Untersuchungen zum statistischen Verhalten von Polymerketten auf anziehenden Oberflächen stellen ein spannendes Forschungsgebiet dar aufgrund des Wechselspiels zwischen dem Entropiegewinn bei Ablösung von der einschränkenden Oberfläche und dem Energiegewinn bei der Bildung von Oberflächenkontakten. Für gute und Theta-Lösungen und lange Ketten ist dieses Gebiet recht alt und gut verstanden, doch gibt es immer noch eine Reihe von offenen Fragen, insbesondere zu endlich langen Polymeren, die gerade im Zeitalter zunehmender Miniaturisierung und experimenteller Auflösung Klärung bedürfen, aber nicht zuletzt auch von prinzipiellem Interesse sind. Die vorliegende Arbeit beschäftigt sich mit dem Gleichgewichtsverhalten einer endlich langen Polymerkette in Lösung in der Nähe einer anziehenden Oberfläche. Die Anziehungsstärke wird dabei systematisch variiert und der Einfluss auf die Konformation des Homopolymers studiert. Dies geschieht im kanonischen und im mikrokanonischen Ensemble, die im betrachteten endlichen System nicht identisch sind. Da die Lösungsmittelstärke des selbstwechselwirkenden Polymers durch die Temperatur variiert werden kann, gelang so eine systematische Studie einer Reihe von Konformationsübergängen. Ob das Polymer an einem Ende irreversibel mit der Oberfläche verbunden ist oder sich zu einem gewissen Grad von ihr entfernen kann, spielt für insbesondere den Adsorptionsübergang eine Rolle, die untersucht wird. Anschließend wurde der Einfluss nicht homogener Oberflächenanziehung in Form von attraktiven Streifenpotentialen auf der Oberfläche auf die zuvor beschriebenen Konformationsübergänge studiert. Die Natur der so forcierten Mustererkennung konnte unter anderem abhängig von Streifenbreite und -stärke detailliert beleuchtet und mit dem Verhalten an homogenen Oberflächen in Bezug gesetzt werden. Sämtliche Daten wurden mit Monte-Carlo-Computersimulationen in generalisierten Ensemblen und einem Polymermodell, das atomare Details vernachlässigt, gewonnen.

In dieser Arbeit wird eine neue Methode zur Reduktion der Boltzmann-Gleichung auf ein System partieller Differentialgleichungen diskutiert. Nach einer kurzen Einführung in die kinetische Theorie einer Mischung inerter Gase wird ein Überblick in die aus der Literatur bekannten Momentenmethoden gegeben. Der anschließend vorgestellten Kumulantenmethode liegt die Annahme zugrunde, daß durch Stoßprozesse in einem Gas Korrelationen höherer Ordnung schneller abgebaut werden als solche niedrigerer Ordnung. Basierend auf dieser Annahme werden die Bewegungsgleichungen für die Kumulanten und die Produktionsterme der resultierenden Bilanzgleichungen für eine Mischung inerter Maxwell-Gase berechnet. Die Untersuchung der Relaxation zum Gleichgewicht erlaubt den Bezug zu bekannten Modellen der Kontinuumsmechanik und untermauert die Gültigkeit der Annahme für die Begründung des o.g. Ansatzes in diesem Fall. Im zweiten Teil der Arbeit werden die Ergebnisse numerischer Untersuchungen vorgestellt, wobei Simulationen mit verschiedenen Randbedingungen für Couette- und Poiseulle- Strömungen durchgeführt wurden. Es werden verschiedene Eigenschaften von Modellen für verdünnte Gase als auch des Navier-Stokes-Modells beobachtet. Dabei ist jedoch eine sehr starke Abhängigkeit von den angewendeten Randbedingungen festzustellen. Abschließend werden Momentenmethoden als eine besondere Form von Diskretisierungen der Boltzmann-Gleichung nach der Methode der gewichteten Residuen diskutiert, was einen Ausblick auf zukünftige Arbeiten erlaubt.

Der Zustandsraum ist ein sehr wichtiges und grundlegendes Konzept für die Untersuchung komplexer Systeme. Alle Eigenschaften des Systems können anhand der Struktur dieses Raumes verstanden werden. Aufgrund der immensen Größe des Zustandsraumes eines realen komplexen Systems ist eine vergröberte Beschreibung unumgänglich für dessen Analyse. In dieser Arbeit werden, aufbauend auf dem lang etablierten Modell der hierarchischen Bäume, spezielle Aspekte komplexer Systeme untersucht. Gleichzeitig wird das verwendete Modell in geeigneter Weise erweitert und verbessert. Im ersten Teil der Forschungsarbeit werden die Besonderheiten des Wahrscheinlichkeitsflusses an einem einzelnen Sattelpunkt einer Energielandschaft detailliert betrachtet. Die Einflüsse verschiedener Parameter wie Energietiefe, Zustandsdichte und Konnektivität werden unabhängig voneinander und im Zusammenspiel untersucht. Im zweiten Teil wird ein vollständiges System, das komplexes Verhalten zeigt, untersucht, wobei besonderes Gewicht auf seine Wechselwirkung, d.h. seinen Energieaustausch mit der Umgebung, gelegt wird. Es kann gezeigt werden, daß das hierarchische Relaxationsverhalten, welches bei anderen Varianten komplexer Systeme beobachtet werden konnte, im Baummodell bereits enthalten ist. Neben den bisher untersuchten, auf Energielandschaften basierenden Systemen besitzen auch turbulente Diffusionsprozesse hierarchische Strukturen. Im dritten Teil der Arbeit wird die Baumstruktur verwendet, um turbulente Superdiffusionsprozesse zu modellieren. Das dabei beobachtete Diffusionsverhalten wird mit vier bekannten mathematischen Modellen verglichen. Die Ergebnisse zeigen, daß nur eines der untersuchten Modelle den vom Baummodell beschriebenen turbulenten Transport in akzeptabler Weise nachbildet. / The state space is a very important and fundamental concept for the treatment of complex systems. All the system's properties can be understood by means of its structure. Due to the gigantic extent of a real system's state space, a coarse grained approach is inevitable for the analysis. In this work, based on the well established model of hierarchical trees, particular aspects of complex systems have been studied, while at the same time several extensions to the model have been made. In the first part of this research work the features of the probability flow are treated in detail at a single saddle point in the energy landscape. Influences of various parameters like energetic depth, density of states and connectivity are studied isolated and in their interaction. In the second part a whole system showing complex behavior is being considered, especially its energy exchange with the surroundings. It can be demonstrated that the hierarchical relaxation behavior observed in other realizations of complex systems is intrinsically covered by the tree model. Beside energy landscape based systems turbulent diffusion processes possess hierarchical structures, too. In the third part the tree structure has been used to model a turbulent superdiffusion process. The diffusion behavior observed there has been compared with four well known diffusion equation approaches. The results show that only one of the discussed continuum diffusion equations can model the turbulent transport based on the tree model in acceptable fashion.

Ziel dieser Arbeit ist die Analyse zweier physikalischer Prozesse, die stattfinden wenn ein festes polymeres Medium in Kontakt mit einer Gas-Atmosphäre kommt: 1) ein Sorptionsprozess, d.h. die Gasmoleküle dringen in den Feststoff ein und 2) ein Diffusionsprozess, d.h. die Gasmoleküle bewegen sich danach innerhalb des Feststoffes. Der Sorptionsprozess wird als Model analysiert, das in engem Zusammenhang mit dem Dual Mode Model steht. Wir gewinnen die Abhängigkeit der Konzentration vom Druck der Gasphase, die, wie im Gas-Polymer-Matrix model vorhergesagt, durch eine Lambertsche W-Funktion ausgedrückt werden kann und dadurch von der Vorhersage des Dual Sorption Mode Models abweicht. Die Lambertsche Funktion stellt einen universelle Verhalt dar. Ein Fitting von realen Daten zeigt, dass die Lambert-Funktion die Daten gleichermaßen gut modelliert. Das Diffusionsproblem wird mittels eines Gitter-Modells mit zufälligen Knotenenergien und Übergangsraten analysiert. Die Analogie zwischen dem effektiven Diffusionskoeffizienten und der makroskopischen Leitfähigkeit eines zufälligen Widerstandsnetzwerks ermöglicht es, mögliche Quellen für anomale Diffusion in einer solchen Umgebung zu finden. Die Eigenschaften der effektiven Diffusionskonstanten werden diskutiert. Das System wird durch Teilchendiffusion auf einem Ternär-Gitter modelliert, wo die Gitterplätze blockiert werden, die von Polymerteilen besetzt sind. In Abwesenheit von Wechselwirkungen zeigt der Diffusionskoeffizient nur eine schwache Abhängigkeit von der Polymerlänge und sein Verhalten ähnelt stark dem der gewöhnlichen Knotenperkolation. In Anwesenheit von Wechselwirkungen zeigt der Diffusionskoeffizient ein nicht-triviales Verhalten, abhängig vom Vorzeichen der Wechselwirkung und davon, ob die Poren und die Hüllen perkolieren oder nicht. Die analytischen Ergebnisse zeigen eine qualitative Übereinstimmung mit Ergebnissen aus Monte-Carlo Simulationen / Aim of this work is to analyze two physical processes that take place whenever a solid polymeric medium is put in contact with a gas atmosphere. gas molecules first penetrate the solid through a sorption process and then wander within it giving rise to a diffusion one. The sorption process is studied within a model which is very close in spirit to the dual mode model. We obtain the dependence of the penetrant concentration on the pressure of the gas phase and find that this is expressed via the Lambert W-function, as proposed by the gas-polymer matrix model, being a different functional form than the one proposed by dual sorption mode. The Lambert function represents therefore a general universal behavior. Fitting the existing data shows that the Lambert function fits the data equally well. The diffusion problem is analyzed by using a lattice approach with random site energies and random transition rates. A relation between the effective diffusion coefficient and the macroscopic conductivity in a random resistor network allows for elucidating all the possible sources of anomalous diffusion in such an environment. Properties of the effective diffusion constant are further discussed. The system is modeled by a particle diffusion on a ternary lattice where the sites occupied by polymer segments are blocked, the ones forming the hull of the chains correspond to the places at which the interaction takes place, and the rest are voids. In the absence of interaction the diffusion coefficient shows only a weak dependence on the polymer chain length and its behavior strongly resembles usual site percolation. In presence of interactions the diffusion coefficient shows a non-trivial behavior depending on the sign of interaction and on whether the voids and the hulls of the chains percolate or not. The analytical results obtained within the effective medium approximation are in qualitative agreement with those of Monte Carlo simulations.

Diese Arbeit zielt darauf ab, die raumzeitlichen Regelmäßigkeiten an Übergängen aufzudecken, die in saisonalen Klima- und Ingenieursystemen beobachtet werden, indem moderne Methoden der komplexen Systemwissenschaft verwendet werden. Das erste System ist der indische Sommermonsun - eine Regenzeit, deren jährliche Schwankungen das Leben und den Wohlstand von mehr als einer Milliarde Menschen auf dem indischen Subkontinent beeinflussen und die Wirtschaft des von der Landwirtschaft abhängigen Landes stark beeinträchtigen. Insbesondere die Kenntnis des zeitlichen Ablaufs des Übergangs vom Vormonsun zum Monsun ist für die Planung landwirtschaftlicher Aktivitäten dringend erforderlich. Die Vorhersage des Monsunzeitpunkts über dem indischen Kontinent bleibt jedoch eine große wissenschaftliche Herausforderung. Das zweite ist ein Verbrennungssystem, das anfällig für ein katastrophales Phänomen namens thermoakustische Instabilität ist, das verhindert, dass das Verbrennungssystem unter klimafreundlichen Bedingungen betrieben wird. Eine solche Brennkammer ist typisch für Energie- und Antriebssysteme wie Gasturbinentriebwerke, Boiler und Raketen. Zu verstehen, wann der Übergang zur thermoakustischen Instabilität auftritt und wie dieser Übergang unterdrückt werden kann, sind Schlüsselfragen für die Entwicklung klimafreundlicher Motoren. Diese Dissertation liefert ein neues Verständnis des indischen Sommermonsuns und der thermoakustischen Instabilität durch auf statistischer Physik basierende Ansätze, die verborgene Merkmale in diesen Systemen nahe ihren jeweiligen Übergängen aufdecken. / This thesis aims to reveal the spatiotemporal regularities at transitions observed in seasonal climate and engineering systems by utilizing modern methods of complex systems science. The first system is the Indian Summer Monsoon - a rainy season whose yearly variability affects the life and prosperity of more than a billion people in the Indian subcontinent and strongly impacts the economy of the agriculture-dependent country. In particular, knowledge of the timing of the transition from pre-monsoon to monsoon is greatly needed for the planning of agriculture activities. However, the prediction of monsoon timing over the Indian continent remains a significant scientific challenge. The second is a combustion system prone to a catastrophic phenomenon called thermoacoustic instability, which prevents the combustion system from being operated in climate-friendly conditions. Such a combustor is typical in power and propulsion systems such as gas turbine engines, boilers, and rockets. Understanding when the transition to thermoacoustic instability occurs and how to suppress this transition are key questions for developing climate-friendly engines. This thesis provides a new understanding of the Indian Summer Monsoon and thermoacoustic instability through statistical physics-based approaches that reveal hidden features in these systems near their respective transitions.

Die große Menge an Datensätzen, die in den letzten Jahren verfügbar wurden, hat es ermöglicht, sowohl menschlich-getriebene als auch biologische komplexe Systeme in einem beispiellosen Ausmaß empirisch zu untersuchen. Parallel dazu ist die Vorhersage und Kontrolle epidemischer Ausbrüche für Fragen der öffentlichen Gesundheit sehr wichtig geworden. In dieser Arbeit untersuchen wir einige wichtige Aspekte von Diffusionsphänomenen und Ausbreitungsprozeßen auf Netzwerken. Wir untersuchen drei verschiedene Probleme im Zusammenhang mit Ausbreitungsprozeßen im überkritischen Regime. Zunächst untersuchen wir die Reaktionsdiffusion auf Ensembles zufälliger Netzwerke, die durch die beobachteten Levy-Flugeigenschaften der menschlichen Mobilität charakterisiert sind. Das zweite Problem ist die Schätzung der Ankunftszeiten globaler Pandemien. Zu diesem Zweck leiten wir geeignete verborgene Geometrien netzgetriebener Streuprozeße, unter Nutzung der Random-Walk-Theorie, her und identifizieren diese. Durch die Definition von effective distances wird das Problem komplexer raumzeitlicher Muster auf einfache, homogene Wellenausbreitungsmuster reduziert. Drittens führen wir durch die Einbettung von Knoten in den verborgenen Raum, der durch effective distances im Netzwerk definiert ist, eine neuartige Netzwerkzentralität ein, die ViralRank genannt wird und quantifiziert, wie nahe ein Knoten, im Durchschnitt, den anderen Knoten im Netzwerk ist. Diese drei Studien bilden einen einheitlichen Rahmen zur Charakterisierung von Diffusions- und Ausbreitungsprozeßen, die sich auf komplexen Netzwerken allgemein abzeichnen, und bieten neue Ansätze für herausfordernde theoretische Probleme, die für die Bewertung künftiger Modelle verwendet werden können. / The large amount of datasets that became available in recent years has made it possible to empirically study humanly-driven, as well as biological complex systems to an unprecedented extent. In parallel, the prediction and control of epidemic outbreaks have become very important for public health issues. In this thesis, we investigate some important aspects of diffusion phenomena and spreading processes unfolding on networks. We study three different problems related to spreading processes in the supercritical regime. First, we study reaction-diffusion on ensembles of random networks characterized by the observed Levy-flight properties of human mobility. The second problem is the estimation of the arrival times of global pandemics. To this end, we derive and identify suitable hidden geometries of network-driven spreading processes, leveraging on random-walk theory. Through the definition of network effective distances, the problem of complex spatiotemporal patterns is reduced to simple, homogeneous wave propagation patterns. Third, by embedding nodes in the hidden space defined by network effective distances, we introduce a novel network centrality, called ViralRank, which quantifies how close a node is, on average, to the other nodes. These three studies constitute a unified framework to characterize diffusion and spreading processes unfolding on complex networks in very general settings, and provide new approaches to challenging theoretical problems that can be used to benchmark future models.

Ziel dieser Arbeit ist es, die Rolle von Pfaden für die Ausbreitung von Infektionskrankheiten auf komplexen Netzwerken zu untersuchen. Wir zeigen die Relevanz von Pfaden im Kontext der Epidemiologie in statischen und zeitabhängigen Netzwerken. Ein zentrales Ergebnis ist hierbei die Erreichbarkeitsentwicklung, die eine Analyse der Pfadstruktur zeitabhängiger Netzwerke erlaubt. In dieser Dissertation wird der Einfluss zweier bestimmter Merkmale statischer Netzwerke auf die Eigenschaften ihrer Pfadstruktur untersucht. Als Fallbeispiel analysieren wir hierfür ein Viehhandelsnetzwerk in Deutschland. Dieses Netzwerk besitzt eine Riesenkomponente und eine modulare Struktur. Die wichtigsten Ergebnisse sind hierbei, dass Netzwerke, die nahe an der Perkolationsschwelle liegen, mit großer Wahrscheinlichkeit zwei disjunkte Risikoklassen für Knoten aufweisen und, dass eine modulare Struktur eine signifikante Verzögerung von Krankheitsausbrüchen zur Folge hat. Hervorzuheben sind außerdem die Methoden, die hier zur Analyse zeitabhängiger Netzwerke vorgestellt werden. Das sind Systeme, in denen das Auftreten von Kanten mit der Zeit variiert. In dieser Arbeit stellen wir eine neue Methode vor, mit der die kausale Erreichbarkeit eines zeitabhängigen Netzwerks berechnet werden kann. Darüber hinaus stellen wir Erreichbarkeitsentwicklung als eine neue Methode zur Berechnung kürzester Pfaddauern in zeitabhängigen Netzwerken vor. Diese Herangehensweise ermöglicht es, charakteristische Zeitskalen für das Durchqueren von zeitabhängigen Netzwerken aufzuzeigen. Die Kenntnis solcher Zeitskalen ist von fundamentaler Wichtigkeit für die Abschätzung von Zeiten, die für die Verbreitung von Epidemien benötigt werden. Die Erreichbarkeit eines zeitabhängigen Netzwerks kann mit ihrem aggregierten Gegenstück verglichen werden. Damit definieren wir die Kausalitätstreue, die die Güte einer statischen Approximation eines zeitabhängigen Netzwerks quantifiziert. / The objective of this thesis is to examine the role of paths for the spread of infectious diseases on complex networks. We demonstrate the importance of paths in the context of epidemiology for the case of static and temporal networks. As a central result, we introduce the unfolding accessibility method, that allows for the analysis of the path structure of temporal networks. In this thesis, we analyze the impact of two particular attributes of static networks on the properties of their path structure. As a case study, we analyze the properties of a livestock trade network in Germany. This network exhibits a giant component and a modular structure. The main findings here are that networks close to the percolation threshold are likely to show two disjoint risk classes for the nodes and, a modular structure causes a significant delay for disease outbreaks. Furthermore, special emphasis should be placed on the methods introduced in this thesis for the analysis of temporal networks, i.e. systems where the occurrence of edges varies over time. In this work we introduce a novel method to obtain the causal accessibility graph of a temporal network. Moreover, we introduce unfolding accessibility as a novel formalism for the evaluation of shortest path durations in temporal networks. This approach is able to reveal characteristic timescales for the traversal of temporal networks. Knowledge of these timescales is of fundamental importance for the estimation of times needed for the spread of infectious diseases. The accessibility graph of a temporal network can be compared to its aggregated counterpart. Hence we define the causal fidelity, which quantifies the goodness of the static approximation of a temporal network from the causal point of view.

In welcher Weise hängt die Dynamik eines neuronalen Systems von den Eigenschaften seiner Netzwerkstruktur ab? Diese wichtige Fragestellung der Neurowissenschaft untersuchen wir in dieser Dissertation anhand einer analytischen und numerischen Modellierung der Aktivität großer neuronaler Netzwerke mit komplexer Struktur. Im Fokus steht die Relevanz zweier bestimmter Merkmale für die Dynamik: strukturelle Heterogenität und Gradkorrelationen. Ein zentraler Bestandteil der Dissertation ist die Entwicklung einer Molekularfeldnäherung, mit der die mittlere Aktivität heterogener, gradkorrelierter neuronaler Netzwerke berechnet werden kann, ohne dass einzelne Neuronen explizit simuliert werden müssen. Die Netzwerkstruktur wird von einer reduzierten Matrix erfasst, welche die Verbindungsstärke zwischen den Neuronengruppen beschreibt. Für einige generische Zufallsnetzwerke kann diese Matrix analytisch berechnet werden, was eine effiziente Analyse der Dynamik dieser Systeme erlaubt. Mit der Molekularfeldnäherung und numerischen Simulationen zeigen wir, dass assortative Gradkorrelationen einem neuronalen System ermöglichen, seine Aktivität bei geringer externer Anregung aufrecht zu erhalten und somit besonders sensitiv auf schwache Stimuli zu reagieren. / An important question in neuroscience is how the structure and dynamics of a neuronal network relate to each other. We approach this problem by modeling the spiking activity of large-scale neuronal networks that exhibit several complex network properties. Our main focus lies on the relevance of two particular attributes for the dynamics, namely structural heterogeneity and degree correlations. As a central result, we introduce a novel mean-field method that makes it possible to calculate the average activity of heterogeneous, degree-correlated neuronal networks without having to simulate each neuron explicitly. We find that the connectivity structure is sufficiently captured by a reduced matrix that contains only the coupling between the populations. With the mean-field method and numerical simulations we demonstrate that assortative degree correlations enhance the network’s ability to sustain activity for low external excitation, thus making it more sensitive to small input signals.

In this thesis random walks similar to the Metropolis algorithm are investigated. Special emphasis is laid on different types of acceptance probabilities, namely Metropolis, Tsallis and Threshold Accepting. Equilibrium and relaxation properties as well as performance aspects in stochastic optimization are investigated. Analytical investigation of a simple system mimicking an harmonic oscillator yields that a variety of acceptance probabilities, including the abovementioned, result in an equilibrium distribution that is widely dominated by an exponential function. In the last chapter an optimal optimization schedule for the Tsallis acceptance probability for the idealized barrier is investigated. / In dieser Dissertation werden Random Walks ähnlich dem Metropolis Algorithmus untersucht. Es werden verschiedene Akzeptanzwahrscheinlichkeiten untersucht, dabei werden Metropolis, Tsallis und Threshold Accepting besonders betrachtet. Gleichgewichts- und Relaxationseigenschaften sowie Performanceaspekte im Bereich der stochastischen Optimierung werden untersucht. Die Analytische Betrachtung eines simplen, dem harmonischen Oszillator ähnlichen Systems zeigt, dass eine Reihe von Akzeptanzwahrscheinlichkeiten, eingeschlossen die oben Erwähnten, eine Gleichgewichtsverteilung ausbilden, die von einer Exponentialfunktion dominiert wird. Im letzten Kapitel wird der optimale Schedule für die Tsallis Akzeptanzwahrscheinlichkeit für eine idealisierte Barriere untersucht.

In dieser Arbeit wird eine Beschreibung von Monte-Carlo-Verfahren zur Lösung komplexer Optimierungsaufgaben mit Hilfe von Markov-Ketten durchgeführt. Nach einer kurzen Einführung werden Lösungsmenge solcher Aufgaben und der physikalische Zustandsraum komplexer Systeme identifiziert. Zunächst wird die Dynamik von Zufallswanderern im Zustandsraum mit Hilfe von Master-Gleichungen modelliert. Durch Einführung von Performanzkriterien können verschiedene Optimierungsstrategien quantitativ miteinander verglichen werden. Insbesondere wird das Verfahren Extremal Optimization vorgestellt, dass ebenfalls als Markov-Prozess verstanden werden kann. Es wird bewiesen, dass eine im Sinne der genannten Kriterien beste Implementierung existiert. Da diese von einem sogenannten Fitness Schedule abhängt, wird dieser für kleine Beispielsysteme explizit berechnet. Daran anschließend wird die Zustandsdichte komplexer Systeme betrachtet. Nach einem kurzen Überblick über vorhandene Methoden folgt eine detaillierte Untersuchung des Verfahrens von Wang und Landau. Numerische und analytische Hinweise werden gegeben, nach denen dieser Algorithmus innerhalb seiner Klasse wahrscheinlich der Optimale ist. Eine neue Methode zur Approximation der Zustandsdichte wird vorgestellt, die insbesondere für die Untersuchung komplexer Systeme geeignet ist. Abschließend wird ein Ausblick auf zukünftige Arbeiten gegeben.