Oleh Omelchenko

• 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 theSynchronization 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.…
• 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 letztenDie 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.…