Solução numérica de um problema inverso em neurociência via o método de Landweber não linear
| Ano de defesa: | 2015 |
|---|---|
| Autor(a) principal: | |
| Orientador(a): | |
| Banca de defesa: | |
| Tipo de documento: | Dissertação |
| Tipo de acesso: | Acesso aberto |
| Idioma: | por |
| Instituição de defesa: |
Laboratório Nacional de Computação Científica
Serviço de Análise e Apoio a Formação de Recursos Humanos Brasil LNCC Programa de Pós-Graduação em Modelagem Computacional |
| Programa de Pós-Graduação: |
Não Informado pela instituição
|
| Departamento: |
Não Informado pela instituição
|
| País: |
Não Informado pela instituição
|
| Palavras-chave em Português: | |
| Link de acesso: | https://tede.lncc.br/handle/tede/218 |
Resumo: | O objetivo desta dissertação é obter de forma indireta o valor de certos parâmetros de uma equação diferencial parcial, utilizando um método de Regularização Iterativo (Landweber não Linear). Este problema é motivado pelo comportamento de canais iônicos da célula neuronal, que é de difícil determinação experimental. Utilizamos um modelo simplificado, no caso a equação do cabo passivo, que é uma equação diferencial parabólica linear, com termos de difusão e reação, não necessariamente homogênea. Consideramos que o termo de reação é dado por uma função que depende da variável espacial, e é desconhecido. Para determinar essa função utilizamos o método de Landweber não linear, que, a partir de um ponto inicial qualquer (num espaço de Hilbert), busca de forma iterativa aproximações para a função desconhecida. Cada passo deste algoritmo requer a resolução de duas equações diferenciais parciais parabólicas e uma integral, utilizamos o método de Diferenças Finitas para obter a solução aproximada das equações diferenciais parciais e o método de trapézio para obter a solução da integral, resultando um método computacionalmente bastante intensivo. Nesta dissertação descrevemos a motivação biológica do problema, bem como a base matemática do algoritmo, e testamos vários casos computacionais. |
| id |
LNCC_a1b9efcfa8633203ed6ac84f345b4a9f |
|---|---|
| oai_identifier_str |
oai:tede-server.lncc.br:tede/218 |
| network_acronym_str |
LNCC |
| network_name_str |
Biblioteca Digital de Teses e Dissertações do LNCC |
| repository_id_str |
|
| spelling |
Solução numérica de um problema inverso em neurociência via o método de Landweber não linearNumerical solution of an inverse problem in neuroscience via the nonlinear LandweberEquações diferenciaisProblema inversoDifferential equationsInverse problemCNPQ::CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::MATEMATICA::ANALISE::EQUACOES DIFERENCIAIS PARCIAISO objetivo desta dissertação é obter de forma indireta o valor de certos parâmetros de uma equação diferencial parcial, utilizando um método de Regularização Iterativo (Landweber não Linear). Este problema é motivado pelo comportamento de canais iônicos da célula neuronal, que é de difícil determinação experimental. Utilizamos um modelo simplificado, no caso a equação do cabo passivo, que é uma equação diferencial parabólica linear, com termos de difusão e reação, não necessariamente homogênea. Consideramos que o termo de reação é dado por uma função que depende da variável espacial, e é desconhecido. Para determinar essa função utilizamos o método de Landweber não linear, que, a partir de um ponto inicial qualquer (num espaço de Hilbert), busca de forma iterativa aproximações para a função desconhecida. Cada passo deste algoritmo requer a resolução de duas equações diferenciais parciais parabólicas e uma integral, utilizamos o método de Diferenças Finitas para obter a solução aproximada das equações diferenciais parciais e o método de trapézio para obter a solução da integral, resultando um método computacionalmente bastante intensivo. Nesta dissertação descrevemos a motivação biológica do problema, bem como a base matemática do algoritmo, e testamos vários casos computacionais.The aim of this dissertation is to evaluate the value of certain parameters of a partial differential equation, using a Iterative method of Regularization (Landweber Nonlinear). This problem is motivated by the behavior of ion channels of the cell neural, which is of difficult experimental determination. We use a simplified model, in the case the passive cable equation, which is a linear parabolic differential equation, with terms of diffusion and reaction, not necessarily homogeneous. We consider that the terms of reaction are given by a function that depends on the variable space, and are unknown. To determine this function we use the nonlinear Landweber method, that, in a Hilbert space, search iterative approximations for the unknown function. Each step of this algorithm requires the solution of two parabolic partial differential equations and an integral and use the finite difference method to obtain the approximate solution of the partial differential equations, and the trapezoid method to obtain the solution of the integral, resulting a method computationally intensive. In this dissertation we describe the biological motivation of the problem and the mathematical basis of the algorithm, and teste various computer cases.Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível SuperiorLaboratório Nacional de Computação CientíficaServiço de Análise e Apoio a Formação de Recursos HumanosBrasilLNCCPrograma de Pós-Graduação em Modelagem ComputacionalMadureira, Alexandre Loureiro http://lattes.cnpq.br/2029610058780121Leitão, Antonio Carlos Gardelhttp://lattes.cnpq.br/4744886169495346Valentin, Frederic Gerard Christianhttp://lattes.cnpq.br/0635728154206559Versieux, Henrique de MeloMandujano Valle, Jemy Alex2015-10-08T15:17:37Z2015-03-03info:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/masterThesisapplication/pdfMANDUJANO VALLE, JEMY ALEX. Solução numérica de um problema inverso em neurociência via o método de Landweber não linear, 2015, xi, 71 p, Dissertação (Mestrado), Programa de Pós-Graduação de Modelagem Computacional, Laboratório Nacional de Computação Científica, Petrópolis, 2015.https://tede.lncc.br/handle/tede/218porinfo:eu-repo/semantics/openAccessreponame:Biblioteca Digital de Teses e Dissertações do LNCCinstname:Laboratório Nacional de Computação Científica (LNCC)instacron:LNCC2018-07-04T12:59:47Zoai:tede-server.lncc.br:tede/218Biblioteca Digital de Teses e Dissertaçõeshttps://tede.lncc.br/PUBhttps://tede.lncc.br/oai/requestlibrary@lncc.br||library@lncc.bropendoar:2018-07-04T12:59:47Biblioteca Digital de Teses e Dissertações do LNCC - Laboratório Nacional de Computação Científica (LNCC)false |
| dc.title.none.fl_str_mv |
Solução numérica de um problema inverso em neurociência via o método de Landweber não linear Numerical solution of an inverse problem in neuroscience via the nonlinear Landweber |
| title |
Solução numérica de um problema inverso em neurociência via o método de Landweber não linear |
| spellingShingle |
Solução numérica de um problema inverso em neurociência via o método de Landweber não linear Mandujano Valle, Jemy Alex Equações diferenciais Problema inverso Differential equations Inverse problem CNPQ::CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::MATEMATICA::ANALISE::EQUACOES DIFERENCIAIS PARCIAIS |
| title_short |
Solução numérica de um problema inverso em neurociência via o método de Landweber não linear |
| title_full |
Solução numérica de um problema inverso em neurociência via o método de Landweber não linear |
| title_fullStr |
Solução numérica de um problema inverso em neurociência via o método de Landweber não linear |
| title_full_unstemmed |
Solução numérica de um problema inverso em neurociência via o método de Landweber não linear |
| title_sort |
Solução numérica de um problema inverso em neurociência via o método de Landweber não linear |
| author |
Mandujano Valle, Jemy Alex |
| author_facet |
Mandujano Valle, Jemy Alex |
| author_role |
author |
| dc.contributor.none.fl_str_mv |
Madureira, Alexandre Loureiro http://lattes.cnpq.br/2029610058780121 Leitão, Antonio Carlos Gardel http://lattes.cnpq.br/4744886169495346 Valentin, Frederic Gerard Christian http://lattes.cnpq.br/0635728154206559 Versieux, Henrique de Melo |
| dc.contributor.author.fl_str_mv |
Mandujano Valle, Jemy Alex |
| dc.subject.por.fl_str_mv |
Equações diferenciais Problema inverso Differential equations Inverse problem CNPQ::CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::MATEMATICA::ANALISE::EQUACOES DIFERENCIAIS PARCIAIS |
| topic |
Equações diferenciais Problema inverso Differential equations Inverse problem CNPQ::CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::MATEMATICA::ANALISE::EQUACOES DIFERENCIAIS PARCIAIS |
| description |
O objetivo desta dissertação é obter de forma indireta o valor de certos parâmetros de uma equação diferencial parcial, utilizando um método de Regularização Iterativo (Landweber não Linear). Este problema é motivado pelo comportamento de canais iônicos da célula neuronal, que é de difícil determinação experimental. Utilizamos um modelo simplificado, no caso a equação do cabo passivo, que é uma equação diferencial parabólica linear, com termos de difusão e reação, não necessariamente homogênea. Consideramos que o termo de reação é dado por uma função que depende da variável espacial, e é desconhecido. Para determinar essa função utilizamos o método de Landweber não linear, que, a partir de um ponto inicial qualquer (num espaço de Hilbert), busca de forma iterativa aproximações para a função desconhecida. Cada passo deste algoritmo requer a resolução de duas equações diferenciais parciais parabólicas e uma integral, utilizamos o método de Diferenças Finitas para obter a solução aproximada das equações diferenciais parciais e o método de trapézio para obter a solução da integral, resultando um método computacionalmente bastante intensivo. Nesta dissertação descrevemos a motivação biológica do problema, bem como a base matemática do algoritmo, e testamos vários casos computacionais. |
| publishDate |
2015 |
| dc.date.none.fl_str_mv |
2015-10-08T15:17:37Z 2015-03-03 |
| dc.type.status.fl_str_mv |
info:eu-repo/semantics/publishedVersion |
| dc.type.driver.fl_str_mv |
info:eu-repo/semantics/masterThesis |
| format |
masterThesis |
| status_str |
publishedVersion |
| dc.identifier.uri.fl_str_mv |
MANDUJANO VALLE, JEMY ALEX. Solução numérica de um problema inverso em neurociência via o método de Landweber não linear, 2015, xi, 71 p, Dissertação (Mestrado), Programa de Pós-Graduação de Modelagem Computacional, Laboratório Nacional de Computação Científica, Petrópolis, 2015. https://tede.lncc.br/handle/tede/218 |
| identifier_str_mv |
MANDUJANO VALLE, JEMY ALEX. Solução numérica de um problema inverso em neurociência via o método de Landweber não linear, 2015, xi, 71 p, Dissertação (Mestrado), Programa de Pós-Graduação de Modelagem Computacional, Laboratório Nacional de Computação Científica, Petrópolis, 2015. |
| url |
https://tede.lncc.br/handle/tede/218 |
| dc.language.iso.fl_str_mv |
por |
| language |
por |
| dc.rights.driver.fl_str_mv |
info:eu-repo/semantics/openAccess |
| eu_rights_str_mv |
openAccess |
| dc.format.none.fl_str_mv |
application/pdf |
| dc.publisher.none.fl_str_mv |
Laboratório Nacional de Computação Científica Serviço de Análise e Apoio a Formação de Recursos Humanos Brasil LNCC Programa de Pós-Graduação em Modelagem Computacional |
| publisher.none.fl_str_mv |
Laboratório Nacional de Computação Científica Serviço de Análise e Apoio a Formação de Recursos Humanos Brasil LNCC Programa de Pós-Graduação em Modelagem Computacional |
| dc.source.none.fl_str_mv |
reponame:Biblioteca Digital de Teses e Dissertações do LNCC instname:Laboratório Nacional de Computação Científica (LNCC) instacron:LNCC |
| instname_str |
Laboratório Nacional de Computação Científica (LNCC) |
| instacron_str |
LNCC |
| institution |
LNCC |
| reponame_str |
Biblioteca Digital de Teses e Dissertações do LNCC |
| collection |
Biblioteca Digital de Teses e Dissertações do LNCC |
| repository.name.fl_str_mv |
Biblioteca Digital de Teses e Dissertações do LNCC - Laboratório Nacional de Computação Científica (LNCC) |
| repository.mail.fl_str_mv |
library@lncc.br||library@lncc.br |
| _version_ |
1832738027164663808 |