mycoreobjectrosdok_disshab_0000001684rosdok_disshab_0000001684rosdokdisshabrosdok_derivate_00000367892023-08-08T10:07:39.904Z2017-03-03T09:03:48.198ZadministratoreditorDpublished1rosdok_derivate_0000036789truetruederivate_types:fulltextVolltextfulltextwf_edit_epub wf_register_epubstate:publishedstate:publishedveröffentlichtpublishedrosdok/id0000186288159685XMODS updated during RosDok migration in June 2021DissertationHochschulschrift1126751979SebastianHanisch1986-VerfasserInautMathematische Modelle zur Rekonstruktion von Zellnetzwerken auf Multielektrodenarraysde138612366Prof. Dr.KonradEngelUniversität Rostock, Institut für MathematikAkademischeR BetreuerIndgsProf. Dr.SergeiBezrukovUniversity of Wisconsin, Department of Mathematics and Computer ScienceAkademischeR BetreuerIndgs2147083-2Universität RostockMathematisch-Naturwissenschaftliche FakultätGrad-verleihende Institutiondgg10.18453/rosdok_id00001862http://purl.uni-rostock.de/rosdok/id00001862urn:nbn:de:gbv:28-diss2017-0026-6510 MathematikMathematisch-Naturwissenschaftliche Fakultätfrei zugänglich (Open Access)Lizenz Metadaten: CC0Nutzungsrechte erteiltalle Rechte vorbehaltenUniversität RostockRostock2017monographic20172017Universitätsbibliothek RostockRostock20172017Diese Arbeit befasst sich mit der algorithmischen Auswertung von Nervenzellsignalen, die mithilfe eines Multielektrodenarrays gewonnen wurden. Speziell wurde ein Algorithmus entwickelt, der die Aufzeichnungen an verschiedenen Elektroden miteinander vergleicht und so zu den einzelnen Neuronen die Elektroden ermittelt, die ihre Signale aufzeichnen. Dabei erwies sich die Bestimmung der Bandbreite einer speziellen Graphenklasse als nützlich und auch als eigenständig interessant. In den meisten Fällen konnte die Bandbreite zumindest asymptotisch bestimmt werden, in einigen Fällen sogar exakt.Graphentheoriekombinatorische OptimierungBandbreiteUniversitätsbibliothek Rostockhttp://purl.uni-rostock.de/rosdok/id00001862doctype:epubdoctype:epubDokumenttypDocument typedoctype:epub.dissertationdoctype:epub.dissertationDissertationdoctoral thesisdiniPublType:doctoralThesis diniPublType2022:PhDThesis XMetaDissPlusThesisLevel:thesis.doctoralinfo:eu-repo/semantics/doctoralThesisdocumentnatureOfContent:ppn_105825778natureOfContent:ppn_105825778HochschulschriftdiniPublType2022:DoctoralThesisdiniPublType2022:DoctoralThesisDissertation oder HabilitationDoctoral thesisDRIVERdiniPublType2022:PhDThesisdiniPublType2022:PhDThesisDissertationPhD thesisKDSF (Pu34)XMetaDissPlusThesisLevel:thesis.doctoralXMetaDissPlusThesisLevel:thesis.doctoralDoktorarbeitdoctoral thesisrfc5646:derfc5646:deDeutschGermangerdeuSDNB:510SDNB:510510 Mathematik510 Mathematicsinstitution:unirostockinstitution:unirostockUniversität RostockUniversity of RostockUniversität RostockUniversität RostockUni.Rostockhttp://d-nb.info/gnd/38329-6institution:unirostock.mnfinstitution:unirostock.mnfMathematisch-Naturwissenschaftliche FakultätFaculty of Mathematics and Natural SciencesUniversität Rostock. Mathematisch-Naturwissenschaftliche FakultätMathematisch-Natur-<br />wissenschaftliche FakultätUni.Rostock.Fakultaet.MNFhttp://d-nb.info/gnd/2147083-2accesscondition:openaccessaccesscondition:openaccessfrei zugänglich (Open Access)open accesshttp://purl.org/coar/access_right/c_abf2OAfreeinfo:eu-repo/semantics/openAccess[DE-28]Open Access$gControlled Vocabulary for Access Rights$uhttp://purl.org/coar/access_right/c_abf2licenseinfo:metadatalicenseinfo:metadataLizenzen für Metadatenlicenseinfo:metadata.cc0licenseinfo:metadata.cc0Lizenz Metadaten: CC0license metadata: CC0/creativecommons/p/zero/1.0/88x31.pnghttps://creativecommons.org/publicdomain/zero/1.0/licenseinfo:depositlicenseinfo:depositVeröffentlichungsgenehmigungpermission to storelicenseinfo:deposit.rightsgrantedlicenseinfo:deposit.rightsgrantedNutzungsrechte erteiltrights grantedlicenseinfo:worklicenseinfo:workWerkworklicenseinfo:work.rightsreservedlicenseinfo:work.rightsreservedalle Rechte vorbehaltenall rights reserved/creativecommons/r/reserved/0.9/88x31.png[DE-28]Urheberrechtsschutz 1.0$gRights Statements$uhttp://rightsstatements.org/vocab/InC/1.0/http://rightsstatements.org/vocab/InC/1.0/http://rightsstatements.org/vocab/InC/1.0/Mathematische Modelle zur Rekonstruktion von Zellnetzwerken auf MultielektrodenarraysMathematische Modelle zur Rekonstruktion von Zellnetzwerken auf Multielektrodenarraysgnd:1126751979gnd:138612366gnd:2147083-2gnd:1126751979gnd:138612366gnd:2147083-2rosdok_disshab_0000001684-d3863890e39gnd:1126751979Sebastian HanischSebastian Hanischrosdok_disshab_0000001684-d3863890e60gnd:138612366Prof. Dr. Konrad EngelProf. Dr. Konrad Engelrosdok_disshab_0000001684-d3863890e75Prof. Dr. Sergei BezrukovProf. Dr. Sergei Bezrukovrosdok_disshab_0000001684-d3863890e88gnd:2147083-2Universität Rostock Mathematisch-Naturwissenschaftliche FakultätUniversität Rostock Mathematisch-Naturwissenschaftliche FakultätSebastian HanischProf. Dr. Konrad EngelProf. Dr. Sergei BezrukovUniversität Rostock Mathematisch-Naturwissenschaftliche FakultätSebastian HanischProf. Dr. Konrad EngelProf. Dr. Sergei BezrukovUniversität Rostock Mathematisch-Naturwissenschaftliche FakultätSebastian HanischRostockUniversität Rostockepub.dissertation10.18453/rosdok_id00001862http://purl.uni-rostock.de/rosdok/id00001862urn:nbn:de:gbv:28-diss2017-0026-6Graphentheoriekombinatorische OptimierungBandbreiteDiese Arbeit befasst sich mit der algorithmischen Auswertung von Nervenzellsignalen, die mithilfe eines Multielektrodenarrays gewonnen wurden. Speziell wurde ein Algorithmus entwickelt, der die Aufzeichnungen an verschiedenen Elektroden miteinander vergleicht und so zu den einzelnen Neuronen die Elektroden ermittelt, die ihre Signale aufzeichnen. Dabei erwies sich die Bestimmung der Bandbreite einer speziellen Graphenklasse als nützlich und auch als eigenständig interessant. In den meisten Fällen konnte die Bandbreite zumindest asymptotisch bestimmt werden, in einigen Fällen sogar exakt.20172017epub.dissertation1 Dissertation_Hanisch_2017.pdf 1946769 3e8890e7ebc8fea3531d8ad9b9dd1dea rosdok/id0000186288159685XMODS updated during RosDok migration in June 2021DissertationHochschulschrift1126751979SebastianHanisch1986-VerfasserInautMathematische Modelle zur Rekonstruktion von Zellnetzwerken auf Multielektrodenarraysde138612366Prof. Dr.KonradEngelUniversität Rostock, Institut für MathematikAkademischeR BetreuerIndgsProf. Dr.SergeiBezrukovUniversity of Wisconsin, Department of Mathematics and Computer ScienceAkademischeR BetreuerIndgs2147083-2Universität RostockMathematisch-Naturwissenschaftliche FakultätGrad-verleihende Institutiondgg10.18453/rosdok_id00001862http://purl.uni-rostock.de/rosdok/id00001862urn:nbn:de:gbv:28-diss2017-0026-6510 MathematikMathematisch-Naturwissenschaftliche Fakultätfrei zugänglich (Open Access)Lizenz Metadaten: CC0Nutzungsrechte erteiltalle Rechte vorbehaltenUniversität RostockRostock2017monographic20172017Universitätsbibliothek RostockRostock20172017Diese Arbeit befasst sich mit der algorithmischen Auswertung von Nervenzellsignalen, die mithilfe eines Multielektrodenarrays gewonnen wurden. Speziell wurde ein Algorithmus entwickelt, der die Aufzeichnungen an verschiedenen Elektroden miteinander vergleicht und so zu den einzelnen Neuronen die Elektroden ermittelt, die ihre Signale aufzeichnen. Dabei erwies sich die Bestimmung der Bandbreite einer speziellen Graphenklasse als nützlich und auch als eigenständig interessant. In den meisten Fällen konnte die Bandbreite zumindest asymptotisch bestimmt werden, in einigen Fällen sogar exakt.Graphentheoriekombinatorische OptimierungBandbreiteUniversitätsbibliothek Rostockhttp://purl.uni-rostock.de/rosdok/id00001862 2017-03-03T09:03:48.198Z 2023-08-08T10:07:39.904Z 2023-08-18T10:07:39.909Z editorD {"identifier":"rosdok/id00001862","type":"local_id","additional":"","service":"MCRLocalID","created":"2018-06-30T13:27:45.448Z"} {"identifier":"http://purl.uni-rostock.de/rosdok/id00001862","type":"purl","additional":"","service":"RosDokPURL","created":"2018-06-30T13:27:45.640Z","registered":"2018-06-30T13:27:45.640Z"} {"identifier":"10.18453/rosdok_id00001862","type":"doi","additional":"","service":"RosDokDOI","created":"2018-06-30T13:27:46.900Z","registered":"2018-06-30T13:27:46.900Z"} {"identifier":"urn:nbn:de:gbv:28-diss2017-0026-6","type":"dnbUrn","additional":"","service":"RosDokURN","created":"2018-06-30T13:27:45.455Z","registered":"2017-03-09T03:00:16.777Z"} administratorfulltextfile/rosdok_disshab_0000001684/rosdok_derivate_0000036789/Dissertation_Hanisch_2017.pdfMathematische Modelle zur Rekonstruktion von Zellnetzwerken auf MultielektrodenarraysMathematische Modelle zur Rekonstruktion von Zellnetzwerken auf Multielektrodenarraysgnd:1126751979gnd:138612366gnd:2147083-2gnd:1126751979gnd:138612366gnd:2147083-2rosdok_disshab_0000001684-d3863890e39gnd:1126751979Sebastian HanischSebastian Hanischrosdok_disshab_0000001684-d3863890e60gnd:138612366Prof. Dr. Konrad EngelProf. Dr. Konrad Engelrosdok_disshab_0000001684-d3863890e75Prof. Dr. Sergei BezrukovProf. Dr. Sergei Bezrukovrosdok_disshab_0000001684-d3863890e88gnd:2147083-2Universität Rostock Mathematisch-Naturwissenschaftliche FakultätUniversität Rostock Mathematisch-Naturwissenschaftliche FakultätSebastian HanischProf. Dr. Konrad EngelProf. Dr. Sergei BezrukovUniversität Rostock Mathematisch-Naturwissenschaftliche FakultätSebastian HanischProf. Dr. Konrad EngelProf. Dr. Sergei BezrukovUniversität Rostock Mathematisch-Naturwissenschaftliche FakultätSebastian HanischRostockUniversität Rostockepub.dissertation10.18453/rosdok_id00001862http://purl.uni-rostock.de/rosdok/id00001862urn:nbn:de:gbv:28-diss2017-0026-6Graphentheoriekombinatorische OptimierungBandbreiteDiese Arbeit befasst sich mit der algorithmischen Auswertung von Nervenzellsignalen, die mithilfe eines Multielektrodenarrays gewonnen wurden. 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