This work addresses properties of two-component lipid membranes on the experimentally relevant spatial scales of order of a micrometer and time intervals of order of a second by means of lattice-based Monte Carlo (MC) simulations. To be able to do that with reasonable computational efforts the lipid membrane is modeled as a square lattice of lipid molecules with next-neighbor interaction. This allows for efficient computation and thus provides a large-scale simulation with which it was possible to obtain important results previously not reported in simulation studies of lipid membranes. After properly tuning the next-neighbor interaction energies the simulation reproduces the experimental phase diagram of the DMPC/DSPC lipid system which is used as a model system in this work. Beyond that, the MC simulation provides a more detailed description of the phase behavior of the lipid mixture than the experimental data. It is found that, within a certain range of lipid compositions, the phase transition from the fluid phase to the fluid–gel phase coexistence proceeds via near-critical fluctuations, while for other lipid compositions this phase transition has a quasi-abrupt character. The complete combined state and component phase diagram is constructed by structure function analysis which confirms the existence of a critical point in the system. The dynamics of membrane coarsening after an abrupt temperature quench to the fluid–gel coexistence region of the phase diagram are studied. In this context, it is found that lateral diffusion of lipids plays an important role in the fluid–gel phase separation process. Dynamic scaling is observed only if the ratio of gel and fluid phase in the membrane stays constant in time. The line tension characterizing lipid domains in the fluid–gel coexistence region is found to be in the pN range thus matching values both predicted theoretically and measured experimentally. When approaching the critical point, the line tension, the inverse correlation length of fluid–gel spatial fluctuations, and the corresponding inverse order parameter susceptibility of the membrane vanish in agreement with recent experimental findings for model lipid membranes. By simulating single particle tracking and fluorescence correlation spectroscopy experiments it is found that in the presence of near-critical fluctuations lipid molecules show transient subdiffusive behavior, which is a new result important for understanding the origins of subdiffusion in cell membranes which are believed to be close to a critical point. The membrane–cytoskeleton interaction strongly affects phase separation, enhances subdiffusion, and eventually leads to hop diffusion of lipids. Thus, a minimum realistic model for membrane rafts showing the features of both microscopic phase separation and subdiffusion is established.

Ziel dieser Arbeit ist die Untersuchung der Dynamik in komplexen Systemen. Eine zentrale Rolle spielen dabei Random Walks, mit deren Hilfe die anomale Relaxation in solchen Systemen simuliert wird. Die Komplexität der in dieser Arbeit untersuchten Systeme spiegelt sich in hohem Maße in deren Zustandsraumstruktur wider. Nach einer Einführung verschiedener komplexer Systeme wird kurz auf Algorithmen eingegangen, die bei der Erfassung der zum Teil sehr großen Zustandsräume eine wichtige Rolle spielen. Ein sogenannter Branch-and-Bound Algorithmus wird für die Untersuchung des niedrigenergetischen Anteils komplexer Zustandsräume eingesetzt. Die Simulation der Dynamik wird durch Random Walk Prozesse simuliert und im Wahrscheinlichkeitsbild durch eine Mastergleichung beschrieben. Auf verschiedene Formen der Mastergleichung und deren Lösung wird detailliert eingegangen. Wichtige Anwendungen sind Simulationen von Random Walks auf Fraktalen bzw. auf hierarchischen Baumstrukturen. Solche Simulationen lassen den Vergleich mit experimentellen Befunden zu, wie z.B. der anomalen Diffusion bzw. den Nichtgleichgewichts- phänomenen in Spingläsern. Anhand einer solchen Modellbildung können experimentelle Ergebnisse reproduziert und besser verstanden werden. Ein weiterer wichtiger Beitrag zum Verständnis solcher Prozesse wird durch einen neu entwickelten Algorithmus zur Vergröberung des Zustandsraumes geleistet.

In dieser Arbeit werden verschieden Ansätze diskutiert, die zum Verständnis und zur Beschreibung anomalen Diffusionsverhaltens beitragen, wobei insbesondere zwei unterschiedliche Aspekte hervorgehoben werden. Zum einen wird das Entropieproduktions-Paradoxon beschrieben, welches bei der Analyse der Entropieproduktion bei der anomalen Diffusion, beschrieben durch fraktionale Diffusionsgleichungen auftritt. Andererseits wird ein detaillierter Vergleich zwischen Lösungen verallgemeinerter Diffusionsgleichungen mit numerischen Daten präsentiert, die durch Iteration der Mastergleichung auf verschiedenen Fraktalen produziert worden sind. Die Entropieproduktionsrate für superdiffusive Prozesse wird berechnet und zeigt einen unerwarteten Anstieg beim Übergang von dissipativer Diffusion zur reversiblen Wellenausbreitung. Dieses Entropieproduktions-Paradoxon ist die direkte Konsequenz einer anwachsenden intrinsischen Rate bei Prozessen mit zunehmendem Wellencharakter. Nach Berücksichtigung dieser Rate zeigt die Entropie den erwarteten monotonen Abfall. Diese Überlegungen werden für generalisierte Entropiedefinitionen, wie die Tsallis- und Renyi-Entropien, fortgeführt. Der zweite Aspekt bezieht sich auf die anomale Diffusion auf Fraktalen, im Besonderen auf Sierpinski-Dreiecke und -Teppiche. Die entsprechenden Mastergleichungen werden iteriert und die auf diese Weise numerisch gewonnenen Wahrscheinlichkeitsverteilungen werden mit den Lösungen vier verschiedener verallgemeinerter Diffusionsgleichungen verglichen.

We study anomalous diffusion on fractals with a static external field applied. We utilise the master equation to calculate particle distributions and from that important quantities as for example the mean square displacement <r^2(t)>. Applying different bias amplitudes on several regular Sierpinski carpets we obtain maximal drift velocities for weak field strengths. According to <r^2(t)>~t^(2/d_w), we determine random walk dimensions of d_w<2 for applied external fields. These d_w corresponds to superdiffusion, although diffusion is hindered by the structure of the carpet, containing dangling ends. This seems to result from two competing effects arising within an external field. Though the particles prefer to move along the biased direction, some particles get trapped by dangling ends. To escape from there they have to move against the field direction. Due to the by the bias accelerated particles and the trapped ones the probability distribution gets wider and thus d_w<2. / In dieser Arbeit untersuchen wir anomale Diffusion auf Fraktalen unter Einwirkung eines statisches äußeres Feldes. Wir benutzen die Mastergleichung, um die Wahrscheinlichkeitsverteilung der Teilchen zu berechnen, um daraus wichtige Größen wie das mittlere Abstandsquadrat <r^2(t)> zu bestimmen. Wir wenden unterschiedliche Feldstärken bei verschiedenen regelmäßigen Sierpinski-Teppichen an und erhalten maximale Driftgeschwindigkeiten für schwache Feldstärken. Über <r^2(t)>~t^{2/d_w} bestimmen wir die Random-Walk-Dimension d_w als d_w<2. Dieser Wert für d_w entspricht der Superdiffusion, obwohl der Diffusionsprozess durch Strukturen des Teppichs, wie Sackgassen, behindert wird. Es schient, dass dies das Ergebnis zweier konkurrierender Effekte ist, die durch das Anlegen eines äußeren Feldes entstehen. Einerseits bewegen sich die Teilchen bevorzugt entlang der Feldrichtung. Andererseits gelangen einige Teilchen in Sackgassen. Um die Sackgassen, die in Feldrichtung liegen, zu verlassen, müssen sich die Teilchen entgegen der Feldrichtung bewegen. Somit sind die Teilchen eine gewisse Zeit in der Sackgasse gefangen. Infolge der durch das äußere Feld beschleunigten und der gefangenen Teilchen, verbreitert sich die Wahrscheinlichkeitsverteilung der Teilchen und somit ist d_w<2.

The way in which macroscopic transport results from microscopic dynamics is one of the important questions in statistical physics. Dynamical systems theory play a key role in a resent advance in this direction. Offering relatively simple models which are easy to study, dynamical systems theory became a standard branch of modern nonequilibrium statistical physics. In the present work the deterministic diffusion generated by simple dynamical systems is considered. The deterministic nature of these systems is more clearly expressed through the dependencies of the transport quantities as functions of systems parameters. For fully hyperbolic dynamical systems these dependencies were found to be highly irregular and, in fact, fractal. The main focus in this work is on nonhyperbolic and on intermittent dynamical systems. First, the climbing sine map is considered which is a nonhyperbolic system with many physical applications. Then we treat anomalous dynamics generated by a paradigmatic subdiffusive map. In both cases these systems display deterministic transport which, under variation of control parameters, is fractal. For both systems we give an explanation of the observed phenomena. The third part of the thesis is devoted to the relation between chaotic and transport properties of dynamical systems. This question lies at the heart of dynamical systems theory. For closed hyperbolic dynamical systems the Pesin theorem links the sum of positive Lyapunov exponents to the Kolmogorov-Sinai entropy. For open hyperbolic systems the escape rate formula is valid. In this work we have formulated generalizations of these formulas for a class of intermittent dynamical systems where the chaotic properties are weaker.

This work addresses properties of two-component lipid membranes on the experimentally relevant spatial scales of order of a micrometer and time intervals of order of a second by means of lattice-based Monte Carlo (MC) simulations. To be able to do that with reasonable computational efforts the lipid membrane is modeled as a square lattice of lipid molecules with next-neighbor interaction. This allows for efficient computation and thus provides a large-scale simulation with which it was possible to obtain important results previously not reported in simulation studies of lipid membranes. After properly tuning the next-neighbor interaction energies the simulation reproduces the experimental phase diagram of the DMPC/DSPC lipid system which is used as a model system in this work. Beyond that, the MC simulation provides a more detailed description of the phase behavior of the lipid mixture than the experimental data. It is found that, within a certain range of lipid compositions, the phase transition from the fluid phase to the fluid–gel phase coexistence proceeds via near-critical fluctuations, while for other lipid compositions this phase transition has a quasi-abrupt character. The complete combined state and component phase diagram is constructed by structure function analysis which confirms the existence of a critical point in the system. The dynamics of membrane coarsening after an abrupt temperature quench to the fluid–gel coexistence region of the phase diagram are studied. In this context, it is found that lateral diffusion of lipids plays an important role in the fluid–gel phase separation process. Dynamic scaling is observed only if the ratio of gel and fluid phase in the membrane stays constant in time. The line tension characterizing lipid domains in the fluid–gel coexistence region is found to be in the pN range thus matching values both predicted theoretically and measured experimentally. When approaching the critical point, the line tension, the inverse correlation length of fluid–gel spatial fluctuations, and the corresponding inverse order parameter susceptibility of the membrane vanish in agreement with recent experimental findings for model lipid membranes. By simulating single particle tracking and fluorescence correlation spectroscopy experiments it is found that in the presence of near-critical fluctuations lipid molecules show transient subdiffusive behavior, which is a new result important for understanding the origins of subdiffusion in cell membranes which are believed to be close to a critical point. The membrane–cytoskeleton interaction strongly affects phase separation, enhances subdiffusion, and eventually leads to hop diffusion of lipids. Thus, a minimum realistic model for membrane rafts showing the features of both microscopic phase separation and subdiffusion is established.

Zufällige Bewegungen wie Diffusion sind ein allgegenwärtiges Phänomen, anzufinden nicht nur in der Physik. Das Hauptobjekt von Diffusionsmodellen ist oft die mittlere quadratische Verschiebung eines Teilchens, welche für sogenannte normal-diffusive Prozesse linear mit der Zeit anwächst. Anomale Diffusion bezeichnet Prozesse, für welche sie nicht-linear wächst; ein wichtiges Beispiel ist die Bewegung großer Moleküle in biologischen Zellen. Erscheinungen wie schwache Ergodizitätsbrechung sind ebenfalls bei anomaler Diffusion zu finden, und es gibt viele mathematische Modelle zu ihrer Beschreibung. Oft ist es schwierig für ein bestimmtes Experiment das "richtige" Modell, d.h. die physikalische Ursache der Anomalie, zu finden. Eine Methode zur Trennung oder Identifikation der physikalischen Ursachen wird also dringend benötigt. In dieser Arbeit stellten wir uns diesem Problem. Zuerst betrachteten wir ein recht allgemeines Modell zur Diffusion in ungeordneten Medien. Mithilfe der Netzwerktheorie trennten wir zwei Mechanismen, nämlich energetische und strukturelle Unordnung, welche beide zu anomaler Diffusion führen. Diese Klassen wurden dann in die Sprache der stochastischen Prozesse übertragen. Das erlaubte uns eine einfache Methode, die des fundamentalen Momentes, zu formulieren. Jene Methode ist in der Lage die energetischen und strukturellen Anteile eines Diffusionsprozesses voneinander zu trennen. Zuletzt behandelten wir Ergodizität und Ergodizitätsbrechung aus der Sicht der energetischen und strukturellen Unordnung. / Random motion, in particular diffusion, is a ubiquitous phenomenon that is encountered not only in physics. The main object of a diffusion model is usually the mean squared displacement (msd) of a particle, which for so-called normal diffusion grows linearly in time. Anomalous diffusion denotes processes, in which the msd grows non-linearly; an important example is the motion of large molecules in biological cells. Many interesting properties like weak ergodicity breaking are connected to anomalous diffusion, and there are many mathematical models exhibiting anomalous behaviour. Given an experiment, it is often difficult to decide, what is the "correct" model, i.e. the physical cause for the anomaly. Therefore, a method capable of separation and identification of different physical mechanisms is urgently required. This thesis approached the mentioned issue. First of all, we considered a quite general model for diffusion in disordered media. We used some network theory to distinguish two physical mechanisms - energetic and structural disorder. Both cause anomalous diffusion. Those classes of disorder were then translated into the language of stochastic processes. This put ourselves in position to propose a simple method, the fundamental moment, that is capable of separating the energetic and structural components of a diffusion process. At last, we discussed ergodicity and ergodicity breaking from the point of view of energetic and structural disorder.

Anomale Diffusion ist ein weitverbreiteter Transportmechanismus, welcher für gewöhnlich mit ensemble-basierten Methoden experimentell untersucht wird. Motiviert durch den Fortschritt in der Einzelteilchenverfolgung, wo typischerweise Zeitmittelwerte bestimmt werden, entsteht die Frage nach der Ergodizität. Stimmen ensemble-gemittelte Größen und zeitgemittelte Größen überein, und wenn nicht, wie unterscheiden sie sich? In dieser Arbeit studieren wir verschiedene stochastische Modelle für anomale Diffusion bezüglich ihres ergodischen oder nicht-ergodischen Verhaltens hinsichtlich der mittleren quadratischen Verschiebung. Wir beginnen unsere Untersuchung mit integrierter Brownscher Bewegung, welche von großer Bedeutung für alle Systeme mit Impulsdiffusion ist. Für diesen Prozess stellen wir die ensemble-gemittelte quadratische Verschiebung und die zeitgemittelte quadratische Verschiebung gegenüber und charakterisieren insbesondere die Zufälligkeit letzterer. Im zweiten Teil bilden wir integrierte Brownsche Bewegung auf andere Modelle ab, um einen tieferen Einblick in den Ursprung des nicht-ergodischen Verhaltens zu bekommen. Dabei werden wir auf einen verallgemeinerten Lévy-Lauf geführt. Dieser offenbart interessante Phänomene, welche in der Literatur noch nicht beobachtet worden sind. Schließlich führen wir eine neue Größe für die Analyse anomaler Diffusionsprozesse ein, die Verteilung der verallgemeinerten Diffusivitäten, welche über die mittlere quadratische Verschiebung hinausgeht, und analysieren mit dieser ein oft verwendetes Modell der anomalen Diffusion, den subdiffusiven zeitkontinuierlichen Zufallslauf. / Anomalous diffusion is a widespread transport mechanism, which is usually experimentally investigated by ensemble-based methods. Motivated by the progress in single-particle tracking, where time averages are typically determined, the question of ergodicity arises. Do ensemble-averaged quantities and time-averaged quantities coincide, and if not, in what way do they differ? In this thesis, we study different stochastic models for anomalous diffusion with respect to their ergodic or nonergodic behavior concerning the mean-squared displacement. We start our study with integrated Brownian motion, which is of high importance for all systems showing momentum diffusion. For this process, we contrast the ensemble-averaged squared displacement with the time-averaged squared displacement and, in particular, characterize the randomness of the latter. In the second part, we map integrated Brownian motion to other models in order to get a deeper insight into the origin of the nonergodic behavior. In doing so, we are led to a generalized Lévy walk. The latter reveals interesting phenomena, which have never been observed in the literature before. Finally, we introduce a new tool for analyzing anomalous diffusion processes, the distribution of generalized diffusivities, which goes beyond the mean-squared displacement, and we analyze with this tool an often used model of anomalous diffusion, the subdiffusive continuous time random walk.

Anomale Diffusion ist ein weitverbreiteter Transportmechanismus, welcher für gewöhnlich mit ensemble-basierten Methoden experimentell untersucht wird. Motiviert durch den Fortschritt in der Einzelteilchenverfolgung, wo typischerweise Zeitmittelwerte bestimmt werden, entsteht die Frage nach der Ergodizität. Stimmen ensemble-gemittelte Größen und zeitgemittelte Größen überein, und wenn nicht, wie unterscheiden sie sich? In dieser Arbeit studieren wir verschiedene stochastische Modelle für anomale Diffusion bezüglich ihres ergodischen oder nicht-ergodischen Verhaltens hinsichtlich der mittleren quadratischen Verschiebung. Wir beginnen unsere Untersuchung mit integrierter Brownscher Bewegung, welche von großer Bedeutung für alle Systeme mit Impulsdiffusion ist. Für diesen Prozess stellen wir die ensemble-gemittelte quadratische Verschiebung und die zeitgemittelte quadratische Verschiebung gegenüber und charakterisieren insbesondere die Zufälligkeit letzterer. Im zweiten Teil bilden wir integrierte Brownsche Bewegung auf andere Modelle ab, um einen tieferen Einblick in den Ursprung des nicht-ergodischen Verhaltens zu bekommen. Dabei werden wir auf einen verallgemeinerten Lévy-Lauf geführt. Dieser offenbart interessante Phänomene, welche in der Literatur noch nicht beobachtet worden sind. Schließlich führen wir eine neue Größe für die Analyse anomaler Diffusionsprozesse ein, die Verteilung der verallgemeinerten Diffusivitäten, welche über die mittlere quadratische Verschiebung hinausgeht, und analysieren mit dieser ein oft verwendetes Modell der anomalen Diffusion, den subdiffusiven zeitkontinuierlichen Zufallslauf. / Anomalous diffusion is a widespread transport mechanism, which is usually experimentally investigated by ensemble-based methods. Motivated by the progress in single-particle tracking, where time averages are typically determined, the question of ergodicity arises. Do ensemble-averaged quantities and time-averaged quantities coincide, and if not, in what way do they differ? In this thesis, we study different stochastic models for anomalous diffusion with respect to their ergodic or nonergodic behavior concerning the mean-squared displacement. We start our study with integrated Brownian motion, which is of high importance for all systems showing momentum diffusion. For this process, we contrast the ensemble-averaged squared displacement with the time-averaged squared displacement and, in particular, characterize the randomness of the latter. In the second part, we map integrated Brownian motion to other models in order to get a deeper insight into the origin of the nonergodic behavior. In doing so, we are led to a generalized Lévy walk. The latter reveals interesting phenomena, which have never been observed in the literature before. Finally, we introduce a new tool for analyzing anomalous diffusion processes, the distribution of generalized diffusivities, which goes beyond the mean-squared displacement, and we analyze with this tool an often used model of anomalous diffusion, the subdiffusive continuous time random walk.

In dieser Arbeit betrachten wir das Strömungs-Diffusions-(Reaktions)-Problem für passive Markerteilchen, die in zweidimensionalen laminaren Strömungsmustern mit geringem thermischem Rauschen gelöst sind. Der deterministische Fluss umfasst Zellen in Form von Quadraten oder Katzenaugen. In ihnen tritt Rotationsbewegung auf. Einige der Strömungen bestehen aus wellenförmigen Bereichen mit gerader Vorwärtsbewegung. Alle Systeme sind entweder periodisch oder durch Wände begrenzt. Eine untersuchte Familie von Strömungen interpoliert kontinuierlich zwischen Reihen von Wirbeln und Scherflüssen. Wir analysieren zahlreiche numerische Simulationen, die bisherige theoretische Vorhersagen bestätigen und neue Phänomene offenbaren. Ohne Rauschen sind die Teilchen in einzelnen Bestandteilen des Flusses für immer gefangen. Durch Hinzufügen von schwachem thermischen Rauschen wird die normale Diffusion für lange Zeiten stark verstärkt und führt zu verschiedenen Diffusionsarten für mittlere Zeiten. Mit Continuous-Time-Random-Walk-Modellen leiten wir analytische Ausdrücke in Übereinstimmung mit den numerischen Ergebnissen her, die je nach Parametern, Anfangsbedingungen und Alterungszeiten von subdiffusiver bis superballistischer anomaler Diffusion für mittlere Zeiten reichen. Wir sehen deutlich, dass einige der früheren Vorhersagen nur für Teilchen gelten, die an der Separatrix des Flusses starten - der einzige Fall, der in der Vergangenheit ausführlich betrachtet wurde - und dass das System zu vollkommen anderem Verhalten in anderen Situationen führen kann, einschließlich einem Schwingenden beim Start im Zentrum einesWirbels nach einer gewissen Alterungszeit. Darüber hinaus enthüllen die Simulationen, dass Teilchenreaktionen dort häufiger auftreten, wo sich die Geschwindigkeit der Strömung stark ändert, was dazu führt, dass langsame Teilchen von schnelleren getroffen werden, die ihnen folgen. Die umfangreichen numerischen Simulationen, die für diese Arbeit durchgeführt wurden, mussten jetzt durchgeführt werden, da wir die Rechenleistung dafür besitzen. / In this thesis, we consider the advection-diffusion-(reaction) problem for passive tracer particles suspended in two-dimensional laminar flow patterns with small thermal noise. The deterministic flow comprises cells in the shape of either squares or cat’s eyes. Rotational motion occurs inside them. Some of the flows consist of sinusoidal regions of straight forward motion. All systems are either periodic or are bounded by walls. One examined family of flows continuously interpolates between arrays of eddies and shear flows. We analyse extensive numerical simulations, which confirm previous theoretical predictions as well as reveal new phenomena. Without noise, particles are trapped forever in single building blocks of the flow. Adding small thermal noise, leads to largely enhanced normal diffusion for long times and several kinds of diffusion for intermediate times. Using continuous time random walk models, we derive analytical expressions in accordance with numerical results, ranging from subdiffusive to superballistic anomalous diffusion for intermediate times depending on parameters, initial conditions and aging time. We clearly see, that some of the previous predictions are only true for particles starting at the separatrix of the flow - the only case considered in depth in the past - and that the system might show a vastly different behavior in other situations, including an oscillatory one, when starting in the center of an eddy after a certain aging time. Furthermore, simulations reveal that particle reactions occur more frequently at positions where the velocity of the flow changes the most, resulting in slow particles being hit by faster ones following them. The extensive numerical simulations performed for this thesis had to be done now that we have the computational means to do so. Machines are powerful tools in order to gain a deeper and more detailed insight into the dynamics of many complicated dynamical and stochastic systems.