TY - THES A1 - Johann, Robert T1 - Thermodynamic, morphological and structural properties of dissociated fatty acid monolayers at the air-water interface N2 - Untersuchungen an Monoschichten amphiphiler Lipide auf wässriger Lösung sind in der Grenzflächenforschung von grundlegender Bedeutung. Aufgrund der Anwendbarkeit zahlreicher analytischer Methoden sind schwimmende unlösliche Monoschichten als Modellsysteme sehr geeignet, um Ordnung und Strukturbildung sowie den Transport von Materie in zwei Dimensionen oder die Wechselwirkung von Molekülen an der Grenzfläche mit Teilchen in Lösung (Stichwort “molekulare Erkennung”) zu studieren. Aus dem Verhalten von Monoschichten lassen sich z. B. Rückschlüsse ziehen auf die Eigenschaften von Lipidschichten auf festen Substraten oder in biologischen Membranen. Diese Arbeit befasst sich mit spezifischen und fundamentalen Wechselwirkungen in Monoschichten sowohl auf molekularer als auch auf mikroskopischer Ebene und deren Beziehung zu Gitterstruktur, Aussehen und thermodynamischem Verhalten von Monoschichten an der Wasser/Luft Grenzfläche. Als Modellsystem werden hauptsächlich Monoschichten langkettiger Fettsäuren verwendet, da in ihnen die molekularen Wechselwirkungen durch Änderung des Subphasen-pH-Werts über den Dissoziationsgrad gezielt und schrittweise verändert werden können. Ausser über die Subphasenzusammensetzung werden die molekularen Wechselwirkungen auch über die Temperatur und die Monoschichtzusammensetzung systematisch variiert. Mit Hilfe von Isothermen- und Oberflächenpotentialmessungen, Brewsterwinkel-Mikroskopie, Röntgenbeugung unter streifendem Einfall und polarisationsmodulierter Infrarot-Reflexions-Absorptions-Spektroskopie wird die Änderung der Monoschichteigenschaften als Funktion eines äusseren Parametern analysiert. Dabei werden aus den Röntgenbeugungsdaten quantitative Masse für die molekularen Wechselwirkungen und für die Kettenkonformationsordnung in Monoschichten abgeleitet. Zu den interessantesten Ergebnissen dieser Arbeit zählen die Aufklärung des Ursprungs von regelmässigen polygonalen und dendritischen Domänenformen, die vielfältige Wirkung von Cholesterin auf die Molekülpackung und Gitterordnung langkettiger Amphiphile, sowie die Entdeckung einer abrupten Änderung in den Kopfgruppenbindungswechselwirkungen, der Kettenkonformationsordnung und des Phasenübergangsdrucks zwischen geneigten Monoschichtphasen in Fettsäuremonoschichten nahe pH 9. Zur Deutung des letzten Punkts wird ein Modell für die Kopfgruppenbindungsstruktur von Fettsäuremonoschichten als Funktion des pH-Werts entwickelt. N2 - Research on monolayers of amphiphilic lipids on aqueous solution is of basic importance in surface science. Due to the applicability of a variety of surface sensitive techniques, floating insoluble monolayers are very suitable model systems for the study of order, structure formation and material transport in two dimensions or the interactions of molecules at the interface with ions or molecules in the bulk (headword 'molecular recognition'). From the behavior of monolayers conclusions can be drawn on the properties of lipid layers on solid substrates or in biological membranes. This work deals with specific and fundamental interactions in monolayers both on the molecular and on the microscopic scale and with their relation to the lattice structure, morphology and thermodynamic behavior of monolayers at the air-water interface. As model system especially monolayers of long chain fatty acids are used, since there the molecular interactions can be gradually adjusted by varying the degree of dissociation by means of the suphase pH value. For manipulating the molecular interactions besides the subphase composition also temperature and monolayer composition are systematically varied. The change in the monolayer properties as a function of an external parameter is analyzed by means of isotherm and surface potential measurements, Brewster-angle microscopy, X-ray diffraction at grazing incidence and polarization modulated infrared reflection absorption spectroscopy. For this a quantitative measure for the molecular interactions and for the chain conformational order is derived from the X-ray data. The most interesting results of this work are the elucidation of the origin of regular polygonal and dendritic domain shapes, the various effects of cholesterol on molecular packing and lattice order of long chain amphiphiles, as well as the detection of an abrupt change in the head group bonding interactions, the chain conformational order and the phase transition pressure between tilted phases in fatty acid monolayers near pH 9. For the interpretation of the latter point a model of the head group bonding structure in fatty acid monolayers as a function of the pH value is developed. KW - Wasseroberfläche KW - Fettsäuren KW - Monoschicht KW - Dissoziation KW - Thermodynamische Eigenschaft KW - Strukturbildung KW - Langmuir Monoschicht KW - Fettsäure KW - Cholesterin KW - Brewsterwinkel-Mikroskopie KW - GIXD KW - Oberflächenpotential KW - Isothermen KW - Linienspannung Y1 - 2001 U6 - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:kobv:517-0000050 ER - TY - THES A1 - Ohrnberger, Matthias T1 - Continuous automatic classification of seismic signals of volcanic origin at Mt. Merapi, Java, Indonesia N2 - Aufgrund seiner nahezu kontinuierlichen eruptiven Aktivität zählt der Merapi zu den gefährlichsten Vulkanen der Welt. Der Merapi befindet sich im Zentralteil der dicht bevölkerten Insel Java (Indonesien). Selbst kleinere Ausbrüche des Merapi stellen deswegen eine große Gefahr für die ansässige Bevölkerung in der Umgebung des Vulkans dar. Die am Merapi beobachtete enge Korrelation zwischen seismischer und vulkanischer Aktivität erlaubt es, mit Hilfe der Überwachung der seismischen Aktivität Veränderungen des Aktivitätszustandes des Merapi zu erkennen. Ein System zur automatischen Detektion und Klassifizierung seismischer Ereignisse liefert einen wichtigen Beitrag für die schnelle Analyse der seismischen Aktivität. Im Falle eines bevorstehenden Ausbruchszyklus bedeutet dies ein wichtiges Hilfsmittel für die vor Ort ansässigen Wissenschaftler. In der vorliegenden Arbeit wird ein Mustererkennungsverfahren verwendet, um die Detektion und Klassifizierung seismischer Signale vulkanischen Urprunges aus den kontinuierlich aufgezeichneten Daten in Echtzeit zu bewerkstelligen. Der hier verwendete A nsatz der hidden Markov Modelle (HMM) wird motiviert durch die große Ähnlichkeit von seismischen Signalen vulkanischen Ursprunges und Sprachaufzeichnungen und den großen Erfolg, den HMM-basierte Erkennungssysteme in der automatischen Spracherkennung erlangt haben. Für eine erfolgreiche Implementierung eines Mustererkennungssytems ist es notwendig, eine geeignete Parametrisierung der Rohdaten vorzunehmen. Basierend auf den Erfahrungswerten seismologischer Observatorien wird ein Vorgehen zur Parametrisierung des seismischen Wellenfeldes auf Grundlage von robusten Analyseverfahren vorgeschlagen. Die Wellenfeldparameter werden pro Zeitschritt in einen reell-wertigen Mustervektor zusammengefasst. Die aus diesen Mustervektoren gebildete Zeitreihe ist dann Gegenstand des HMM-basierten Erkennungssystems. Um diskrete hidden Markov Modelle (DHMM) verwenden zu können, werden die Mustervektoren durch eine lineare Transformation und nachgeschaltete Vektor Quantisierung in eine diskrete Symbolsequenz überführt. Als Klassifikator kommt eine Maximum-Likelihood Testfunktion zwischen dieser Sequenz und den, in einem überwachten Lernverfahren trainierten, DHMMs zum Einsatz. Die am Merapi kontinuierlich aufgezeichneten seismischen Daten im Zeitraum vom 01.07. und 05.07.1998 sind besonders für einen Test dieses Klassifikationssystems geeignet. In dieser Zeit zeigte der Merapi einen rapiden Anstieg der Seismizität kurz bevor dem Auftreten zweier Eruptionen am 10.07. und 19.07.1998. Drei der bekannten, vom Vulkanologischen Dienst in Indonesien beschriebenen, seimischen Signalklassen konnten in diesem Zeitraum beobachtet werden. Es handelt sich hierbei um flache vulkanisch-tektonische Beben (VTB, h < 2.5 km), um sogenannte MP-Ereignisse, die in direktem Zusammenhang mit dem Wachstum des aktiven Lavadoms gebracht werden, und um seismische Ereignisse, die durch Gesteinslawinen erzeugt werden (lokaler Name: Guguran). Die spezielle Geometrie des digitalen seismischen Netzwerkes am Merapi besteht aus einer Kombination von drei Mini-Arrays an den Flanken des Merapi. Für die Parametrisierung des Wellenfeldes werden deswegen seismische Array-Verfahren eingesetzt. Die individuellen Wellenfeld Parameter wurden hinsichtlich ihrer Relevanz für den Klassifikationsprozess detailliert analysiert. Für jede der drei Signalklassen wurde ein Satz von DHMMs trainiert. Zusätzlich wurden als Ausschlussklassen noch zwei Gruppen von Noise-Modellen unterschieden. Insgesamt konnte mit diesem Ansatz eine Erkennungsrate von 67 % erreicht werden. Im Mittel erzeugte das automatische Klassifizierungssystem 41 Fehlalarme pro Tag und Klasse. Die Güte der Klassifikationsergebnisse zeigt starke Variationen zwischen den individuellen Signalklassen. Flache vulkanisch-tektonische Beben (VTB) zeigen sehr ausgeprägte Wellenfeldeigenschaften und, zumindest im untersuchten Zeitraum, sehr stabile Zeitmuster der individuellen Wellenfeldparameter. Das DHMM-basierte Klassifizierungssystem erlaubte für diesen Ereignistyp nahezu 89% richtige Entscheidungen und erzeugte im Mittel 2 Fehlalarme pro Tag. Ereignisse der Klassen MP und Guguran sind mit dem automatischen System schwieriger zu erkennen. 64% aller MP-Ereignisse und 74% aller Guguran-Ereignisse wurden korrekt erkannt. Im Mittel kam es bei MP-Ereignissen zu 87 Fehlalarmen und bei Guguran Ereignissen zu 33 Fehlalarmen pro Tag. Eine Vielzahl der Fehlalarme und nicht detektierten Ereignisse entstehen jedoch durch eine Verwechslung dieser beiden Signalklassen im automatischen Erkennnungsprozess. Dieses Ergebnis konnte aufgrund der ähnlichen Wellenfeldeigenschaften beider Signalklassen erklärt werden, deren Ursache vermutlich in den bekannt starken Einflüssen des Mediums entlang des Wellenausbreitungsweges in vulkanischen Gebieten liegen. Insgesamt ist die Erkennungsleistung des entwickelten automatischen Klassifizierungssystems als sehr vielversprechend einzustufen. Im Gegensatz zu Standardverfahren, bei denen in der Seismologie üblicherweise nur der Startzeitpunkt eines seismischen Ereignisses detektiert wird, werden in dem untersuchten Verfahren seismische Ereignisse in ihrer Gesamtheit erfasst und zudem im selben Schritt bereits klassifiziert. N2 - Merapi volcano is one of the most active and dangerous volcanoes of the earth. Located in central part of Java island (Indonesia), even a moderate eruption of Merapi poses a high risk to the highly populated area. Due to the close relationship between the volcanic unrest and the occurrence of seismic events at Mt. Merapi, the monitoring of Merapi's seismicity plays an important role for recognizing major changes in the volcanic activity. An automatic seismic event detection and classification system, which is capable to characterize the actual seismic activity in near real-time, is an important tool which allows the scientists in charge to take immediate decisions during a volcanic crisis. In order to accomplish the task of detecting and classifying volcano-seismic signals automatically in the continuous data streams, a pattern recognition approach has been used. It is based on the method of hidden Markov models (HMM), a technique, which has proven to provide high recognition rates at high confidence levels in classification tasks of similar complexity (e.g. speech recognition). Any pattern recognition system relies on the appropriate representation of the input data in order to allow a reasonable class-decision by means of a mathematical test function. Based on the experiences from seismological observatory practice, a parametrization scheme of the seismic waveform data is derived using robust seismological analysis techniques. The wavefield parameters are summarized into a real-valued feature vector per time step. The time series of this feature vector build the basis for the HMM-based classification system. In order to make use of discrete hidden Markov (DHMM) techniques, the feature vectors are further processed by applying a de-correlating and prewhitening transformation and additional vector quantization. The seismic wavefield is finally represented as a discrete symbol sequence with a finite alphabet. This sequence is subject to a maximum likelihood test against the discrete hidden Markov models, learned from a representative set of training sequences for each seismic event type of interest. A time period from July, 1st to July, 5th, 1998 of rapidly increasing seismic activity prior to the eruptive cycle between July, 10th and July, 19th, 1998 at Merapi volcano is selected for evaluating the performance of this classification approach. Three distinct types of seismic events according to the established classification scheme of the Volcanological Survey of Indonesia (VSI) have been observed during this time period. Shallow volcano-tectonic events VTB (h < 2.5 km), very shallow dome-growth related seismic events MP (h < 1 km) and seismic signals connected to rockfall activity originating from the active lava dome, termed Guguran. The special configuration of the digital seismic station network at Merapi volcano, a combination of small-aperture array deployments surrounding Merapi's summit region, allows the use of array methods to parametrize the continuously recorded seismic wavefield. The individual signal parameters are analyzed to determine their relevance for the discrimination of seismic event classes. For each of the three observed event types a set of DHMMs has been trained using a selected set of seismic events with varying signal to noise ratios and signal durations. Additionally, two sets of discrete hidden Markov models have been derived for the seismic noise, incorporating the fact, that the wavefield properties of the ambient vibrations differ considerably during working hours and night time. A total recognition accuracy of 67% is obtained. The mean false alarm (FA) rate can be given by 41 FA/class/day. However, variations in the recognition capabilities for the individual seismic event classes are significant. Shallow volcano-tectonic signals (VTB) show very distinct wavefield properties and (at least in the selected time period) a stable time pattern of wavefield attributes. The DHMM-based classification performs therefore best for VTB-type events, with almost 89% recognition accuracy and 2 FA/day. Seismic signals of the MP- and Guguran-classes are more difficult to detect and classify. Around 64% of MP-events and 74% of Guguran signals are recognized correctly. The average false alarm rate for MP-events is 87 FA/day, whereas for Guguran signals 33 FA/day are obtained. However, the majority of missed events and false alarms for both MP and Guguran events are due to confusion errors between these two event classes in the recognition process. The confusion of MP and Guguran events is interpreted as being a consequence of the selected parametrization approach for the continuous seismic data streams. The observed patterns of the analyzed wavefield attributes for MP and Guguran events show a significant amount of similarity, thus providing not sufficient discriminative information for the numerical classification. The similarity of wavefield parameters obtained for seismic events of MP and Guguran type reflect the commonly observed dominance of path effects on the seismic wave propagation in volcanic environments. The recognition rates obtained for the five-day period of increasing seismicity show, that the presented DHMM-based automatic classification system is a promising approach for the difficult task of classifying volcano-seismic signals. Compared to standard signal detection algorithms, the most significant advantage of the discussed technique is, that the entire seismogram is detected and classified in a single step. KW - volcanic seismology KW - Merapi KW - monitoring KW - classification KW - pattern recognition KW - Hidden Markov Model (HMM) KW - Seismic Array Methods Y1 - 2001 U6 - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:kobv:517-0000028 ER - TY - THES A1 - Rätsch, Gunnar T1 - Robust boosting via convex optimization N2 - In dieser Arbeit werden statistische Lernprobleme betrachtet. Lernmaschinen extrahieren Informationen aus einer gegebenen Menge von Trainingsmustern, so daß sie in der Lage sind, Eigenschaften von bisher ungesehenen Mustern - z.B. eine Klassenzugehörigkeit - vorherzusagen. Wir betrachten den Fall, bei dem die resultierende Klassifikations- oder Regressionsregel aus einfachen Regeln - den Basishypothesen - zusammengesetzt ist. Die sogenannten Boosting Algorithmen erzeugen iterativ eine gewichtete Summe von Basishypothesen, die gut auf ungesehenen Mustern vorhersagen. Die Arbeit behandelt folgende Sachverhalte: o Die zur Analyse von Boosting-Methoden geeignete Statistische Lerntheorie. Wir studieren lerntheoretische Garantien zur Abschätzung der Vorhersagequalität auf ungesehenen Mustern. Kürzlich haben sich sogenannte Klassifikationstechniken mit großem Margin als ein praktisches Ergebnis dieser Theorie herausgestellt - insbesondere Boosting und Support-Vektor-Maschinen. Ein großer Margin impliziert eine hohe Vorhersagequalität der Entscheidungsregel. Deshalb wird analysiert, wie groß der Margin bei Boosting ist und ein verbesserter Algorithmus vorgeschlagen, der effizient Regeln mit maximalem Margin erzeugt. o Was ist der Zusammenhang von Boosting und Techniken der konvexen Optimierung? Um die Eigenschaften der entstehenden Klassifikations- oder Regressionsregeln zu analysieren, ist es sehr wichtig zu verstehen, ob und unter welchen Bedingungen iterative Algorithmen wie Boosting konvergieren. Wir zeigen, daß solche Algorithmen benutzt werden koennen, um sehr große Optimierungsprobleme mit Nebenbedingungen zu lösen, deren Lösung sich gut charakterisieren laesst. Dazu werden Verbindungen zum Wissenschaftsgebiet der konvexen Optimierung aufgezeigt und ausgenutzt, um Konvergenzgarantien für eine große Familie von Boosting-ähnlichen Algorithmen zu geben. o Kann man Boosting robust gegenüber Meßfehlern und Ausreissern in den Daten machen? Ein Problem bisheriger Boosting-Methoden ist die relativ hohe Sensitivität gegenüber Messungenauigkeiten und Meßfehlern in der Trainingsdatenmenge. Um dieses Problem zu beheben, wird die sogenannte 'Soft-Margin' Idee, die beim Support-Vector Lernen schon benutzt wird, auf Boosting übertragen. Das führt zu theoretisch gut motivierten, regularisierten Algorithmen, die ein hohes Maß an Robustheit aufweisen. o Wie kann man die Anwendbarkeit von Boosting auf Regressionsprobleme erweitern? Boosting-Methoden wurden ursprünglich für Klassifikationsprobleme entwickelt. Um die Anwendbarkeit auf Regressionsprobleme zu erweitern, werden die vorherigen Konvergenzresultate benutzt und neue Boosting-ähnliche Algorithmen zur Regression entwickelt. Wir zeigen, daß diese Algorithmen gute theoretische und praktische Eigenschaften haben. o Ist Boosting praktisch anwendbar? Die dargestellten theoretischen Ergebnisse werden begleitet von Simulationsergebnissen, entweder, um bestimmte Eigenschaften von Algorithmen zu illustrieren, oder um zu zeigen, daß sie in der Praxis tatsächlich gut funktionieren und direkt einsetzbar sind. Die praktische Relevanz der entwickelten Methoden wird in der Analyse chaotischer Zeitreihen und durch industrielle Anwendungen wie ein Stromverbrauch-Überwachungssystem und bei der Entwicklung neuer Medikamente illustriert. N2 - In this work we consider statistical learning problems. A learning machine aims to extract information from a set of training examples such that it is able to predict the associated label on unseen examples. We consider the case where the resulting classification or regression rule is a combination of simple rules - also called base hypotheses. The so-called boosting algorithms iteratively find a weighted linear combination of base hypotheses that predict well on unseen data. We address the following issues: o The statistical learning theory framework for analyzing boosting methods. We study learning theoretic guarantees on the prediction performance on unseen examples. Recently, large margin classification techniques emerged as a practical result of the theory of generalization, in particular Boosting and Support Vector Machines. A large margin implies a good generalization performance. Hence, we analyze how large the margins in boosting are and find an improved algorithm that is able to generate the maximum margin solution. o How can boosting methods be related to mathematical optimization techniques? To analyze the properties of the resulting classification or regression rule, it is of high importance to understand whether and under which conditions boosting converges. We show that boosting can be used to solve large scale constrained optimization problems, whose solutions are well characterizable. To show this, we relate boosting methods to methods known from mathematical optimization, and derive convergence guarantees for a quite general family of boosting algorithms. o How to make Boosting noise robust? One of the problems of current boosting techniques is that they are sensitive to noise in the training sample. In order to make boosting robust, we transfer the soft margin idea from support vector learning to boosting. We develop theoretically motivated regularized algorithms that exhibit a high noise robustness. o How to adapt boosting to regression problems? Boosting methods are originally designed for classification problems. To extend the boosting idea to regression problems, we use the previous convergence results and relations to semi-infinite programming to design boosting-like algorithms for regression problems. We show that these leveraging algorithms have desirable theoretical and practical properties. o Can boosting techniques be useful in practice? The presented theoretical results are guided by simulation results either to illustrate properties of the proposed algorithms or to show that they work well in practice. We report on successful applications in a non-intrusive power monitoring system, chaotic time series analysis and a drug discovery process. --- Anmerkung: Der Autor ist Träger des von der Mathematisch-Naturwissenschaftlichen Fakultät der Universität Potsdam vergebenen Michelson-Preises für die beste Promotion des Jahres 2001/2002. KW - Boosting KW - Klassifikation mit großem Margin KW - Support-Vector Lernen KW - Regression KW - Regularisierung KW - Mathematische Optimierung KW - Stromverbrauchüberwachung KW - Boosting KW - Large Margin Classification KW - Support Vectors KW - Regression KW - Regularization KW - Mathematical Optimization KW - Power Monitoring KW - Time Series Analysis Y1 - 2001 U6 - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:kobv:517-0000399 ER - TY - THES A1 - Kraut, Suso T1 - Multistable systems under the influence of noise N2 - Nichtlineare multistabile Systeme unter dem Einfluss von Rauschen weisen vielschichtige dynamische Eigenschaften auf. Ein mittleres Rauschlevel zeitigt ein Springen zwischen den metastabilen Zustaenden. Dieser “attractor-hopping” Prozess ist gekennzeichnet durch laminare Bewegung in der Naehe von Attraktoren und erratische Bewegung, die sich auf chaotischen Satteln abspielt, welche in die fraktalen Einzugsgebietsgrenzen eingebettet sind. Er hat rauschinduziertes Chaos zur Folge. Bei der Untersuchung der dissipativen Standardabbildung wurde das Phaenomen der Praeferenz von Attraktoren durch die Wirkung des Rauschens gefunden. Dies bedeutet, dass einige Attraktoren eine groessere Wahrscheinlichkeit erhalten aufzutreten, als dies fuer das rauschfreie System der Fall waere. Bei einer bestimmten Rauschstaerke ist diese Bevorzugung maximal. Andere Attraktoren werden aufgrund des Rauschens weniger oft angelaufen. Bei einer entsprechend hohen Rauschstaerke werden sie komplett ausgeloescht. Die Komplexitaet des Sprungprozesses wird fuer das Modell zweier gekoppelter logistischer Abbildungen mit symbolischer Dynamik untersucht. Bei Variation eines Parameters steigt an einem bestimmten Wert des Parameters die topologische Entropie steil an, die neben der Shannon Entropie als Komplexitaetsmass verwendet wird. Dieser Anstieg wird auf eine neuartige Bifurkation von chaotischen Satteln zurueckgefuehrt, die in einem Verschmelzen zweier Sattel besteht und durch einen “Snap-back”-Repellor vermittelt wird. Skalierungsgesetze sowohl der Verweilzeit auf einem der zuvor getrennten Teile des Sattels als auch des Wachsens der fraktalen Dimension des entstandenen Sattels beschreiben diese neuartige Bifurkation genauer. Wenn ein chaotischer Sattel eingebettet in der offenen Umgebung eines Einzugsgebietes eines metastabilen Zustandes liegt, fuehrt das zu einer deutlichen Senkung der Schwelle des rauschinduzierten Tunnelns. Dies wird anhand der Ikeda-Abbildung, die ein Lasersystem mit einer zeitverzoegerden Interferenz beschreibt, demonstriert. Dieses Resultat wird unter Verwendung der Theorie der Quasipotentiale erzielt. Sowohl dieser Effekt, die Senkung der Schwelle für rauschinduziertes Tunneln aus einem metastabilen Zustand durch einen chaotischen Sattel, als auch die beiden Skalierungsgesteze sind von experimenteller Relevanz. N2 - Nonlinear multistable systems under the influence of noise exhibit a plethora of interesting dynamical properties. A medium noise level causes hopping between the metastable states. This attractorhopping process is characterized through laminar motion in the vicinity of the attractors and erratic motion taking place on chaotic saddles, which are embedded in the fractal basin boundary. This leads to noise-induced chaos. The investigation of the dissipative standard map showed the phenomenon of preference of attractors through the noise. It means, that some attractors get a larger probability of occurrence than in the noisefree system. For a certain noise level this prefernce achieves a maximum. Other attractors are occur less often. For sufficiently high noise they are completely extinguished. The complexity of the hopping process is examined for a model of two coupled logistic maps employing symbolic dynamics. With the variation of a parameter the topological entropy, which is used together with the Shannon entropy as a measure of complexity, rises sharply at a certain value. This increase is explained by a novel saddle merging bifurcation, which is mediated by a snapback repellor. Scaling laws of the average time spend on one of the formerly disconnected parts and of the fractal dimension of the connected saddle describe this bifurcation in more detail. If a chaotic saddle is embedded in the open neighborhood of the basin of attraction of a metastable state, the required escape energy is lowered. This enhancement of noise-induced escape is demonstrated for the Ikeda map, which models a laser system with time-delayed feedback. The result is gained using the theory of quasipotentials. This effect, as well as the two scaling laws for the saddle merging bifurcation, are of experimental relevance. KW - Multistabilität KW - Rauschen KW - Nichtlineare Systeme KW - Chaotische Sattel KW - Multistability KW - noise KW - nonlinear systems KW - chaotic saddle Y1 - 2001 U6 - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:kobv:517-0000424 ER - TY - THES A1 - Moreira, André Guérin T1 - Charged systems in bulk and at interfaces N2 - Eine der Faustregeln der Kolloid- und Oberflächenphysik ist, dass die meisten Oberflächen geladen sind, wenn sie mit einem Lösungsmittel, normalerweise Wasser, in Kontakt treten. Dies ist zum Beispiel bei ladungsstabilisierten Kolloidalen Suspensionen der Fall, bei denen die Oberfläche der Kolloidteilchen geladen ist (gewöhnlich mit einer Ladung von mehreren Hunderttausend Elementarladungen), oder bei Monoschichten ionischer Tenside, die auf einer Luft-Wasser Grenzfläche sitzen (wobei die wasserliebenden Kopfgruppen durch die Freisetzung von Gegenionen geladen werden), sowie bei Doppelschichten, die geladene phospholipide enthalten (wie Zellmembranen). In dieser Arbeit betrachten wir einige Modellsysteme, die zwar eine vereinfachte Fassung der Realität darstellen, von denen wir aber dennoch erwarten koennen, dass wir mit ihrer Hilfe einige physikalische Eigenschaften realer geladener Systeme (Kolloide und Elektrolyte) einfangen können. N2 - One of the rules-of-thumb of colloid and surface physics is that most surfaces are charged when in contact with a solvent, usually water. This is the case, for instance, in charge-stabilized colloidal suspensions, where the surface of the colloidal particles are charged (usually with a charge of hundreds to thousands of e, the elementary charge), monolayers of ionic surfactants sitting at an air-water interface (where the water-loving head groups become charged by releasing counterions), or bilayers containing charged phospholipids (as cell membranes). In this work, we look at some model-systems that, although being a simplified version of reality, are expected to capture some of the physical properties of real charged systems (colloids and electrolytes). We initially study the simple double layer, composed by a charged wall in the presence of its counterions. The charges at the wall are smeared out and the dielectric constant is the same everywhere. The Poisson-Boltzmann (PB) approach gives asymptotically exact counterion density profiles around charged objects in the weak-coupling limit of systems with low-valent counterions, surfaces with low charge density and high temperature (or small Bjerrum length). Using Monte Carlo simulations, we obtain the profiles around the charged wall and compare it with both Poisson-Boltzmann (in the low coupling limit) and the novel strong coupling (SC) theory in the opposite limit of high couplings. In the latter limit, the simulations show that the SC leads in fact to asymptotically correct density profiles. We also compare the Monte Carlo data with previously calculated corrections to the Poisson-Boltzmann theory. We also discuss in detail the methods used to perform the computer simulations. After studying the simple double layer in detail, we introduce a dielectric jump at the charged wall and investigate its effect on the counterion density distribution. As we will show, the Poisson-Boltzmann description of the double layer remains a good approximation at low coupling values, while the strong coupling theory is shown to lead to the correct density profiles close to the wall (and at all couplings). For very large couplings, only systems where the difference between the dielectric constants of the wall and of the solvent is small are shown to be well described by SC. Another experimentally relevant modification to the simple double layer is to make the charges at the plane discrete. The counterions are still assumed to be point-like, but we constraint the distance of approach between ions in the plane and counterions to a minimum distance D. The ratio between D and the distance between neighboring ions in the plane is, as we will see, one of the important quantities in determining the influence of the discrete nature of the charges at the wall over the density profiles. Another parameter that plays an important role, as in the previous case, is the coupling as we will demonstrate, systems with higher coupling are more subject to discretization effects than systems with low coupling parameter. After studying the isolated double layer, we look at the interaction between two double layers. The system is composed by two equally charged walls at distance d, with the counterions confined between them. The charge at the walls is smeared out and the dielectric constant is the same everywhere. Using Monte-Carlo simulations we obtain the inter-plate pressure in the global parameter space, and the pressure is shown to be negative (attraction) at certain conditions. The simulations also show that the equilibrium plate separation (where the pressure changes from attractive to repulsive) exhibits a novel unbinding transition. We compare the Monte Carlo results with the strong-coupling theory, which is shown to describe well the bound states of systems with moderate and high couplings. The regime where the two walls are very close to each other is also shown to be well described by the SC theory. Finally, Using a field-theoretic approach, we derive the exact low-density ("virial") expansion of a binary mixture of positively and negatively charged hard spheres (two-component hard-core plasma, TCPHC). The free energy obtained is valid for systems where the diameters d_+ and d_- and the charge valences q_+ and q_- of positive and negative ions are unconstrained, i.e., the same expression can be used to treat dilute salt solutions (where typically d_+ ~ d_- and q_+ ~ q_-) as well as colloidal suspensions (where the difference in size and valence between macroions and counterions can be very large). We also discuss some applications of our results. KW - geladene Systeme KW - elektrische Doppelschicht KW - Elektrolyte KW - Theorie KW - Simulation KW - charged systems KW - electric double layer KW - electrolytes KW - theory KW - simulation Y1 - 2001 U6 - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:kobv:517-0000677 ER - TY - THES A1 - Pál, Andrea T1 - The role of cross-linguistic formal similarity in Hungarian-German bilingual learners of English as a foreign language N2 - Gegenstand der Dissertation ist die Untersuchung interlingualer lexikalischer Prozesse von Worterkennung und-zugriff bei ungarndeutschen Bilingualen, die Englisch als Fremdsprache erlernen, unter besonderer Berücksichtigung der Rolle von Kognaten. Ziel der Studie ist es, die Prozesse lexikalischer Aktivierung in einem polyglotten System zu beschreiben und sowohl die mentalen Lexika, als auch die Verknüpfung und gegenseitige Aktivierung (z. B. durch 'direct word association' oder durch 'concept mediation') zu modellieren. Drei abhängige Variablen werden in einer quantitativen und qualitativen Analyse empirischer Daten untersucht: Genauigkeit, Antwortzeitlatenzen und phonologische Interferenz. Die Resultate der Experimente werden im Rahmen eines multilingualen Netzwerkmodells interpretiert. N2 - The dissertation examines aspects of the interlingual lexical processes of word recognition and word retrieval in Hungarian-German bilinguals learning English as a foreign language, with particular respect to the role of cognates. The purpose of the study is to describe the process of lexical activaton in a polyglot system and to model the mental lexicons and the ways entries in the lexicons are connected and activated (e.g. activation through direct word association or through concept mediation). Three dependent variables are studied in quantitative and qualitative analysis of empirical data taken from experiments: rate of accurate responses, response latencies and phonological interference. The results of the experiments are interpreted in the framework of a multiple language network model. KW - Hungarian-German bilinguals KW - cognates KW - interference KW - language transfer KW - foreign language acquisition Y1 - 2001 U6 - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:kobv:517-0000189 ER - TY - THES A1 - Roessner, Ute T1 - Metabolic profiling of ransgenic potato tubers using GC-MS Y1 - 2001 ER - TY - THES A1 - Gipmans, Martijn T1 - Molecular genetic apporoaches to study cell wall biosynthesis in arabidopsis thaliana Y1 - 2001 ER - TY - THES A1 - Hobson, Dagmar T1 - The importance of having a backbone: contribution of RNA backbone groups to the affinity and specificity of the MS2 coat protein-operator complex Y1 - 2001 ER - TY - THES A1 - Krasteva, Nadejda T1 - Influence of soluble sugars and DMSO on interactions and phase behaviour of phospholipid monolayers, thin foam films and bilayer dispersions Y1 - 2001 ER -