This title appears in the Scientific Report :
2018
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http://hdl.handle.net/2128/17727 in citations.
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...
| 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 |
| LEADER | 05030nam a2200649 a 4500 | ||
|---|---|---|---|
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| 520 | |a 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. | ||
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