Inhaltsbeschreibung:

• Modellierung von Reaktionsnetzwerken
• Stochastische Simulationsalgorithmen
• Analytische und numerische Integration von Differentialgleichungen: Theorie, Stärken, Schwächen, Algorithmen
• Differentialgleichungen: Klassifikation, asymptotisches Lösungsverhalten, Stabilität
• Parameterschätzung: Modellierungsaspekte, maximum likelihood und Bayes'sche Ansätze
• Parameterschätzverfahren: Theorie und Algorithmen 

Literatur

• Darren J. Wilkinson: Stoachstic Modelling for Systems Biology. Chapman & Hall/CRC

• Peter Deuflhard, Susanna Röblitz: A Practical Guide to Numerical Modeling in Systems Biology.

Zusätzliche Informationen

alle aktuellen Infos und das aktuelle Skript ist hier zu finden:

Voraussetzungen / Anforderungen

• elementare Kenntnisse der Numerischen Mathematik (Coma, NM 1, ...)