BENEŠ, Nikola, Luboš BRIM, Samuel PASTVA, Jakub POLÁČEK a David ŠAFRÁNEK. Formal Analysis of Qualitative Long-Term Behaviour in Parametrised Boolean Networks. In Ait Ameur et al. Formal Methods and Software Engineering - 21st International Conference on Formal Engineering Methods, ICFEM 2019, Shenzhen, China, November 5-9, 2019, Proceedings. Heidelberg: Springer. s. 353-369. ISBN 978-3-030-32408-7. doi:10.1007/978-3-030-32409-4_22. 2019.
Další formáty:   BibTeX LaTeX RIS
Základní údaje
Originální název Formal Analysis of Qualitative Long-Term Behaviour in Parametrised Boolean Networks.
Autoři BENEŠ, Nikola (203 Česká republika, domácí), Luboš BRIM (203 Česká republika, domácí), Samuel PASTVA (703 Slovensko, domácí), Jakub POLÁČEK (703 Slovensko, domácí) a David ŠAFRÁNEK (203 Česká republika, garant, domácí).
Vydání Heidelberg, Formal Methods and Software Engineering - 21st International Conference on Formal Engineering Methods, ICFEM 2019, Shenzhen, China, November 5-9, 2019, Proceedings, od s. 353-369, 17 s. 2019.
Nakladatel Springer
Další údaje
Originální jazyk angličtina
Typ výsledku Stať ve sborníku
Obor 10200 1.2 Computer and information sciences
Stát vydavatele Česká republika
Utajení není předmětem státního či obchodního tajemství
Forma vydání tištěná verze "print"
WWW URL
Impakt faktor Impact factor: 0.402 v roce 2005
Kód RIV RIV/00216224:14330/19:00108117
Organizační jednotka Fakulta informatiky
ISBN 978-3-030-32408-7
ISSN 0302-9743
Doi http://dx.doi.org/10.1007/978-3-030-32409-4_22
Klíčová slova anglicky Attractor analysis; Machine learning; Boolean networks
Štítky firank_B
Příznaky Mezinárodní význam, Recenzováno
Změnil Změnil: doc. RNDr. David Šafránek, Ph.D., učo 3159. Změněno: 15. 4. 2021 12:15.
Anotace
Boolean networks offer an elegant way to model the behaviour of complex systems with positive and negative feedback. The long-term behaviour of a Boolean network is characterised by its attractors. Depending on various logical parameters, a Boolean network can exhibit vastly different types of behaviour. Hence, the structure and quality of attractors can undergo a significant change known in systems theory as attractor bifurcation. In this paper, we establish formally the notion of attractor bifurcation for Boolean networks. We propose a semi-symbolic approach to attractor bifurcation analysis based on a parallel algorithm. We use machine-learning techniques to construct a compact, human-readable, representation of the bifurcation analysis results. We demonstrate the method on a set of highly parametrised Boolean networks.
Návaznosti
GA18-00178S, projekt VaVNázev: Diskrétní bifurkační analýza reaktivních systémů
Investor: Grantová agentura ČR, Diskrétní bifurkační analýza reaktivních systémů
VytisknoutZobrazeno: 18. 4. 2024 10:10