Parameteridentifikation und Optimale Versuchsplanung bei instationären partiellen Differentialgleichungen

In dieser Arbeit wird beschrieben, wie ein Modellparameter einer instationären partiellen Differentialgleichung mit der Maximum-Likelihood-Methode geschätzt werden kann und wie die Zuverlässigkeit bei einer solchen Schätzung durch Bestimmung eines D-optimalen Designs maximiert werden kann. Diesbezüglich wird die Fisher-Informationsmatrix verwendet. Am Beispiel eines Säulenchromatographieprozesses werden die in dieser Arbeit beschriebenen Optimierungsverfahren numerisch umgesetzt