Ändra sökning
RefereraExporteraLänk till posten
Permanent länk

Direktlänk
Referera
Referensformat
  • apa
  • harvard1
  • ieee
  • modern-language-association-8th-edition
  • vancouver
  • Annat format
Fler format
Språk
  • de-DE
  • en-GB
  • en-US
  • fi-FI
  • nn-NO
  • nn-NB
  • sv-SE
  • Annat språk
Fler språk
Utmatningsformat
  • html
  • text
  • asciidoc
  • rtf
Analysis and implementation of anefficient solver for large-scalesimulations of neuronal systems
KTH, Skolan för teknikvetenskap (SCI), Matematik (Inst.), Numerisk analys, NA.
2013 (Engelska)Självständigt arbete på avancerad nivå (masterexamen), 20 poäng / 30 hpStudentuppsats (Examensarbete)
Abstract [en]

Numerical integration methods exploiting the characteristics of neuronal equation systems were investigated. The main observations was a high stiffness and a quasi-linearity of the system. The latter allowed for decomposition into two smaller systems by using a block diagonal Jacobian approximation. The popular backwards differentiation formulas methods (BDF) showed performance degradation for this during first experiments. Linearly implicit peer methods (PeerLI), a new class of methods, did not show this degradation. Parameters for PeerLI were optimized by experimental means and then compared in performance to BDF. Models were simulated in both Matlab and NEURON, a neuron modelling package. For small models PeerLI was competitive with BDF, especially with a block diagonal Jacobian. In NEURON the performance of the block diagonal Jacobian did no longer degrade for BDF, but instead showed degradation for PeerLI, especially for large models. With full Jacobian PeerLI was competitive with BDF, but with block diagonal Jacobian an increase of ca.50% was seen in simulation time. Overall PeerLI methods were competitive for certain problems, but did not give the desired performance gain for block diagonal Jacobian for large problems. There is, however, still a lot of room for improvement, since parameters were only determined experimentally and tuned to small problems.

Abstract [sv]

Undersökningen gäller numeriska integrationsmetoder som utnyttjar egenskaper hos de ekvationer som beskriver neuronsystem, huvudsakligen utpräglad styvhet och kvasi-linjaritet. Den senare tillåter uppdelning i två mindre system med block-diagonal Jacobian-approximation. De populära bakåtderiveringsmetoderna (BDF) påverkades negativt av detta i de inledande experimenten. Linjärt implicita peer metoder (PeerLI), en ny metodklass, påverkades inte. Parametrarna i PeerLI optimerades experimentellt och metoderna jämfördes sedan med BDF. Modeller simulerades både i Matlab och neuron-modelleringsprogrammet NEURON. För små system var BDF och PeerLI likvärdiga, särskilt med block-diagonal Jacobian. I NEURON försämrades inte BDF av block-diagonal Jacobian, utan i stället PeerLI, särskilt för större modeller. Med full Jacobian var PeerLI och BDF lika bra, men med block-diagonal Jacobian ökade tiden med 50%. översiktligt var PeerLI likvärdig för vissa problem men gav inte önskvärd uppsnabbning för block-diagonal Jacobian för stora system. Men förbättringsmöjligheterna är många eftersom parameterinställningen gjordes experimentellt för små modeller.

Ort, förlag, år, upplaga, sidor
2013. , s. 94
Serie
TRITA-MAT-E ; 2013:33
Nationell ämneskategori
Beräkningsmatematik
Identifikatorer
URN: urn:nbn:se:kth:diva-124145OAI: oai:DiVA.org:kth-124145DiVA, id: diva2:633167
Ämne / kurs
Beräkningsteknik
Utbildningsprogram
Teknologie masterexamen - Datorsimuleringar inom teknik och naturvetenskap
Uppsök
fysik/kemi/matematik
Handledare
Examinatorer
Tillgänglig från: 2013-06-26 Skapad: 2013-06-26 Senast uppdaterad: 2013-06-26Bibliografiskt granskad

Open Access i DiVA

fulltext(5871 kB)1120 nedladdningar
Filinformation
Filnamn FULLTEXT01.pdfFilstorlek 5871 kBChecksumma SHA-512
71d311442c19cdbb3577c0590e717043c30569eb12699d0920c77cf14911ca89564c53202fe5aaa8d62f2cb1c0277b4797852474986c5e3804082f9185af6d36
Typ fulltextMimetyp application/pdf

Av organisationen
Numerisk analys, NA
Beräkningsmatematik

Sök vidare utanför DiVA

GoogleGoogle Scholar
Totalt: 1120 nedladdningar
Antalet nedladdningar är summan av nedladdningar för alla fulltexter. Det kan inkludera t.ex tidigare versioner som nu inte längre är tillgängliga.

urn-nbn

Altmetricpoäng

urn-nbn
Totalt: 994 träffar
RefereraExporteraLänk till posten
Permanent länk

Direktlänk
Referera
Referensformat
  • apa
  • harvard1
  • ieee
  • modern-language-association-8th-edition
  • vancouver
  • Annat format
Fler format
Språk
  • de-DE
  • en-GB
  • en-US
  • fi-FI
  • nn-NO
  • nn-NB
  • sv-SE
  • Annat språk
Fler språk
Utmatningsformat
  • html
  • text
  • asciidoc
  • rtf