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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.
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.
We study localized traveling waves and chaotic states in strongly nonlinear one-dimensional Hamiltonian lattices. We show that the solitary waves are superexponentially localized and present an accurate numerical method allowing one to find them for an arbitrary nonlinearity index. Compactons evolve from rather general initially localized perturbations and collide nearly elastically. Nevertheless, on a long time scale for finite lattices an extensive chaotic state is generally observed. Because of the system's scaling, these dynamical properties are valid for any energy.
We describe the concept, the fabrication, and the most relevant properties of a piezoelectric-polymer system: Two fluoroethylenepropylene (FEP) films with good electret properties are laminated around a specifically designed and prepared polytetrafluoroethylene (PTFE) template at 300 degrees C. After removing the PTFE template, a two-layer FEP film with open tubular channels is obtained. For electric charging, the two-layer FEP system is subjected to a high electric field. The resulting dielectric barrier discharges inside the tubular channels yield a ferroelectret with high piezoelectricity. d(33) coefficients of up to 160 pC/N have already been achieved on the ferroelectret films. After charging at suitable elevated temperatures, the piezoelectricity is stable at temperatures of at least 130 degrees C. Advantages of the transducer films include ease of fabrication at laboratory or industrial scales, a wide range of possible geometrical and processing parameters, straightforward control of the uniformity of the polymer system, flexibility, and versatility of the soft ferroelectrets, and a large potential for device applications e.g., in the areas of biomedicine, communications, production engineering, sensor systems, environmental monitoring, etc.
We study buckling instabilities of filaments in biological systems. Filaments in a cell are the building blocks of the cytoskeleton. They are responsible for the mechanical stability of cells and play an important role in intracellular transport by molecular motors, which transport cargo such as organelles along cytoskeletal filaments. Filaments of the cytoskeleton are semiflexible polymers, i.e., their bending energy is comparable to the thermal energy such that they can be viewed as elastic rods on the nanometer scale, which exhibit pronounced thermal fluctuations. Like macroscopic elastic rods, filaments can undergo a mechanical buckling instability under a compressive load. In the first part of the thesis, we study how this buckling instability is affected by the pronounced thermal fluctuations of the filaments. In cells, compressive loads on filaments can be generated by molecular motors. This happens, for example, during cell division in the mitotic spindle. In the second part of the thesis, we investigate how the stochastic nature of such motor-generated forces influences the buckling behavior of filaments. In chapter 2 we review briefly the buckling instability problem of rods on the macroscopic scale and introduce an analytical model for buckling of filaments or elastic rods in two spatial dimensions in the presence of thermal fluctuations. We present an analytical treatment of the buckling instability in the presence of thermal fluctuations based on a renormalization-like procedure in terms of the non-linear sigma model where we integrate out short-wavelength fluctuations in order to obtain an effective theory for the mode of the longest wavelength governing the buckling instability. We calculate the resulting shift of the critical force by fluctuation effects and find that, in two spatial dimensions, thermal fluctuations increase this force. Furthermore, in the buckled state, thermal fluctuations lead to an increase in the mean projected length of the filament in the force direction. As a function of the contour length, the mean projected length exhibits a cusp at the buckling instability, which becomes rounded by thermal fluctuations. Our main result is the observation that a buckled filament is stretched by thermal fluctuations, i.e., its mean projected length in the direction of the applied force increases by thermal fluctuations. Our analytical results are confirmed by Monte Carlo simulations for buckling of semiflexible filaments in two spatial dimensions. We also perform Monte Carlo simulations in higher spatial dimensions and show that the increase in projected length by thermal fluctuations is less pronounced than in two dimensions and strongly depends on the choice of the boundary conditions. In the second part of this work, we present a model for buckling of semiflexible filaments under the action of molecular motors. We investigate a system in which a group of motors moves along a clamped filament carrying a second filament as a cargo. The cargo-filament is pushed against the wall and eventually buckles. The force-generating motors can stochastically unbind and rebind to the filament during the buckling process. We formulate a stochastic model of this system and calculate the mean first passage time for the unbinding of all linking motors which corresponds to the transition back to the unbuckled state of the cargo filament in a mean-field model. Our results show that for sufficiently short microtubules the movement of kinesin-I-motors is affected by the load force generated by the cargo filament. Our predictions could be tested in future experiments.
We present an analysis of concentration switching times in microfluidic devices. The limits of rapid switching are analyzed based on the theory of dispersion by Taylor and Aris and compared to both experiments and numerical simulations. We focus on switching times obtained by photo-activation of caged compounds in a micro-flow (flow photolysis). The performance of flow photolysis is compared to other switching techniques. A flow chart is provided to facilitate the application of our theoretical analysis to microfluidic switching devices.