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The Colorado Learning Attitudes about Science Survey (CLASS) is an instrument which is widely used in physics education to characterize students' attitudes toward physics and learning physics and compare them with those of experts. While CLASS has been extensively validated for use in the context of higher education institutions in the United States, there has been less information about its use with European students. We have studied the structural, content, and substantive aspects of validity of CLASS by first doing a confirmatory factor analysis of N = 642 sets of student answers from the University of Helsinki, Finland. The students represented a culturally and demographically different subset of university physics students than in previous studies. The confirmatory factor analysis used a 3-factor, 15-item factor structure as a starting point and the resulting factor structure was similar to the original. Just minor modifications were needed for fit parameters to be in the acceptable range. We explored the differences by student interviews and consultation of experts. With the exception of one item, they supported the new 14-item, 3-factor structure. The results show that the interpretations made from CLASS results are mostly transferable, and CLASS remains a useful instrument for a wide variety of populations.
Computer-based analysis of preservice teachers' written reflections could enable educational scholars to design personalized and scalable intervention measures to support reflective writing. Algorithms and technologies in the domain of research related to artificial intelligence have been found to be useful in many tasks related to reflective writing analytics such as classification of text segments. However, mostly shallow learning algorithms have been employed so far. This study explores to what extent deep learning approaches can improve classification performance for segments of written reflections. To do so, a pretrained language model (BERT) was utilized to classify segments of preservice physics teachers' written reflections according to elements in a reflection-supporting model. Since BERT has been found to advance performance in many tasks, it was hypothesized to enhance classification performance for written reflections as well. We also compared the performance of BERT with other deep learning architectures and examined conditions for best performance. We found that BERT outperformed the other deep learning architectures and previously reported performances with shallow learning algorithms for classification of segments of reflective writing. BERT starts to outperform the other models when trained on about 20 to 30% of the training data. Furthermore, attribution analyses for inputs yielded insights into important features for BERT's classification decisions. Our study indicates that pretrained language models such as BERT can boost performance for language-related tasks in educational contexts such as classification.
Using SXRR to probe the nature of discontinuities in SLM additive manufactured inconel 718 specimens
(2020)
The utilization of additive manufacturing (AM) to fabricate robust structural components relies on understanding the nature of internal anomalies or discontinuities, which can compromise the structural integrity. While some discontinuities in AM microstructures stem from similar mechanisms as observed in more traditional processes such as casting, others are unique to the AM process. Discontinuities in AM are challenging to detect, due to their submicron size and orientation dependency. Toward the goal of improving structural integrity, minimizing discontinuities in an AM build requires an understanding of the mechanisms of formation to mitigate their occurrence. This study utilizes various techniques to evaluate the shape, size, nature and distribution of discontinuities in AM Inconel 718, in a non-hot isostatic pressed (HIPed) as-built, non-HIPed and direct age, and HIPed with two step age samples. Non-destructive synchrotron radiation refraction and transmission radiography (SXRR) provides additional information beyond that obtained with destructive optical microscopy. SXRR was able to distinguish between voids, cracks and lack of melt in, due to its sensitivity to the orientation of the discontinuity.
Partial synchronous states appear between full synchrony and asynchrony and exhibit many interesting properties. Most frequently, these states are studied within the framework of phase approximation. The latter is used ubiquitously to analyze coupled oscillatory systems. Typically, the phase dynamics description is obtained in the weak coupling limit, i.e., in the first-order in the coupling strength. The extension beyond the first-order represents an unsolved problem and is an active area of research. In this paper, three partially synchronous states are investigated and presented in order of increasing complexity. First, the usage of the phase response curve for the description of macroscopic oscillators is analyzed. To achieve this, the response of the mean-field oscillations in a model of all-to-all coupled limit-cycle oscillators to pulse stimulation is measured. The next part treats a two-group Kuramoto model, where the interaction of one attractive and one repulsive group results in an interesting solitary state, situated between full synchrony and self-consistent partial synchrony. In the last part, the phase dynamics of a relatively simple system of three Stuart-Landau oscillators are extended beyond the weak coupling limit. The resulting model contains triplet terms in the high-order phase approximation, though the structural connections are only pairwise. Finally, the scaling of the new terms with the coupling is analyzed.
We calculate the additional carbon emissions as a result of the conversion of natural land in a process of urbanisation; and the change of carbon flows by “urbanised” ecosystems, when the atmospheric carbon is exported to the neighboring territories, from 1980 till 2050 for the eight regions of the world. As a scenario we use combined UN and demographic model′s prognoses for regional total and urban population growth. The calculations of urban areas dynamics are based on two models: the regression model and the Gamma-model. The urbanised area is sub-divided on built-up, „green“ (parks, etc.) and informal settlements (favelas) areas. The next step is to calculate the regional and world dynamics of carbon emission and export, and the annual total carbon balance. Both models give similar results with some quantitative differences. In the first model, the world annual emissions attain a maximum of 205 MtC/year between 2020-2030. Emissions will then slowly decrease. The maximum contributions are given by China and the Asia and Pacific regions. In the second model, world annual emissions increase to 1.25 GtC in 2005, beginning to decrease afterwards. If we compare the emission maximum with the annual emission caused by deforestation, 1.36GtC per year, then we can say that the role of urbanised territories (UT) is of a comparable magnitude. Regarding the world annual export of carbon by UT, we observe its monotonous growth by three times, from 24 MtC to 66 MtC in the first model, and from 249 MtC to 505 MtC in the second one. The latter, is therefore comparable to the amount of carbon transported by rivers into the ocean (196-537 MtC). By estimating the total balance we find that urbanisation shifts the total balance towards a “sink” state. The urbanisation is inhibited in the interval 2020-2030, and by 2050 the growth of urbanised areas would almost stop. Hence, the total emission of natural carbon at that stage will stabilise at the level of the 1980s (80 MtC per year). As estimated by the second model, the total balance, being almost constant until 2000, then starts to decrease at an almost constant rate. We can say that by the end of the XXI century, the total carbon balance will be equal to zero, when the exchange flows are fully balanced, and may even be negative, when the system begins to take up carbon from the atmosphere, i.e., becomes a “sink”.
Young core-collapse supernovae with dense-wind progenitors may be able to accelerate cosmic-ray hadrons beyond the knee of the cosmic-ray spectrum, and this may result in measurable gamma-ray emission. We searched for gamma-ray emission from ten super- novae observed with the High Energy Stereoscopic System (H.E.S.S.) within a year of the supernova event. Nine supernovae were observed serendipitously in the H.E.S.S. data collected between December 2003 and December 2014, with exposure times ranging from 1.4 to 53 h. In addition we observed SN 2016adj as a target of opportunity in February 2016 for 13 h. No significant gamma-ray emission has been detected for any of the objects, and upper limits on the >1 TeV gamma-ray flux of the order of similar to 10(-13) cm(-)(2)s(-1) are established, corresponding to upper limits on the luminosities in the range similar to 2 x 10(39) to similar to 1 x 10(42) erg s(-1). These values are used to place model-dependent constraints on the mass-loss rates of the progenitor stars, implying upper limits between similar to 2 x 10(-5) and similar to 2 x 10(-3) M-circle dot yr(-1) under reasonable assumptions on the particle acceleration parameters.
Experimental results show that the polymerization of pyrrole in the presence of beta-naphthalenesulfonic acid and different fluorosurfactants like perfluorooctanesulfonic acid, perfluorooctyldiethanolamide, and ammonium perfluorooctanoate leads to polypyrrole with special morphologies, such as rings or disks and rectangular frames or plates. The formation of these unusually shaped particles of polymer dispersions is explained by the chemical and colloidal peculiarities of the oxidative pyrrole polymerization with ammonium peroxodisulfate in aqueous medium.
Im Rahmen dieser Arbeit wurde ein besseres Verständnis der Kopplung der Troposphäre und der Stratosphäre in den mittleren und polaren Breiten der Nordhemisphäre (NH) auf Monatszeitskalen erzielt, die auf die Ausbreitung von quasi-stationären Wellen zurückzuführen ist. Der Schwerpunkt lag dabei auf den dynamisch aktiven Wintermonaten, welche die grösste Variabilität aufweisen. Die troposphärische Variabilität wird zum Grossteil durch bevorzugte Zirkulationsstrukturen, den Telekonnexionsmustern, bestimmt. Mittels einer rotierten EOF-Analyse der geopotenziellen Höhe in 500 hPa wurden die wichtigsten regionalen troposphärischen Telekonnexionsmuster der Nordhemisphäre berechnet. Diese lassen sich drei grossen geografischen Regionen zuordnen; dem nordatlantisch-europäischen Raum, Eurasien und dem pazifisch-nordamerikanischen Raum. Da es sich um die stärksten troposphärischen Variabilitätsmuster handelt, wurden sie als grundlegende troposphärische Grössen herangezogen, um dynamische Zusammenhänge zwischen der troposphärischen und der stratosphärischen Zirkulation zu untersuchen. Dabei wurde anhand von instantanen und zeitverzögerten Korrelationsanalysen der troposphärischen Muster mit stratosphärischen Variablen erstmalig gezeigt, dass unterschiedliche regionale troposphärische Telekonnexionsmuster unterschiedliche Auswirkungen auf die stratosphärische Zirkulation haben. Es ergaben sich für die pazifisch-nordamerikanischen Muster signifikante instantane Korrelationen mit quasi-barotropen Musterstrukturen und für die nordatlantisch-europäischen Muster zonalsymmetrische Ringstrukturen ab 1978 mit signifikanten Korrelationswerten über tropischen und subtropischen Breiten und inversen Korrelationswerten über polaren Gebieten. Bei einer Untersuchung des Einflusses der stratosphärischen Variabilität wurde gezeigt, dass sich die stärkste Kopplung von nordatlantisch-europäischen Telekonnexionsmustern mit der stratosphärischen Zirkulation bei einem in Richtung Europa verschobenen Polarwirbel ergibt, wodurch die signifikanten Korrelationen ab 1978 erklärt werden können. Eine zonal gemittelte und vor allem lokale Untersuchung der Wellenausbreitungsbedingungen während dieser stratosphärischen Situation zeigt, dass es zu schwächeren Windgeschwindigkeiten in der Stratosphäre im Bereich von Nordamerika und des westlichen Nordatlantiks kommt und sich dadurch die Wellenausbreitungsbedingungen in diesem geografischen Bereich für planetare Wellen verbessern. Durch die stärkere Wellenausbreitung kommt es zu einer stärkeren Wechselwirkung mit dem Polarjet, wobei dieser abgebremst wird. Diese Abbremsung führt zu einer Verstärkung der meridionalen Residualzirkulation. D. h., wenn es zu einer verstärkten Wellenanregung im Nordatlantik und über Europa kommt, ist die Reaktion der Residualzirkulation bei einem nach Europa verschobenem Polarwirbel besonders stark. Die quasi-barotropen Korrelationsstrukturen, die sich bei den pazifisch-nordamerikanischen Mustern zeigen, weisen aufgrund von abnehmenden Störungsamplituden mit zunehmender Höhe, keiner Westwärtsneigung und einem negativen Brechungsindex im Pazifik auf verschwindende Wellen hin, die als Lösung der Wellengleichung bei negativem Brechungsindex auftreten. Dies wird durch den Polarjet, der im Bereich des Pazifiks stets sehr weit in Richtung Norden verlagert ist, verursacht. Abschliessend wurde in dieser Arbeit untersucht, ob die gefundenen Zusammenhänge von nordatlantisch-europäischen Telekonnexionsmustern mit der stratosphärischen Zirkulation auch von einem Atmosphärenmodell wiedergegeben werden können. Dazu wurde ein transienter 40-Jahre-Klimalauf des ECHAM4.L39(DLR)/CHEM Modells mit möglichst realistischen Antrieben erstmalig auf die Kopplung der Troposphäre und der Stratosphäre analysiert. Dabei konnten sowohl die troposphärischen, als auch die stratosphärischen Variabilitätsmuster vom Modell simuliert werden. Allerdings zeigen sich in den stratosphärischen Mustern Phasenverschiebungen in den Wellenzahl-1-Strukturen und ihre Zeitreihen weisen keinen signifikanten Trend ab 1978 auf. Die Kopplung der nordatlantisch-europäischen Telekonnexionsmuster mit der stratosphärischen Zirkulation zeigt eine wesentlich schwächere Reaktion der meridionalen Residualzirkulation. Somit stellte sich heraus, dass insbesondere die stratosphärische Zirkulation im Modell starke Diskrepanzen zu den Beobachtungen zeigt, die wiederum Einfluss auf die Wellenausbreitungsbedingungen haben. Es wird damit deutlich, dass für eine richtige Wiedergabe der Wellenausbreitung und somit der Kopplung der Troposphäre und Stratosphäre die stratosphärische Zirkulation eine wichtige Rolle spielt.
In der vorliegenden Arbeit wird untersucht, in wie weit physikalische Experimente ein flow-Erleben bei Lernenden hervorrufen. Flow-Erleben wird als Motivationsursache gesehen und soll den Weg zu Freude und Glück darstellen. Insbesondere wegen dem oft zitierten Fachkräftemangel in naturwissenschaftlichen und technischen Berufen ist eine Motivationssteigerung in naturwissenschaftlichen Unterrichtsfächern wichtig. Denn trotz Leistungssteigerungen in internationalen Vergleichstests möchten in Deutschland deutlich weniger Schüler*innen einen solchen Beruf ergreifen als in anderen Industriestaaten. Daher gilt es, möglichst früh Schüler*innen für naturwissenschaftlich-technische Fächer zu begeistern und insbesondere im regelrecht verhassten Physikunterricht flow-Erleben zu erzeugen.
Im Rahmen dieser Arbeit wird das flow-Erleben von Studierenden in klassischen Laborexperimenten und FELS (Forschend-Entdeckendes Lernen mit dem Smartphone) als Lernumgebung untersucht. FELS ist eine an die Lebenswelt der Schüler*innen angepasste Lernumgebung, in der sie mit Smartphones ihre eigene Lebenswelt experimentell untersuchen.
Es zeigt sich, dass sowohl klassische Laborexperimente als auch in der Lebenswelt durchgeführte, smartphonebasierte Experimente flow-Erleben erzeugen. Allerdings verursachen die smartphonebasierten Experimente kaum Stressgefühle.
Die in dieser Arbeit herausgefundenen Ergebnisse liefern einen ersten Ansatz, der durch Folgestudien erweitert werden sollte.
In der vorliegenden Arbeit wird die planetare Grenzschicht in Ny-Ålesund, Spitzbergen, sowohl bezüglich kleinskaliger („mikrometeorologischer“) Effekte als auch in ihrer Kopplung mit der Synoptik untersucht. Dazu werden verschiedene Beobachtungsdaten aus der Säule und in Bodennähe zusammengezogen und bewertet. Die so gewonnenen Datensätze werden dann zur Validierung eines nicht-hydrostatischen, regionalen Klimamodells genutzt. Weiterhin werden orographisch bedingte Einflüsse, die Untergrundbeschaffenheit und die lokale Heterogenität der Unterlage untersucht. Hierzu werden meteorologische Größen, wie die Variabilität der Temperatur und insbesondere die jährliche Windverteilung in Bodennähe untersucht und es erfolgt ein Vergleich von in-situ gemessenen turbulenten Flüssen von den Eddy-Kovarianz-Messkomplexen bei Ny-Ålesund und im Bayelva-Tal unter demselben Aspekt. Es zeigt sich, dass der Eddy-Kovarianz-Messkomplex im Bayelva-Tal sehr stark durch eine orographisch bedingte Kanalisierung der Strömung beeinflusst ist und sich nicht für Vergleiche mit regionalen Klimamodellen mit horizontalen Auflösungen von <1km eignet. Die hohe Bodenfeuchte im Bayelva-Tal führt zudem zu einem deutlich kleineren Bowen-Verhältnis, als es für diese Region zu erwarten ist. Der Eddy-Kovarianz-Messkomplex bei Ny-Ålesund erweist sich hingegen als geeigneter für solche Modellvergleiche, aufgrund der typischen, küstennahen Windverteilung und des repräsentativen Footprints. Letzteres wird durch die Bestimmung der Footprint-Klimatologie des Jahres 2013 mit einem aktuellen Footprint-Modell erarbeitet.
Weiterhin wird die Auswirkung von (Anti-) Zyklonen über den Archipel auf die zeitliche Variabilität der lokalen Grenzschichteigenschaften untersucht und bewertet. Dazu wird ein Zyklonen-Detektions-Algorithmus auf ERA-Interim-Reanalysedatensätze angewendet, wodurch die Häufigkeit von nahezu ideal konzentrischen Hoch- und die Tiefdruckgebieten für drei Jahre bestimmt wird. Aus dieser Verteilung werden insgesamt drei interessante Zeiträume zu verschiedenen Jahreszeiten ausgewählt und im Rahmen von Prozessstudien die lokalen bodennahen meteorologischen Messungen, der turbulente Austausch an der Oberfläche und die Grenzschichtdynamik in der Säule untersucht. Die zeitliche Variabilität der dynamischen Grenzschichtstabilität in der Säule wird anhand von zeitlich hoch aufgelösten vertikalen Profilen der Bulk-Richardson-Zahl aus Kompositprofilen aus Fernerkundungsinstrumenten (Radiometer, Wind-LIDAR) sowie Mastdaten (BSRN-Mast) untersucht und die Grenzschichthöhe ermittelt. Aus diesen Analysen ergibt sich eine deutliche Abhängigkeit der thermischen Stabilität beim Durchzug von Fronten, eine damit einhergehende erhebliche Abhängigkeit der Grenzschichtdynamik und der Grenzschichthöhe sowie des turbulenten Austauschs von der zeitlichen Variabilität der Windgeschwindigkeit in der Säule.
Auf Grundlage der Standortanalysen und Prozessstudien erfolgt ein Vergleich der bodennahen Messungen und den Beobachtungen aus der Säule, sowohl von den genannten Fernerkundungsinstrumenten als auch von In-situ-Messungen (Radiosonden) für den Zeitraum einer Radiosondierungskampagne mit dem nicht-hydrostatischen, regionalen Klimamodel WRF (ARW). Auf Grundlage der Fragestellung, inwieweit aktuelle Schemata die Grenzschichtcharakteristika in orographisch stark gegliedertem Gelände in der Arktis reproduzieren können, werden zwei Grenzschichtparametrisierungsschemata mit verschiedenen Ordnungen der Schließung validiert. Hierzu wird die zeitliche Variabilität der Temperatur, der Feuchte und des Windfeldes in der Säule bis 2000m in den Simulationen mit den Beobachtungsdaten vergleichen. Es wird gezeigt, dass durch Modifikation der Initialwertfelder eine sehr gute Übereinstimmung zwischen den Simulationen und den Beobachtungen bereits bei einer horizontalen Auflösung von 1km erreicht werden kann und die Wahl des Grenzschichtschemas nur untergeordneten Einfluss hat. Hieraus werden Ansätze der Weiterentwicklung der Parametrisierungen, aber auch Empfehlungen bezüglich der Initialwertfelder, wie der Landmaske und der Orographie, vorgeschlagen.
Reflexion wird als notwendig für die professionelle Entwicklung von Lehrer:innen und die Verbesserung von Unterricht angesehen, wenngleich aus theoretischer Sicht große Uneinigkeit über den Begriff selbst, den Reflexionsprozess und die damit verbundenen Kompetenzen herrscht.
Ziel dieser Arbeit war die Entwicklung, Untersuchung und Weiterentwicklung eines Reflexionsmodells mit einem theoriebasierten, klaren Konzept des Reflexionsprozesses und einem passenden Anspruch an die Reflexionsleistung der Reflektierenden. Grundlage für die empirische Untersuchung waren N = 132 Selbstreflexionstexte von N = 22 Studierenden aus dem Praxissemester Physik. Zur Codierung der Texte wurden vier mittels qualitativer Inhaltsanalyse entwickelte Manuale angewandt. Mit quantitativen Methoden wurden Zusammenhänge zwischen strukturellen Elementen, Begründungen, Inhalten und dem Qualitätsmerkmal Reflexionstiefe überprüft.
Es zeigte sich ein "Überhang an Negativität": negative Bewertungen, negative Reflexionsauslöser und negative Inhalte hängen signifikant positiv mit größerer Reflexionstiefe zusammen. Auf Grundlage der empirischen Ergebnisse wurde das Reflexionsmodell mit externaler und internaler Zielorientierung (REIZ) entwickelt. Zudem wurde darauf aufbauend eine Definition für Reflexionstiefe in vier Argumentationsclustern formuliert. Für die Lehrkräftebildung wird der in REIZ dargestellte differenzierte Ansatz der Zielorientierung von Reflexion empfohlen.
Unstetige Galerkin-Diskretisierung niedriger Ordnung in einem atmosphärischen Multiskalenmodell
(2014)
Die Dynamik der Atmosphäre der Erde umfasst einen Bereich von mikrophysikalischer Turbulenz über konvektive Prozesse und Wolkenbildung bis zu planetaren Wellenmustern. Für Wettervorhersage und zur Betrachtung des Klimas über Jahrzehnte und Jahrhunderte ist diese Gegenstand der Modellierung mit numerischen Verfahren. Mit voranschreitender Entwicklung der Rechentechnik sind Neuentwicklungen der dynamischen Kerne von Klimamodellen, die mit der feiner werdenden Auflösung auch entsprechende Prozesse auflösen können, notwendig. Der dynamische Kern eines Modells besteht in der Umsetzung (Diskretisierung) der grundlegenden dynamischen Gleichungen für die Entwicklung von Masse, Energie und Impuls, so dass sie mit Computern numerisch gelöst werden können. Die vorliegende Arbeit untersucht die Eignung eines unstetigen Galerkin-Verfahrens niedriger Ordnung für atmosphärische Anwendungen. Diese Eignung für Gleichungen mit Wirkungen von externen Kräften wie Erdanziehungskraft und Corioliskraft ist aus der Theorie nicht selbstverständlich. Es werden nötige Anpassungen beschrieben, die das Verfahren stabilisieren, ohne sogenannte „slope limiter” einzusetzen. Für das unmodifizierte Verfahren wird belegt, dass es nicht geeignet ist, atmosphärische Gleichgewichte stabil darzustellen. Das entwickelte stabilisierte Modell reproduziert eine Reihe von Standard-Testfällen der atmosphärischen Dynamik mit Euler- und Flachwassergleichungen in einem weiten Bereich von räumlichen und zeitlichen Skalen. Die Lösung der thermischen Windgleichung entlang der mit den Isobaren identischen charakteristischen Kurven liefert atmosphärische Gleichgewichtszustände mit durch vorgegebenem Grundstrom einstellbarer Neigung zu(barotropen und baroklinen)Instabilitäten, die für die Entwicklung von Zyklonen wesentlich sind. Im Gegensatz zu früheren Arbeiten sind diese Zustände direkt im z-System(Höhe in Metern)definiert und müssen nicht aus Druckkoordinaten übertragen werden.Mit diesen Zuständen, sowohl als Referenzzustand, von dem lediglich die Abweichungen numerisch betrachtet werden, und insbesondere auch als Startzustand, der einer kleinen Störung unterliegt, werden verschiedene Studien der Simulation von barotroper und barokliner Instabilität durchgeführt. Hervorzuheben ist dabei die durch die Formulierung von Grundströmen mit einstellbarer Baroklinität ermöglichte simulationsgestützte Studie des Grades der baroklinen Instabilität verschiedener Wellenlängen in Abhängigkeit von statischer Stabilität und vertikalem Windgradient als Entsprechung zu Stabilitätskarten aus theoretischen Betrachtungen in der Literatur.
A better understanding of precipitation dynamics in the Indian subcontinent is required since India's society depends heavily on reliable monsoon forecasts. We introduce a non-linear, multiscale approach, based on wavelets and event synchronization, for unravelling teleconnection influences on precipitation. We consider those climate patterns with the highest relevance for Indian precipitation. Our results suggest significant influences which are not well captured by only the wavelet coherence analysis, the state-of-the-art method in understanding linkages at multiple timescales. We find substantial variation across India and across timescales. In particular, El Niño–Southern Oscillation (ENSO) and the Indian Ocean Dipole (IOD) mainly influence precipitation in the south-east at interannual and decadal scales, respectively, whereas the North Atlantic Oscillation (NAO) has a strong connection to precipitation, particularly in the northern regions. The effect of the Pacific Decadal Oscillation (PDO) stretches across the whole country, whereas the Atlantic Multidecadal Oscillation (AMO) influences precipitation particularly in the central arid and semi-arid regions. The proposed method provides a powerful approach for capturing the dynamics of precipitation and, hence, helps improve precipitation forecasting.
Anomalous diffusion or, more generally, anomalous transport, with nonlinear dependence of the mean-squared displacement on the measurement time, is ubiquitous in nature. It has been observed in processes ranging from microscopic movement of molecules to macroscopic, large-scale paths of migrating birds. Using data from multiple empirical systems, spanning 12 orders of magnitude in length and 8 orders of magnitude in time, we employ a method to detect the individual underlying origins of anomalous diffusion and transport in the data. This method decomposes anomalous transport into three primary effects: long-range correlations (“Joseph effect”), fat-tailed probability density of increments (“Noah effect”), and nonstationarity (“Moses effect”). We show that such a decomposition of real-life data allows us to infer nontrivial behavioral predictions and to resolve open questions in the fields of single-particle tracking in living cells and movement ecology.
Anomalous diffusion or, more generally, anomalous transport, with nonlinear dependence of the mean-squared displacement on the measurement time, is ubiquitous in nature. It has been observed in processes ranging from microscopic movement of molecules to macroscopic, large-scale paths of migrating birds. Using data from multiple empirical systems, spanning 12 orders of magnitude in length and 8 orders of magnitude in time, we employ a method to detect the individual underlying origins of anomalous diffusion and transport in the data. This method decomposes anomalous transport into three primary effects: long-range correlations (“Joseph effect”), fat-tailed probability density of increments (“Noah effect”), and nonstationarity (“Moses effect”). We show that such a decomposition of real-life data allows us to infer nontrivial behavioral predictions and to resolve open questions in the fields of single-particle tracking in living cells and movement ecology.
The tremendous success of metal-halide perovskites, especially in the field of photovoltaics, has triggered a substantial number of studies in understanding their optoelectronic properties. However, consensus regarding the electronic properties of these perovskites is lacking due to a huge scatter in the reported key parameters, such as work function (Φ) and valence band maximum (VBM) values. Here, we demonstrate that the surface photovoltage (SPV) is a key phenomenon occurring at the perovskite surfaces that feature a non-negligible density of surface states, which is more the rule than an exception for most materials under study. With ultraviolet photoelectron spectroscopy (UPS) and Kelvin probe, we evidence that even minute UV photon fluxes (500 times lower than that used in typical UPS experiments) are sufficient to induce SPV and shift the perovskite Φ and VBM by several 100 meV compared to dark. By combining UV and visible light, we establish flat band conditions (i.e., compensate the surface-state-induced surface band bending) at the surface of four important perovskites, and find that all are p-type in the bulk, despite a pronounced n-type surface character in the dark. The present findings highlight that SPV effects must be considered in all surface studies to fully understand perovskites’ photophysical properties.
We analyze historical data of stock-market prices for multiple financial indices using the concept of delay-time averaging for the financial time series (FTS). The region of validity of our recent theoretical predictions [Cherstvy A G et al 2017 New J. Phys. 19 063045] for the standard and delayed time-averaged mean-squared 'displacements' (TAMSDs) of the historical FTS is extended to all lag times. As the first novel element, we perform extensive computer simulations of the stochastic differential equation describing geometric Brownian motion (GBM) which demonstrate a quantitative agreement with the analytical long-term price-evolution predictions in terms of the delayed TAMSD (for all stock-market indices in crisis-free times). Secondly, we present a robust procedure of determination of the model parameters of GBM via fitting the features of the price-evolution dynamics in the FTS for stocks and cryptocurrencies. The employed concept of single-trajectory-based time averaging can serve as a predictive tool (proxy) for a mathematically based assessment and rationalization of probabilistic trends in the evolution of stock-market prices.
Stochastic models based on random diffusivities, such as the diffusing-diffusivity approach, are popular concepts for the description of non-Gaussian diffusion in heterogeneous media. Studies of these models typically focus on the moments and the displacement probability density function. Here we develop the complementary power spectral description for a broad class of random-diffusivity processes. In our approach we cater for typical single particle tracking data in which a small number of trajectories with finite duration are garnered. Apart from the diffusing-diffusivity model we study a range of previously unconsidered random-diffusivity processes, for which we obtain exact forms of the probability density function. These new processes are different versions of jump processes as well as functionals of Brownian motion. The resulting behaviour subtly depends on the specific model details. Thus, the central part of the probability density function may be Gaussian or non-Gaussian, and the tails may assume Gaussian, exponential, log-normal, or even power-law forms. For all these models we derive analytically the moment-generating function for the single-trajectory power spectral density. We establish the generic 1/f²-scaling of the power spectral density as function of frequency in all cases. Moreover, we establish the probability density for the amplitudes of the random power spectral density of individual trajectories. The latter functions reflect the very specific properties of the different random-diffusivity models considered here. Our exact results are in excellent agreement with extensive numerical simulations.
Stochastic models based on random diffusivities, such as the diffusing-diffusivity approach, are popular concepts for the description of non-Gaussian diffusion in heterogeneous media. Studies of these models typically focus on the moments and the displacement probability density function. Here we develop the complementary power spectral description for a broad class of random-diffusivity processes. In our approach we cater for typical single particle tracking data in which a small number of trajectories with finite duration are garnered. Apart from the diffusing-diffusivity model we study a range of previously unconsidered random-diffusivity processes, for which we obtain exact forms of the probability density function. These new processes are different versions of jump processes as well as functionals of Brownian motion. The resulting behaviour subtly depends on the specific model details. Thus, the central part of the probability density function may be Gaussian or non-Gaussian, and the tails may assume Gaussian, exponential, log-normal, or even power-law forms. For all these models we derive analytically the moment-generating function for the single-trajectory power spectral density. We establish the generic 1/f²-scaling of the power spectral density as function of frequency in all cases. Moreover, we establish the probability density for the amplitudes of the random power spectral density of individual trajectories. The latter functions reflect the very specific properties of the different random-diffusivity models considered here. Our exact results are in excellent agreement with extensive numerical simulations.
Quantum steering describes how local actions on a quantum system can affect another, spacelike separated, quantum state. Lately, quantum steering has been formulated also for timelike scenarios and for quantum channels. We approach all the three scenarios as one using tools from Stinespring dilations of quantum channels. By applying our technique we link all three steering problems one-to-one with the incompatibility of quantum measurements, a result formerly known only for spatial steering. We exploit this connection by showing how measurement uncertainty relations can be used as tight steering inequalities for all three scenarios. Moreover, we show that certain notions of temporal and spatial steering are fully equivalent and prove a hierarchy between temporal steering and macrorealistic hidden variable models.