ML-Space: hybrid spatial Gillespie and Brownian motion simulation at multiple levels, and a rule-based description language Bittig, Arne T. , 1980- (VerfasserIn) Uhrmacher, Adelinde , 1961- (GutachterIn) Faeder, James R. (GutachterIn) Koeppl, Heinz (GutachterIn) Universität Rostock (Grad verleihende Institution) Universität Rostock Fakultät für Informatik und Elektrotechnik (Grad verleihende Institution) Text theses Text Hochschulschrift 2016 [2016] eng electronic resourceremoteComputermedienOnline-Ressource1 Online-Ressource Computer simulations of biological cells as well-stirred systems are well established but neglect the spatial distribution of key actors. In this thesis, a simulation algorithm "ML-Space" for spatial models with dynamic hierarchies is presented. It combines stochastic spatial algorithms in discretized space with individual particles moving in continuous space that have spatial extensions and can contain other particles. For formal descriptions of the systems to be simulated spatially, ML-Space provides a rule-based specification language.<eng> Computersimulationen mikrobiologischer Prozesse, bei denen eine homogene Verteilung der Akteure einer Zelle angenommen wird, sind gut etabliert. In dieser Arbeit wird ein räumlicher Simulationsalgorithmus "ML-Space" für Mehrebenenmodelle vorgestellt, der auch dynamische Hierarchien abdeckt. Er vereint stochastische räumliche Algorithmen in diskretisiertem Raum mit individuellen Partikeln mit kontinuierlichen Koordinaten, die andere Partikel enthalten können. Zur formalen Beschreibung der räumlich zu simulierenden Systeme bietet ML-Space eine regelbasierte Modellierungssprache.<ger> vorgelegt von Arne T. Bittig aus Rostock Dissertation Universität Rostock 2017 004 ST 340 54.76 http://rosdok.uni-rostock.de/resolve/urn/urn:nbn:de:gbv:28-diss2017-0047-4 ML-Space--(DE-627)884019764 urn:nbn:de:gbv:28-diss2017-0047-4 oclc: 982657404 ppn: (DE-627)88455225X