格的准稳态近似方法证明遗传电路模型中没有振荡(2008)
  18. Boulier,François;Lemaire,François:细胞生物学中的微分代数和系统建模(2008)
  19. Boulier,François:微分消除和生物模型(2007)