I ESONERO MODELLI DI SISTEMI BIOLOGICI II 6/6/2007 TEMA 1 1. Dato il modello di figura, in cui p L è un ingresso costante di valore incognito, se ne verifichi.

Slides:



Advertisements
Presentazioni simili
Interpolazione statistica
Advertisements

Lequazione delle onde Alberto Martini. X Y Questa è la forma dellonda allistante t = 0.
STRUTTURA DI.
Dalla macchina alla rete
Linearizzazione di un sensore
I ESONERO MODELLI DI SISTEMI BIOLOGICI II 20/4/2010 TEMA 1 1. Si verifichi lidentificabilità del modello di figura con il metodo delle trasformazioni di.
Vito Volterra e il modello preda-predatore
Architetture.
6. Catene di Markov a tempo continuo (CMTC)
Variabili di stato x 1 x 2 … x n (t) Problema: dato lo stato del sistema in un dato istante, t 0, quale sarà il suo stato futuro e da quali stati precedenti.
Fisica 2 18° lezione.
LE CONICHE L’ ellisse.
3 a lezione - laboratorio a.a Corso di Laurea Ingegneria MECCANICA.
PENDENZA DELLA RETTA di Federico Barbarossa Per lo schermo intero, clic su tasto destro e scegli. Per avanzare con la presentazione, frecce. Per chiudere,
= 2x – 3 x Definizione e caratteristiche
Chiara Mocenni - Sistemi di Supporto alle Decisioni I – aa Sistemi di Supporto alle Decisioni I Lezione 3 Chiara Mocenni Corso di laurea L1.
Modelli Modellistica e Gestione dei Sistemi Ambientali a.a
Variabili di stato x 1 x 2 … x n (t) Problema: dato lo stato del sistema in un dato istante, t 0, quale sarà il suo stato futuro e da quali stati precedenti.
Equazioni differenziali lineari
r (t) = OP = S i xi u i = OO’ + O’P == Si xiui + S xi’ ui’
ALBERI DECISIONALI prima parte
CONTINUITÀ LIMITI E DIFFERENZIABILITÀ DI FUNZIONI DI PIÙ VARIABILI
Realizzazione e caratterizzazione di una semplice rete neurale per la separazione di due campioni di eventi Vincenzo Izzo.
FUNZIONE: DEFINIZIONE
II ESONERO Modelli di Sistemi Biologici II 19/06/2007h12 A.9TEMA 1 1. Si illustri il metodo di stima dei parametri di popolazione a due stadi (TS) (8 pt)
CORSO DI MODELLI DI SISTEMI BIOLOGICI LAUREA IN INGEGNERIA CLINICA E BIOMEDICA.
INGEGNERIA CLINICA E BIOMEDICA
Dalla macchina alla rete: reti LLC
x pL p1x+p2/x I ESONERO MODELLI DI SISTEMI BIOLOGICI II 9/6/2006
I ESONERO MODELLI DI SISTEMI BIOLOGICI II 16/5/08 TEMA 1 1.Si illustri il criterio di Liapunov per la verifica della stabilità di punti di equilibrio di.
I ESONERO MODELLI DI SISTEMI BIOLOGICI II 27/4/2009 TEMA 1 1. Dato il modello di figura, in cui p L è un ingresso costante di valore incognito, se ne verifichi.
CORSO DI MODELLI DI SISTEMI BIOLOGICI
LAUREA IN INGEGNERIA CLINICA E BIOMEDICA
CORSO DI MODELLI DI SISTEMI BIOLOGICI
CORSO DI MODELLI DI SISTEMI BIOLOGICI
coordinate utente e di finestra
BIOINGEGNERIA S. Salinari Lezione 5. Lalgoritmo di retropropagazione Premesse 1.Reti Duali Si definiscono reti duali reti per cui è verificata la seguente.
Capitolo 1: Introduzione alla macroeconomia
PATTERN RECOGNITION.
Robot Puma 560 Caratteristiche
Analisi bivariata Passiamo allo studio delle relazioni tra variabili
Reti Logiche Luciano Gualà
Parte I (Sensori) Stima sperimentale dei parametri in regime statico
I disegni di ricerca.
1 Y Modello di regressione semplice Supponiamo che una variabile Y sia funzione lineare di unaltra variabile X, con parametri incogniti 1 e 2 che vogliamo.
Una rete sequenziale asincrona è dotata di due
PROGETTO 1 Un lettore di musica digitale è dotato di un sistema per la regolazione del volume composto da tre pulsanti + e – e [] e progettato in modo.
Una macchina sequenziale asincrona ha due ingressi x1, x2 e un'uscita z. Gli ingressi non cambiano mai di valore contemporaneamente. L'uscita assume il.
Elementi di programmazione ad oggetti a. a. 2009/2010 Corso di Laurea Magistrale in Ingegneria Elettronica Docente: Mauro Mazzieri, Dipartimento di Ingegneria.
Robot Puma 560 prodotto da RP Automation, Inc.
Introduzione al comportamento complesso e caotico dei sistemi
Cosa significa la parola funzione?
Statistica economica (6 CFU)
Vettori Finche’ il moto si svolge in una sola dimensione – moto unidimensionale, moto rettilineo – non abbiamo bisogno di vettori La posizione e’ individuata.
Sistema di regolazione del volume Il progetto consiste nella sintesi e nella realizzazione attraverso Xilinx di un sistema per la regolazione del volume,
Corso di Controlli Automatici LA
Tecnologie delle Costruzioni Aeronautiche 1
Tecnologie delle Costruzioni Aeronautiche 1 Esercitazione 3 © Goran Ivetic.
Stabilità per E.D.O. (I): STABILITÀ LINEARIZZATA
Esercizio Regressione DATI Per un campione casuale di 82 clienti di un'insegna della GDO, sono disponibili le seguenti variabili, riferite ad un mese di.
Consideriamo un’economia senza progresso tecnico e con popolazione stabile. Il tasso di ammortamento è l’8% e il tasso di risparmio è il 5%. l’economia.
Equazioni e disequazioni
Esonero di MODELLI DI SISTEMI BIOLOGICI 21/12/2012 TEMA 1 x x1x2 x3x4 k1 k2 k Kx4/(1+x4) u1u2 y1 y2 Si verifichi: 1.L’identificabilità del modello non.
Equazioni e disequazioni
APPUNTI ALLE LEZIONI DI MATEMATICA DEL SECONDO ANNO ITER
Le Funzioni Prof. Antonelli Roberto Prof. Antonelli R.
Interpretazione geometrica della congettura di Goldbach di Cristiano Armellini
Esonero di MODELLI DI SISTEMI BIOLOGICI 18/12/2013 TEMA 1 Si verifichi: 1.L’identificabilità del modello non lineare (ingressi noti) con il metodo delle.
Introduzione alla regressione multipla
I ESONERO MODELLI DI SISTEMI BIOLOGICI II 16/5/08 TEMA 1 1.Il modello di figura relativo al metabolismo del glucosio (modello minimo 6) è descritto dalle.
Transcript della presentazione:

I ESONERO MODELLI DI SISTEMI BIOLOGICI II 6/6/2007 TEMA 1 1. Dato il modello di figura, in cui p L è un ingresso costante di valore incognito, se ne verifichi lidentificabilità con il metodo dello sviluppo in serie delluscita. Si assuma che la variabile di controllo vari la costante K02 in K02=K02+x2 x1(0)=0 x2(0)=0 2.Si illustrino i modelli del ciclo cellulare di pura crescita in cui si considerano più fasi del ciclo. x1 x2 K01 K02pL u(t) 1 y(t)

I ESONERO MODELLI DI SISTEMI BIOLOGICI II 6/6/2007 TEMA 2 1.Si illustri il modello epidemiologico base e le ipotesi su cui è fondato. Si ricavino per tale modello i principali parametri epidemiologici 2. Si verifichi lidentificabilità del modello di figura con il metodo delle trasformazioni di similitudine. x1 u1(t) u2(t) y2(t) y1(t) x2 x3 k21 k32 R31= k31x1 2

I ESONERO MODELLI DI SISTEMI BIOLOGICI II 6/6/2007 TEMA 3 1.Si consideri il modello di figura e se ne illustri lidentificabilità con il metodo delle trasformazioni di similitudine 2.Si illustrino i modelli epidemiologici a due popolazioni x1 x3 x2 u(t) y2(t) y1(t) x2/(b+x2) k k

I ESONERO MODELLI DI SISTEMI BIOLOGICI II 6/6/2007 TEMA 4 1.Si analizzi lidentificabilità del modello di figura con il metodo delle trasformazioni di similitudine 2.Si illustrino i modelli di crescita cellulare in cui è presente la fase G0 x1 x3 x2 u1(t) y2(t) y1(t) x2/(b+x2) k k u2(t)

I ESONERO MODELLI DI SISTEMI BIOLOGICI II 6/6/2007 TEMA 5 1.Si analizzi il modello di figura con il metodo delle trasformazioni di similitudine. Lingresso di controllo costante di ampiezza incognita pL modifica la costante k02 secondo la k02=k02-pL 2.Si illustri il modello di Womersley e si indichino le ipotesi semplificative x1 x2 u(t) k k02 pL

I ESONERO MODELLI DI SISTEMI BIOLOGICI II 6/6/2007 TEMA 6 1. Dato il modello di figura, in cui p L è un ingresso costante di valore incognito, se ne verifichi lidentificabilità con il metodo delle trasformazioni di similitudine. Si assuma che la variabile di controllo vari la costante K02 in K02=K02+x2 x1(0)=0 x2(0)=0 2.Si illustri il modello del ciclo cellulare di pura crescita in cui si considera la sola fase della mitosi e se ne discutano i limiti. x1 x2 K01 K02pL u(t) 1 y(t)

I ESONERO MODELLI DI SISTEMI BIOLOGICI II 6/6/2007 TEMA 7 1.Si illustri il modello epidemiologico base e le ipotesi su cui è fondato. Siillustrino le modifiche al modello per tenere conto della presenza di individui immuni 2. Si verifichi lidentificabilità del modello di figura con il metodo delle trasformazioni di similitudine. x1 u1(t) u2(t) y2(t) y1(t) x2 x3 k21 k32 R13= k31x3 2

I ESONERO MODELLI DI SISTEMI BIOLOGICI II 6/6/2007 TEMA 8 1.Si consideri il modello di figura e se ne illustri lidentificabilità con il metodo dello sviluppo in serie delluscita 2.Si illustrino i modelli epidemiologici SIR e si analizzi la stabilità del punto di equilibrio non banale. x1 x3 x2 u(t) y2(t) y1(t) x2/(b+x2) k k

I ESONERO MODELLI DI SISTEMI BIOLOGICI II 6/6/2007 TEMA 9 1.Si analizzi lidentificabilità del modello di figura con il metodo delle trasformazioni di similitudine 2.Si illustrino i modelli di crescita cellulare ad interazione età - volume x1 x3 x2 u1(t) y2(t) y1(t) x2/(b+x2) k k u2(t)

I ESONERO MODELLI DI SISTEMI BIOLOGICI II 6/6/2007 TEMA 10 1.Si analizzi il modello il modello di figura con il metodo dello sviluppo in serie delluscita. Lingresso di controllo costante di ampiezza incognita pL modifica la costante k02 secondo la k02=k02-pL 2.Si illustri il modello di Womersley e si indichino le ipotesi semplificative x1 x2 u(t) k k02 pL

I ESONERO MODELLI DI SISTEMI BIOLOGICI II 6/6/2007 TEMA 11 1.Si illustri il modello epidemiologico base e le ipotesi su cui è fondato. 2.Si linearizzi il modello di figura con il metodo delle piccole perturbazioni e se ne verifichi lidentificabilità con il metodo dellequivalenza algebrica 3.Si verifichi lidentificabilità del modello non lineare con il metodo delle trasformazioni di similitudine. x1 x2 K KpL u(t) 1 y(t)