@phdthesis{RomanoBlasco2004,
  author    = {Romano Blasco, M. Carmen},
  title     = {Synchronization analysis by means of recurrences in phase space},
  url       = {http://nbn-resolving.de/urn:nbn:de:kobv:517-0001756},
  school      = {Universit{\"a}t Potsdam},
  year      = {2004},
  abstract  = {Die t{\"a}gliche Erfahrung zeigt uns, daß bei vielen physikalischen Systemen kleine {\"A}nderungen in den Anfangsbedingungen auch zu kleinen {\"A}nderungen im Verhalten des Systems f{\"u}hren. Wenn man z.B. das Steuerrad beim Auto fahren nur ein wenig zur Seite dreht, unterscheidet sich die Richtung des Wagens auch nur wenig von der urspr{\"u}nglichen Richtung. Aber es gibt auch Situationen, f{\"u}r die das Gegenteil dieser Regel zutrifft. Die Folge von Kopf und Zahl, die wir erhalten, wenn wir eine M{\"u}nze werfen, zeigt ein irregul{\"a}res oder chaotisches Zeitverhalten, da winzig kleine {\"A}nderungen in den Anfangsbedingungen, die z.B. durch leichte Drehung der Hand hervorgebracht werden, zu vollkommen verschiedenen Resultaten f{\"u}hren. In den letzten Jahren hat man sehr viele nichtlineare Systeme mit schnellen Rechnern untersucht und festgestellt, daß eine sensitive Abh{\"a}ngigkeit von den Anfangsbedingungen, die zu einem chaotischen Verhalten f{\"u}hrt, keinesfalls die Ausnahme darstellt, sondern eine typische Eigenschaft vieler Systeme ist. Obwohl chaotische Systeme kleinen {\"A}nderungen in den Anfangsbedingungen gegen{\"u}ber sehr empfindlich reagieren, k{\"o}nnen sie synchronisieren wenn sie durch eine gemeinsame {\"a}ußere Kraft getrieben werden, oder wenn sie miteinander gekoppelt sind. Das heißt, sie vergessen ihre Anfangsbedingungen und passen ihre Rhythmen aneinander. Diese Eigenschaft chaotischer Systeme hat viele Anwendungen, wie z.B. das Design von Kommunikationsger{\"a}te und die verschl{\"u}sselte {\"U}bertragung von Mitteilungen. Abgesehen davon, findet man Synchronisation in nat{\"u}rlichen Systemen, wie z.B. das Herz-Atmungssystem, raumverteilte {\"o}kologische Systeme, die Magnetoenzephalographische Aktivit{\"a}t von Parkinson Patienten, etc. In solchen komplexen Systemen ist es nicht trivial Synchronisation zu detektieren und zu quantifizieren. Daher ist es notwendig, besondere mathematische Methoden zu entwickeln, die diese Aufgabe erledigen. Das ist das Ziel dieser Arbeit. Basierend auf dergrundlegenden Idee von Rekurrenzen (Wiederkehr) von Trajektorien dynamischer Systeme, sind verschiedene Maße entwickelt worden, die Synchronisation in chaotischen und komplexen Systemen detektieren. Das Wiederkehr von Trajektorien erlaubt uns Vorhersagen {\"u}ber den zuk{\"u}nftigen Zustand eines Systems zu treffen. Wenn man diese Eigenschaft der Wiederkehr von zwei interagierenden Systemen vergleicht, kann man Schl{\"u}sse {\"u}ber ihre dynamische Anpassung oder Synchronisation ziehen. Ein wichtiger Vorteil der Rekurrenzmaße f{\"u}r Synchronisation ist die Robustheit gegen Rauschen und Instationari{\"a}t. Das erlaubt eine Synchronisationsanalyse in Systemen durchzuf{\"u}hren, die bisher nicht darauf untersucht werden konnten.},
  language  = {en}
}
@phdthesis{Schneider2004,
  author    = {Schneider, Judith},
  title     = {Dynamical structures and manifold detection in 2D and 3D chaotic flows},
  url       = {http://nbn-resolving.de/urn:nbn:de:kobv:517-0001696},
  school      = {Universit{\"a}t Potsdam},
  year      = {2004},
  abstract  = {In dieser Arbeit werden die dynamischen Strukturen und Mannigfaltigkeiten in geschlossenen chaotischen Systemen untersucht. Das Wissen um diese dynamischen Strukturen (und Mannigfaltigkeiten) ist von Bedeutung, da sie uns einen ersten {\"U}berblick {\"u}ber die Dynamik des Systems geben, dass heisst, mit ihrer Hilfe sind wir in der Lage, das System zu charakterisieren und eventuell sogar seine Dynamik vorherzusagen. Die Visualisierung der dynamischen Strukturen, speziell in geschlossenen chaotischen Systemen, ist ein schwieriger und oft langer Prozess. Hier werden wir die sogenannte 'Leaking-Methode' (an Beispielen einfacher mathematischer Modelle wie der B{\"a}cker- oder der Sinus Abbildung) vorstellen, mit deren Hilfe wir die M{\"o}glichkeit haben, Teile der Mannigfaltigkeiten des chaotischen Sattels des Systems zu visualisieren. Vergleiche zwischen den gewonnenen Strukturen und Strukturen die durch chemische oder biologische Reaktionen hervorgerufen werden, werden anhand eines kinematischen Modells des Golfstroms durchgef{\"u}hrt. Es wird gezeigt, dass mittels der Leaking-Methode dynamische Strukturen auch in Umweltsystemen sichtbar gemacht werden k{\"o}nnen. Am Beispiel eines realistischen Modells des Mittelmeeres erweitern wir die Leaking-Methode zur sogenannten 'Exchange-Methode'. Diese erlaubt es den Transport zwischen zwei Regionen zu charakterisieren, die Transport-Routen und Austausch-Bassins sichtbar zu machen und die Austausch-Zeiten zu berechnen. Austausch-Bassins und Zeiten werden f{\"u}r die n{\"o}rdliche und s{\"u}dliche Region des westlichen Mittelmeeres pr{\"a}sentiert. Weiterhin werden Mischungseigenschaften im Erdmantel charakterisiert und die geometrischen Eigenschaften von Mannigfaltigkeiten in einem 3dimensionalen mathematischen Modell (ABC-Abbildung) untersucht.},
  language  = {en}
}
@phdthesis{Clodong2004,
  author    = {Clodong, S{\´e}bastien},
  title     = {Recurrent outbreaks in ecology : chaotic dynamics in complex networks},
  url       = {http://nbn-resolving.de/urn:nbn:de:kobv:517-0001626},
  school      = {Universit{\"a}t Potsdam},
  year      = {2004},
  abstract  = {Gegenstand der Dissertation ist die Untersuchung von wiederkehrenden Ausbr{\"u}chen (wie z.B. Epidemien) in der Natur. Dies gelang anhand von Modellen, die die Dynamik von Phytoplankton und die Ausbreitung von Krankheiten zwischen St{\"a}dten beschreiben. Diese beide Systeme bilden hervorragende Beispiele f{\"u}r solche Ph{\"a}nomene. Die Frage, ob die in der Zeit wiederkehrenden Ausbr{\"u}che ein Ausdruck chaotischer Dynamik sein k{\"o}nnen, ist aktuell in der {\"O}kologie und fasziniert Wissenschaftler dieser Disziplin. Wir konnten zeigen, dass sich das Plankton-Modell im Falle von periodischem Antreiben {\"u}ber die N{\"a}hrstoffe in einem chaotischen Regime befindet. Diese Dynamik wurde als die komplexe Wechselwirkung zweier Oszillatoren verstanden. Ebenfalls wurde die Ausbreitung von Epidemien in Netzwerken wechselwirkender St{\"a}dte mit unterschiedlichen Gr{\"o}ssen untersucht. Daf{\"u}r wurde zun{\"a}chst die Kopplung zwischen zwei St{\"a}dten als Verh{\"a}ltnis der Stadtgr{\"o}ssen eingef{\"u}hrt. Es konnte gezeigt werden, dass das System sich in einem globalen zweij{\"a}hrigen Zyklus, der auch in den realen Daten beobachtet wird, befinden kann. Der Effekt von Heterogenit{\"a}t in der Gr{\"o}sseverteilung ist durch gewichtete Kopplung von generischen Modellen (Zelt- und Logistische Abbildung) in Netzwerken im Detail untersucht worden. Eine neue Art von Kopplungsfunktion mit nichtlinearer S{\"a}ttigung wurde eingef{\"u}hrt, um die Stabilit{\"a}t des Systems zu gew{\"a}hrleisten. Diese Kopplung beinhaltet einen Parameter, der es erlaubt, die Netzwerktopologie von globaler Kopplung in gerichtete Netzwerke gleichm{\"a}ssig umzuwandeln. Die Dynamik des Systems wurde anhand von Bifurkationsdiagrammen untersucht. Zum Verst{\"a}ndnis dieser Dynamik wurde eine effektive Theorie, die die beobachteten Bifurkationen sehr gut nachahmt, entwickelt.},
  language  = {en}
}