Vittoria Sposini

• 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., <x2(t)> ~ 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 diffusivityThe 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., <x2(t)> ~ 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.…
• 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, <x2(t)> ~ 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 eineDie 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, <x2(t)> ~ 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.…
• 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, <x2(t)> ~ ta, con a, con distribuciones inesperadamente no Gaussianas (Anomalous yetLas 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, <x2(t)> ~ 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.…