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Universitätsbibliothek Heidelberg
Status: Bibliographieeintrag

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 Online-Ressource
Verfasst von:Lettermann, Leon [VerfasserIn]   i
 Jurado, Alejandro [VerfasserIn]   i
 Betz, Timo [VerfasserIn]   i
 Wörgötter, Florentin [VerfasserIn]   i
 Herzog, Sebastian [VerfasserIn]   i
Titel:Tutorial: a beginner’s guide to building a representative model of dynamical systems using the adjoint method
Verf.angabe:Leon Lettermann, Alejandro Jurado, Timo Betz, Florentin Wörgötter, Sebastian Herzog
Jahr:2024
Umfang:14 S.
Illustrationen:Diagramme
Fussnoten:Online veröffentlicht: 15. April 2024 ; Gesehen am 06.09.2024
Titel Quelle:Enthalten in: Communications Physics
Ort Quelle:London : Springer Nature, 2018
Jahr Quelle:2024
Band/Heft Quelle:7(2024), Artikel-ID 128, Seite 1-14
ISSN Quelle:2399-3650
Abstract:Building a representative model of a complex dynamical system from empirical evidence remains a highly challenging problem. Classically, these models are described by systems of differential equations that depend on parameters that need to be optimized by comparison with data. In this tutorial, we introduce the most common multi-parameter estimation techniques, highlighting their successes and limitations. We demonstrate how to use the adjoint method, which allows efficient handling of large systems with many unknown parameters, and present prototypical examples across several fields of physics. Our primary objective is to provide a practical introduction to adjoint optimization, catering for a broad audience of scientists and engineers.
DOI:doi:10.1038/s42005-024-01606-9
URL:Bitte beachten Sie: Dies ist ein Bibliographieeintrag. Ein Volltextzugriff für Mitglieder der Universität besteht hier nur, falls für die entsprechende Zeitschrift/den entsprechenden Sammelband ein Abonnement besteht oder es sich um einen OpenAccess-Titel handelt.

Volltext: https://doi.org/10.1038/s42005-024-01606-9
 Volltext: https://www.nature.com/articles/s42005-024-01606-9
 DOI: https://doi.org/10.1038/s42005-024-01606-9
Datenträger:Online-Ressource
Sprache:eng
Sach-SW:Applied mathematics
 Biological physics
 Computational biophysics
 Information theory and computation
 Nonlinear phenomena
K10plus-PPN:1902111192
Verknüpfungen:→ Zeitschrift

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