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Parameteridentifikation und Optimale Versuchsplanung bei instationären partiellen Differentialgleichungen

Nestler, Andrea

Abstract:

In dieser Arbeit wird beschrieben, wie ein Modellparameter einer instationären partiellen Differentialgleichung mit der Maximum-Likelihood-Methode geschätzt werden kann und wie die Zuverlässigkeit bei einer solchen Schätzung durch Bestimmung eines D-optimalen Designs maximiert werden kann. Diesbezüglich wird die Fisher-Informationsmatrix verwendet. Am Beispiel eines Säulenchromatographieprozesses werden die in dieser Arbeit beschriebenen Optimierungsverfahren numerisch umgesetzt.

Zugehörige Institution(en) am KIT Institut für Angewandte und Numerische Mathematik (IANM)
Publikationstyp Hochschulschrift
Publikationsjahr 2012
Sprache Deutsch
Identifikator urn:nbn:de:swb:90-312642
KITopen-ID: 1000031264
Verlag Karlsruher Institut für Technologie (KIT)
Art der Arbeit Dissertation
Fakultät Fakultät für Mathematik (MATH)
Institut Institut für Angewandte und Numerische Mathematik (IANM)
Prüfungsdaten 28.11.2012
Schlagwörter Parameteridentifikation, Optimale Versuchsplanung, partielle Differentialgleichung
Nachgewiesen in OpenAlex
Referent/Betreuer Heuveline, V.

Volltext §
DOI: 10.5445/IR/1000031264
Seitenaufrufe: 243
seit 27.04.2018
Downloads: 3591
seit 18.12.2012
Cover der Publikation
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