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We study the modeling and prediction of dynamical systems based on conventional models derived from measurements. Such algorithms are highly desirable in situations where the underlying dynamics are hard to model from physical principles or simplified models need to be found. We focus on symbolic regression methods as a part of machine learning. These algorithms are capable of learning an analytically tractable model from data, a highly valuable property. Symbolic regression methods can be considered as generalized regression methods. We investigate two particular algorithms, the so-called fast function extraction which is a generalized linear regression algorithm, and genetic programming which is a very general method. Both are able to combine functions in a certain way such that a good model for the prediction of the temporal evolution of a dynamical system can be identified. We illustrate the algorithms by finding a prediction for the evolution of a harmonic oscillator based on measurements, by detecting an arriving front in an excitable system, and as a real-world application, the prediction of solar power production based on energy production observations at a given site together with the weather forecast.
Vortex ripples in sand are studied experimentally in a one-dimensional setup with periodic boundary conditions. The nonlinear evolution, far from the onset of instability, is analyzed in the framework of a simple model developed for homogeneous patterns. The interaction function describing the mass transport between neighboring ripples is extracted from experimental runs using a recently proposed method for data analysis, and the predictions of the model are compared to the experiment. An analytic explanation of the wavelength selection mechanism in the model is provided, and the width of the stable band of ripples is measured.
We investigate localized periodic solutions (breathers) in a lattice of parametrically driven, nonlinear dissipative oscillators. These breathers are demonstrated to be exponentially localized, with two characteristic localization lengths. The crossover between the two lengths is shown to be related to the transition in the phase of the lattice oscillations.
We present a novel experimental setup to investigate two-dimensional thermal convection in a freestanding thin liquid film. Such films can be produced in a controlled way on the scale of 5-1000 nm. Our primary goal is to investigate convection patterns and the statistics of reversals in Rayleigh-Benard convection with varying aspect ratio. Additionally, questions regarding the physics of liquid films under controlled conditions can be investigated, like surface forces, or stability under varying thermodynamical parameters. The film is suspended in a frame which can be adjusted in height and width to span an aspect ratio range of Gamma = 0.16-10. The top and bottom frame elements can be set to specific temperature within T = 15 degrees C to 55 degrees C. A thickness to area ratio of approximately 108 enables only two-dimensional fluid motion in the time scales relevant for turbulent motion. The chemical composition of the film is well-defined and optimized for film stability and reproducibility and in combination with carefully controlled ambient parameters allows the comparison to existing experimental and numerical data. Published by AIP Publishing.
This article describes how to use statistical data analysis to obtain models directly from data. The focus is put on finding nonlinearities within a generalized additive model. These models are found by means of backfitting or more general algorithms, like the alternating conditional expectation value one. The method is illustrated by numerically generated data. As an application, the example of vortex ripple dynamics, a highly complex fluid-granular system, is treated
A key technology for large eddy simulation (LES) of complex flows is an appropriate wall modeling strategy. In this paper we apply for the first time a fully nonparametric procedure for the estimation of generalized additive models (GAM) by conditional statistics. As a database, we use DNS and wall-resolved LES data of plane channel flow for Reynolds numbers, Re = 2800, 4000 (DNS) and 10,935, 22,776 (LES). The statistical method applied is a quantitative tool for the identification of important model terms, allowing for an identification of some of the near-wall physics. The results are given as nonparametric functions which cannot be attained by other methods. We investigated a generalized model which includes Schumann's and Piomelli et al.'s model. A strong influence of the pressure gradient in the viscous sublayer is found; for larger wall distances the spanwise pressure gradient even dominates the tau(w,zy). component. The first a posteriori LES results are given.
We prove the existence of nonlinear localized time-periodic solutions in a chain of symplectic mappings with nearest neighbour coupling. This is a class of systems whose behaviour can be seen as representation of a lattice of pendula. The effect of discrete time changes the mathematical as well as the numerical procedures. Applying the discrete version of Floquet theory eases and clarifies the procedure of proving the existence of the localized time-periodic solutions. As an extension of the concept of rotobreathers one can produce solutions which rotate at every site of the lattice. To consider these we use a general definition of localization.
Komplexe Systeme reichen von "harten", physikalischen, wie Klimaphysik, Turbulenz in Fluiden oder Plasmen bis zu so genannten "weichen", wie man sie in der Biologie, der Physik weicher Materie, Soziologie oder Ökonomie findet. Die Ausbildung von Verständnis zu einem solchen System beinhaltet eine Beschreibung in Form von Statistiken und schlussendlich mathematischen Gleichungen. Moderne Datenanalyse stellt eine große Menge von Werkzeugen zur Analyse von Komplexität auf verschiedenen Beschreibungsebenen bereit. In diesem Kurs werden statistische Methoden mit einem Schwerpunkt auf dynamischen Systemen diskutiert und eingeübt. Auf der methodischen Seite werden lineare und nichtlineare Ansätze behandelt, inklusive der Standard-Werkzeuge der deskriptiven und schlussfolgernden Statistik, Wavelet Analyse, Nichtparametrische Regression und der Schätzung nichtlinearer Maße wie fraktaler Dimensionen, Entropien und Komplexitätsmaßen. Auf der Modellierungsseite werden deterministische und stochastische Systeme, Chaos, Skalierung und das Entstehen von Komplexität durch Wechselwirkung diskutiert - sowohl für diskrete als auch für ausgedehnte Systeme. Die beiden Ansätze werden durch Systemanalyse jeweils passender Beispiele vereint.
Komplexe Systeme reichen von "harten", physikalischen, wie Klimaphysik, Turbulenz in Fluiden oder Plasmen bis zu so genannten "weichen", wie man sie in der Biologie, der Physik weicher Materie, Soziologie oder Ökonomie findet. Die Ausbildung von Verständnis zu einem solchen System beinhaltet eine Beschreibung in Form von Statistiken und schlussendlich mathematischen Gleichungen. Moderne Datenanalyse stellt eine große Menge von Werkzeugen zur Analyse von Komplexität auf verschiedenen Beschreibungsebenen bereit. In diesem Kurs werden statistische Methoden mit einem Schwerpunkt auf dynamischen Systemen diskutiert und eingeübt. Auf der methodischen Seite werden lineare und nichtlineare Ansätze behandelt, inklusive der Standard-Werkzeuge der deskriptiven und schlussfolgernden Statistik, Wavelet Analyse, Nichtparametrische Regression und der Schätzung nichtlinearer Maße wie fraktaler Dimensionen, Entropien und Komplexitätsmaßen. Auf der Modellierungsseite werden deterministische und stochastische Systeme, Chaos, Skalierung und das Entstehen von Komplexität durch Wechselwirkung diskutiert - sowohl für diskrete als auch für ausgedehnte Systeme. Die beiden Ansätze werden durch Systemanalyse jeweils passender Beispiele vereint.
Komplexe Systeme reichen von "harten", physikalischen, wie Klimaphysik, Turbulenz in Fluiden oder Plasmen bis zu so genannten "weichen", wie man sie in der Biologie, der Physik weicher Materie, Soziologie oder Ökonomie findet. Die Ausbildung von Verständnis zu einem solchen System beinhaltet eine Beschreibung in Form von Statistiken und schlussendlich mathematischen Gleichungen. Moderne Datenanalyse stellt eine große Menge von Werkzeugen zur Analyse von Komplexität auf verschiedenen Beschreibungsebenen bereit. In diesem Kurs werden statistische Methoden mit einem Schwerpunkt auf dynamischen Systemen diskutiert und eingeübt. Auf der methodischen Seite werden lineare und nichtlineare Ansätze behandelt, inklusive der Standard-Werkzeuge der deskriptiven und schlussfolgernden Statistik, Wavelet Analyse, Nichtparametrische Regression und der Schätzung nichtlinearer Maße wie fraktaler Dimensionen, Entropien und Komplexitätsmaßen. Auf der Modellierungsseite werden deterministische und stochastische Systeme, Chaos, Skalierung und das Entstehen von Komplexität durch Wechselwirkung diskutiert - sowohl für diskrete als auch für ausgedehnte Systeme. Die beiden Ansätze werden durch Systemanalyse jeweils passender Beispiele vereint.