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An integrated approach to testing complex systemsNiese, Oliver. Unknown Date (has links) (PDF)
University, Diss., 2003--Dortmund.
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Nachhaltiger Unternehmenserfolg in turbulenten Umfeldern : die Komplexitätsforschung und ihre Implikationen für die Gestaltung wandlungsfähiger Unternehmen /Tilebein, Meike. January 2005 (has links) (PDF)
Univ., Diss.--Stuttgart, 2004.
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Sampling procedures for low temperature dynamics on complex energy landscapesNemnes, George Alexandru 22 May 2008 (has links) (PDF)
The present work deals with relaxation dynamics on complex energy landscapes.
The state space of a complex system possesses, as a hallmark,
the multitude of local minima separated by higher states, called
barrier states. This feature gives rise to a host of non-equilibrium phenomena.
From case to case, for different complex systems, ranging from atomic clusters, spin glasses and proteins
to neural networks or financial markets, the key quantities like energy and temperature
may have different meanings, though their functionality is the same.
The numerical handling of relaxational dynamics in such complex systems, even for relatively small sizes,
poses a tough challenge if the entire state space is to be considered.
Here, state space sampling procedures are introduced that provide an accurate enough description
for the low temperature dynamics, using small subsets from the original state space.
As test cases, short range Ising spin systems were considered.
The samples - depending on the way they are constructed - provide either lower bounds for
the largest relaxation timescales in a quasi-ergodic component of
the state space or the isothermal relaxation of the mean energy, like in the proposed DRS method.
Upon the latter procedure, a parallel heuristic is built which gives the possibility of handling large samples.
The collected structural data provides information of the state space topology in systems with
different levels of frustration, like disordered ferromagnets and spin glasses. It provides insights into the
focusing/anti-focusing types of landscapes, which give rise to different ground state accessibilities.
For the large samples, the domain formation and growth has been analysed and compared with existing experimental
and numerical data in literature.
The algorithms proposed here become more and more accurate as the temperature is decreased and therefore
they can provide an alternative to the classical Monte Carlo approach for this temperature range.
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Struktur und Dynamik kritischer boolescher Zufallsnetzwerke als Modelle der genetischen RegulationKaufman, Viktor. Unknown Date (has links)
Techn. Universiẗat, Diss., 2006--Darmstadt.
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Lenkungskompetenz in komplexen ökonomischen Systemen : Modellbildung, Simulation und Performanz /Berendes, Kai. Bellmann, Klaus. Breuer, Klaus. January 2002 (has links) (PDF)
Univ., Diss.--Mainz, 2001. / Literaturverz. S. [131] - 142.
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Stochastic simulation and system identification of large signal transduction networks in cellsBentele, Martin. Unknown Date (has links) (PDF)
University, Diss., 2004--Heidelberg.
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Sampling procedures for low temperature dynamics on complex energy landscapesNemnes, George Alexandru 21 May 2008 (has links)
The present work deals with relaxation dynamics on complex energy landscapes.
The state space of a complex system possesses, as a hallmark,
the multitude of local minima separated by higher states, called
barrier states. This feature gives rise to a host of non-equilibrium phenomena.
From case to case, for different complex systems, ranging from atomic clusters, spin glasses and proteins
to neural networks or financial markets, the key quantities like energy and temperature
may have different meanings, though their functionality is the same.
The numerical handling of relaxational dynamics in such complex systems, even for relatively small sizes,
poses a tough challenge if the entire state space is to be considered.
Here, state space sampling procedures are introduced that provide an accurate enough description
for the low temperature dynamics, using small subsets from the original state space.
As test cases, short range Ising spin systems were considered.
The samples - depending on the way they are constructed - provide either lower bounds for
the largest relaxation timescales in a quasi-ergodic component of
the state space or the isothermal relaxation of the mean energy, like in the proposed DRS method.
Upon the latter procedure, a parallel heuristic is built which gives the possibility of handling large samples.
The collected structural data provides information of the state space topology in systems with
different levels of frustration, like disordered ferromagnets and spin glasses. It provides insights into the
focusing/anti-focusing types of landscapes, which give rise to different ground state accessibilities.
For the large samples, the domain formation and growth has been analysed and compared with existing experimental
and numerical data in literature.
The algorithms proposed here become more and more accurate as the temperature is decreased and therefore
they can provide an alternative to the classical Monte Carlo approach for this temperature range.
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Random Walks in Complex Systems - Anomalous RelaxationSchubert, Sven 01 May 1999 (has links) (PDF)
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.
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Strukturbildung in Peer-to-Peer-Netzwerken /Fischbach, Kai. January 2008 (has links) (PDF)
Wiss. Hochsch.für Unternehmensführung (WHU), Diss.--Vallendar, 2006.
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Random Walks in Complex Systems - Anomalous RelaxationSchubert, Sven 04 March 1999 (has links)
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.
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