TY - THES A1 - Önel, Hakan T1 - Electron acceleration in a flare plasma via coronal circuits T1 - Elektronenbeschleunigung im Flareplasma modelliert mit koronalen Schaltkreisen N2 - The Sun is a star, which due to its proximity has a tremendous influence on Earth. Since its very first days mankind tried to "understand the Sun", and especially in the 20th century science has uncovered many of the Sun's secrets by using high resolution observations and describing the Sun by means of models. As an active star the Sun's activity, as expressed in its magnetic cycle, is closely related to the sunspot numbers. Flares play a special role, because they release large energies on very short time scales. They are correlated with enhanced electromagnetic emissions all over the spectrum. Furthermore, flares are sources of energetic particles. Hard X-ray observations (e.g., by NASA's RHESSI spacecraft) reveal that a large fraction of the energy released during a flare is transferred into the kinetic energy of electrons. However the mechanism that accelerates a large number of electrons to high energies (beyond 20 keV) within fractions of a second is not understood yet. The thesis at hand presents a model for the generation of energetic electrons during flares that explains the electron acceleration based on real parameters obtained by real ground and space based observations. According to this model photospheric plasma flows build up electric potentials in the active regions in the photosphere. Usually these electric potentials are associated with electric currents closed within the photosphere. However as a result of magnetic reconnection, a magnetic connection between the regions of different magnetic polarity on the photosphere can establish through the corona. Due to the significantly higher electric conductivity in the corona, the photospheric electric power supply can be closed via the corona. Subsequently a high electric current is formed, which leads to the generation of hard X-ray radiation in the dense chromosphere. The previously described idea is modelled and investigated by means of electric circuits. For this the microscopic plasma parameters, the magnetic field geometry and hard X-ray observations are used to obtain parameters for modelling macroscopic electric components, such as electric resistors, which are connected with each other. This model demonstrates that such a coronal electric current is correlated with large scale electric fields, which can accelerate the electrons quickly up to relativistic energies. The results of these calculations are encouraging. The electron fluxes predicted by the model are in agreement with the electron fluxes deduced from the measured photon fluxes. Additionally the model developed in this thesis proposes a new way to understand the observed double footpoint hard X-ray sources. N2 - Die Sonne ist ein Stern, der aufgrund seiner räumlichen Nähe einen großen Einfluss auf die Erde hat. Seit jeher hat die Menschheit versucht die "Sonne zu verstehen" und besonders im 20. Jahrhundert gelang es der Wissenschaft viele der offenen Fragen mittels Beobachtungen zu beantworten und mit Modellen zu beschreiben. Die Sonne ist ein aktiver Stern, dessen Aktivität sich in seinem magnetischen Zyklus ausdrückt, welcher in enger Verbindung zu den Sonnenfleckenzahlen steht. Flares spielen dabei eine besondere Rolle, da sie hohe Energien auf kurzen Zeitskalen freisetzen. Sie werden begleitet von erhöhter Strahlungsemission über das gesamte Spektrum hinweg und setzen darüber hinaus auch energetische Teilchen frei. Beobachtungen von harter Röntgenstrahlung (z.B. mit der RHESSI Raumsonde der NASA) zeigen, dass ein großer Teil der freigesetzten Energie in die kinetische Energie von Elektronen transferiert wird. Allerdings ist nach wie vor nicht verstanden, wie die Beschleunigung der vielen Elektronen auf hohe Energien (jenseits von 20 keV) in Bruchteilen einer Sekunde erfolgt. Die vorliegende Arbeit präsentiert ein Model für die Erzeugung von energetischen Elektronen während solarer Flares, das auf mit realen Beobachtungen gewonnenen Parametern basiert. Danach bauen photosphärische Plasmaströmungen elektrische Spannungen in den aktiven Regionen der Photosphäre auf. Für gewöhnlich sind diese Potentiale mit elektrischen Strömen verbunden, die innerhalb der Photosphäre geschlossen sind. Allerdings kann infolge von magnetischer Rekonnektion eine magnetische Verbindung in der Korona aufgebaut werden, die die Regionen von magnetisch unterschiedlicher Polarität miteinander verbindet. Wegen der deutlich höheren koronalen elektrischen Leitfähigkeit, kann darauf die photosphärische Spannungsquelle über die Korona geschlossen werden. Das auf diese Weise generierte elektrische Feld führt nachfolgend zur Erzeugung eines hohen elektrischen Stromes, der in der dichten Chromosphäre harte Röntgenstrahlung generiert. Die zuvor erläuterte Idee wird mit elektrischen Schaltkreisen modelliert und untersucht. Dafür werden die mikroskopischen Plasmaparameter, die Geometrie des Magnetfeldes und Beobachtungen der harten Röntgenstrahlung verwendet, um makroskopische elektronische Komponenten, wie z.B. elektrische Widerstände zu modellieren und miteinander zu verbinden. Es wird gezeigt, dass der auftretende koronale Strom mit hohen elektrischen Feldern verbunden ist, welche Elektronen schnell auf hohe relativistische Energien beschleunigen können. Die Ergebnisse dieser Berechnungen sind ermutigend. Die vorhergesagten Elektronenflüsse stehen im Einklang mit aus gemessenen Photonenflüssen gewonnenen Elektronenflüssen. Zudem liefert das Model einen neuen Ansatz für das Verständnis der harten Röntgendoppelquellen in den Fußpunkten. KW - Elektronenbeschleunigung KW - Flarephysik KW - koronale Stromsysteme KW - electron acceleration KW - physics of flares KW - coronal currents Y1 - 2008 U6 - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:kobv:517-opus-29035 ER - TY - THES A1 - Zöller, Gert T1 - Analyse raumzeitlicher Muster in Erdbebendaten N2 - Die vorliegende Arbeit beschäftigt sich mit der Charakterisierung von Seismizität anhand von Erdbebenkatalogen. Es werden neue Verfahren der Datenanalyse entwickelt, die Aufschluss darüber geben sollen, ob der seismischen Dynamik ein stochastischer oder ein deterministischer Prozess zugrunde liegt und was daraus für die Vorhersagbarkeit starker Erdbeben folgt. Es wird gezeigt, dass seismisch aktive Regionen häufig durch nichtlinearen Determinismus gekennzeichent sind. Dies schließt zumindest die Möglichkeit einer Kurzzeitvorhersage ein. Das Auftreten seismischer Ruhe wird häufig als Vorläuferphaenomen für starke Erdbeben gedeutet. Es wird eine neue Methode präsentiert, die eine systematische raumzeitliche Kartierung seismischer Ruhephasen ermöglicht. Die statistische Signifikanz wird mit Hilfe des Konzeptes der Ersatzdaten bestimmt. Als Resultat erhält man deutliche Korrelationen zwischen seismischen Ruheperioden und starken Erdbeben. Gleichwohl ist die Signifikanz dafür nicht hoch genug, um eine Vorhersage im Sinne einer Aussage über den Ort, die Zeit und die Stärke eines zu erwartenden Hauptbebens zu ermöglichen. KW - Erdbeben KW - nichtlineare Dynamik Y1 - 1999 U6 - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:kobv:517-0000122 ER - TY - THES A1 - Zou, Yong T1 - Exploring recurrences in quasiperiodic systems T1 - Untersuchung des Wiederkehrverhaltens in quasiperiodischen dynamischen Systemen N2 - In this work, some new results to exploit the recurrence properties of quasiperiodic dynamical systems are presented by means of a two dimensional visualization technique, Recurrence Plots(RPs). Quasiperiodicity is the simplest form of dynamics exhibiting nontrivial recurrences, which are common in many nonlinear systems. The concept of recurrence was introduced to study the restricted three body problem and it is very useful for the characterization of nonlinear systems. I have analyzed in detail the recurrence patterns of systems with quasiperiodic dynamics both analytically and numerically. Based on a theoretical analysis, I have proposed a new procedure to distinguish quasiperiodic dynamics from chaos. This algorithm is particular useful in the analysis of short time series. Furthermore, this approach demonstrates to be efficient in recognizing regular and chaotic trajectories of dynamical systems with mixed phase space. Regarding the application to real situations, I have shown the capability and validity of this method by analyzing time series from fluid experiments. N2 - In dieser Arbeit stelle ich neue Resultate vor, welche zeigen, wie man Rekurrenzeigenschaften quasiperiodischer, dynamischer Systeme für eine Datenanalyse ausnutzen kann. Die vorgestellten Algorithmen basieren auf einer zweidimensionalen Darstellungsmethode, den Rekurrenz-Darstellungen. Quasiperiodizität ist die einfachste Dynamik, die nicht-triviale Rekurrenzen zeigt und tritt häufig in nichtlinearen Systemen auf. Nicht-triviale Rekurrenzen wurden im Zusammenhang mit dem eingeschränkten Dreikörper-problem eingeführt. In dieser Arbeit, habe ich mehrere Systeme mit quasiperiodischem Verhalten analytisch untersucht. Die erhaltenen Ergebnisse helfen die Wiederkehreigenschaften dieser Systeme im Detail zu verstehen. Basierend auf den analytischen Resultaten, schlage ich einen neuen Algorithmus vor, mit dessen Hilfe selbst in kurzen Zeitreihen zwischen chaotischem und quasiperiodischem Verhalten unterschieden werden kann. Die vorgeschlagene Methode ist besonders effizient zur Unterscheidung regulärer und chaotischer Trajektorien mischender dynamischer Systeme.Die praktische Anwendbarkeit der vorgeschlagenen Analyseverfahren auf Messdaten, habe ich gezeigt, indem ich erfolgreich Zeitreihen aus fluid-dynamischen Experimenten untersucht habe. KW - Wiederkehrverhalten KW - quasiperiodisches dynamisches System KW - Recurrence Plot KW - recurrence KW - quasiperiodic dynamical systems KW - recurrence plots Y1 - 2007 U6 - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:kobv:517-opus-16497 ER - TY - THES A1 - Zillmer, Rüdiger T1 - Statistical properties and scaling of the Lyapunov exponents in stochastic systems N2 - Die vorliegende Arbeit umfaßt drei Abhandlungen, welche allgemein mit einer stochastischen Theorie für die Lyapunov-Exponenten befaßt sind. Mit Hilfe dieser Theorie werden universelle Skalengesetze untersucht, die in gekoppelten chaotischen und ungeordneten Systemen auftreten. Zunächst werden zwei zeitkontinuierliche stochastische Modelle für schwach gekoppelte chaotische Systeme eingeführt, um die Skalierung der Lyapunov-Exponenten mit der Kopplungsstärke ('coupling sensitivity of chaos') zu untersuchen. Mit Hilfe des Fokker-Planck-Formalismus werden Skalengesetze hergeleitet, die von Ergebnissen numerischer Simulationen bestätigt werden. Anschließend wird gezeigt, daß 'coupling sensitivity' im Fall gekoppelter ungeordneter Ketten auftritt, wobei der Effekt sich durch ein singuläres Anwachsen der Lokalisierungslänge äußert. Numerische Ergebnisse für gekoppelte Anderson-Modelle werden bekräftigt durch analytische Resultate für gekoppelte raumkontinuierliche Schrödinger-Gleichungen. Das resultierende Skalengesetz für die Lokalisierungslänge ähnelt der Skalierung der Lyapunov-Exponenten gekoppelter chaotischer Systeme. Schließlich wird die Statistik der exponentiellen Wachstumsrate des linearen Oszillators mit parametrischem Rauschen studiert. Es wird gezeigt, daß die Verteilung des zeitabhängigen Lyapunov-Exponenten von der Normalverteilung abweicht. Mittels der verallgemeinerten Lyapunov-Exponenten wird der Parameterbereich bestimmt, in welchem die Abweichungen von der Normalverteilung signifikant sind und Multiskalierung wesentlich wird. N2 - This work incorporates three treatises which are commonly concerned with a stochastic theory of the Lyapunov exponents. With the help of this theory universal scaling laws are investigated which appear in coupled chaotic and disordered systems. First, two continuous-time stochastic models for weakly coupled chaotic systems are introduced to study the scaling of the Lyapunov exponents with the coupling strength (coupling sensitivity of chaos). By means of the the Fokker-Planck formalism scaling relations are derived, which are confirmed by results of numerical simulations. Next, coupling sensitivity is shown to exist for coupled disordered chains, where it appears as a singular increase of the localization length. Numerical findings for coupled Anderson models are confirmed by analytic results for coupled continuous-space Schrödinger equations. The resulting scaling relation of the localization length resembles the scaling of the Lyapunov exponent of coupled chaotic systems. Finally, the statistics of the exponential growth rate of the linear oscillator with parametric noise are studied. It is shown that the distribution of the finite-time Lyapunov exponent deviates from a Gaussian one. By means of the generalized Lyapunov exponents the parameter range is determined where the non-Gaussian part of the distribution is significant and multiscaling becomes essential. KW - Lyapunov-Exponenten KW - Chaos KW - ungeordnete Systeme KW - Lokalisierung KW - stochastische Systeme KW - 'coupling sensitivity' KW - parametrisch erregter Oszillator KW - Lyapunov exponents KW - chaos KW - disordered systems KW - localization KW - stochastic systems KW - coupling sensitivity KW - parametrically excited oscillator Y1 - 2003 U6 - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:kobv:517-0001147 ER - TY - THES A1 - Zickfeld, Kirsten T1 - Modeling large-scale singular climate events for integrated assessment N2 - Erkenntnisse aus paläoklimatologischen Studien, theoretischen Betrachtungen und Modellsimulationen deuten darauf hin, dass anthropogene Emissionen von Treibhausgasen und Aerosolen zu großskaligen, singulären Klimaereignissen führen könnten. Diese bezeichnen stark nichtlineare, abrupte Klimaänderungen, mit regionalen bis hin zu globalen Auswirkungen. Ziel dieser Arbeit ist die Entwicklung von Modellen zweier maßgeblicher Komponenten des Klimasystems, die singuläres Verhalten aufweisen könnten: die atlantische thermohaline Zirkulation (THC) und der indische Monsun. Diese Modelle sind so konzipiert, dass sie den Anforderungen der "Integrated Assessment"-Modellierung genügen, d.h., sie sind realistisch, recheneffizient, transparent und flexibel. Das THC-Modell ist ein einfaches, interhemisphärisches Boxmodell, das anhand von Daten kalibriert wird, die mit einem gekoppelten Klimamodell mittlerer Komplexität erzeugt wurden. Das Modell wird durch die globale Mitteltemperatur angetrieben, die mit Hilfe eines linearen Downscaling-Verfahrens in regionale Wärme- und Süßwasserflüsse übersetzt wird. Die Ergebnisse einer Vielzahl von zeitabhängigen Simulationen zeigen, dass das Modell in der Lage ist, maßgebliche Eigenschaften des Verhaltens komplexer Klimamodelle wiederzugeben, wie die Sensitivität bezüglich des Ausmaßes, der regionalen Verteilung und der Rate der Klimaänderung. Der indische Monsun wird anhand eines neuartigen eindimensionalen Boxmodells der tropischen Atmosphäre beschrieben. Dieses enthält Parmetrisierungen der Oberflächen- und Strahlungsflüsse, des hydrologischen Kreislaufs und derHydrologie der Landoberfläche. Trotz des hohen Idealisierungsgrades ist das Modell in der Lage, relevante Aspekte der beobachteten Monsundynamik, wie z.B. den Jahresgang des Niederschlags und das Eintritts- sowie Rückzugsdatum des Sommermonsuns, zufrieden stellend zu simulieren. Außerdem erfasst das Modell die Sensitivitätdes Monsuns bezüglich Änderungen der Treibhausgas- und Aerosolkonzentrationen, die aus komplexeren Modellen bekannt sind. Eine vereinfachte Version des Monsunmodells wird für die Untersuchung des qualitativen Systemverhaltens in Abhängigkeit von Änderungen der Randbedingungen eingesetzt. Das bemerkenswerteste Ergebnis ist das Auftreten einer Sattelknotenbifurkation des Sommermonsuns für kritische Werte der Albedo oder der Sonneneinstrahlung. Darüber hinaus weist das Modell zwei stabile Zustände auf: neben dem niederschlagsreichen Sommermonsun besteht ein Zustand, der sich durch einen schwachen hydrologischen Kreislauf auszeichnet. Das Beachtliche an diesen Ergebnissen ist, dass anthropogene Störungen der plantetaren Albedo, wie Schwefelemissionen und/oder Landnutzungsänderungen, zu einer Destabilisierung des indischen Monsuns führen könnten. Das THC-Boxmodell findet exemplarische Anwendung in einem "Integrated Assessment" von Klimaschutzstrategien. Basierend auf dem konzeptionellen und methodischen Gerüst des Leitplankenansatzes werden Emissionskorridore (d.h. zulässige Spannen an CO2-Emissionen) berechnet, die das Risiko eines THC-Zusammenbruchs begrenzen sowie sozioökonomische Randbedingungen berücksichtigen. Die Ergebnisse zeigen u.a. eine starke Abhängigkeit der Breite der Emissionskorridore von der Klima- und hydrologischen Sensitivität. Für kleine Werte einer oder beider Sensitivitäten liegt der obere Korridorrand bei weit höheren Emissionswerten als jene, die von plausiblen Emissionsszenarien für das 21. Jahrhundert erreicht werden. Für große Werte der Sensitivitäten hingegen, verlassen schon niedrige Emissionsszenarien den Korridor in den frühen Jahrzehnten des 21. Jahrhunderts. Dies impliziert eine Abkehr von den gegenwärtigen Emissionstrends innherhalb der kommenden Jahrzehnte, wenn das Risko eines THC Zusammenbruchs gering gehalten werden soll. Anhand einer Vielzahl von Anwendungen - von Sensitivitäts- über Bifurkationsanalysen hin zu integrierter Modellierung - zeigt diese Arbeit den Wert reduzierter Modelle auf. Die Ergebnisse und die daraus zu ziehenden Schlussfolgerungen liefern einen wertvollen Beitrag zu der wissenschaftlichen und politischen Diskussion bezüglich der Folgen des anthropogenen Klimawandels und der langfristigen Klimaschutzziele. N2 - Concerns have been raised that anthropogenic climate change could lead to large-scale singular climate events, i.e., abrupt nonlinear climate changes with repercussions on regional to global scales. One central goal of this thesis is the development of models of two representative components of the climate system that could exhibit singular behavior: the Atlantic thermohaline circulation (THC) and the Indian monsoon. These models are conceived so as to fulfill the main requirements of integrated assessment modeling, i.e., reliability, computational efficiency, transparency and flexibility. The model of the THC is an interhemispheric four-box model calibrated against data generated with a coupled climate model of intermediate complexity. It is designed to be driven by global mean temperature change which is translated into regional fluxes of heat and freshwater through a linear down-scaling procedure. Results of a large number of transient climate change simulations indicate that the reduced-form THC model is able to emulate key features of the behavior of comprehensive climate models such as the sensitivity of the THC to the amount, regional distribution and rate of change in the heat and freshwater fluxes. The Indian monsoon is described by a novel one-dimensional box model of the tropical atmosphere. It includes representations of the radiative and surface fluxes, the hydrological cycle and surface hydrology. Despite its high degree of idealization, the model satisfactorily captures relevant aspects of the observed monsoon dynamics, such as the annual course of precipitation and the onset and withdrawal of the summer monsoon. Also, the model exhibits the sensitivity to changes in greenhouse gas and sulfate aerosol concentrations that are known from comprehensive models. A simplified version of the monsoon model is employed for the identification of changes in the qualitative system behavior against changes in boundary conditions. The most notable result is that under summer conditions a saddle-node bifurcation occurs at critical values of the planetary albedo or insolation. Furthermore, the system exhibits two stable equilibria: besides the wet summer monsoon, a stable state exists which is characterized by a weak hydrological cycle. These results are remarkable insofar, as they indicate that anthropogenic perturbations of the planetary albedo such as sulfur emissions and/or land-use changes could destabilize the Indian summer monsoon. The reduced-form THC model is employed in an exemplary integrated assessment application. Drawing on the conceptual and methodological framework of the tolerable windows approach, emissions corridors (i.e., admissible ranges of CO2- emissions) are derived that limit the risk of a THC collapse while considering expectations about the socio-economically acceptable pace of emissions reductions. Results indicate, for example, a large dependency of the width of the emissions corridor on climate and hydrological sensitivity: for low values of climate and/or hydrological sensitivity, the corridor boundaries are far from being transgressed by any plausible emissions scenario for the 21st century. In contrast, for high values of both quantities low non-intervention scenarios leave the corridor already in the early decades of the 21st century. This implies that if the risk of a THC collapse is to be kept low, business-as-usual paths would need to be abandoned within the next two decades. All in all, this thesis highlights the value of reduced-form modeling by presenting a number of applications of this class of models, ranging from sensitivity and bifurcation analysis to integrated assessment. The results achieved and conclusions drawn provide a useful contribution to the scientific and policy debate about the consequences of anthropogenic climate change and the long-term goals of climate protection. --- Anmerkung: Die Autorin ist Trägerin des von der Mathematisch-Naturwissenschaftlichen Fakultät der Universität Potsdam vergebenen Michelson-Preises für die beste Promotion des Jahres 2003/2004. KW - Nichtlineare Dynamik KW - 'Reduced-Form' Modellierung KW - Thermohaline Atlantikzirkulation KW - Indischer Monsun KW - Integrated Assessment KW - Nonlinear Dynamics KW - Reduced-Form Modeling KW - Atlantic Thermohaline Circulation KW - Indian Monsoon KW - Integrated Assessment Y1 - 2003 U6 - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:kobv:517-0001176 ER - TY - THES A1 - Zheng, Chunming T1 - Bursting and synchronization in noisy oscillatory systems T1 - Bursting und Synchronisation in verrauschten, oszillierenden Systemen N2 - Noise is ubiquitous in nature and usually results in rich dynamics in stochastic systems such as oscillatory systems, which exist in such various fields as physics, biology and complex networks. The correlation and synchronization of two or many oscillators are widely studied topics in recent years. In this thesis, we mainly investigate two problems, i.e., the stochastic bursting phenomenon in noisy excitable systems and synchronization in a three-dimensional Kuramoto model with noise. Stochastic bursting here refers to a sequence of coherent spike train, where each spike has random number of followers due to the combined effects of both time delay and noise. Synchronization, as a universal phenomenon in nonlinear dynamical systems, is well illustrated in the Kuramoto model, a prominent model in the description of collective motion. In the first part of this thesis, an idealized point process, valid if the characteristic timescales in the problem are well separated, is used to describe statistical properties such as the power spectral density and the interspike interval distribution. We show how the main parameters of the point process, the spontaneous excitation rate, and the probability to induce a spike during the delay action can be calculated from the solutions of a stationary and a forced Fokker-Planck equation. We extend it to the delay-coupled case and derive analytically the statistics of the spikes in each neuron, the pairwise correlations between any two neurons, and the spectrum of the total output from the network. In the second part, we investigate the three-dimensional noisy Kuramoto model, which can be used to describe the synchronization in a swarming model with helical trajectory. In the case without natural frequency, the Kuramoto model can be connected with the Vicsek model, which is widely studied in collective motion and swarming of active matter. We analyze the linear stability of the incoherent state and derive the critical coupling strength above which the incoherent state loses stability. In the limit of no natural frequency, an exact self-consistent equation of the mean field is derived and extended straightforward to any high-dimensional case. N2 - Rauschen ist in der Natur allgegenwärtig und führt zu einer reichen Dynamik in stochastischen Systemen von gekoppelten Oszillatoren, die in so unterschiedlichen Bereichen wie Physik, Biologie und in komplexen Netzwerken existieren. Korrelation und Synchronisation von zwei oder vielen Oszillatoren ist in den letzten Jahren ein aktives Forschungsfeld. In dieser Arbeit untersuchen wir hauptsächlich zwei Probleme, d.h. das stochastische Burst-Phänomen in verrauschten anregbaren Systemen und die Synchronisation in einem dreidimensionalen Kuramoto-Modell mit Rauschen. Stochastisches Bursting bezieht sich hier auf eine Folge von kohärenten Spike-Zügen, bei denen jeder Spike aufgrund der kombinierten Effekte von Zeitverzögerung und Rauschen eine zufällige Anzahl von Folge Spikes aufweist. Die Synchronisation als universelles Phänomen in nichtlinearen dynamischen Systemen kann anhand des Kuramoto-Modells, einem grundlegenden Modell bei der gekoppelter Oszillatoren und kollektiver Bewegung, gut demonstriert und analysiert werden. Im ersten Teil dieser Arbeit wird ein idealisierter Punktprozess betrachtet, der gültig ist, wenn die charakteristischen Zeitskalen im Problem gut voneinander getrennt sind,um statistische Eigenschaften wie die spektrale Leistungsdichte und die Intervallverteilung zwischen Neuronen Impulsen zu beschreiben. Wir zeigen, wie die Hauptparameter des Punktprozesses, die spontane Anregungsrate und die Wahrscheinlichkeit, während der Verzögerungsaktion einen Impuls zu induzieren, aus den Lösungen einer stationären und einer getriebenen Fokker-Planck-Gleichung berechnet werden können. Wir erweitern dieses Ergebnis auf den verzögerungsgekoppelten Fall und leiten analytisch die Statistiken der Impulse in jedem Neuron, die paarweisen Korrelationen zwischen zwei beliebigen Neuronen und das Spektrum der Zeitreihe alle Impulse aus dem Netzwerk ab. Im zweiten Teil untersuchen wir das dreidimensionale verrauschte Kuramoto-Modell, mit dem die Synchronisation eines Schwarmmodells mit schraubenförmigen Flugbahnen beschrieben werden kann. Im Fall ohne Eigenfrequenz jedes Teilchensist das System äquivalent zum Vicsek Modell, welches in der Beschreibung der kollektiven Bewegung von Schwärmen und aktiver Materie eine breite Anwendung findet. Wir analysieren die lineare Stabilität des inkohärenten Zustands und leiten die kritische Kopplungsstärke ab, oberhalb derer der inkohärente Zustand an Stabilität verliert. Im Fall ohne Eigenfrequenz wird eine exakte selbstkonsistente Gleichung für das mittlere Feld abgeleitet und direkt für höherdimensionale Bewegungen verallgemeinert. KW - Synchronization KW - Kuramoto model KW - Oscillation KW - stochastic bursting KW - Synchronisation KW - Kuramoto-Modell KW - Oszillatoren KW - Stochastisches Bursting Y1 - 2021 U6 - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:kobv:517-opus4-500199 ER - TY - THES A1 - Zhelavskaya, Irina T1 - Modeling of the Plasmasphere Dynamics T1 - Modellierung der Plasmasphärendynamik N2 - The plasmasphere is a dynamic region of cold, dense plasma surrounding the Earth. Its shape and size are highly susceptible to variations in solar and geomagnetic conditions. Having an accurate model of plasma density in the plasmasphere is important for GNSS navigation and for predicting hazardous effects of radiation in space on spacecraft. The distribution of cold plasma and its dynamic dependence on solar wind and geomagnetic conditions remain, however, poorly quantified. Existing empirical models of plasma density tend to be oversimplified as they are based on statistical averages over static parameters. Understanding the global dynamics of the plasmasphere using observations from space remains a challenge, as existing density measurements are sparse and limited to locations where satellites can provide in-situ observations. In this dissertation, we demonstrate how such sparse electron density measurements can be used to reconstruct the global electron density distribution in the plasmasphere and capture its dynamic dependence on solar wind and geomagnetic conditions. First, we develop an automated algorithm to determine the electron density from in-situ measurements of the electric field on the Van Allen Probes spacecraft. In particular, we design a neural network to infer the upper hybrid resonance frequency from the dynamic spectrograms obtained with the Electric and Magnetic Field Instrument Suite and Integrated Science (EMFISIS) instrumentation suite, which is then used to calculate the electron number density. The developed Neural-network-based Upper hybrid Resonance Determination (NURD) algorithm is applied to more than four years of EMFISIS measurements to produce the publicly available electron density data set. We utilize the obtained electron density data set to develop a new global model of plasma density by employing a neural network-based modeling approach. In addition to the location, the model takes the time history of geomagnetic indices and location as inputs, and produces electron density in the equatorial plane as an output. It is extensively validated using in-situ density measurements from the Van Allen Probes mission, and also by comparing the predicted global evolution of the plasmasphere with the global IMAGE EUV images of He+ distribution. The model successfully reproduces erosion of the plasmasphere on the night side as well as plume formation and evolution, and agrees well with data. The performance of neural networks strongly depends on the availability of training data, which is limited during intervals of high geomagnetic activity. In order to provide reliable density predictions during such intervals, we can employ physics-based modeling. We develop a new approach for optimally combining the neural network- and physics-based models of the plasmasphere by means of data assimilation. The developed approach utilizes advantages of both neural network- and physics-based modeling and produces reliable global plasma density reconstructions for quiet, disturbed, and extreme geomagnetic conditions. Finally, we extend the developed machine learning-based tools and apply them to another important problem in the field of space weather, the prediction of the geomagnetic index Kp. The Kp index is one of the most widely used indicators for space weather alerts and serves as input to various models, such as for the thermosphere, the radiation belts and the plasmasphere. It is therefore crucial to predict the Kp index accurately. Previous work in this area has mostly employed artificial neural networks to nowcast and make short-term predictions of Kp, basing their inferences on the recent history of Kp and solar wind measurements at L1. We analyze how the performance of neural networks compares to other machine learning algorithms for nowcasting and forecasting Kp for up to 12 hours ahead. Additionally, we investigate several machine learning and information theory methods for selecting the optimal inputs to a predictive model of Kp. The developed tools for feature selection can also be applied to other problems in space physics in order to reduce the input dimensionality and identify the most important drivers. Research outlined in this dissertation clearly demonstrates that machine learning tools can be used to develop empirical models from sparse data and also can be used to understand the underlying physical processes. Combining machine learning, physics-based modeling and data assimilation allows us to develop novel methods benefiting from these different approaches. N2 - Die Plasmasphäre ist eine die Erde umgebende dynamische Region aus kaltem, dichtem Plasma. Ihre Form und Größe sind sehr anfällig für Schwankungen der solaren und geomagnetischen Bedingungen. Ein präzises Modell der Plasmadichte in der Plasmasphäre ist wichtig für die GNSS-Navigation und für die Vorhersage gefährlicher Auswirkungen der kosmischen Strahlung auf Raumfahrzeuge. Die Verteilung des kalten Plasmas und seine dynamische Abhängigkeit vom Sonnenwind und den geomagnetischen Bedingungen sind jedoch nach wie vor nur unzureichend quantifiziert. Bestehende empirische Modelle der Plasmadichte sind in der Regel zu stark vereinfacht, da sie auf statistischen Durchschnittswerten statischer Parameter basieren. Das Verständnis der globalen Dynamik der Plasmasphäre anhand von Beobachtungen aus dem Weltraum bleibt eine Herausforderung, da vorhandene Dichtemessungen spärlich sind und sich auf Orte beschränken, an denen Satelliten In-situ-Beobachtungen liefern können. In dieser Dissertation zeigen wir, wie solche spärlichen Elektronendichtemessungen verwendet werden können, um die globale Elektronendichteverteilung in der Plasmasphäre zu rekonstruieren und ihre dynamische Abhängigkeit vom Sonnenwind und den geomagnetischen Bedingungen zu erfassen. Zunächst entwickeln wir einen automatisierten Algorithmus zur Bestimmung der Elektronendichte aus In-situ-Messungen des elektrischen Feldes der Van Allen Probes Raumsonden. Insbesondere entwerfen wir ein neuronales Netzwerk, um die obere Hybridresonanzfrequenz aus den dynamischen Spektrogrammen abzuleiten, die wir durch die Instrumentensuite „Electric and Magnetic Field Instrument Suite“ (EMFISIS) erhielten, welche dann zur Berechnung der Elektronenzahldichte verwendet wird. Der entwickelte „Neural-network-based Upper Hybrid Resonance Determination“ (NURD)-Algorithmus wird auf mehr als vier Jahre der EMFISIS-Messungen angewendet, um den öffentlich verfügbaren Elektronendichte-Datensatz zu erstellen. Wir verwenden den erhaltenen Elektronendichte-Datensatz, um ein neues globales Modell der Plasmadichte zu entwickeln, indem wir einen auf einem neuronalen Netzwerk basierenden Modellierungsansatz verwenden. Zusätzlich zum Ort nimmt das Modell den zeitlichen Verlauf der geomagnetischen Indizes und des Ortes als Eingabe und erzeugt als Ausgabe die Elektronendichte in der äquatorialebene. Dies wird ausführlich anhand von In-situ-Dichtemessungen der Van Allen Probes-Mission und durch den Vergleich der vom Modell vorhergesagten globalen Entwicklung der Plasmasphäre mit den globalen IMAGE EUV-Bildern der He+ -Verteilung validiert. Das Modell reproduziert erfolgreich die Erosion der Plasmasphäre auf der Nachtseite sowie die Bildung und Entwicklung von Fahnen und stimmt gut mit den Daten überein. Die Leistung neuronaler Netze hängt stark von der Verfügbarkeit von Trainingsdaten ab, die für Intervalle hoher geomagnetischer Aktivität nur spärlich vorhanden sind. Um zuverlässige Dichtevorhersagen während solcher Intervalle zu liefern, können wir eine physikalische Modellierung verwenden. Wir entwickeln einen neuen Ansatz zur optimalen Kombination der neuronalen Netzwerk- und physikbasierenden Modelle der Plasmasphäre mittels Datenassimilation. Der entwickelte Ansatz nutzt sowohl die Vorteile neuronaler Netze als auch die physikalischen Modellierung und liefert zuverlässige Rekonstruktionen der globalen Plasmadichte für ruhige, gestörte und extreme geomagnetische Bedingungen. Schließlich erweitern wir die entwickelten auf maschinellem Lernen basierten Werkzeuge und wenden sie auf ein weiteres wichtiges Problem im Bereich des Weltraumwetters an, die Vorhersage des geomagnetischen Index Kp. Der Kp-Index ist einer der am häufigsten verwendeten Indikatoren für Weltraumwetterwarnungen und dient als Eingabe für verschiedene Modelle, z.B. für die Thermosphäre, die Strahlungsgürtel und die Plasmasphäre. Es ist daher wichtig, den Kp-Index genau vorherzusagen. Frühere Arbeiten in diesem Bereich verwendeten hauptsächlich künstliche neuronale Netze, um Kurzzeit-Kp-Vorhersagen zu treffen, wobei deren Schlussfolgerungen auf der jüngsten Vergangenheit von Kp- und Sonnenwindmessungen am L1-Punkt beruhten. Wir analysieren, wie sich die Leistung neuronaler Netze im Vergleich zu anderen Algorithmen für maschinelles Lernen verhält, um kurz- und längerfristige Kp-Voraussagen von bis zu 12 Stunden treffen zu können. Zusätzlich untersuchen wir verschiedene Methoden des maschinellen Lernens und der Informationstheorie zur Auswahl der optimalen Eingaben für ein Vorhersagemodell von Kp. Die entwickelten Werkzeuge zur Merkmalsauswahl können auch auf andere Probleme in der Weltraumphysik angewendet werden, um die Eingabedimensionalität zu reduzieren und die wichtigsten Treiber zu identifizieren. Die in dieser Dissertation skizzierten Untersuchungen zeigen deutlich, dass Werkzeuge für maschinelles Lernen sowohl zur Entwicklung empirischer Modelle aus spärlichen Daten als auch zum Verstehen zugrunde liegender physikalischer Prozesse genutzt werden können. Die Kombination von maschinellem Lernen, physikbasierter Modellierung und Datenassimilation ermöglicht es uns, kombinierte Methoden zu entwickeln, die von unterschiedlichen Ansätzen profitieren. KW - Plasmasphere KW - Inner magnetosphere KW - Neural networks KW - Machine learning KW - Modeling KW - Kp index KW - Geomagnetic activity KW - Data assimilation KW - Validation KW - IMAGE EUV KW - Kalman filter KW - Plasmasphäre KW - Innere Magnetosphäre KW - Neuronale Netze KW - Maschinelles Lernen KW - Modellieren KW - Forecasting KW - Kp-Index KW - Geomagnetische Aktivität KW - Datenassimilation KW - Validierung KW - Kalman Filter KW - Prognose Y1 - 2020 U6 - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:kobv:517-opus4-482433 ER - TY - THES A1 - Zhang, Bo T1 - Magnetic fields near microstructured surfaces : application to atom chips T1 - Magnetische Felder in der Nähe von microstrukturierten Oberflächen : Anwendung auf Atomchips N2 - Microfabricated solid-state surfaces, also called atom chip', have become a well-established technique to trap and manipulate atoms. This has simplified applications in atom interferometry, quantum information processing, and studies of many-body systems. Magnetic trapping potentials with arbitrary geommetries are generated with atom chip by miniaturized current-carrying conductors integrated on a solid substrate. Atoms can be trapped and cooled to microKelvin and even nanoKelvin temperatures in such microchip trap. However, cold atoms can be significantly perturbed by the chip surface, typically held at room temperature. The magnetic field fluctuations generated by thermal currents in the chip elements may induce spin flips of atoms and result in loss, heating and decoherence. In this thesis, we extend previous work on spin flip rates induced by magnetic noise and consider the more complex geometries that are typically encountered in atom chips: layered structures and metallic wires of finite cross-section. We also discuss a few aspects of atom chips traps built with superconducting structures that have been suggested as a means to suppress magnetic field fluctuations. The thesis describes calculations of spin flip rates based on magnetic Green functions that are computed analytically and numerically. For a chip with a top metallic layer, the magnetic noise depends essentially on the thickness of that layer, as long as the layers below have a much smaller conductivity. Based on this result, scaling laws for loss rates above a thin metallic layer are derived. A good agreement with experiments is obtained in the regime where the atom-surface distance is comparable to the skin depth of metal. Since in the experiments, metallic layers are always etched to separate wires carrying different currents, the impact of the finite lateral wire size on the magnetic noise has been taken into account. The local spectrum of the magnetic field near a metallic microstructure has been investigated numerically with the help of boundary integral equations. The magnetic noise significantly depends on polarizations above flat wires with finite lateral width, in stark contrast to an infinitely wide wire. Correlations between multiple wires are also taken into account. In the last part, superconducting atom chips are considered. Magnetic traps generated by superconducting wires in the Meissner state and the mixed state are studied analytically by a conformal mapping method and also numerically. The properties of the traps created by superconducting wires are investigated and compared to normal conducting wires: they behave qualitatively quite similar and open a route to further trap miniaturization, due to the advantage of low magnetic noise. We discuss critical currents and fields for several geometries. N2 - Mikrotechnologische Oberflächen, sogenannte Atomchips, sind eine etablierte Methode zum Speichern und Manipulieren von Atomen geworden. Das hat Anwendungen in der Atom-Interferometrie, Quanteninformationsverarbeitung und Vielteilchensystemen vereinfacht. Magnetische Fallenpotentiale mit beliebigen Geometrien werden durch Atomchips mit miniaturisierten stromführenden Leiterbahnen auf einer Festkörperunterlage realisiert. Atome können bei Temperaturen im $\mu$ K oder sogar nK-Bereich in einer solchen Falle gespeichert und gekühlt werden. Allerdings können kalte Atome signifikant durch die Chip-Oberfläche gestört werden, die sich typischerweise auf Raumtemperatur befindet. Die durch thermische Ströme im Chip erzeugten magnetischen Feldfluktuationen können Spin-Flips der Atome induzieren und Verlust, Erwärmung und Dekohärenz zur Folge haben. In dieser Dissertation erweitern wir frühere Arbeiten über durch magnetisches Rauschen induzierte Spin-Flip-Ratenund betrachten kompliziertere Geometrien, wie sie typischerweise auf einem Atom-Chip anzutreffen sind: Geschichtete Strukturen und metallische Leitungen mit endlichem Querschnitt. Wir diskutieren auch einige Aspekte von Aomchips aus Supraleitenden Strukturen die als Mittel zur Unterdrückung magnetischer Feldfluktuationen vorgeschlagen wurden. Die Arbeit beschreibt analytische und numerische Rechnungen von Spin-Flip Raten auf Grundlage magnetischer Greensfunktionen. Für einen Chip mit einem metallischen Top-Layer hängt das magnetische Rauschen hauptsächlich von der Dicke des Layers ab, solange die unteren Layer eine deutlich kleinere Leitfähigkeit haben. Auf Grundlage dieses Ergebnisses werden Skalengesetze für Verlustraten über einem dünnen metallischen Leiter hergeleitet. Eine gute Übereinstimmung mit Experimenten wird in dem Bereich erreicht, wo der Abstand zwischen Atom und Oberfläche in der Größenordnung der Eindringtiefe des Metalls ist. Da in Experimenten metallische Layer immer geätzt werden, um verschiedene stromleitende Bahnen vonenander zu trennen, wurde der Einfluß eines endlichen Querschnittsauf das magnetische Rauschen berücksichtigt. Das lokale Spektrum des magnetischen Feldes in der Nähe einer metallischen Mikrostruktur wurde mit Hilfe von Randintegralen numerisch untersucht. Das magnetische Rauschen hängt signifikant von der Polarisierung über flachen Leiterbahnen mit endlichem Querschnitt ab, im Unterschied zu einem unendlich breiten Leiter. Es wurden auch Korrelationen zwischen mehreren Leitern berücksichtigt. Im letzten Teil werden supraleitende Atomchips betrachtet. Magnetische Fallen, die von supraleitenden Bahnen im Meissner Zustand und im gemischten Zustand sind werden analytisch durch die Methode der konformen Abbildung und numerisch untersucht. Die Eigenschaften der durch supraleitende Bahnen erzeugten Fallen werden erforscht und mit normal leitenden verglichen: Sie verhalten sich qualitativ sehr ähnlich und öffnen einen Weg zur weiteren Miniaturisierung von Fallen, wegen dem Vorteil von geringem magnetischem Rauschen. Wir diskutieren kritische Ströme und Felder für einige Geometrien. KW - Magnetische Felder KW - Atom chip KW - Supraleiter KW - magnetisches Rauschen KW - microstrukturierte Oberfläche KW - magnetic fields KW - atom chip KW - superconductors KW - magnetic noise KW - microstructured surface Y1 - 2008 U6 - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:kobv:517-opus-28984 ER - TY - THES A1 - Zeuschner, Steffen Peer T1 - Magnetoacoustics observed with ultrafast x-ray diffraction N2 - In the present thesis I investigate the lattice dynamics of thin film hetero structures of magnetically ordered materials upon femtosecond laser excitation as a probing and manipulation scheme for the spin system. The quantitative assessment of laser induced thermal dynamics as well as generated picosecond acoustic pulses and their respective impact on the magnetization dynamics of thin films is a challenging endeavor. All the more, the development and implementation of effective experimental tools and comprehensive models are paramount to propel future academic and technological progress. In all experiments in the scope of this cumulative dissertation, I examine the crystal lattice of nanoscale thin films upon the excitation with femtosecond laser pulses. The relative change of the lattice constant due to thermal expansion or picosecond strain pulses is directly monitored by an ultrafast X-ray diffraction (UXRD) setup with a femtosecond laser-driven plasma X-ray source (PXS). Phonons and spins alike exert stress on the lattice, which responds according to the elastic properties of the material, rendering the lattice a versatile sensor for all sorts of ultrafast interactions. On the one hand, I investigate materials with strong magneto-elastic properties; The highly magnetostrictive rare-earth compound TbFe2, elemental Dysprosium or the technological relevant Invar material FePt. On the other hand I conduct a comprehensive study on the lattice dynamics of Bi1Y2Fe5O12 (Bi:YIG), which exhibits high-frequency coherent spin dynamics upon femtosecond laser excitation according to the literature. Higher order standing spinwaves (SSWs) are triggered by coherent and incoherent motion of atoms, in other words phonons, which I quantified with UXRD. We are able to unite the experimental observations of the lattice and magnetization dynamics qualitatively and quantitatively. This is done with a combination of multi-temperature, elastic, magneto-elastic, anisotropy and micro-magnetic modeling. The collective data from UXRD, to probe the lattice, and time-resolved magneto-optical Kerr effect (tr-MOKE) measurements, to monitor the magnetization, were previously collected at different experimental setups. To improve the precision of the quantitative assessment of lattice and magnetization dynamics alike, our group implemented a combination of UXRD and tr-MOKE in a singular experimental setup, which is to my knowledge, the first of its kind. I helped with the conception and commissioning of this novel experimental station, which allows the simultaneous observation of lattice and magnetization dynamics on an ultrafast timescale under identical excitation conditions. Furthermore, I developed a new X-ray diffraction measurement routine which significantly reduces the measurement time of UXRD experiments by up to an order of magnitude. It is called reciprocal space slicing (RSS) and utilizes an area detector to monitor the angular motion of X-ray diffraction peaks, which is associated with lattice constant changes, without a time-consuming scan of the diffraction angles with the goniometer. RSS is particularly useful for ultrafast diffraction experiments, since measurement time at large scale facilities like synchrotrons and free electron lasers is a scarce and expensive resource. However, RSS is not limited to ultrafast experiments and can even be extended to other diffraction techniques with neutrons or electrons. N2 - In der vorliegenden Arbeit untersuche ich die Gitterdynamik von magnetisch geordneten und dünnen Filmen, deren Spinsystem mit Femtosekunden-Laserpulsen angeregt und untersucht wird. Die Quantifizierung der laserinduzierten thermischen Dynamik, der erzeugten Pikosekunden-Schallpulse sowie deren jeweiliger Einfluss auf die Magnetisierungsdynamik ist ein schwieriges Unterfangen. Umso mehr ist die Entwicklung und Anwendung von effizienten experimentellen Konzepten und umfangreichen Modellen grundlegend für das Antreiben des zukünftigen wissenschaftlichen und technologischen Fortschritt. In jedem Experiment dieser kummulativen Dissertation untersuche ich das Kristallgitter von Nanometer dünnen Filmen nach der Anregung mit Femtosekunden-Laserpulsen. Die relative Änderung der Gitterkonstante, hervorgerufen durch thermische Ausdehnung oder Pikosekunden-Schallpulse, wird dabei direkt mittels ultraschneller Röntgenbeugung (UXRD) gemessen. Der Aufbau nutzt zur Bereitstellung von ultrakurzen Röntgenpulsen eine lasergetriebene Plasma-Röntgenquelle (PXS). Phononen und Spins üben gleichermaßen einen Druck auf das Gitter aus, welches entsprechend der elastsischen Eigenschaften des Materials reagiert, was das Gitter zu einem vielseitigen Sensor für ultraschenlle Wechselwirkungen macht. Zum einen untersuche ich Materialien mit starken magnetoelastischen Eigentschaften: die stark magnetostriktive Seltenen-Erden-Verbindung TbFe2, elementares Dysprosium oder das technologisch relavante Invar-Material FePt. Zum anderen habe ich eine umfangreiche Studie der Gitterdynamik von Bi1Y2Fe5O12 (Bi:YIG) angestellt, in dem der Literatur zufolge hochfrequente kohärente Spindynamiken durch Femtosekunden-Laseranregung zu beobachten sind. Diese stehenden Spinwellen (SSWs) höherer Ordnung entstehen durch die kohärente und inkohärente Bewegung von Atomen, in anderen Worten Phononen, welche ich durch UXRD vermessen habe. Somit sind wir in der Lage, die experimentellen Beobachtungen der Gitter- und Spindynamik qualitativ und quantitativ zu vereinigen. Dies geschieht durch eine Kombination von Viel-Temperatur- und Anisotropiemodellierung sowie elastische, magnetoelastische, und mikromagnetsiche Modelle. Die gemeinsamen Daten von UXRD und der zeitaufgelösten magnetooptischen Kerr-Effekt Messungen (tr-MOKE), um jeweils die Gitter- und Spindynamik zu messen, wurden in der Vergangenheit noch an unterschiedlichen experimentellen Aufbauten gemessen. Um die Quantifizierung präziser zu gestalten, haben wir in unserer Arbeitsgruppe UXRD und tr-MOKE in einem einzigen Aufbau kombiniert, welcher somit meines Wissens der erste seiner Art ist. Ich half bei dem Entwurf und der Inbetriebnahme des neuen Aufbaus, welcher die gleichzeitige Messung von Gitter- und Spindynamik auf einer ultraschnellen Zeitskala unter identischen Anregungsbedingungen ermöglicht. Außerdem entwickelte ich eine neue Messroutine für Röntgenbeugung, welche die Messzeit von UXRD-Experimenten um bis zu einer Größenordnungen reduziert. Es nennt sich das Schneiden des reziproken Raumes (reciprocal space slicing, RSS) und nutzt den Vorteil von Flächendetektoren die Bewegung von Beugungsreflexen zu detektieren, was von einer Änderung der Gitterkonstante einhergeht, ohne zeitintensive Scans der Beugungswinkel mit dem Goniometer durchzuführen. RSS ist besonders nützlich für ultraschnelle Beugungsexperimente, weil die Messzeit an Großgeräten wie Synchrotrons oder Freie Elektronen Laser eine seltene und teure Ressource ist. Darüber hinaus ist RSS nicht zwangsläufig auf die Anwendung in ultraschnellen Experimenten beschränkt und kann sogar auf andere Beugungsexperimente, wie die mit Neutronen und Elektronen, ausgeweitet werden. KW - ultrafast KW - X-ray diffraction KW - thin films KW - magnetoelasticity KW - ultraschnell KW - Röntgenbeugung KW - dünne Filme KW - Magnetoelastizität Y1 - 2022 U6 - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:kobv:517-opus4-561098 ER - TY - THES A1 - Zemanová, Lucia T1 - Structure-function relationship in hierarchical model of brain networks T1 - Das Verhältnis von Struktur und Funktion in hierarchischem Model der Hirn-Netzwerken N2 - The mammalian brain is, with its numerous neural elements and structured complex connectivity, one of the most complex systems in nature. Recently, large-scale corticocortical connectivities, both structural and functional, have received a great deal of research attention, especially using the approach of complex networks. Here, we try to shed some light on the relationship between structural and functional connectivities by studying synchronization dynamics in a realistic anatomical network of cat cortical connectivity. We model the cortical areas by a subnetwork of interacting excitable neurons (multilevel model) and by a neural mass model (population model). With weak couplings, the multilevel model displays biologically plausible dynamics and the synchronization patterns reveal a hierarchical cluster organization in the network structure. We can identify a group of brain areas involved in multifunctional tasks by comparing the dynamical clusters to the topological communities of the network. With strong couplings of multilevel model and by using neural mass model, the dynamics are characterized by well-defined oscillations. The synchronization patterns are mainly determined by the node intensity (total input strengths of a node); the detailed network topology is of secondary importance. The biologically improved multilevel model exhibits similar dynamical patterns in the two regimes. Thus, the study of synchronization in a multilevel complex network model of cortex can provide insights into the relationship between network topology and functional organization of complex brain networks. N2 - Das Gehirn von Säugetieren stellt mit seinen zahlreichen, hochgradig vernetzten Neuronen ein natürliches Netzwerk von immenser Komplexität dar. In der jüngsten Vergangenheit sind die großflächige kortikale Konnektivitäten, sowohl unter strukturellen wie auch funktionalen Gesichtspunkten, in den Fokus der Forschung getreten. Die Verwendung von komplexe Netzwerke spielt hierbei eine entscheidende Rolle. In der vorliegenden Dissertation versuchen wir, das Verhältnis von struktureller und funktionaler Konnektivität durch Untersuchung der Synchronisationsdynamik anhand eines realistischen Modells der Konnektivität im Kortex einer Katze näher zu beleuchten. Wir modellieren die Kortexareale durch ein Subnetzwerk interagierender, erregbarer Neuronen (multilevel model) und durch ein Modell von Neuronenensembles (population model). Bei schwacher Kopplung zeigt das multilevel model eine biologisch plausible Dynamik und die Synchronisationsmuster lassen eine hierarchische Organisation der Netzwerkstruktur erkennen. Indem wir die dynamischen Cluster mit den topologischen Einheiten des Netzwerks vergleichen, sind wir in der Lage die Hirnareale, die an der Bewältigung komplexer Aufgaben beteiligt sind, zu identifizieren. Bei starker Kopplung im multilevel model und unter Verwendung des Ensemblemodells weist die Dynamik klare Oszillationen auf. Die Synchronisationsmuster werden hauptsächlich durch die Eingangsstärke an den einzelnen Knoten bestimmt, während die genaue Netzwerktopologie zweitrangig ist. Eine Erweiterung des Modells auf andere biologisch relevante Faktoren bestätigt die vorherigen Ergebnisse. Die Untersuchung der Synchronisation in einem multilevel model des Kortex ermöglicht daher tiefere Einblicke in die Zusammenhänge zwischen Netzwerktopologie und funktionaler Organisation in komplexen Hirn-Netzwerken. KW - komplexe Hirnnetzwerke KW - Verhältnis der Struktur und Funktion KW - hierarchisches Model KW - Synchronization KW - complex brain networks KW - structur-function relationship KW - hierarchical model KW - synchronization Y1 - 2007 U6 - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:kobv:517-opus-18400 ER -