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Anhand eines paradigmatischen Modellbeispiels werden die Konsequenzen der Koexistenz vieler Attraktoren auf die globale Dynamik schwach dissipativer Systeme studiert. Es wird gezeigt, dass diese Systeme eine sehr reichhaltige Dynamik besitzen und extrem sensitiv gegenüber Störungen in den Anfangsbedingungen sind. Diese Systeme zeichnen sich durch eine extrem hohe Flexibilität ihres Verhaltens aus.
In this paper we consider the hypo-ellipticity of differential forms on a closed manifold.The main results show that there are some topological obstruct for the existence of the differential forms with hypoellipticity.
Aus dem Inhalt: Einleitung Kapitel 1. Starke Gesetze der Grossen Zahlen 1. SGGZ unter Wachstumsbedingungen an die p-ten Momente 2. SGGZ für identisch verteilte Zufallsvariablen 3. SGGZ für Prozesse mit *-mixing-Eigenschaft Kapitel 2. Einführung zu diskreten (Sub-,Super-)Martingalen 1. Vorhersagbarkeit 2. gestoppte (Sub-,Super-)Martingale 3. Upcrossings 4. Konvergenzsätze 5. Doob-Zerlegung 6. Eine äquivalente Definition eines (Sub-)Martingals Kapitel 3. Martingale und gleichgradige Integrierbarkeit 1. Gleichmäßige(-f¨ormige,-gradige) Integrierbarkeit 2. gleichgradig integrierbare Martingale Kapitel 4. Martingale und das SGGZ Kapitel 5.”reversed“ (Sub-,Super-)Martingale 1. Konvergenzsätze Kapitel 6. (Sub-,Super-)Martingale mit gerichteter Indexmenge 1. Äquivalente Formulierung eines (Sub-)Martingals 2. Konvergenzsätze Kapitel 7. Quasimartingale,Amarts und Semiamarts 1. Konvergenzsätze 2. Riesz-Zerlegung 3. Doob-Zerlegung Kapitel 8. Amarts und das SGGZ Kapitel 9.”reversed“ Amarts und Semiamarts 1. Konvergenzsätze 2.”Aufwärts“- gegen ”Abwärts“-Adaptiertheit 3. Riesz-Zerlegung 4. Stabilitätsanalyse Kapitel 10. Amarts mit gerichteter Indexmenge 1. Konvergenzsätze 2. Riesz-Zerlegung Anhang A. zur Existenz einer Folge unabhängiger Zufallsvariablen B. Konvergenz
We consider a class of infinite-dimensional diffusions where the interaction between the components is both spatial and temporal. We start the system from a Gibbs measure with finiterange uniformly bounded interaction. Under suitable conditions on the drift, we prove that there exists t0 > 0 such that the distribution at time t = t0 is a Gibbs measure with absolutely summable interaction. The main tool is a cluster expansion of both the initial interaction and certain time-reversed Girsanov factors coming from the dynamics.
Aus dem Inhalt: Inhaltsverzeichnis Abbildungsverzeichnis Tabellenverzeichnis 1 Einleitung und Motivation 2 Multivariate Copulafunktionen 2.1 Einleitung 2.2 Satz von Sklar 2.3 Eigenschaften von Copulafunktionen 3 Abhängigkeitskonzepte 3.1 Lineare Korrelation 3.2 Copulabasierte Abhängigkeitsmaße 3.2.1 Konkordanz 3.2.2 Kendall’s und Spearman’s 3.2.3 Asymptotische Randabhängigkeit 4 Elliptische Copulaklasse 4.1 Sphärische und elliptische Verteilungen 4.2 Normal-Copula 4.3 t-Copula 5 Parametrische Schätzverfahren 5.1 Maximum-Likelihood-Methode 5.1.1 ExakteMaximum-Likelihood-Methode 5.1.2 2-stufige parametrische Maximum-Likelihood-Methode 5.1.3 2-stufige semiparametrische Maximum-Likelihood-Methode 5.2 Momentenmethode 5.3 Kendall’s -Momentenmethode 6 Parameterschätzungen für Normal- und t-Copula 6.1 Normal-Copula 6.1.1 Maximum-Likelihood-Methode 6.1.2 Momentenmethode 6.1.3 Kendall’s Momentenmethode 6.1.4 Spearman’s Momentenmethode 6.2 t-Copula 6.2.1 Verfahren 1 (exakte ML-Methode) 6.2.2 Verfahren 2 (2-stufige rekursive ML-Methode) 6.2.3 Verfahren 3 (2-stufige KM-ML-Methode) 6.2.4 Verfahren 4 (3-stufige M-ML-Methode) 7 Simulationen 7.1 Grundlagen 7.2 Parametrischer Fall 7.3 Nichtparametrischer Fall 7.4 Fazit A Programmausschnitt Literaturverzeichnis