TY - THES A1 - Yang, Haojin T1 - Deep representation learning for multimedia data analysis Y1 - 2019 ER - TY - THES A1 - Yuan, Jiayin T1 - Poly(Ionic Liquid)s BT - innovative polyelectrolytes for materials applications Y1 - 2015 ER - TY - THES A1 - Zaikin, Alexei T1 - Noise-induced transitions and resonant effects in nonlinear systems T1 - - N2 - Unsere alltägliche Erfahrung ist mit verschiedenen akustischen Einfluessen wie Lärm, aber auch Musik verbunden. Jeder weiss, wie Lärm stören kann und Kommunikation behindert oder gar unterbindet. Ähnliche optische Effekte sind bekannt: starkes Schneetreiben oder Regengüsse verschlechtern die Sicht und lassen uns Umrisse nur noch schemenhaft erkennen. Jedoch koennen ähnliche Stimuli auch sehr positive Auswirkungen haben: Autofahrer fahren bei leiser Musik konzentrierter -- die Behauptung von Schulkindern, nur bei dröhnenden Bässen die Mathehausaufgaben richtig rechnen zu können, ist allerdings nicht wissenschaftlich erwiesen. Außerordentlich interessant aus dieser Sicht sind auch Reizleitungsprozesse: Reize werden nur weitergleitet, wenn die strukturlosen Signale der Neuronen mit ausreichend starker Intensität erfolgen, also ein Schwellwert überschritten ist. Der Physiker Dr. Alexei Zaikin von der Universität Potsdam beschäftigt sich mit sogenannten rauschinduzierten Phänomenen aus theorischer Sicht. Sein Forschungsgebiet sind Prozesse, bei denen Rauschen mehrfach das Systemverhalten beeinflusst: ist es ausreichend gross, d.h. größer als ein kritischer Wert, wird eine reguläre Struktur gebildet, die durch das immernoch vorhandene Rauschen mit der Struktur des Nachbarsystems synchronisiert. Um ein solches System mit kritischem Wert zu erhalten, bedarf es einer weiteren Rauschquelle. Herr Zaikin analysierte noch weitere Beispiele solcher doppelt stochastischen Effekte. Die Ausarbeitung derartiger theoretischer Grundlagen ist wichtig, da diese Prozesse in der Neurophysik, in technischen Kommunikationssystemen und in den Lebenswissenschaften eine Rolle spielen. N2 - Our every-day experience is connected with different acoustical noise or music. Usually noise plays the role of nuisance in any communication and destroys any order in a system. Similar optical effects are known: strong snowing or raining decreases quality of a vision. In contrast to these situations noisy stimuli can also play a positive constructive role, e.g. a driver can be more concentrated in a presence of quiet music. Transmission processes in neural systems are of especial interest from this point of view: excitation or information will be transmitted only in the case if a signal overcomes a threshold. Dr. Alexei Zaikin from the Potsdam University studies noise-induced phenomena in nonlinear systems from a theoretical point of view. Especially he is interested in the processes, in which noise influences the behaviour of a system twice: if the intensity of noise is over a threshold, it induces some regular structure that will be synchronized with the behaviour of neighbour elements. To obtain such a system with a threshold one needs one more noise source. Dr. Zaikin has analyzed further examples of such doubly stochastic effects and developed a concept of these new phenomena. These theoretical findings are important, because such processes can play a crucial role in neurophysics, technical communication devices and living sciences. T2 - Noise-induced transitions and resonant effects in nonlinear systems KW - Rauschinduzierte Phänomene KW - Stochastische Prozesse KW - Rauschen KW - Stochastische Resonanz KW - Noise-induced phenomena KW - stochastic processes KW - noise KW - stochastic resonance Y1 - 2002 U6 - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:kobv:517-0000761 ER - TY - THES A1 - Zaks, Michael A. T1 - Fractal Fourier spectra in dynamical systems N2 - Eine klassische Art, die Dynamik nichtlinearer Systeme zu beschreiben, besteht in der Analyse ihrer Fourierspektren. Für periodische und quasiperiodische Prozesse besteht das Fourierspektrum nur aus diskreten Deltafunktionen. Das Spektrum einer chaotischen Bewegung ist hingegen durch das Vorhandensein einer stetigen Komponente gekennzeichnet. In der Arbeit geht es um einen eigenartigen, weder regulären noch vollständig chaotischen Zustand mit sogenanntem singulärstetigen Leistungsspektrum. Unsere Analyse ergab verschiedene Fälle aus weit auseinanderliegenden Gebieten, in denen singulär stetige (fraktale) Spektren auftreten. Die Beispiele betreffen sowohl physikalische Prozesse, die auf iterierte diskrete Abbildungen oder gar symbolische Sequenzen reduzierbar sind, wie auch Prozesse, deren Beschreibung auf den gewöhnlichen oder partiellen Differentialgleichungen basiert. N2 - One of the classical ways to describe the dynamics of nonlinear systems is to analyze theur Fourier spectra. For periodic and quasiperiodic processes the Fourier spectrum consists purely of discrete delta-functions. On the contrary, the spectrum of a chaotic motion is marked by the presence of the continuous component. In this work, we describe the peculiar, neither regular nor completely chaotic state with so called singular-continuous power spectrum. Our investigations concern various cases from most different fields, where one meets the singular continuous (fractal) spectra. The examples include both the physical processes which can be reduced to iterated discrete mappings or even symbolic sequences, and the processes whose description is based on the ordinary or partial differential equations. KW - Nichtlineares dynamisches System / Harmonische Analyse / Fraktal KW - Dynamische Systeme KW - Leistungsspektrum KW - Autokorrelation KW - dynamical systems KW - power spectrum KW - autocorrelation Y1 - 2001 U6 - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:kobv:517-0000500 ER - TY - THES A1 - Zöller, Gert T1 - Critical states of seismicity : modeling and data analysis T1 - Kritische Zustände seismischer Dynamik : Modellierung und Datenanalyse N2 - The occurrence of earthquakes is characterized by a high degree of spatiotemporal complexity. Although numerous patterns, e.g. fore- and aftershock sequences, are well-known, the underlying mechanisms are not observable and thus not understood. Because the recurrence times of large earthquakes are usually decades or centuries, the number of such events in corresponding data sets is too small to draw conclusions with reasonable statistical significance. Therefore, the present study combines both, numerical modeling and analysis of real data in order to unveil the relationships between physical mechanisms and observational quantities. The key hypothesis is the validity of the so-called "critical point concept" for earthquakes, which assumes large earthquakes to occur as phase transitions in a spatially extended many-particle system, similar to percolation models. New concepts are developed to detect critical states in simulated and in natural data sets. The results indicate that important features of seismicity like the frequency-size distribution and the temporal clustering of earthquakes depend on frictional and structural fault parameters. In particular, the degree of quenched spatial disorder (the "roughness") of a fault zone determines whether large earthquakes occur quasiperiodically or more clustered. This illustrates the power of numerical models in order to identify regions in parameter space, which are relevant for natural seismicity. The critical point concept is verified for both, synthetic and natural seismicity, in terms of a critical state which precedes a large earthquake: a gradual roughening of the (unobservable) stress field leads to a scale-free (observable) frequency-size distribution. Furthermore, the growth of the spatial correlation length and the acceleration of the seismic energy release prior to large events is found. The predictive power of these precursors is, however, limited. Instead of forecasting time, location, and magnitude of individual events, a contribution to a broad multiparameter approach is encouraging. N2 - Das Auftreten von Erdbeben zeichnet sich durch eine hohe raumzeitliche Komplexität aus. Obwohl zahlreiche Muster, wie Vor- und Nachbeben bekannt sind, weiß man wenig über die zugrundeliegenden Mechanismen, da diese sich direkter Beobachtung entziehen. Die Zeit zwischen zwei starken Erdbeben in einer seismisch aktiven Region beträgt Jahrzehnte bis Jahrhunderte. Folglich ist die Anzahl solcher Ereignisse in einem Datensatz gering und es ist kaum möglich, allein aus Beobachtungsdaten statistisch signifikante Aussagen über deren Eigenschaften abzuleiten. Die vorliegende Arbeit nutzt daher numerische Modellierungen einer Verwerfungszone in Verbindung mit Datenanalyse, um die Beziehung zwischen physikalischen Mechanismen und beobachteter Seismizität zu studieren. Die zentrale Hypothese ist die Gültigkeit des sogenannten "kritischen Punkt Konzeptes" für Seismizität, d.h. starke Erdbeben werden als Phasenübergänge in einem räumlich ausgedehnten Vielteilchensystem betrachtet, ähnlich wie in Modellen aus der statistischen Physik (z.B. Perkolationsmodelle). Es werden praktische Konzepte entwickelt, die es ermöglichen, kritische Zustände in simulierten und in beobachteten Daten sichtbar zu machen. Die Resultate zeigen, dass wesentliche Eigenschaften von Seismizität, etwa die Magnitudenverteilung und das raumzeitliche Clustern von Erdbeben, durch Reibungs- und Bruchparameter bestimmt werden. Insbesondere der Grad räumlicher Unordnung (die "Rauhheit") einer Verwerfungszone hat Einfluss darauf, ob starke Erdbeben quasiperiodisch oder eher zufällig auftreten. Dieser Befund zeigt auf, wie numerische Modelle genutzt werden können, um den Parameterraum für reale Verwerfungen einzugrenzen. Das kritische Punkt Konzept kann in synthetischer und in beobachteter Seismizität verifiziert werden. Dies artikuliert sich auch in Vorläuferphänomenen vor großen Erdbeben: Die Aufrauhung des (unbeobachtbaren) Spannungsfeldes führt zu einer Skalenfreiheit der (beobachtbaren) Größenverteilung; die räumliche Korrelationslänge wächst und die seismische Energiefreisetzung wird beschleunigt. Ein starkes Erdbeben kann in einem zusammenhängenden Bruch oder in einem unterbrochenen Bruch (Vorbeben und Hauptbeben) stattfinden. Die beobachtbaren Vorläufer besitzen eine begrenzte Prognosekraft für die Auftretenswahrscheinlichkeit starker Erdbeben - eine präzise Vorhersage von Ort, Zeit, und Stärke eines nahenden Erdbebens ist allerdings nicht möglich. Die genannten Parameter erscheinen eher vielversprechend als Beitrag zu einem umfassenden Multiparameteransatz für eine verbesserte zeitabhängige Gefährdungsabschätzung. KW - Seismizität KW - Erdbebenvorhersage KW - statistische Physik KW - mathematische Modellierung KW - Datenanalyse KW - seismicity KW - earthquake prediction KW - statistical physics KW - mathematical modeling KW - data analysis Y1 - 2005 U6 - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:kobv:517-opus-7427 ER -