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@PHDTHESIS{Plotnikov:844321,
      author       = {Plotnikov, Dimitri},
      title        = {{NESTML} - die domänenspezifische {S}prache für den
                      {NEST}-{S}imulator neuronaler {N}etzwerke im {H}uman {B}rain
                      {P}roject},
      volume       = {33},
      school       = {RWTH Aachen},
      type         = {Dissertation},
      address      = {Aachen},
      publisher    = {Shaker Verlag},
      reportid     = {FZJ-2018-01752},
      isbn         = {978-3-8440-5779-9},
      series       = {Aachener Informatik-Berichte, Software Engineering},
      pages        = {254},
      year         = {2018},
      note         = {Dissertation, RWTH Aachen, 2017},
      abstract     = {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.},
      cin          = {JSC / IAS-6 / JARA-HPC / JARA-BRAIN / INM-6},
      cid          = {I:(DE-Juel1)JSC-20090406 / I:(DE-Juel1)IAS-6-20130828 /
                      $I:(DE-82)080012_20140620$ / $I:(DE-82)080010_20140620$ /
                      I:(DE-Juel1)INM-6-20090406},
      pnm          = {574 - Theory, modelling and simulation (POF3-574) / 511 -
                      Computational Science and Mathematical Methods (POF3-511) /
                      HBP SGA1 - Human Brain Project Specific Grant Agreement 1
                      (720270) / W2Morrison - W2/W3 Professorinnen Programm der
                      Helmholtzgemeinschaft (B1175.01.12) / SLNS - SimLab
                      Neuroscience (Helmholtz-SLNS)},
      pid          = {G:(DE-HGF)POF3-574 / G:(DE-HGF)POF3-511 /
                      G:(EU-Grant)720270 / G:(DE-HGF)B1175.01.12 /
                      G:(DE-Juel1)Helmholtz-SLNS},
      typ          = {PUB:(DE-HGF)3 / PUB:(DE-HGF)11},
      url          = {https://juser.fz-juelich.de/record/844321},
}