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This title appears in the Scientific Report : 2018 

NESTML - die domänenspezifische Sprache für den NEST-Simulator neuronaler Netzwerke im Human Brain Project

NESTML - die domänenspezifische Sprache für den NEST-Simulator neuronaler Netzwerke im Human Brain Project

Domänenspezifische Sprachen erlauben gegenüber General Purpose Programmiersprachen begrenzten und problemorientierten Funktionsumfang an. Verschiedene Modellierungssprachen für die Computational Neuroscience wurden bereits vorgeschlagen. Da diese Sprachen jedoch typischerweise Simulatorunabhängigkei...

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Personal Name(s): Plotnikov, Dimitri (Corresponding author)
Contributing Institute: Jülich Supercomputing Center; JSC
Computational and Systems Neuroscience; INM-6
JARA-BRAIN; JARA-BRAIN
JARA - HPC; JARA-HPC
Theoretical Neuroscience; IAS-6
Imprint: Aachen Shaker Verlag 2018
Physical Description: 254
Dissertation Note: Dissertation, RWTH Aachen, 2017
ISBN: 978-3-8440-5779-9
Document Type: Book
Dissertation / PhD Thesis
Research Program: SimLab Neuroscience
W2/W3 Professorinnen Programm der Helmholtzgemeinschaft
Human Brain Project Specific Grant Agreement 1
Computational Science and Mathematical Methods
Theory, modelling and simulation
Series Title: Aachener Informatik-Berichte, Software Engineering 33
Link: OpenAccess
Publikationsportal JuSER
Please use the identifier: http://hdl.handle.net/2128/17727 in citations.

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Domänenspezifische Sprachen erlauben gegenüber General Purpose Programmiersprachen begrenzten und problemorientierten Funktionsumfang an. Verschiedene Modellierungssprachen für die Computational Neuroscience wurden bereits vorgeschlagen. Da diese Sprachen jedoch typischerweise Simulatorunabhängigkeit anstreben, unterstützen sie oft nur eine Untermenge der vom Modellierer gewünschten Eigenschaften.Diese Arbeit präsentiert den Entwurf und die Implementierung der modularen und erweiterbaren domänenspezifischen Sprache NESTML, die Konzepte aus den Neurowissenschaften als vollwertige Sprachkonstrukte zur Verfügung stellt und Neurowissenschaftler so bei der Erstellung von Neuronemodellen für das neuronale Simulationswerkzeug NEST unterstützt.NESTML wurde mithilfe von MontiCore entwickelt. MontiCore ist eine Language Workbench zur Erstellung von domänenspezifischen Sprachen. MontiCore verwendet und erweitert das Grammatikformat von ANTLR4, das auf dem EBNF-Formalismus basiert, um zusätzliche Konzepte für die Grammatikwiederverwendung. MontiCore stellt eine modulare Infrastruktur für das Parsen von Modellen, den Aufbau der Symboltabllen und zum Prüfen der Kontextbedingungen bereit. Damit können die Entwicklungskosten von NESTML signifikant gesenkt werden.

  • Forschungszentrum Jülich
  • Central Library (ZB)
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