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論文概要 |
生体系の解析では、生体内反応の数理モデルに基づいて、モデルに含まれるパラメータを精度よく求めるための技術が必須です。従来，モデルパラメータ推定法としては数値最適化手法をベースとする技術が用いられてきました。
しかし、近年の生きた細胞を対象とするダイナミックな解析では、実験回数や観測点選択の制約から、これまでの数値的手法で十分に精度のよいパラメータ推定ができるほど多くのサンプル・データが得られないことが多々あります。
本論文では，実験データが少ない場合でも、生体系モデルのパラメータを精度よく推定できるパラメータ推定法を提案いたしました。今回の提案手法は、数値シミュレーションに数式処理の手法を取り入れることで、データ数が少ない場合でも生体系モデルのパラメータを精度よく求めることができ、さらに、既存の数値的なアプローチでは難しい，パラメータについての他の知見(ロバストさ，他のパラメータや観測値との関係など)も同時に発見できます。 |
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