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Quantifying uncertainty, variability and likelihood for ordinary differential equation models

  • Background In many applications, ordinary differential equation (ODE) models are subject to uncertainty or variability in initial conditions and parameters. Both, uncertainty and variability can be quantified in terms of a probability density function on the state and parameter space. Results The partial differential equation that describes the evolution of this probability density function has a form that is particularly amenable to application of the well-known method of characteristics. The value of the density at some point in time is directly accessible by the solution of the original ODE extended by a single extra dimension (for the value of the density). This leads to simple methods for studying uncertainty, variability and likelihood, with significant advantages over more traditional Monte Carlo and related approaches especially when studying regions with low probability. Conclusions While such approaches based on the method of characteristics are common practice in other disciplines, their advantages for the study ofBackground In many applications, ordinary differential equation (ODE) models are subject to uncertainty or variability in initial conditions and parameters. Both, uncertainty and variability can be quantified in terms of a probability density function on the state and parameter space. Results The partial differential equation that describes the evolution of this probability density function has a form that is particularly amenable to application of the well-known method of characteristics. The value of the density at some point in time is directly accessible by the solution of the original ODE extended by a single extra dimension (for the value of the density). This leads to simple methods for studying uncertainty, variability and likelihood, with significant advantages over more traditional Monte Carlo and related approaches especially when studying regions with low probability. Conclusions While such approaches based on the method of characteristics are common practice in other disciplines, their advantages for the study of biological systems have so far remained unrecognized. Several examples illustrate performance and accuracy of the approach and its limitations.zeige mehrzeige weniger

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Verfasserangaben:Andrea Y. Weiße, Richard H. Middleton, Wilhelm HuisingaORCiDGND
URN:urn:nbn:de:kobv:517-opus4-431340
DOI:https://doi.org/10.25932/publishup-43134
ISSN:1866-8372
Titel des übergeordneten Werks (Deutsch):Postprints der Universität Potsdam : Mathematisch-Naturwissenschaftliche Reihe
Schriftenreihe (Bandnummer):Zweitveröffentlichungen der Universität Potsdam : Mathematisch-Naturwissenschaftliche Reihe (894)
Publikationstyp:Postprint
Sprache:Englisch
Datum der Erstveröffentlichung:22.04.2020
Erscheinungsjahr:2010
Veröffentlichende Institution:Universität Potsdam
Datum der Freischaltung:22.04.2020
Freies Schlagwort / Tag:Ordinary Differential Equation model; Unscented Kalman Filter; global sensitivity analysis; joint normal distribution; ordinary differential equation
Ausgabe:894
Seitenanzahl:12
Quelle:BMC Systems Biology 4(2010) 144 DOI: 10.1186/1752-0509-4-144
Organisationseinheiten:Mathematisch-Naturwissenschaftliche Fakultät
DDC-Klassifikation:5 Naturwissenschaften und Mathematik / 57 Biowissenschaften; Biologie / 570 Biowissenschaften; Biologie
6 Technik, Medizin, angewandte Wissenschaften / 61 Medizin und Gesundheit / 610 Medizin und Gesundheit
Peer Review:Referiert
Publikationsweg:Open Access
Lizenz (Englisch):License LogoCreative Commons - Namensnennung 2.0 Generic
Externe Anmerkung:Bibliographieeintrag der Originalveröffentlichung/Quelle
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