ML-Space : hybrid spatial Gillespie and Brownian motion simulation at multiple levels, and a rule-based description language

Arne T. Bittig

doi:10.18453/rosdok_id00001883

Arne T. Bittig

ML-Space : hybrid spatial Gillespie and Brownian motion simulation at multiple levels, and a rule-based description language

Universität Rostock, 2017

https://doi.org/10.18453/rosdok_id00001883

Abstract: Computersimulationen mikrobiologischer Prozesse, bei denen eine homogene Verteilung der Akteure einer Zelle angenommen wird, sind gut etabliert. In dieser Arbeit wird ein räumlicher Simulationsalgorithmus "ML-Space" für Mehrebenenmodelle vorgestellt, der auch dynamische Hierarchien abdeckt. Er vereint stochastische räumliche Algorithmen in diskretisiertem Raum mit individuellen Partikeln mit kontinuierlichen Koordinaten, die andere Partikel enthalten können. Zur formalen Beschreibung der räumlich zu simulierenden Systeme bietet ML-Space eine regelbasierte Modellierungssprache.

Dissertation Freier Zugang

Titel:

ML-Space: hybrid spatial Gillespie and Brownian motion simulation at multiple levels, and a rule-based description language

Beteiligte Personen:

Arne T. Bittig[VerfasserIn]
	1129879410
Adelinde Uhrmacher , Prof. Dr. rer. nat. habil.[AkademischeR BetreuerIn]
	136258794
	Universität Rostock, Institut für Informatik
James Faeder , Associate Professor, PhD[AkademischeR BetreuerIn]
	University of Pittsburgh, School of Medicine
Heinz Koeppl , Prof. Dr. techn.[AkademischeR BetreuerIn]
	Technische Universität Darmstadt, Institut für Nachrichtentechnik

Beteiligte Körperschaften:

Universität Rostock, Fakultät für Informatik und Elektrotechnik[Grad-verleihende Institution]
	10085032-7

Zusammenfassung:

Computer simulations of biological cells as well-stirred systems are well established but neglect the spatial distribution of key actors. In this thesis, a simulation algorithm "ML-Space" for spatial models with dynamic hierarchies is presented. It combines stochastic spatial algorithms in discretized space with individual particles moving in continuous space that have spatial extensions and can contain other particles. For formal descriptions of the systems to be simulated spatially, ML-Space provides a rule-based specification language. [Englisch]

Computersimulationen mikrobiologischer Prozesse, bei denen eine homogene Verteilung der Akteure einer Zelle angenommen wird, sind gut etabliert. In dieser Arbeit wird ein räumlicher Simulationsalgorithmus "ML-Space" für Mehrebenenmodelle vorgestellt, der auch dynamische Hierarchien abdeckt. Er vereint stochastische räumliche Algorithmen in diskretisiertem Raum mit individuellen Partikeln mit kontinuierlichen Koordinaten, die andere Partikel enthalten können. Zur formalen Beschreibung der räumlich zu simulierenden Systeme bietet ML-Space eine regelbasierte Modellierungssprache. [Deutsch]

Dokumenttyp:

Dissertation

Einrichtung:

Fakultät für Informatik und Elektrotechnik

Sprache:

Englisch

Sachgruppe der DNB:

000 Allgemeines, Wissenschaft

Veröffentlichung /
Entstehung:

Rostock

Rostock: Universität Rostock

2017