University thesis:
Dissertation, Albert-Ludwigs-Universität Freiburg im Breisgau, 2016
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Abstract: In der Systembiologie werden zellbiologische Prozesse mit nichtlinearen gewöhnlichen Differenzialgleichungen modelliert. Die Parameterschätzung für solche Modelle stellt aufgrund der Nichtlinearität der Zielfunktion und der hohen Anzahl Parameter eine Herausforderung dar. Die Anwendungen von numerischen Verfahren ist unumgänglich, aber offen ist die Frage, welche Methoden zur Parameterschätzung am besten geeignet sind. In dieser Arbeit wird ein weiterer Algorithmus in das State-of-the-Art Data2Dynamics Framework implementiert. Um die Effizienz des Algorithmus zu evaluieren, wird seine Performance bei der Parameterschätzung in vier Modellen der Systembiologie mit der von bereits vorhandenen Routinen verglichen. Es zeigt sich, dass der Algorithmus nur bei Regularisierung der Zielfunktion mit den Standardmethoden mithalten kann