Efficient abstraction and execution of stochastic simulation models Köster, Till , 1993- (VerfasserIn) Uhrmacher, Adelinde , 1961- (AkademischeR BetreuerIn) Pellegrini, Alessandro (AkademischeR BetreuerIn) Burrage, Kevin (AkademischeR BetreuerIn) Universität Rostock (Grad-verleihende Institution) Universität Rostock Fakultät für Informatik und Elektrotechnik (Grad-verleihende Institution) Text theses Text Hochschulschrift 2024 June 30th 2024 eng ger electronic resourceremoteComputermedienOnline-Ressourceapplication/pdf1 Online-Ressource (187 Seiten) Illustrationen, Diagramme Stochasticity is found throughout cell-biological models when describing phenomena such as diffusion and the resulting random interactions of entities. This thesis is concerned with the efficient execution of these models. We cover the fundamentals of modeling from the bottom up. Reaction systems are a main topic, particularly those that use Stochastic Simulation Algorithms. We discuss efficient variations of these algorithms, including their parallel execution. Furthermore, the limitations of static reaction systems will be overcome by introducing dynamic compartmentalization.<eng> Zellbiologische Modelle verwenden häufig stochastische Prozesse, um zum Beispiel Phänomene wie Diffusion und das daraus folgende zufällige Interagieren von Partikeln darzustellen. In dieser Arbeit behandeln wir die effiziente Beschreibung und Ausführung dieser Modelle. Insbesondere beschäftigen uns Reaktionssysteme, die von den Gillespie-Algorithmen simuliert werden. Wir beschäftigen uns hier mit effizienten Varianten dieser Algorithmen, einschließlich ihrer parallelen Ausführung auf CPUs und Grafikkarten.<ger> Open Access Urheberrechtsschutz 1.0 vorgelegt von Till Köster Enthält Zeitschriftenartikel GutachterInnen: Adelinde Uhrmacher (Universität Rostock, Institut Visual and Analytic Computing) ; Alessandro Pellegrini (University of Rome “Tor Vergata”, Department of Civil Engineering and Computer Science Engineering (DICII)) ; Kevin Burrage (Queensland University of Technology, School of Mathematical Sciences) Dissertation Universität Rostock 2024 Kumulative Dissertation 004 004.2 004 https://purl.uni-rostock.de/rosdok/id00005121 https://doi.org/10.18453/rosdok_id00005121 https://nbn-resolving.org/urn:nbn:de:gbv:28-rosdok_id00005121-6 https://d-nb.info/1391763645/34 Efficient abstraction and execution of stochastic simulation models--(DE-627)1961596601 urn:nbn:de:gbv:28-rosdok_id00005121-6 doi: 10.18453/rosdok_id00005121 oclc: 1573661800 ppn: (DE-627)1961594714