Vezető: Prof. Szederkényi Gábor
Tagok: Dr. Csutak Balázs, Horváth Gergely, Molnár Gyula, Dr. Polcz Péter, Somogyi Dávid, Wagner Zita
Kapcsolat: szederkenyi@itk.ppke.hu
A valóság egy bizonyos aspektusát leíró matematikai modellek alkalmazása manapság nélkülözhetetlen a technológiai vagy természetes rendszerek megértéséhez és hatékony működtetéséhez. Ha bizonyos mennyiségek időben és/vagy térben történő változásaira vagyunk kíváncsiak, dinamikus modelleket használunk. Az ilyen modellek viselkedésének mély megértését és célzott befolyásolását a rendszer- és irányításelmélet vizsgálja, amely közös keretet biztosít a különböző alkalmazási területekről származó dinamikus modellek kezeléséhez, így támogatva az interdiszciplináris nézőpont kialakítását is. Kutatásunk elsődleges célja a biológiailag motivált rendszerek vizsgálata, szabályozása és identifikációja (modell-struktúra és paraméter becslése) összhangban a PPKE-ITK tudományos fókuszával. Munkánkban kiemelt figyelmet fordítunk a pozitív rendszerekre, ahol az állapotváltozók fizikai, kémiai vagy biológiai törvényszerűségek miatt működés közben végig nemnegatívak maradnak. Jelenlegi kutatási feladataink a biokémiai reakcióhálózatokhoz és kompartmentális modellekhez kapcsolódnak, beleértve a génszabályozási hálózatok, hálózatos szerkezetű áramlási modellek és járványfolyamatok determinisztikus és sztochasztikus leírását.
Egy 3 dimenziós represszilátor modell szabályozott stacionárius valószínűségi sűrűségfüggvénye, ahol a szabályozási cél az állapottér eredetileg valószínűtlen (középső) régiójához tartozó valószínűség növelése volt.
Jövőbeli kutatási irányok, együttműködési lehetőségek
A csoport nyitott hallgató- és kutatócserékre (pl. az Erasmus program keretében), valamint közös kutatásokra nemlineáris rendszer- és irányításelmélettel kapcsolatos interdiszciplináris területeken.
Fontosabb publikációk
- Wiersdalen, S., Pereira, M., Lang, A., Szederkényi, G., Auriol, J., & Kulcsár, B. (2026). Linear Lyapunov Functions for Nonlinear Compartmental Systems. IEEE Transactions on Automatic Control
- Vághy, M. A., & Szederkényi, G. (2025). Asymptotic stability of delayed complex balanced reaction networks with non-mass action kinetics. Journal of Nonlinear Science, 35(1), 20.
- Polcz, P., Reguly, I. Z., Tornai, K., Juhász, J., Pongor, S., Csikász-Nagy, A., & Szederkényi, G. (2025). Smart epidemic control: A hybrid model blending ODEs and agent-based simulations for optimal, real-world intervention planning. PLOS Computational Biology, 21(5), e1013028.
