Stochastic methods in neuroinformatics and pharmacokinetics

V první části práce jsou uvedeny základní matematické pojmy použité v dalších částech textu. Druhá část práce se skládá z odborných článků zabývajících se stochastickými postupy v neuroinformatice a farmakokinetice. V těchto článcích se zabýváme stochastickými modifikacemi deterministických modelů r...

Celý popis

Uloženo v:
Podrobná bibliografie
Hlavní autor: Čupera, Jakub (Autor práce)
Další autoři: Lánský, Petr (Vedoucí práce)
Typ dokumentu: VŠ práce nebo rukopis
Jazyk:Angličtina
Vydáno: 2013
Témata:
On-line přístup:http://is.muni.cz/th/150893/prif_d/
Obálka
LEADER 06421ctm a22011417a 4500
001 MUB01000878982
003 CZ BrMU
005 20141029144107.0
008 131121s2013 xr ||||| |||||||||||eng d
STA |a POSLANO DO SKCR  |b 2020-10-19 
035 |a (ISMU-VSKP)179670 
040 |a BOD114  |b cze  |d BOD004 
072 7 |a 519.1/.8  |x Kombinatorika. Teorie grafů. Matematická statistika. Operační výzkum. Matematické modelování  |2 Konspekt  |9 13 
080 |a 519.216  |2 MRF 
080 |a 004.8  |2 MRF 
080 |a 615.033/.034  |2 MRF 
080 |a (043.3)  |2 MRF 
100 1 |a Čupera, Jakub  |7 xx0260569  |% UČO 150893  |4 dis 
242 1 0 |a Stochastic methods in neuroinformatics and pharmacokinetics  |y eng 
245 1 0 |a Stochastic methods in neuroinformatics and pharmacokinetics  |h [rukopis] /  |c Jakub Čupera 
260 |c 2013 
300 |a 28 l., [45] l. příl. 
500 |a Vedoucí práce: Petr Lánský 
502 |a Dizertace (Ph.D.)--Masarykova univerzita, Přírodovědecká fakulta, 2013 
520 2 |a V první části práce jsou uvedeny základní matematické pojmy použité v dalších částech textu. Druhá část práce se skládá z odborných článků zabývajících se stochastickými postupy v neuroinformatice a farmakokinetice. V těchto článcích se zabýváme stochastickými modifikacemi deterministických modelů rozpouštění za použití Wienerova procesu, které jsou dány ve formě stochastických diferenciálních rovnic. Jsou uvedeny semi-stochastické modely rozpouštění implementující náhodný počáteční čas do deterministických modelů. Fisherova informace je použita ve stochastických modelech rozpouštění k určení optimálních časů k měření empirických dat a určení vlastností rozptylu pozorovaného v měřených datech. Dále je zkoumána difuzní aproximace nespojitých modelů membránového napětí neuronu.  |% cze 
520 2 9 |a In the first part of the work, some basic mathematical methods employed in this thesis are recalled. The next parts consist of papers devoted to pharmacokinetics and neuroinformatics. We present stochastic modifications of deterministic models of dissolution using the concept of Wiener process. The models are given in form of stochastic differential equations and their properties are studied. Semi-stochastic model of dissolution incorporating the initial transient phase is introduced and the model is investigated. Fisher information is employed in stochastic models of dissolution to identify the optimal times to measure and to study properties of variability in experimental dissolution data. Diffusion approximation of discontinuous stochastic model of neuron membrane potential is studied.  |9 eng 
650 0 7 |a farmakokinetika  |7 ph137724  |2 czenas 
650 0 7 |a neuroinformatika  |7 ph115440  |2 czenas 
650 0 7 |a stochastické procesy  |7 ph116285  |2 czenas 
650 0 9 |a neuroinformatics  |2 eczenas 
650 0 9 |a pharmacokinetics  |2 eczenas 
650 0 9 |a stochastic processes  |2 eczenas 
655 7 |a disertace  |7 fd132024  |2 czenas 
655 9 |a dissertations  |2 eczenas 
658 |a Matematika (čtyřleté)  |b Pravděpodobnost, statistika a matematické modelování  |c PřF D-MA4 PSM (PSM)  |2 CZ-BrMU 
700 1 |a Lánský, Petr  |7 xx0062306  |% UČO 99408  |4 ths 
710 2 |a Masarykova univerzita.  |b Ústav matematiky a statistiky  |7 kn20091211007  |4 dgg 
856 4 1 |u http://is.muni.cz/th/150893/prif_d/ 
CAT |c 20131121  |l MUB01  |h 0422 
CAT |a POSPEL  |b 02  |c 20140522  |l MUB01  |h 0734 
CAT |a POSPEL  |b 02  |c 20140522  |l MUB01  |h 0741 
CAT |a POSPEL  |b 02  |c 20140522  |l MUB01  |h 0751 
CAT |a POSPEL  |b 02  |c 20140522  |l MUB01  |h 0754 
CAT |a POSPEL  |b 02  |c 20140610  |l MUB01  |h 0743 
CAT |a POSPEL  |b 02  |c 20140610  |l MUB01  |h 0746 
CAT |a POSPEL  |b 02  |c 20140610  |l MUB01  |h 0749 
CAT |a POSPEL  |b 02  |c 20140610  |l MUB01  |h 0755 
CAT |a POSPEL  |b 02  |c 20140610  |l MUB01  |h 0758 
CAT |a POSPEL  |b 02  |c 20140611  |l MUB01  |h 0805 
CAT |a POSPEL  |b 02  |c 20140611  |l MUB01  |h 0810 
CAT |a POSPEL  |b 02  |c 20140611  |l MUB01  |h 0817 
CAT |a POSPEL  |b 02  |c 20140611  |l MUB01  |h 0826 
CAT |c 20140911  |l MUB01  |h 1613 
CAT |c 20140912  |l MUB01  |h 1107 
CAT |a RACLAVSKA  |b 02  |c 20141023  |l MUB01  |h 1653 
CAT |a JANA  |b 02  |c 20141029  |l MUB01  |h 1441 
CAT |a POSPEL  |b 02  |c 20141126  |l MUB01  |h 0852 
CAT |a POSPEL  |b 02  |c 20141126  |l MUB01  |h 0856 
CAT |a POSPEL  |b 02  |c 20141126  |l MUB01  |h 0914 
CAT |a POSPEL  |b 02  |c 20141126  |l MUB01  |h 0928 
CAT |a POSPEL  |b 02  |c 20141126  |l MUB01  |h 0938 
CAT |a POSPEL  |b 02  |c 20141126  |l MUB01  |h 0943 
CAT |a POSPEL  |b 02  |c 20141126  |l MUB01  |h 0946 
CAT |a POSPEL  |b 02  |c 20141126  |l MUB01  |h 0959 
CAT |a POSPEL  |b 02  |c 20141127  |l MUB01  |h 0756 
CAT |a POSPEL  |b 02  |c 20141127  |l MUB01  |h 0803 
CAT |a POSPEL  |b 02  |c 20141127  |l MUB01  |h 0831 
CAT |a POSPEL  |b 02  |c 20141127  |l MUB01  |h 0841 
CAT |a POSPEL  |b 02  |c 20141127  |l MUB01  |h 0849 
CAT |a POSPEL  |b 02  |c 20141127  |l MUB01  |h 0852 
CAT |a POSPEL  |b 02  |c 20141127  |l MUB01  |h 0904 
CAT |a POSPEL  |b 02  |c 20141127  |l MUB01  |h 0907 
CAT |a POSPEL  |b 02  |c 20141127  |l MUB01  |h 0910 
CAT |a POSPEL  |b 02  |c 20141216  |l MUB01  |h 0904 
CAT |a POSPEL  |b 02  |c 20150108  |l MUB01  |h 1120 
CAT |a POSPEL  |b 02  |c 20150108  |l MUB01  |h 1131 
CAT |a POSPEL  |b 02  |c 20150108  |l MUB01  |h 1135 
CAT |a POSPEL  |b 02  |c 20150108  |l MUB01  |h 1138 
CAT |a POSPEL  |b 02  |c 20150113  |l MUB01  |h 1342 
CAT |a POSPEL  |b 02  |c 20150113  |l MUB01  |h 1345 
CAT |a POSPEL  |b 02  |c 20150113  |l MUB01  |h 1345 
CAT |a POSPEL  |b 02  |c 20150113  |l MUB01  |h 1349 
CAT |a POSPEL  |b 02  |c 20150113  |l MUB01  |h 1352 
CAT |c 20150901  |l MUB01  |h 1451 
CAT |c 20150921  |l MUB01  |h 1412 
CAT |a BATCH  |b 00  |c 20151226  |l MUB01  |h 0425 
CAT |c 20161008  |l MUB01  |h 2240 
CAT |a CERVINKOVX  |b 02  |c 20161125  |l MUB01  |h 2109 
CAT |a SVERAKOVAX  |b 02  |c 20200805  |l MUB01  |h 1256 
CAT |c 20201019  |l MUB01  |h 1728 
CAT |a VACOVAX  |b 02  |c 20210611  |l MUB01  |h 0955 
CAT |c 20210614  |l MUB01  |h 1007 
CAT |c 20210614  |l MUB01  |h 1955 
CAT |a BATCH  |b 00  |c 20210724  |l MUB01  |h 1225 
LOW |a POSLANO DO SKCR  |b 2020-10-19 
994 - 1 |l MUB01  |l MUB01  |m VYSPR  |1 PRIF  |a Přírodovědecká fakulta  |2 PRSMA  |b ÚK sklad - M  |3 K-12498  |5 3145362086  |8 20141023  |f 71  |f Prezenční SKLAD  |q 20180621  |r 20140606  |s dar 
AVA |a SCI50  |b PRIF  |c ÚK sklad - M  |d K-12498  |e available  |t K dispozici  |f 1  |g 0  |h N  |i 0  |j PRSMA