Domande d'esame VERIFICATO
Domande ricorrenti
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Di cosa parla
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Riassunto:
- La deconvoluzione verifica l'identificabilità a priori ma è difficile.
- Il ciclo glucosio/insulina regola la glicemia.
- In MATLAB si possono creare variabili con funzioni come zeros, ones e bar.
- Il modello dei dati è appropriato per relazioni ingresso-uscita lineari.
- Gli errori non influenzano la stima dei parametri.
- Il processo di modellizzazione richiede l'identificabilità a priori e la formulazione matematica del sistema.
- La regressione non lineare fornisce approssimazioni dei parametri.
- La validazione del modello confronta ingressi e uscite.
- Il glucosio regola l'energia nel corpo umano.
- L'equazione di Nernst calcola il
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- La deconvoluzione verifica l'identificabilità a priori del modello, ma è difficile per problemi mal posti e mal condizionati.
- I modelli di sistemi biologici possono essere lineari o non lineari, dinamici o statici, distribuiti o concentrati, e stocastici o deterministici.
- L'identificabilità a priori è testata utilizzando la trasformata di Fourier nel caso lineare e l'espansione in serie di Taylor nel caso non lineare.
- Nel processo di modellizzazione, i parametri possono essere stimati quando si ha una formulazione matematica completa del sistema e si è verificata l'identificabilità a priori.
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Di cosa parla l'insegnamento
Modelli di sistemi biologici · 1° anno · 1° semestre · 9 CFU · IBIO-01/A
Conoscenza e capacità di comprensione: Gli/le studenti/studentesse impareranno i fondamenti dell’approccio modellistico generale quali le differenze tra modello di dato e modello di sistema, l’importanza delle misure, l’identificazione dei parametri in assenza e in presenza di rumore, le tecniche di deconvoluzione…