Numerické řešení inverzních integrálních rovnic matematického modelování ve výzkumu biopaliv
| Název práce v češtině: | Numerické řešení inverzních integrálních rovnic matematického modelování ve výzkumu biopaliv |
|---|---|
| Název v anglickém jazyce: | Numerical solution of inverse integral equations arising in mathematical modeling for biofuel research |
| Klíčová slova: | inverzní integrální rovnice, kvadratura, konvergence, odhad chyby |
| Klíčová slova anglicky: | inverse integral equation, quadrature, convergence, error estimates |
| Akademický rok vypsání: | 2011/2012 |
| Typ práce: | bakalářská práce |
| Jazyk práce: | angličtina |
| Ústav: | Katedra numerické matematiky (32-KNM) |
| Vedoucí / školitel: | doc. RNDr. Iveta Hnětynková, Ph.D. |
| Řešitel: | skrytý - zadáno a potvrzeno stud. odd. |
| Datum přihlášení: | 18.10.2011 |
| Datum zadání: | 09.11.2011 |
| Datum potvrzení stud. oddělením: | 02.12.2011 |
| Datum a čas obhajoby: | 22.06.2012 00:00 |
| Datum odevzdání elektronické podoby: | 25.05.2012 |
| Datum odevzdání tištěné podoby: | 25.05.2012 |
| Datum proběhlé obhajoby: | 22.06.2012 |
| Oponenti: | doc. RNDr. Josef Kofroň, CSc. |
| Konzultanti: | prof. Rosemary Renaut |
| Zásady pro vypracování |
| Anode-respiring bacteria (ARB) are unique in their capacity to transfer electrons from organic substrates to a solid anode. The result of anode respiration is an electrical current that can be used for various bioenergy applications in microbial electrochemical cells (MXCs). Fuel cell research relies on electrochemical impedance spectroscopy (EIS). The underlying mathematical model requires the numerical solution of an inverse integral equation. Two approaches have been proposed in the literature, one using a basic numerical quadrature (Weese, 1992) and the other based on Fourier analysis (Schichlein et al, 2002). This thesis concerns the study of these two approaches, including Matlab comparison for simulated and real data, as well as a theoretical analysis to determine the minimum number of measurement data required for each experiment. |
| Seznam odborné literatury |
| Logan, B. E., B. Hamelers, et al. (2006). Environ Sci Technol 40(17): 5181-5192.
Rittmann, B. E., R. Krajmalnik-Brown, et al. (2008). Nat Rev Microbiol 6(8): 604-612. Schichlein, H., A. C. Muller, et al. (2002). J Appl Electrochem 32(8): 875-882. Weese, J. (1992). Comput. Phys. Commun. 69(1): 99-111. |