Karotten von der Saat bis zum Teller - Einfluss von Sorte Standort, Jahr und Anbauweise auf den Mineralstoffgehalt

Wie wertvoll sind Karotten für unsere Ernährung? Die Fachwelt ist sich einig, dass der tägliche Konsum von Früchten und Gemüse erhöht werden soll. Es gibt jedoch Presseberichte, die den ernährungsphysiologischen Wert von heutigem Gemüse hinterfragen. Die Rolle der Karotte als Mineralstoffquelle wird durchleuchtet

Karotten von der Saat bis zum Teller - Einfluss von Sorte, Standort, Jahr, Anbauweise und Lagerung auf den Carotingehalt

Karotten sind ergiebige Quellen an a- und ß-Carotin und weiterer sekundärer Pflanzenstoffe (SPS). Es ist bekannt, dass viele SPS auch für Geschmack, Aroma und Farbe eine Rolle spielen. Der Einfluss von Vorernte- und Nacherntefaktoren auf den Gehalt an SPS gewinnt deshalb zunehmend an Bedeutung. Für die Entwicklung eines Qualitätssicherungskonzepts sind die Kenntnisse über die Auswirkung dieser Faktoren unumgänglich

A Simulated Annealing Approach to Approximate Bayes Computations

Approximate Bayes Computations (ABC) are used for parameter inference when the likelihood function of the model is expensive to evaluate but relatively cheap to sample from. In particle ABC, an ensemble of particles in the product space of model outputs and parameters is propagated in such a way that its output marginal approaches a delta function at the data and its parameter marginal approaches the posterior distribution. Inspired by Simulated Annealing, we present a new class of particle algorithms for ABC, based on a sequence of Metropolis kernels, associated with a decreasing sequence of tolerances w.r.t. the data. Unlike other algorithms, our class of algorithms is not based on importance sampling. Hence, it does not suffer from a loss of effective sample size due to re-sampling. We prove convergence under a condition on the speed at which the tolerance is decreased. Furthermore, we present a scheme that adapts the tolerance and the jump distribution in parameter space according to some mean-fields of the ensemble, which preserves the statistical independence of the particles, in the limit of infinite sample size. This adaptive scheme aims at converging as close as possible to the correct result with as few system updates as possible via minimizing the entropy production in the system. The performance of this new class of algorithms is compared against two other recent algorithms on two toy examples.Comment: 20 pages, 2 figure