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德里斯·特伦;范·里特（Nick Van Riet）;逻辑，翻转;Van Impe，简

非线性动态生物系统实验E-最优设计的可微改写。 （英语） Zbl 1371.92009年

数学。Biosci公司。 264, 1-7 (2015).
摘要：信息性实验对于非线性动态生物过程的参数估计非常有价值。优化实验设计技术确保了此类信息性实验的系统设计。在优化实验设计中可用作目标函数的E准则要求Fisher信息矩阵的最小特征值最大化。然而，最小特征值函数的一个问题是它可能是不可微的。此外，对于大于4乘4的矩阵的特征值的计算，不存在闭合形式的表达式。由于特征值通常是用迭代方法计算的，最先进的最优控制求解器无法利用自动微分来计算决策变量的导数。为了克服这些困难，本文提出了一种从凸优化领域进行重构的策略。这种重新公式需要包含一个涉及半正定性的矩阵不等式约束。本文通过Sylverster准则施加这种半正定约束。因此，通过添加非线性约束，可以在标准最优控制求解器中实现最小特征值函数的最大化。通过预测微生物学领域的一个案例研究，成功地说明了所提出的方法。

MSC公司：

92B05型 普通生物学和生物数学
62K25型 稳健的参数设计
62页第10页 统计学在生物学和医学中的应用；元分析
62B10型 信息论主题的统计学方面
90立方厘米 数学规划中的极小极大问题

关键词：

动态优化;最小特征值优化;非线性矩阵不等式;西尔维斯特准则;预测微生物学

软件：

虚拟专用局域网;ACADO公司;伊波特;塞杜米;qpOASES公司
PDF格式BibTeX公司 XML格式引用
\textit{D.Telen}等人，数学。Biosci公司。264，1--7（2015；Zbl 1371.92009）
全文： 内政部 链接

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