Mathematical models for excitable tissue with explicit representation of individual cells are highly detailed and can, unlike classical homogenized models, represent complex cellular geometries and local membrane variations. However, these cell-based models are challenging to approximate numerically, partly due to their mixed-dimensional nature with unknowns both in the bulk and at the lower-dimensional cellular membranes. We here develop and evaluate a novel solution strategy for the cell-based KNP-EMI model describing ionic electrodiffusion in and between intra- and extracellular compartments with explicit representation of individual cells. The strategy is based on operator splitting, a multiplier-free formulation of the coupled dynamics across sub-regions, and a discontinuous Galerkin discretization. In addition to desirable theoretical properties, such as local mass conservation, the scheme is practical as it requires no specialized functionality in the finite element assembly and order optimal solvers for the resulting linear systems can be realized with black-box algebraic multigrid preconditioners. Numerical investigations show that the proposed solution strategy is accurate, robust with respect to discretization parameters, and that the parallel scalability of the solver is close to optimal - both for idealized and realistic two and three dimensional geometries.


翻译:具有显式单细胞表征的可兴奋组织数学模型细节丰富,与传统均质化模型不同,它能呈现复杂的细胞几何结构及局部膜电位变化。然而,这类基于细胞的模型在数值逼近上极具挑战性,部分原因在于其混合维度特性——未知量同时存在于体区域和低维的细胞膜区域。本文针对基于细胞的KNP-EMI模型,提出并验证了一种新型求解策略。该模型描述了细胞内、外以及跨膜区域的离子电扩散过程,并对单个细胞进行显式表征。该策略基于算子分裂、跨子区域耦合动力学的无乘子公式以及间断伽辽金离散化。除了局部质量守恒等理想的理论特性外,该方案具有实用性:它无需有限元组装中的特殊功能,且可通过黑箱代数多重网格预条件子实现所得线性系统的最优阶求解器。数值实验表明,该求解策略具有高精度、对离散化参数的鲁棒性,且在理想化与真实的三维几何中均展现出近乎最优的并行扩展性。

0
下载
关闭预览

相关内容

ACM/IEEE第23届模型驱动工程语言和系统国际会议,是模型驱动软件和系统工程的首要会议系列,由ACM-SIGSOFT和IEEE-TCSE支持组织。自1998年以来,模型涵盖了建模的各个方面,从语言和方法到工具和应用程序。模特的参加者来自不同的背景,包括研究人员、学者、工程师和工业专业人士。MODELS 2019是一个论坛,参与者可以围绕建模和模型驱动的软件和系统交流前沿研究成果和创新实践经验。今年的版本将为建模社区提供进一步推进建模基础的机会,并在网络物理系统、嵌入式系统、社会技术系统、云计算、大数据、机器学习、安全、开源等新兴领域提出建模的创新应用以及可持续性。 官网链接:http://www.modelsconference.org/
【ACL2020】多模态信息抽取,365页ppt
专知会员服务
151+阅读 · 2020年7月6日
FlowQA: Grasping Flow in History for Conversational Machine Comprehension
专知会员服务
34+阅读 · 2019年10月18日
Keras François Chollet 《Deep Learning with Python 》, 386页pdf
专知会员服务
164+阅读 · 2019年10月12日
【SIGGRAPH2019】TensorFlow 2.0深度学习计算机图形学应用
专知会员服务
41+阅读 · 2019年10月9日
RL解决'BipedalWalkerHardcore-v2' (SOTA)
CreateAMind
31+阅读 · 2019年7月17日
强化学习的Unsupervised Meta-Learning
CreateAMind
18+阅读 · 2019年1月7日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
44+阅读 · 2019年1月3日
meta learning 17年:MAML SNAIL
CreateAMind
11+阅读 · 2019年1月2日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
18+阅读 · 2018年12月24日
disentangled-representation-papers
CreateAMind
26+阅读 · 2018年9月12日
STRCF for Visual Object Tracking
统计学习与视觉计算组
15+阅读 · 2018年5月29日
Focal Loss for Dense Object Detection
统计学习与视觉计算组
12+阅读 · 2018年3月15日
Layer Normalization原理及其TensorFlow实现
深度学习每日摘要
32+阅读 · 2017年6月17日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
Arxiv
19+阅读 · 2021年4月8日
A survey on deep hashing for image retrieval
Arxiv
15+阅读 · 2020年6月10日
Phase-aware Speech Enhancement with Deep Complex U-Net
dynnode2vec: Scalable Dynamic Network Embedding
Arxiv
15+阅读 · 2018年12月6日
Arxiv
11+阅读 · 2018年7月31日
VIP会员
最新内容
学习数据的几何:形状空间分析数学综述
专知会员服务
7+阅读 · 6月17日
定向能反无人机系统最新发展动态
专知会员服务
7+阅读 · 6月17日
从燃煤战舰到算法战争:水面指挥的永恒要求
专知会员服务
6+阅读 · 6月17日
相关资讯
RL解决'BipedalWalkerHardcore-v2' (SOTA)
CreateAMind
31+阅读 · 2019年7月17日
强化学习的Unsupervised Meta-Learning
CreateAMind
18+阅读 · 2019年1月7日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
44+阅读 · 2019年1月3日
meta learning 17年:MAML SNAIL
CreateAMind
11+阅读 · 2019年1月2日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
18+阅读 · 2018年12月24日
disentangled-representation-papers
CreateAMind
26+阅读 · 2018年9月12日
STRCF for Visual Object Tracking
统计学习与视觉计算组
15+阅读 · 2018年5月29日
Focal Loss for Dense Object Detection
统计学习与视觉计算组
12+阅读 · 2018年3月15日
Layer Normalization原理及其TensorFlow实现
深度学习每日摘要
32+阅读 · 2017年6月17日
相关基金
国家自然科学基金
2+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员