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Differentiation of intelligence refers to changes in the structure of intelligence that depend on individuals' level of general cognitive ability (ability differentiation hypothesis) or age (developmental differentiation hypothesis). The present article aimed to investigate ability differentiation, developmental differentiation, and their interaction with nonlinear factor analytic models in 2 studies. Study 1 was comprised of a nationally representative sample of 7,127 U.S. students (49.4% female; M-age = 14.51, SD = 1.42, range = 12.08-17.00) who completed the computerized adaptive version of the Armed Service Vocational Aptitude Battery. Study 2 analyzed the norming sample of the Berlin Intelligence Structure Test with 1,506 German students (44% female; M-age = 14.54, SD = 1.35, range = 10.00-18.42). Results of Study 1 supported the ability differentiation hypothesis but not the developmental differentiation hypothesis. Rather, the findings pointed to age-dedifferentiation (i.e., higher correlations between different abilities with increasing age). There was evidence for an interaction between age and ability differentiation, with greater ability differentiation found for older adolescents. Study 2 provided little evidence for ability differentiation but largely replicated the findings for age dedifferentiation and the interaction between age and ability differentiation. The present results provide insight into the complex dynamics underlying the development of intelligence structure during adolescence. Implications for the assessment of intelligence are discussed.
Dispersion-curve inversion of Rayleigh waves to infer subsurface shear-wave velocity is a long-standing problem in seismology. Due to nonlinearity and ill-posedness, sophisticated regularization techniques are required to solve the problem for a stable velocity model. We have formulated the problem as a minimization problem with nonlinear operator constraint and then solve it by using an inexact augmented Lagrangian method, taking advantage of the Haney-Tsai Dix-type relation (a global linear approximation of the nonlinear forward operator). This replaces the original regularized nonlinear problem with iterative minimization of a more tractable regularized linear problem followed by a nonlinear update of the phase velocity (data) in which the update can be performed accurately with any forward modeling engine, for example, the finite-element method. The algorithm allows discretizing the medium with thin layers (for the finite-element method) and thus omitting the layer thicknesses from the unknowns and also allows incorporating arbitrary regularizations to shape the desired velocity model. In this research, we use total variation regularization to retrieve the shear-wave velocity model. We use two synthetic and two real data examples to illustrate the performance of the inversion algorithm with total variation regularization. We find that the method is fast and stable, and it converges to the solution of the original nonlinear problem.
In dieser Arbeit werden die Effekte der Synchronisation nichtlinearer, akustischer Oszillatoren am Beispiel zweier Orgelpfeifen untersucht. Aus vorhandenen, experimentellen Messdaten werden die typischen Merkmale der Synchronisation extrahiert und dargestellt. Es folgt eine detaillierte Analyse der Übergangsbereiche in das Synchronisationsplateau, der Phänomene während der Synchronisation, als auch das Austreten aus der Synchronisationsregion beider Orgelpfeifen, bei verschiedenen Kopplungsstärken. Die experimentellen Befunde werfen Fragestellungen nach der Kopplungsfunktion auf. Dazu wird die Tonentstehung in einer Orgelpfeife untersucht. Mit Hilfe von numerischen Simulationen der Tonentstehung wird der Frage nachgegangen, welche fluiddynamischen und aero-akustischen Ursachen die Tonentstehung in der Orgelpfeife hat und inwiefern sich die Mechanismen auf das Modell eines selbsterregten akustischen Oszillators abbilden lässt. Mit der Methode des Coarse Graining wird ein Modellansatz formuliert.
Viele klinische Schnelltestsysteme benötigen vorpräparierte oder aufgereinigte Analyte mit frisch hergestellten Lösungen. Fernab standardisierter Laborbedingungen wie z.B. in Entwicklungsländern oder Krisengebieten sind solche Voraussetzungen oft nur unter einem hohen Aufwand herstellbar.
Zusätzlich stellt die erforderliche Sensitivität die Entwicklung einfach zu handhabender Testsysteme vor große Herausforderungen.
Autokatalytische Reaktionen, die sich mit Hilfe sehr geringer Initiatorkonzentrationen auslösen lassen, können hier eine Perspektive für Signalverstärkungsprozesse bieten.
Aus diesem Grund wird im ersten Teil der vorliegenden Arbeit das Verhalten der autokatalytischen Arsenit-Jodat-Reaktion in einem mikrofluidischen Kanal untersucht. Dabei werden insbesondere die diffusiven und konvektiven Einflüsse auf die Reaktionskinetik im Vergleich zu makroskopischen Volumenmengen betrachtet.
Im zweiten Teil werden thermoresponsive Hydrogele mit einem kanalstrukturierten Papiernetzwerk zu einem neuartigen, kapillargetriebenen, extern steuerbaren Mikrofluidik-System kombiniert. Das hier vorgestellte Konzept durch Hydrogele ein papierbasiertes LOC-System zu steuern, ermöglicht zukünftig die Herstellung von komplexeren, steuerbaren Point-Of-Care Testsystemen (POCT). Durch z.B. einen thermischen Stimulus, wird das Lösungsverhalten eines Hydrogels so verändert, dass die gespeicherte Flüssigkeit freigesetzt und durch die Kapillarkraft des Papierkanals ins System transportiert wird. Die Eigenschaften dieses Gelnetzwerks können dabei so eingestellt werden, dass eine Freisetzung von Flüssigkeiten sogar bei Körpertemperatur möglich wäre und damit eine Anwendung gänzlich ohne weitere Hilfsmittel denkbar ist. Für die Anwendung notwendige Chemikalien oder Enzyme lassen sich hierbei bequem in getrocknetem Zustand im Papiersubstrat vorlagern und bei Bedarf in Lösung bringen.
Im abschließenden dritten Teil der Arbeit wird ein durch Hydrogele betriebener, Antikörper-basierter Mikroorganismenschnelltest für Escherichia coli präsentiert. Darüber hinaus wird weiterführend eine einfache Methode zur Funktionalisierung eines Hydrogels mit Biomolekülen über EDC/NHS-Kopplung vorgestellt.
Concurrent observation technologies have made high-precision real-time data available in large quantities. Data assimilation (DA) is concerned with how to combine this data with physical models to produce accurate predictions. For spatial-temporal models, the ensemble Kalman filter with proper localisation techniques is considered to be a state-of-the-art DA methodology. This article proposes and investigates a localised ensemble Kalman Bucy filter for nonlinear models with short-range interactions. We derive dimension-independent and component-wise error bounds and show the long time path-wise error only has logarithmic dependence on the time range. The theoretical results are verified through some simple numerical tests.
Concurrent observation technologies have made high-precision real-time data available in large quantities. Data assimilation (DA) is concerned with how to combine this data with physical models to produce accurate predictions. For spatial-temporal models, the ensemble Kalman filter with proper localisation techniques is considered to be a state-of-the-art DA methodology. This article proposes and investigates a localised ensemble Kalman Bucy filter for nonlinear models with short-range interactions. We derive dimension-independent and component-wise error bounds and show the long time path-wise error only has logarithmic dependence on the time range. The theoretical results are verified through some simple numerical tests.