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Parameter Estimation and Sensitivity Analysis of Biological systems with Memory

机译：内存生物系统的参数估计与敏感性分析

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Parameter estimation for biological systems is an important topic and considered as an inverse problem. In this paper, we provide a general computational technique for parameter estimations of biological systems described by delay differential equations, using least squares approach. Sensitivity analysis is an important tool for understanding a particular model, which is considered as an issue of stability with respect to structural perturbations in the model. We introduce a variational method to evaluate sensitivity of the state variables to small perturbations in the initial conditions and parameters appear in the model. The consistency of neutral delay differential equations with bacterial cell growth is shown, as a numerical example, by fitting the model to real observations.
机译：生物系统的参数估计是一个重要的主题并被视为逆问题。 在本文中，我们提供了一种延迟微分方程描述的生物系统参数估计的一般计算技术，使用最小二乘方法。 敏感性分析是理解特定模型的重要工具，该工具被认为是模型中结构扰动的稳定性问题。 我们介绍了一种变分方法，以评估状态变量对初始条件中的小扰动的敏感性，并且参数出现在模型中。 通过将模型拟合到真实观察，将具有细菌细胞生长的中性延迟微分方程的一致性作为数值示例示出。

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