In dieser Arbeit wird ein mathematisches Modell beschrieben, welches den O2- und CO2-Stoff-wechsel am isolierten Herzen in den drei Kompartimenten Plasma, interstitiale Flüssigkeit und Parenchymalzellen beschreibt unter Berücksichtigung des Carbonat- und Phosphatpuffergleich-gewichtes. Mit Hilfe dieses Modells wird nach möglichen Sensoren für eine experimentell festge-stellte Flussänderung unter hyperkapnischen Bedingungen gesucht. Dazu werden die Zeitska-len der einzelnen Prozesse analysiert und es wird versucht einen Regelkreis zur Flusssteuerung in das Modell einzubringen. Zudem wird das Modell in MatLab implementiert, um dort mittels Bayes’scher Datenanalyse die Parameter des Modells an die experimentell gemessenen Werte anzupassen
In this thesis, we implement, correct, and modify the compartmental model described in “Transmission Dynamics of Large Coronavirus Disease Outbreak in Homeless Shelter, Chicago, Illinois, USA, 2020”. Our objective is to engage in reading and understanding scientific literature, reproduce the results, and modify or generalize an existing mathematical model. We provide an overview of epidemiological models, focusing on simple compartmental SEIR models. We correct inaccuracies and misprints in the original implementation and use the limited-memory Broyden–Fletcher–Goldfarb–Shanno algorithm to fit the model’s parameters. Furthermore, we modify the model by introducing an additional compartment. The resulting model has a more intuitive interpretation and relies on fewer assumptions. We also perform the fitting process for this alternative model. Finally, we demonstrate the advantages of our modified implementations and discuss other possible approaches.