TY - THES A1 - Peter, Franziska T1 - Transition to synchrony in finite Kuramoto ensembles T1 - Synchronisationsübergang in endlichen Kuramoto-Ensembles N2 - Synchronisation – die Annäherung der Rhythmen gekoppelter selbst oszillierender Systeme – ist ein faszinierendes dynamisches Phänomen, das in vielen biologischen, sozialen und technischen Systemen auftritt. Die vorliegende Arbeit befasst sich mit Synchronisation in endlichen Ensembles schwach gekoppelter selbst-erhaltender Oszillatoren mit unterschiedlichen natürlichen Frequenzen. Das Standardmodell für dieses kollektive Phänomen ist das Kuramoto-Modell – unter anderem aufgrund seiner Lösbarkeit im thermodynamischen Limes unendlich vieler Oszillatoren. Ähnlich einem thermodynamischen Phasenübergang zeigt im Fall unendlich vieler Oszillatoren ein Ordnungsparameter den Übergang von Inkohärenz zu einem partiell synchronen Zustand an, in dem ein Teil der Oszillatoren mit einer gemeinsamen Frequenz rotiert. Im endlichen Fall treten Fluktuationen auf. In dieser Arbeit betrachten wir den bisher wenig beachteten Fall von bis zu wenigen hundert Oszillatoren, unter denen vergleichbar starke Fluktuationen auftreten, bei denen aber ein Vergleich zu Frequenzverteilungen im unendlichen Fall möglich ist. Zunächst definieren wir einen alternativen Ordnungsparameter zur Feststellung einer kollektiven Mode im endlichen Kuramoto-Modell. Dann prüfen wir die Abhängigkeit des Synchronisationsgrades und der mittleren Rotationsfrequenz der kollektiven Mode von Eigenschaften der natürlichen Frequenzverteilung für verschiedene Kopplungsstärken. Wir stellen dabei zunächst numerisch fest, dass der Synchronisationsgrad stark von der Form der Verteilung (gemessen durch die Kurtosis) und die Rotationsfrequenz der kollektiven Mode stark von der Asymmetrie der Verteilung (gemessen durch die Schiefe) der natürlichen Frequenzen abhängt. Beides können wir im thermodynamischen Limes analytisch verifizieren. Mit diesen Ergebnissen können wir Erkenntnisse anderer Autoren besser verstehen und verallgemeinern. Etwas abseits des roten Fadens dieser Arbeit finden wir außerdem einen analytischen Ausdruck für die Volumenkontraktion im Phasenraum. Der zweite Teil der Arbeit konzentriert sich auf den ordnenden Effekt von Fluktuationen, die durch die Endlichkeit des Systems zustande kommen. Im unendlichen Modell sind die Oszillatoren eindeutig in kohärent und inkohärent und damit in geordnet und ungeordnet getrennt. Im endlichen Fall können die auftretenden Fluktuationen zusätzliche Ordnung unter den asynchronen Oszillatoren erzeugen. Das grundlegende Prinzip, die rauschinduzierte Synchronisation, ist aus einer Reihe von Publikationen bekannt. Unter den gekoppelten Oszillatoren nähern sich die Phasen aufgrund der Fluktuationen des Ordnungsparameters an, wie wir einerseits direkt numerisch zeigen und andererseits mit einem Synchronisationsmaß aus der gerichteten Statistik zwischen Paaren passiver Oszillatoren nachweisen. Wir bestimmen die Abhängigkeit dieses Synchronisationsmaßes vom Verhältnis von paarweiser natürlicher Frequenzdifferenz zur Varianz der Fluktuationen. Dabei finden wir eine gute Übereinstimmung mit einem einfachen analytischen Modell, in welchem wir die deterministischen Fluktuationen des Ordnungsparameters durch weißes Rauschen ersetzen. N2 - Synchronization – the adjustment of rhythms among coupled self-oscillatory systems – is a fascinating dynamical phenomenon found in many biological, social, and technical systems. The present thesis deals with synchronization in finite ensembles of weakly coupled self-sustained oscillators with distributed frequencies. The standard model for the description of this collective phenomenon is the Kuramoto model – partly due to its analytical tractability in the thermodynamic limit of infinitely many oscillators. Similar to a phase transition in the thermodynamic limit, an order parameter indicates the transition from incoherence to a partially synchronized state. In the latter, a part of the oscillators rotates at a common frequency. In the finite case, fluctuations occur, originating from the quenched noise of the finite natural frequency sample. We study intermediate ensembles of a few hundred oscillators in which fluctuations are comparably strong but which also allow for a comparison to frequency distributions in the infinite limit. First, we define an alternative order parameter for the indication of a collective mode in the finite case. Then we test the dependence of the degree of synchronization and the mean rotation frequency of the collective mode on different characteristics for different coupling strengths. We find, first numerically, that the degree of synchronization depends strongly on the form (quantified by kurtosis) of the natural frequency sample and the rotation frequency of the collective mode depends on the asymmetry (quantified by skewness) of the sample. Both findings are verified in the infinite limit. With these findings, we better understand and generalize observations of other authors. A bit aside of the general line of thoughts, we find an analytical expression for the volume contraction in phase space. The second part of this thesis concentrates on an ordering effect of the finite-size fluctuations. In the infinite limit, the oscillators are separated into coherent and incoherent thus ordered and disordered oscillators. In finite ensembles, finite-size fluctuations can generate additional order among the asynchronous oscillators. The basic principle – noise-induced synchronization – is known from several recent papers. Among coupled oscillators, phases are pushed together by the order parameter fluctuations, as we on the one hand show directly and on the other hand quantify with a synchronization measure from directed statistics between pairs of passive oscillators. We determine the dependence of this synchronization measure from the ratio of pairwise natural frequency difference and variance of the order parameter fluctuations. We find a good agreement with a simple analytical model, in which we replace the deterministic fluctuations of the order parameter by white noise. KW - synchronization KW - Kuramoto model KW - finite size KW - phase transition KW - dynamical systems KW - networks KW - Synchronisation KW - Kuramoto-Modell KW - endliche Ensembles KW - Phasenübergang KW - dynamische Systeme KW - Netzwerke Y1 - 2019 U6 - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:kobv:517-opus4-429168 ER - TY - THES A1 - Omelchenko, Oleh T1 - Synchronität-und-Unordnung-Muster in Netzwerken gekoppelter Oszillatoren T1 - Patterns of synchrony and disorder in networks of coupled oscillators N2 - Synchronization of coupled oscillators manifests itself in many natural and man-made systems, including cyrcadian clocks, central pattern generators, laser arrays, power grids, chemical and electrochemical oscillators, only to name a few. The mathematical description of this phenomenon is often based on the paradigmatic Kuramoto model, which represents each oscillator by one scalar variable, its phase. When coupled, phase oscillators constitute a high-dimensional dynamical system, which exhibits complex behaviour, ranging from synchronized uniform oscillation to quasiperiodicity and chaos. The corresponding collective rhythms can be useful or harmful to the normal operation of various systems, therefore they have been the subject of much research. Initially, synchronization phenomena have been studied in systems with all-to-all (global) and nearest-neighbour (local) coupling, or on random networks. However, in recent decades there has been a lot of interest in more complicated coupling structures, which take into account the spatially distributed nature of real-world oscillator systems and the distance-dependent nature of the interaction between their components. Examples of such systems are abound in biology and neuroscience. They include spatially distributed cell populations, cilia carpets and neural networks relevant to working memory. In many cases, these systems support a rich variety of patterns of synchrony and disorder with remarkable properties that have not been observed in other continuous media. Such patterns are usually referred to as the coherence-incoherence patterns, but in symmetrically coupled oscillator systems they are also known by the name chimera states. The main goal of this work is to give an overview of different types of collective behaviour in large networks of spatially distributed phase oscillators and to develop mathematical methods for their analysis. We focus on the Kuramoto models for one-, two- and three-dimensional oscillator arrays with nonlocal coupling, where the coupling extends over a range wider than nearest neighbour coupling and depends on separation. We use the fact that, for a special (but still quite general) phase interaction function, the long-term coarse-grained dynamics of the above systems can be described by a certain integro-differential equation that follows from the mathematical approach called the Ott-Antonsen theory. We show that this equation adequately represents all relevant patterns of synchrony and disorder, including stationary, periodically breathing and moving coherence-incoherence patterns. Moreover, we show that this equation can be used to completely solve the existence and stability problem for each of these patterns and to reliably predict their main properties in many application relevant situations. N2 - Die Synchronisation von gekoppelten Oszillatoren tritt in vielen natürlichen und künstlichen Systemen auf, beispielsweise bei zirkadianen Uhren, zentralen Mustergeneratoren, Laserarrays, Stromnetzen oder chemischen und elektrochemischen Oszillatoren, um nur einige zu nennen. Die mathematische Beschreibung dieses Phänomens basiert häufig auf dem paradigmatischen Kuramoto-Modell, das jeden Oszillator durch eine skalare Variable, seine Phase, darstellt. Wenn Phasenoszillatoren gekoppelt sind, bilden sie ein hochdimensionales dynamisches System, das ein komplexes Verhalten aufweist, welches von synchronisierter kollektiver Oszillation bis zu Quasiperiodizität und Chaos reicht. Die entsprechenden kollektiven Rhythmen können für den normalen Betrieb verschiedener Systeme nützlich oder schädlich sein, weshalb sie Gegenstand zahlreicher Untersuchungen waren. Anfänglich wurden Synchronisationsphänomene in Systemen mit globaler Mittelfeldkopplung und lokaler Nächster-Nachbar Kopplung oder in komplexen Netzwerken untersucht. In den letzten Jahrzehnten gab es jedoch großes Interesse an anderen Kopplungsstrukturen, die die räumlich verteilte Natur realer Oszillatorsysteme und die entfernungsabhängige Natur der Wechselwirkung zwischen ihren Komponenten berücksichtigen. Sowohl in Bereichen der Biologie als auch der Neurowissenschaften gibt es eine Vielzahl von Beipsieln für solche Systeme. Dazu gehören räumlich verteilte Zellpopulationen, Zilien-Teppiche und neuronale Netze, die für das Arbeitsgedächtnis relevant sind. In vielen Fällen unterstützen diese Systeme eine Vielzahl von Synchronität-und-Unordnung-Mustern mit bemerkenswerten Eigenschaften, die in anderen kontinuierlichen Medien nicht beobachtet wurden. Solche Muster werden üblicherweise als Kohärenz-Inkohärenz-Muster bezeichnet, aber in symmetrisch gekoppelten Oszillatorsystemen sind diese auch unter dem Namen Chimära-Zustände bekannt. Das Hauptziel dieser Arbeit ist es, einen Überblick über verschiedene Arten von kollektivem Verhalten in großen Netzwerken räumlich verteilter Phasenoszillatoren zu geben und mathematische Methoden für deren Analyse zu entwickeln. Wir konzentrieren uns dabei auf die Kuramoto-Modelle für ein-, zwei- und dreidimensionale Oszillator-Arrays mit nichtlokaler Kopplung, wobei sich die Kopplung über einen Bereich erstreckt, welcher breiter ist als die Kopplung zum nächsten Nachbarn und von der Trennung abhängt. Wir verwenden die Tatsache, dass für eine spezielle (aber immer noch recht allgemeine) Phasenwechselwirkungsfunktion die langfristige grobkörnige Dynamik der obigen Systeme durch eine bestimmte Integro-Differentialgleichung beschrieben werden kann. Diese ergibt sich aus dem mathematischen Ansatz namens Ott-Antonsen-Theorie. Wir zeigen, dass diese Gleichung alle relevanten Synchronität-und-Unordnung-Muster angemessen darstellt, einschließlich stationärer, periodisch oszillierender und sich bewegender Kohärenz-Inkohärenz-Muster. Darüber hinaus zeigen wir, dass diese Gleichung verwendet werden kann, um das Existenz- und Stabilitätsproblem für jedes dieser Muster vollständig zu lösen und ihre Haupteigenschaften in vielen anwendungsrelevanten Situationen zuverlässig vorherzusagen. KW - phase oscillators KW - networks KW - synchronization KW - dynamical patterns KW - chimera states KW - Phasenoszillatoren KW - Netzwerke KW - Synchronisation KW - dynamische Muster KW - Chimäre-Zustände Y1 - 2021 U6 - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:kobv:517-opus4-535961 ER - TY - THES A1 - Gong, Chen Chris T1 - Synchronization of coupled phase oscillators BT - theory and modelling BT - Theorie und Modellierung N2 - Oscillatory systems under weak coupling can be described by the Kuramoto model of phase oscillators. Kuramoto phase oscillators have diverse applications ranging from phenomena such as communication between neurons and collective influences of political opinions, to engineered systems such as Josephson Junctions and synchronized electric power grids. This thesis includes the author's contribution to the theoretical framework of coupled Kuramoto oscillators and to the understanding of non-trivial N-body dynamical systems via their reduced mean-field dynamics. The main content of this thesis is composed of four parts. First, a partially integrable theory of globally coupled identical Kuramoto oscillators is extended to include pure higher-mode coupling. The extended theory is then applied to a non-trivial higher-mode coupled model, which has been found to exhibit asymmetric clustering. Using the developed theory, we could predict a number of features of the asymmetric clustering with only information of the initial state provided. The second part consists of an iterated discrete-map approach to simulate phase dynamics. The proposed map --- a Moebius map --- not only provides fast computation of phase synchronization, it also precisely reflects the underlying group structure of the dynamics. We then compare the iterated-map dynamics and various analogous continuous-time dynamics. We are able to replicate known phenomena such as the synchronization transition of the Kuramoto-Sakaguchi model of oscillators with distributed natural frequencies, and chimera states for identical oscillators under non-local coupling. The third part entails a particular model of repulsively coupled identical Kuramoto-Sakaguchi oscillators under common random forcing, which can be shown to be partially integrable. Via both numerical simulations and theoretical analysis, we determine that such a model cannot exhibit stationary multi-cluster states, contrary to the numerical findings in previous literature. Through further investigation, we find that the multi-clustering states reported previously occur due to the accumulation of discretization errors inherent in the integration algorithms, which introduce higher-mode couplings into the model. As a result, the partial integrability condition is violated. Lastly, we derive the microscopic cross-correlation of globally coupled non-identical Kuramoto oscillators under common fluctuating forcing. The effect of correlation arises naturally in finite populations, due to the non-trivial fluctuations of the meanfield. In an idealized model, we approximate the finite-sized fluctuation by a Gaussian white noise. The analytical approximation qualitatively matches the measurements in numerical experiments, however, due to other periodic components inherent in the fluctuations of the mean-field there still exist significant inconsistencies. N2 - Oszillatorische Systeme unter schwacher Kopplung können durch das Kuramoto-Modell beschrieben werden. Kuramoto-Phasenoszillatoren besitzen eine Vielzahl von Modellanwendungsfällen von der Kommunikation zwischen Nervenzellen bis zu kollektiven Einflüssen auf die politische Meinungsbildung sowie ingenieurwissenschaftlichen Anwendungen wie Josephson-Kontakten und synchronisierten elektrischen Übertragungsnetzen. In dieser Dissertation werden die Beiträge der Autorin zur Theorie der Kuramoto-Oszillatorensysteme und zum Verständnis nichttrivialer dynamischer NKörpersysteme durch die Analyse ihrer reduzierten Mittelfelddynamik zusammengefasst. Der Hauptinhalt dieser Dissertation umfasst vier Teile: Zuerst wird eine teilweise integrable Theorie global gekoppelter, identischer Kuramoto-Oszillatoren so erweitert, dass sie auch den Fall reiner Phasenkopplung höherer Ordnung umfasst. Die erweiterte Theorie wird anschließend auf ein nichttriviales Modell mit harmonischer Kopplung höherer Ordnung angewendet, welches asymmetrisches Clustering aufweist. Die Theorie sagt rein auf Basis der Anfangssystembedingungen einige Eigenschaften des asymmetrischen Clustering erfolgreich voraus. Im zweiten Teil wird die Phasendynamik von Kuramoto-Oszillatoren mithilfe einer iterierten diskreten Abbildung simuliert. Diese Abbildung – eine Möbius-Abbildung – erlaubt nicht nur eine schnelle Berechnung der Phasensynchronisation sondern spiegelt die zugrundeliegende Gruppenstruktur der Phasendynamik auch exakt wieder. Die Dynamik der iterierten Abbildung wird mit verschiedenen analogen Dynamiken mit kontinuierlicher Zeitachse verglichen. Hierbei werden bekannte Phänomene, wie etwa der Phasenübergang im Kuramoto-Sakaguchi-Oszillatormodell mit einer Verteilung der natürlichen Frequenzen und “Chimärenzustände” (chimera states) bei identischen Oszillatoren nichtlokalen Kopplungstypen, repliziert. Im dritten Teil wird ein Modell von repulsiv gekoppelten, identischen, gemeinsam stochastisch getriebenen Kuramoto-Sakaguchi-Oszillatoren beschrieben, dass teilweise integrabel ist. Sowohl durch numerische Simulationen als auch theoretische Analyse wird gezeigt, dass dieses Modell keine stationären Multi-Cluster-Zustände einnehmen kann, was den Ergebnissen anderer numerischer Studien in der Literatur widerspricht. Durch eine weitergehende Analyse wird gezeigt, dass das scheinbare Auftreten von Multi-Cluster-Zuständen der Akkumulation von inhärenten Diskretisierungsfehlern der verwendeten Integrationsalgorithmen zuzuschreiben ist, welche dem Modell Phasenkopplungen höher Ordnung hinzufügen. Als Resultat dieser Effekte wird die Bedingung der teilweisen Integrabilität verletzt. Zuletzt wird die mikroskopische Kreuzkorrelation zwischen global gekoppelten, nicht identischen gemeinsam fluktuierend getriebenen Kuramoto-Oszillatoren hergeleitet. Der Korrelationseffekt entsteht auf natürliche Art und Weise in endlichen Populationen aufgrund der nichttrivialen Fluktuation des Mittelfelds. Die endliche Fluktuation wird in einem idealisierten Modell mittels gaußschem weißem Rauschen approximiert. Die analytische Annährung stimmt mit den Ergebnissen numerischer Simulationen gut überein, die inhärenten periodischen Komponenten der Fluktuation des Mittelfels verursachen allerdings trotzdem signifikante Inkonsistenzen. T2 - Synchronisation der gekoppelten Oszillatoren KW - Synchronization KW - Nonlinear Dynamics KW - Nichtlineare Dynamik KW - Synchronisation KW - Kuramoto Oscillators KW - Kuramoto-Oszillatore KW - Complex Network KW - Komplexes Netzwerk Y1 - 2021 U6 - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:kobv:517-opus4-487522 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 - Sposini, Vittoria T1 - The random diffusivity approach for diffusion in heterogeneous systems N2 - The two hallmark features of Brownian motion are the linear growth < x2(t)> = 2Ddt of the mean squared displacement (MSD) with diffusion coefficient D in d spatial dimensions, and the Gaussian distribution of displacements. With the increasing complexity of the studied systems deviations from these two central properties have been unveiled over the years. Recently, a large variety of systems have been reported in which the MSD exhibits the linear growth in time of Brownian (Fickian) transport, however, the distribution of displacements is pronouncedly non-Gaussian (Brownian yet non-Gaussian, BNG). A similar behaviour is also observed for viscoelastic-type motion where an anomalous trend of the MSD, i.e., ~ ta, is combined with a priori unexpected non-Gaussian distributions (anomalous yet non-Gaussian, ANG). This kind of behaviour observed in BNG and ANG diffusions has been related to the presence of heterogeneities in the systems and a common approach has been established to address it, that is, the random diffusivity approach. This dissertation explores extensively the field of random diffusivity models. Starting from a chronological description of all the main approaches used as an attempt of describing BNG and ANG diffusion, different mathematical methodologies are defined for the resolution and study of these models. The processes that are reported in this work can be classified in three subcategories, i) randomly-scaled Gaussian processes, ii) superstatistical models and iii) diffusing diffusivity models, all belonging to the more general class of random diffusivity models. Eventually, the study focuses more on BNG diffusion, which is by now well-established and relatively well-understood. Nevertheless, many examples are discussed for the description of ANG diffusion, in order to highlight the possible scenarios which are known so far for the study of this class of processes. The second part of the dissertation deals with the statistical analysis of random diffusivity processes. A general description based on the concept of moment-generating function is initially provided to obtain standard statistical properties of the models. Then, the discussion moves to the study of the power spectral analysis and the first passage statistics for some particular random diffusivity models. A comparison between the results coming from the random diffusivity approach and the ones for standard Brownian motion is discussed. In this way, a deeper physical understanding of the systems described by random diffusivity models is also outlined. To conclude, a discussion based on the possible origins of the heterogeneity is sketched, with the main goal of inferring which kind of systems can actually be described by the random diffusivity approach. N2 - Die zwei grundlegenden Eigenschaften der Brownschen Molekularbewegung sind das lineare Wachstum < x2(t)> = 2Ddt der mittleren quadratischen Verschiebung (mean squared displacement, MSD) mit dem Diffusionskoeffizienten D in Dimension d und die Gauß Verteilung der räumlichen Verschiebung. Durch die zunehmende Komplexität der untersuchten Systeme wurden in den letzten Jahren Abweichungen von diesen zwei grundlegenden Eigenschaften gefunden. Hierbei, wurde über eine große Anzahl von Systemen berichtet, in welchen die MSD das lineare Wachstum der Brownschen Bewegung (Ficksches Gesetzt) zeigt, jedoch die Verteilung der Verschiebung nicht einer Gaußverteilung folgt (Brownian yet non-Gaussian, BNG). Auch in viskoelastischen Systemen Bewegung wurde ein analoges Verhalten beobachtet. Hier ist ein anomales Verhalten des MSD, ~ ta, in Verbindung mit einer a priori unerwarteten nicht gaußchen Verteilung (anomalous yet non-Gaussian, ANG). Dieses Verhalten, welches sowohl in BNG- als auch in ANG-Diffusion beobachtet wird, ist auf eine Heterogenität in den Systemen zurückzuführen. Um diese Systeme zu beschreiben, wurde ein einheitlicher Ansatz, basierend auf den Konzept der zufälligen Diffusivität, entwickelt. Die vorliegende Dissertation widmet sich ausführlich Modellen mit zufälligen Diffusivität. Ausgehend von einem chronologischen Überblick der grundlegenden Ansätze der Beschreibung der BNG- und ANG-Diffusion werden mathematische Methoden entwickelt, um die verschiedenen Modelle zu untersuchen. Die in dieser Arbeit diskutierten Prozesse können in drei Kategorien unterteil werden: i) randomly-scaled Gaussian processes, ii) superstatistical models und iii) diffusing diffusivity models, welche alle zu den allgemeinen Modellen mit zufälligen Diffusivität gehören. Der Hauptteil dieser Arbeit ist die Untersuchung auf die BNG Diffusion, welche inzwischen relativ gut verstanden ist. Dennoch werden auch viele Beispiele für die Beschreibung von ANG-Diffusion diskutiert, um die Möglichkeiten der Analyse solcher Prozesse aufzuzeigen. Der zweite Teil der Dissertation widmet sich der statistischen Analyse von Modellen mit zufälligen Diffusivität. Eine allgemeine Beschreibung basierend auf dem Konzept der momenterzeugenden Funktion wurde zuerst herangezogen, um grundsätzliche statistische Eigenschaften der Modelle zu erhalten. Anschließend konzentriert sich die Diskussion auf die Analyse der spektralen Leistungsdichte und der first passage Statistik für einige spezielle Modelle mit zufälligen Diffusivität. Diese Ergebnisse werden mit jenen der normalen Brownschen Molekularbewegung verglichen. Dadurch wird ein tiefergehendes physikalisches Verständnis über die Systeme erlangt, welche durch ein Modell mit zufälligen Diffusivität beschrieben werden. Abschließend, zeigt eine Diskussion mögliche Ursachen für die Heterogenität auf, mit dem Ziel darzustellen, welche Arten von Systemen durch den Zufalls-Diffusivitäts-Ansatz beschrieben werden können. N2 - Las dos características distintivas del movimiento Browniano son el crecimiento lineal < x2(t)> = 2Ddt del desplazamiento cuadrático medio (mean squared displacement}, MSD) con el coeficiente de difusión D en dimensiones espaciales d, y la distribución Gaussiana de los desplazamientos. Con los continuos avances en tecnologías experimentales y potencia de cálculo, se logra estudiar con mayor detalle sistemas cada vez más complejos y algunos sistemas revelan desviaciones de estas dos propiedades centrales. En los últimos años se ha observado una gran variedad de sistemas en los que el MSD presenta un crecimiento lineal en el tiempo (típico del transporte Browniano), no obstante, la distribución de los desplazamientos es pronunciadamente no Gaussiana (Brownian yet non-Gaussian diffusion}, BNG). Un comportamiento similar se observa asimismo en el caso del movimiento de tipo viscoelástico, en el que se combina una tendencia anómala del MSD, es decir, ~ ta, con a, con distribuciones inesperadamente no Gaussianas (Anomalous yet non-Gaussian diffusion, ANG). Este tipo de comportamiento observado en las difusiones BNG y ANG se ha relacionado con la presencia de heterogeneidades en los sistemas y se ha establecido un enfoque común para abordarlo: el enfoque de difusividad aleatoria. En la primera parte de esta disertación se explora extensamente el área de los modelos de difusividad aleatoria. A través de una descripción cronológica de los principales enfoques utilizados para caracterizar las difusiones BNG y ANG, se definen diferentes metodologías matemáticas para la resolución y el estudio de estos modelos. Los procesos expuestos en este trabajo, pertenecientes a la clase más general de modelos de difusividad aleatoria, pueden clasificarse en tres subcategorías: i) randomly-scaled Gaussian processes, ii) superstatistical models y iii) diffusing diffusivity models. Fundamentalmente el enfoque de este trabajo se centra en la difusión BNG, bien establecida y ampliamente estudiada en los últimos años. No obstante, múltiples ejemplos son examinados para la descripción de la difusión ANG, a fin de remarcar los diferentes modelos de estudio disponibles hasta el momento. En la segunda parte de la disertación se desarolla el análisis estadístico de los procesos de difusividad aleatoria. Inicialmente se expone una descripción general basada en el concepto de la función generadora de momentos para obtener las propiedades estadísticas estándar de los modelos. A continuación, la discusión aborda el estudio de la densidad espectral de potencia y la estadística del tiempo de primer paso para algunos modelos de difusividad aleatoria. Adicionalmente, los resultados del método de difusividad aleatoria se comparan junto a los de movimiento browniano estándar. Como resultado, se obtiene una mayor comprensión física de los sistemas descritos por los modelos de difusividad aleatoria. Para concluir, se presenta una discusión acerca de los posibles orígenes de la heterogeneidad, con el objetivo principal de inferir qué tipo de sistemas pueden describirse apropiadamente según el enfoque de la difusividad aleatoria. KW - diffusion KW - non-gaussianity KW - random diffusivity KW - power spectral analysis KW - first passage KW - Diffusion KW - zufälligen Diffusivität KW - spektrale Leistungsdichte KW - first passage KW - Heterogenität Y1 - 2020 U6 - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:kobv:517-opus4-487808 ER - TY - THES A1 - Gengel, Erik T1 - Direct and inverse problems of network analysis T1 - Direkte und Inverse Probleme der Netzwerk-Analyse N2 - Selfsustained oscillations are some of the most commonly observed phenomena in biological systems. They emanate from non-linear systems in a heterogeneous environment and can be described by the theory of dynamical systems. Part of this theory considers reduced models of the oscillator dynamics by means of amplitudes and a phase variable. Such variables are highly attractive for theoretical and experimental studies. Theoretically these variables correspond to an integrable linearization of the generally non-linear system. Experimentally, there exist well established approaches to extract phases from oscillator signals. Notably, one can define phase models also for networks of oscillators. One highly active field examines effects of non-local coupling among oscillators, which is thought to play a key role in networks with strong coupling. The dissertation introduces and expands the knowledge about high-order phase coupling in networks of oscillators. Mathematical calculations consider the Stuart-Landau oscillator. A novel phase estimation scheme for direct observations of an oscillator dynamics is introduced based on numerics. A numerical study of high-order phase coupling applies a Fourier fit for the Stuart-Landau and for the van-der-Pol oscillator. The numerical approach is finally tested on observation-based phase estimates of the Morris-Lecar neuron. A popular approach for the construction of phases from signals is based on phase demodulation by means of the Hilbert transform. Generally, observations of oscillations contain a small and generic variation of their amplitude. The work presents a way to quantify how much the variations of signal amplitude spoil a phase demodulation procedure. For the ideal case of phase modulated signals, amplitude modulations vanish. However, the Hilbert transform produces artificial variations of the reconstructed amplitude even in this case. The work proposes a novel procedure called Iterative Hilbert Transform Embedding to obtain an optimal demodulation of signals. The text presents numerous examples and tests of application for the method, covering multicomponent signals, observables of highly stable limit cycle oscillations and noisy phase dynamics. The numerical results are supported by a spectral theory of convergence for weak phase modulations. N2 - Selbsterhaltende Ozillationen finden sich häufig in biologischen Systemen. Sie emergieren aus nichtlinearen Prozessen in einem heterogenen Umfeld und können durch die Theorie dynamischer Systeme beschrieben werden. Ein Teil dieser Theorie befasst ich mit reduzierten Beschreibungen von Oszillationen anhand von Amplituden-, und Phasenvariablen. Selbige sind für theoretische und experimentelle Anwendungen von großer Bedeutung. Im theoretischen Bereich korrespondieren Phasen und Amplituden zur integrablen Linearisierung eines nichtlinearen Systems. Im experimentellen Bereich existieren weit verbreitete Ansätze, Phasenvariablen aus oszillierenden Signalen zu gewinnen. Phasenmodelle können auch für Netzwerke von Oszillatoren definiert werden. Ein aktives Forschungsgebiet befasst sich in diesem Zusammenhang mit nicht-lokalen Kopplungen zwischen den Oszillatoren. Die Fachwelt geht davon aus, dass solche nicht-lokalen Kopplungen eine entscheidende Rolle spielen, wenn die Kopplungen zwischen den einzelnen Einheiten nicht schwach ist. Die Dissertation gibt eine Einführung in dieses Themengebiet und liefert einen Beitrag zum weiteren Verständnis derartiger Probleme. Mathematische Berechnungen gehen vom Stuart-Landau-Oszillator aus. Eine neue numerische Berechnungsmethode für die Phasendynamik von Oszillatoren wird vorgestellt; sie basiert auf vollständiger Kenntnis des dynamischen Systems. Eine numerische Studie der Phasenkopplungen höherer Ordnung verwendet einen Fourier-Fit. Als Beispiele dienen hier das Stuart-Landau-Modell und der van-der-Pol Oszillator. Die vollständige numerische Prozedur wird final getestet für die datengetriebene Bestimmung der Phasenkopplung dreier Morris-Lecar Neuronen. Eine der beliebtesten Methoden zur Phasenextraktion aus Messdaten basiert auf dem Prinzip der Phasendemodulation. Hierfür verwendet man die Hilbert-Transformation. Im Allgemeinen beinhalten Observablen nichtlinearer Oszillatoren kleine - als generisch anzusehende - Variationen ihrer Amplitude. Die dargelegte Arbeit präsentiert eine Möglichkeit, wie der Einfluss derartiger Variationen die Phasendemodulation behindert. Für den idealen Fall reiner Phasenmodulation in Signalen, gehen Amplitudenvariationen gegen null. Dennnoch reproduziert die Hilbert-Transformation auch in derartigen Fällen nicht die tatsächliche Phase des Signals. Die Dissertation stellt eine neue Methode vor, die dieses spezielle Problem behebt. Diese Methode trägt den Namen Iterative Hilbert-Transformations-Einbettung und erlaubt die optimale Demodulation zu finden. Im Text werden zahlreiche Beispiele vorgestellt, insbesondere Multikomponentensignale, Observablen starrer Grenzzyklen und verrauschte Phasendynamiken. Die numerischen Resultate werden unterstützt durch eine spektrale Theorie der Konvergenz für schwache Phasenmodulationen. KW - non-linear oscillators KW - Hilbert transform KW - networks KW - phase demodulation KW - phase-amplitude mixing KW - high-order phase coupling KW - Hilbert-Transformation KW - Phasenkopplungen höherer Ordnung KW - Netzwerke KW - nichtlineare Oszillationen KW - Phasendemodulation KW - Phasen-Amplituden Trennung Y1 - 2021 U6 - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:kobv:517-opus4-512367 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 - Aseev, Nikita T1 - Modeling and understanding dynamics of charged particles in the Earth's inner magnetosphere T1 - Modellierung und Untersuchung der Dynamik geladener Teilchen in der inneren Magnetosphäre der Erde N2 - The Earth's inner magnetosphere is a very dynamic system, mostly driven by the external solar wind forcing exerted upon the magnetic field of our planet. Disturbances in the solar wind, such as coronal mass ejections and co-rotating interaction regions, cause geomagnetic storms, which lead to prominent changes in charged particle populations of the inner magnetosphere - the plasmasphere, ring current, and radiation belts. Satellites operating in the regions of elevated energetic and relativistic electron fluxes can be damaged by deep dielectric or surface charging during severe space weather events. Predicting the dynamics of the charged particles and mitigating their effects on the infrastructure is of particular importance, due to our increasing reliance on space technologies. The dynamics of particles in the plasmasphere, ring current, and radiation belts are strongly coupled by means of collisions and collisionless interactions with electromagnetic fields induced by the motion of charged particles. Multidimensional numerical models simplify the treatment of transport, acceleration, and loss processes of these particles, and allow us to predict how the near-Earth space environment responds to solar storms. The models inevitably rely on a number of simplifications and assumptions that affect model accuracy and complicate the interpretation of the results. In this dissertation, we quantify the processes that control electron dynamics in the inner magnetosphere, paying particular attention to the uncertainties of the employed numerical codes and tools. We use a set of convenient analytical solutions for advection and diffusion equations to test the accuracy and stability of the four-dimensional Versatile Electron Radiation Belt (VERB-4D) code. We show that numerical schemes implemented in the code converge to the analytical solutions and that the VERB-4D code demonstrates stable behavior independent of the assumed time step. The order of the numerical scheme for the convection equation is demonstrated to affect results of ring current and radiation belt simulations, and it is crucially important to use high-order numerical schemes to decrease numerical errors in the model. Using the thoroughly tested VERB-4D code, we model the dynamics of the ring current electrons during the 17 March 2013 storm. The discrepancies between the model and observations above 4.5 Earth's radii can be explained by uncertainties in the outer boundary conditions. Simulation results indicate that the electrons were transported from the geostationary orbit towards the Earth by the global-scale electric and magnetic fields. We investigate how simulation results depend on the input models and parameters. The model is shown to be particularly sensitive to the global electric field and electron lifetimes below 4.5 Earth's radii. The effects of radial diffusion and subauroral polarization streams are also quantified. We developed a data-assimilative code that blends together a convection model of energetic electron transport and loss and Van Allen Probes satellite data by means of the Kalman filter. We show that the Kalman filter can correct model uncertainties in the convection electric field, electron lifetimes, and boundary conditions. It is also demonstrated how the innovation vector - the difference between observations and model prediction - can be used to identify physical processes missing in the model of energetic electron dynamics. We computed radial profiles of phase space density of ultrarelativistic electrons, using Van Allen Probes measurements. We analyze the shape of the profiles during geomagnetically quiet and disturbed times and show that the formation of new local minimums in the radial profiles coincides with the ground observations of electromagnetic ion-cyclotron (EMIC) waves. This correlation indicates that EMIC waves are responsible for the loss of ultrarelativistic electrons from the heart of the outer radiation belt into the Earth's atmosphere. N2 - Die innere Magnetosphäre der Erde ist ein sehr dynamisches System, das hauptsächlich vom äußeren Sonnenwind beeinflusst wird, der auf das Magnetfeld unseres Planeten einwirkt. Störungen im Sonnenwind, wie z.B. koronale Massenauswürfe und sogenannte Korotierende Wechselwirkungsbereiche, verursachen geomagnetische Stürme, die zu deutlichen Veränderungen der Populationen geladener Teilchen in der inneren Magnetosphäre führen - Plasmasphäre, Ringstrom und Strahlungsgürtel. Satelliten, die in Regionen mit erhöhten energetischen und relativistischen Elektronenflüssen betrieben werden, können durch tiefe dielektrische Ladung oder Oberflächenladungen bei schweren Weltraumwetterereignissen beschädigt werden. Die Vorhersage der Dynamik der geladenen Teilchen und die Abschwächung ihrer Auswirkungen auf die Infrastruktur sind heutzutage von besonderer Bedeutung, insbesondere aufgrund unserer zunehmenden Abhängigkeit von Weltraumtechnologien. Die Dynamik von Teilchen in der Plasmasphäre, des Ringstrom und in den Strahlungsgürteln sind durch Kollisionen und kollisionsfreie Wechselwirkungen mit elektromagnetischen Feldern, die durch die Bewegung geladener Teilchen induziert werden, stark gekoppelt. Mehrdimensionale numerische Modelle vereinfachen die Betrachtung von Transport-, Beschleunigungs- und Verlustprozessen dieser Partikel und ermöglichen es uns, vorherzusagen, wie die erdnahe Weltraumumgebung auf Sonnenstürme reagiert. Die Modelle beruhen zwangsläufig auf einer Reihe von Vereinfachungen und Voraussetzungen, die sich auf die Modellgenauigkeit auswirken und die Interpretation der Ergebnisse erschweren. In dieser Dissertation quantifizieren wir die Prozesse, die die Dynamik der Elektronen in der inneren Magnetosphäre steuern. Dabei richten wir den Fokus insbesondere auch auf die Unsicherheiten der verwendeten numerischen Codes. Wir verwenden eine Reihe praktischer analytischer Lösungen für Advektions- und Diffusionsgleichungen, um die Genauigkeit und Stabilität des 4-dimensionalen ''Versatile Electron Radiation Belt'' Codes (VERB-4D Code) zu testen. Wir zeigen, dass die im Code implementierten numerischen Schemata zu den analytischen Lösungen konvergieren und der Code sich unabhängig vom angenommenen Zeitschritt stabil verhält. Wir demonstrieren, wie die Genauigkeit des numerischen Schemas für die Konvektionsgleichung die Ergebnisse von Ringstrom- und Strahlungsgürtelsimulationen beeinflussen kann, und dass es von entscheidender Beteutung ist, numerische Schemata höherer Ordnung zu verwenden, um numerische Fehler im Modell zu reduzieren. Mit dem ausführlich getesteten VERB-4D Code modellieren wir die Dynamik der Ringstromelektronen während des Sturms vom 17. März 2013. Wir zeigen, dass die Diskrepanzen zwischen dem Modell und Beobachtungen oberhalb von 4.5 Erdradien durch Unsicherheiten in den äußeren Randbedingungen erklärt werden können und dass die Elektronen durch die globalen elektrischen und magnetischen Felder von der geostationäre Umlaufbahn zur Erde transportiert wurden. Wir untersuchen weiterhin, wie die Simulationsergebnisse von den Eingabemodellen und Parametern abhängen. Wir zeigen, dass das Modell besonders empfindlich für das globale elektrische Feld und die Lebensdauer der Elektronen unterhalb von 4.5 Erdradien ist. Außerdem quantifizieren wir auch die Auswirkungen von radialer Diffusion und subauroralen Polarisationsströmen. Wir haben einen datenassimilativen Code entwickelt, der mithilfe des Kalman-Filters ein Konvektionsmodell für den Transport und den Verlust energetischer Elektronen mit den Satellitendaten der Van Allen Probes kombiniert. Wir zeigen, dass die Verwendung eines Kalman-Filters Modellunsicherheiten im elektrischen Konvektionsfeld, in der Lebensdauer der Elektronen und in den Randbedingungen korrigieren kann. Weiterhin zeigen wir, wie der Innovationsvektor - die Differenz zwischen Beobachtungen und Modellvorhersagen - verwendet werden kann, um physikalische Prozesse zu identifizieren, die im Modell der Dynamik der energetischen Elektronen fehlen. Außerdem berechnen wir radiale Profile der Phasenraumdichte ultrarelativistischer Elektronen mithilfe von Van Allen Probes-Messungen. Wir analysieren die Form der Profile und zeigen, dass die Entstehung neuer lokaler Minima in den radialen Profilen mit den Bodenbeobachtungen von EMIC-Wellen übereinstimmt. Diese Korrelation legt nahe, dass EMIC-Wellen für den Verlust ultrarelativistischer Elektronen vom Herzen des äußeren Strahlungsgürtels in die Erdatmosphäre verantwortlich sind. KW - ring current electrons KW - radiation belts KW - mathematical modeling KW - wave-particle interactions KW - data assimilation KW - Ringstromelektronen KW - Strahlungsgürtel KW - mathematische Modellierung KW - Wellen-Teilchen Wechselwirkungen KW - Datenassimilation Y1 - 2020 U6 - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:kobv:517-opus4-479211 ER -