Combined State and Parameter Reduction for Nonlinear Systems with an Application in Neuroscience

Diese Arbeit untersucht zwei komplementäre Methoden für die kombinierte Zustandsund Parameterreduktion von nichtlinearen Systemen. Einerseits wird ein systemtheoretischer Ansatz untersucht, der empirische Gram-Matrizen benutzt, andererseits eine iterative Methode, die den Greedy-Algorithmus verwendet. Die vorgestellten Methoden werden auf die Konnektivitätsanalyse aus neurobildgebenden Verfahren angewandt, für welche gezeigt wird, dass diese nichtlineare Modellreduktion die Lösung des inversen Problems beschleunigt. was eine datengetriebene Erforschung von komplexeren neuronalen Netzwerken erlaubt, zum Beispiel für das menschliche Gehirn.