TY - GEN A1 - Ślęzak, Jakub A1 - Burnecki, Krzysztof A1 - Metzler, Ralf T1 - Random coefficient autoregressive processes describe Brownian yet non-Gaussian diffusion in heterogeneous systems T2 - Postprints der Universität Potsdam Mathematisch-Naturwissenschaftliche Reihe N2 - Many studies on biological and soft matter systems report the joint presence of a linear mean-squared displacement and a non-Gaussian probability density exhibiting, for instance, exponential or stretched-Gaussian tails. This phenomenon is ascribed to the heterogeneity of the medium and is captured by random parameter models such as ‘superstatistics’ or ‘diffusing diffusivity’. Independently, scientists working in the area of time series analysis and statistics have studied a class of discrete-time processes with similar properties, namely, random coefficient autoregressive models. In this work we try to reconcile these two approaches and thus provide a bridge between physical stochastic processes and autoregressive models.Westart from the basic Langevin equation of motion with time-varying damping or diffusion coefficients and establish the link to random coefficient autoregressive processes. By exploring that link we gain access to efficient statistical methods which can help to identify data exhibiting Brownian yet non-Gaussian diffusion. T3 - Zweitveröffentlichungen der Universität Potsdam : Mathematisch-Naturwissenschaftliche Reihe - 765 KW - diffusion KW - Langevin equation KW - Brownian yet non-Gaussian diffusion KW - diffusing diffusivity KW - superstatistics KW - autoregressive models KW - time series analysis KW - codifference Y1 - 2019 U6 - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:kobv:517-opus4-437923 SN - 1866-8372 IS - 765 ER - TY - JOUR A1 - Ślęzak, Jakub A1 - Burnecki, Krzysztof A1 - Metzler, Ralf T1 - Random coefficient autoregressive processes describe Brownian yet non-Gaussian diffusion in heterogeneous systems JF - New Journal of Physics N2 - Many studies on biological and soft matter systems report the joint presence of a linear mean-squared displacement and a non-Gaussian probability density exhibiting, for instance, exponential or stretched-Gaussian tails. This phenomenon is ascribed to the heterogeneity of the medium and is captured by random parameter models such as ‘superstatistics’ or ‘diffusing diffusivity’. Independently, scientists working in the area of time series analysis and statistics have studied a class of discrete-time processes with similar properties, namely, random coefficient autoregressive models. In this work we try to reconcile these two approaches and thus provide a bridge between physical stochastic processes and autoregressive models.Westart from the basic Langevin equation of motion with time-varying damping or diffusion coefficients and establish the link to random coefficient autoregressive processes. By exploring that link we gain access to efficient statistical methods which can help to identify data exhibiting Brownian yet non-Gaussian diffusion. KW - diffusion KW - Langevin equation KW - Brownian yet non-Gaussian diffusion KW - diffusing diffusivity KW - superstatistics KW - autoregressive models KW - time series analysis KW - codifference Y1 - 2019 U6 - https://doi.org/10.1088/1367-2630/ab3366 SN - 1367-2630 VL - 21 PB - Deutsche Physikalische Gesellschaft ; IOP, Institute of Physics CY - Bad Honnef und London ER - TY - THES A1 - Schwabedal, Justus Tilmann Caspar T1 - Phase dynamics of irregular oscillations N2 - In der vorliegenden Dissertation wird eine Beschreibung der Phasendynamik irregulärer Oszillationen und deren Wechselwirkungen vorgestellt. Hierbei werden chaotische und stochastische Oszillationen autonomer dissipativer Systeme betrachtet. Für eine Phasenbeschreibung stochastischer Oszillationen müssen zum einen unterschiedliche Werte der Phase zueinander in Beziehung gesetzt werden, um ihre Dynamik unabhängig von der gewählten Parametrisierung der Oszillation beschreiben zu können. Zum anderen müssen für stochastische und chaotische Oszillationen diejenigen Systemzustände identifiziert werden, die sich in der gleichen Phase befinden. Im Rahmen dieser Dissertation werden die Werte der Phase über eine gemittelte Phasengeschwindigkeitsfunktion miteinander in Beziehung gesetzt. Für stochastische Oszillationen sind jedoch verschiedene Definitionen der mittleren Geschwindigkeit möglich. Um die Unterschiede der Geschwindigkeitsdefinitionen besser zu verstehen, werden auf ihrer Basis effektive deterministische Modelle der Oszillationen konstruiert. Hierbei zeigt sich, dass die Modelle unterschiedliche Oszillationseigenschaften, wie z. B. die mittlere Frequenz oder die invariante Wahrscheinlichkeitsverteilung, nachahmen. Je nach Anwendung stellt die effektive Phasengeschwindigkeitsfunktion eines speziellen Modells eine zweckmäßige Phasenbeziehung her. Wie anhand einfacher Beispiele erklärt wird, kann so die Theorie der effektiven Phasendynamik auch kontinuierlich und pulsartig wechselwirkende stochastische Oszillationen beschreiben. Weiterhin wird ein Kriterium für die invariante Identifikation von Zuständen gleicher Phase irregulärer Oszillationen zu sogenannten generalisierten Isophasen beschrieben: Die Zustände einer solchen Isophase sollen in ihrer dynamischen Entwicklung ununterscheidbar werden. Für stochastische Oszillationen wird dieses Kriterium in einem mittleren Sinne interpretiert. Wie anhand von Beispielen demonstriert wird, lassen sich so verschiedene Typen stochastischer Oszillationen in einheitlicher Weise auf eine stochastische Phasendynamik reduzieren. Mit Hilfe eines numerischen Algorithmus zur Schätzung der Isophasen aus Daten wird die Anwendbarkeit der Theorie anhand eines Signals regelmäßiger Atmung gezeigt. Weiterhin zeigt sich, dass das Kriterium der Phasenidentifikation für chaotische Oszillationen nur approximativ erfüllt werden kann. Anhand des Rössleroszillators wird der tiefgreifende Zusammenhang zwischen approximativen Isophasen, chaotischer Phasendiffusion und instabilen periodischen Orbits dargelegt. Gemeinsam ermöglichen die Theorien der effektiven Phasendynamik und der generalisierten Isophasen eine umfassende und einheitliche Phasenbeschreibung irregulärer Oszillationen. N2 - Many natural systems embedded in a complex surrounding show irregular oscillatory dynamics. The oscillations can be parameterized by a phase variable in order to obtain a simplified theoretical description of the dynamics. Importantly, a phase description can be easily extended to describe the interactions of the system with its surrounding. It is desirable to define an invariant phase that is independent of the observable or the arbitrary parameterization, in order to make, for example, the phase characteristics obtained from different experiments comparable. In this thesis, we present an invariant phase description of irregular oscillations and their interactions with the surrounding. The description is applicable to stochastic and chaotic irregular oscillations of autonomous dissipative systems. For this it is necessary to interrelate different phase values in order to allow for a parameterization-independent phase definition. On the other hand, a criterion is needed, that invariantly identifies the system states that are in the same phase. To allow for a parameterization-independent definition of phase, we interrelate different phase values by the phase velocity. However, the treatment of stochastic oscillations is complicated by the fact that different definitions of average velocity are possible. For a better understanding of their differences, we analyse effective deterministic phase models of the oscillations based upon the different velocity definitions. Dependent on the application, a certain effective velocity is suitable for a parameterization-independent phase description. In this way, continuous as well pulse-like interactions of stochastic oscillations can be described, as it is demonstrated with simple examples. On the other hand, an invariant criterion of identification is proposed that generalizes the concept of standard (Winfree) isophases. System states of the same phase are identified to belong to the same generalized isophase using the following invariant criterion: All states of an isophase shall become indistinguishable in the course of time. The criterion is interpreted in an average sense for stochastic oscillations. It allows for a unified treatment of different types of stochastic oscillations. Using a numerical estimation algorithm of isophases, the applicability of the theory is demonstrated by a signal of regular human respiration. For chaotic oscillations, generalized isophases can only be obtained up to a certain approximation. The intimate relationship between these approximate isophase, chaotic phase diffusion, and unstable periodic orbits is explained with the example of the chaotic \roes oscillator. Together, the concept of generalized isophases and the effective phase theory allow for a unified, and invariant phase description of stochastic and chaotic irregular oscillations. T2 - Phasendynamik irregulärer Oszillationen KW - Phasendynamik KW - Stochastische Oszillationen KW - Chaotische Oszillationen KW - Phasenkopplung KW - Zeitreihenanalyse KW - phase dynamics KW - stochastic oscillations KW - chaotic oscillations KW - phase coupling KW - time series analysis Y1 - 2010 U6 - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:kobv:517-opus-50115 ER -