| title: |
| Efficient solutions to modeling time series of NMR spectroscopic data |
|
| contributing persons: |
|
| contributing corporate bodies: |
| Universität Rostock[Grad-verleihende Institution] |
 |
38329-6 |
| Universität Rostock. Mathematisch-Naturwissenschaftliche Fakultät[Grad-verleihende Institution] |
 |
2147083-2 |
|
| |
| abstract: |
|
In this work, we first discuss the question of whether the problem of modeling NMR
time series has ambiguous or unique solutions in the continuous and discrete case
and using several common types of model functions. In the second part, we propose
an efficient and automated solution, by interpolating the parameters using cubic spline
functions. Additionally, we improve on the optimization approach by introducing convolutional
neural networks, which better initialize the optimization routines. We demonstrate
the functionality of our algorithms on constructed and experimental data sets.
[English] |
|
In dieser Arbeit wird zunächst die Frage behandelt, ob und unter welchen Voraussetzungen
die Lösung dieses Modellierungsproblems eindeutig ist. Da angenommen werden kann,
dass sich die Spektren in Zeitrichtung stetig und glatt verhalten, interpolieren wir
die Parameter zur effizienten Lösung des Optimierungsproblems. Diese Methode kann
des Weiteren durch die Anwendung von neuronalen Netzen verbessert werden, die die
Initialisierung der Optimierung verbessern. Wir wenden die Algorithmen sowohl auf
künstlich erzeugten als auch auf experimentellen Datensätzen an.
[German] |
|
| document type: |
|
| institution: |
| Faculty of Mathematics and Natural Sciences |
|
| language: |
|
| subject class (DDC): |
|
| extent: |
|
1 Online-Ressource (xi, 131 Seiten)
|
|
| |
publication / production: |
|
Rostock: Universität Rostock
|
|
16.07.2025
(normalised date: 2025) |
|
| statement of responsibility: |
| vorgelegt von Jan Hellwig |
|
| |
| identifiers: |
|
| |
| access condition: |
|
| license/rights statement: |
|
|
| RosDok id: |
rosdok_disshab_0000003565 |
| created / modified: |
19.06.2026 / 19.06.2026
|
| metadata license: |
The metadata of this document was dedicated to the public domain (CC0 1.0 Universal Public Domain Dedication). |