Techn. University, Diss., 2004--Berlin.

Unsere alltägliche Erfahrung ist mit verschiedenen akustischen Einfluessen wie Lärm, aber auch Musik verbunden. Jeder weiss, wie Lärm stören kann und Kommunikation behindert oder gar unterbindet. Ähnliche optische Effekte sind bekannt: starkes Schneetreiben oder Regengüsse verschlechtern die Sicht und lassen uns Umrisse nur noch schemenhaft erkennen. Jedoch koennen ähnliche Stimuli auch sehr positive Auswirkungen haben: Autofahrer fahren bei leiser Musik konzentrierter -- die Behauptung von Schulkindern, nur bei dröhnenden Bässen die Mathehausaufgaben richtig rechnen zu können, ist allerdings nicht wissenschaftlich erwiesen. Außerordentlich interessant aus dieser Sicht sind auch Reizleitungsprozesse: Reize werden nur weitergleitet, wenn die strukturlosen Signale der Neuronen mit ausreichend starker Intensität erfolgen, also ein Schwellwert überschritten ist. <br /> <br /> Der Physiker Dr. Alexei Zaikin von der Universität Potsdam beschäftigt sich mit sogenannten rauschinduzierten Phänomenen aus theorischer Sicht. Sein Forschungsgebiet sind Prozesse, bei denen Rauschen mehrfach das Systemverhalten beeinflusst: ist es ausreichend gross, d.h. größer als ein kritischer Wert, wird eine reguläre Struktur gebildet, die durch das immernoch vorhandene Rauschen mit der Struktur des Nachbarsystems synchronisiert. Um ein solches System mit kritischem Wert zu erhalten, bedarf es einer weiteren Rauschquelle. Herr Zaikin analysierte noch weitere Beispiele solcher doppelt stochastischen Effekte. Die Ausarbeitung derartiger theoretischer Grundlagen ist wichtig, da diese Prozesse in der Neurophysik, in technischen Kommunikationssystemen und in den Lebenswissenschaften eine Rolle spielen. / Our every-day experience is connected with different acoustical noise or music. Usually noise plays the role of nuisance in any communication and destroys any order in a system. Similar optical effects are known: strong snowing or raining decreases quality of a vision. In contrast to these situations noisy stimuli can also play a positive constructive role, e.g. a driver can be more concentrated in a presence of quiet music. Transmission processes in neural systems are of especial interest from this point of view: excitation or information will be transmitted only in the case if a signal overcomes a threshold.<br /> <br /> Dr. Alexei Zaikin from the Potsdam University studies noise-induced phenomena in nonlinear systems from a theoretical point of view. Especially he is interested in the processes, in which noise influences the behaviour of a system twice: if the intensity of noise is over a threshold, it induces some regular structure that will be synchronized with the behaviour of neighbour elements. To obtain such a system with a threshold one needs one more noise source. Dr. Zaikin has analyzed further examples of such doubly stochastic effects and developed a concept of these new phenomena. These theoretical findings are important, because such processes can play a crucial role in neurophysics, technical communication devices and living sciences.

Im Rahmen dieser Arbeit wurden Transporteigenschaften von Nanostrukturen basierend auf modulationsdotierten GaAs/AlGaAs Heteroübergängen untersucht. Derartige Heterostrukturen zeichnen sich durch ein hochbewegliches zweidimensionales Elektronengas (2DEG) aus, das sich wenige 10 nm unterhalb der Probenoberfläche ausbildet. Mittels Elektronenstrahl-Lithographie und nasschemischer Ätztechnik wurde dieses Ausgangsmaterial strukturiert. Eindimensionale Leiter mit Kanalweiten von wenigen 10 nm wurden auf diese Weise hergestellt. Die Vorzüge derartiger Strukturen zeigen sich im ballistischen Elektronentransport über mehrere 10 µm und einer hohen Elektronenbeweglichkeit im Bereich von 10^6cm^2/Vs. Als nanoelektronische Basiselemente wurden eingehend eindimensionale Quantendrähte sowie y-förmig verzweigte Strukturen untersucht, deren Kanalleitwert über seitliche Gates kontrolliert werden kann. Dabei wurden die Transportmessungen überwiegend im stark nichtlinearen Transportregime bei Temperaturen zwischen 4,2 K und Raumtemperatur durchgeführt. Der Fokus dieser Arbeit lag insbesondere in der Untersuchung von Verstärkungseigenschaften und kapazitiven Kopplungen zwischen Nanodrähten, der Realisierung von komplexen Logikfunktionen wie Zähler- und Volladdiererstrukturen, dem Einsatz von Quantengates sowie der Analyse von rauschaktiviertem Schalten, stochastischen Resonanzphänomenen und Magnetfeldasymmetrien des nichtlinearen mesoskopischen Leitwertes. / This thesis reports on transport features of nanoelectronic devices based on modulation doped GaAs/AlGaAs heterostructures with a two dimensional electron gas (2DEG) a few 10 nm below the sample surface. Using electron beam lithography and wet chemical etching techniques low dimensional conductors were designed with a channel width of a few 10 nm. Such conductors enable ballistic transport up to 10 µm with high electron mobilities in the range of 10^6cm^2/Vs. One dimensional quantum wires as well as y-branched structures were used as nanoelectronic basic elements, which were controlled by lateral side-gates. Transport measurements were mainly performed in the strong nonlinear transport regime at temperatures between 4.2 K and room temperature. Experimental investigations were focused on gain, capacitive couplings between single nanowires, the realisation of complex logic functions like counter and fulladder devices, quantum-gate applications, noise activated switching, stochastic resonance phenomena and magnetic field asymmetries of the nonlinear mesoscopic transport.

Diese Arbeit behandelt die Asymptotik von Austritts- und Übergangszeiten für gewisse schwach zeitinhomogene Diffusionsprozesse. Darauf basierend wird ein probabilistischer Begriff der stochastischen Resonanz (SR) studiert. Techniken der großen Abweichungen spielen eine zentrale Rolle. Im ersten Teil der Arbeit (Kapitel 1-3) werden Resultate aus der Theorie der großen Abweichungen für zeithomogene Diffusionen rekapituliert. Es werden die klassischen Resultate von Freidlin und Wentzell und Erweiterungen dieser Theorie präsentiert, und es wird an das Kramers''sche Austrittszeitengesetz erinnert. Teil II befasst sich mit dem Phänomen der SR, d.h. mit Periodizitätseigenschaften von Diffusionen. In Kapitel 4 werden physikalische Maße zur Messung der Periodizität diskutiert. Deren Nachteile legen es nahe, einem alternativen, probabilistischen Ansatz zu folgen, der hier behandelt wird. Das 5. Kapitel dient der Herleitung eines gleichmäßigen Prinzips der großen Abweichungen für Diffusionen mit schwach zeitabhängigem, periodischem Drift. Die Gleichmäßigkeit des Prinzips ermöglicht die exakte Bestimmung exponentieller Übergangsraten in Kapitel 6, das die zentralen Ergebnisse des 2. Teils beinhaltet. Hierdurch wird die Maximierung gewisser Übergangswahrscheinlichkeiten ermöglicht, was zum in Kapitel 7 studierten Resonanzbegriff führt. Teil III der Arbeit setzt sich mit der Asymptotik von Austrittszeiten sogenannter selbststabilisierender Diffusionen auseinander. In Kapitel 8 wird der Zusammenhang zwischen interagierenden Teilchensystemen und selbststabilisierenden Diffusionen erläutert und die Existenz- und Eindeutigkeitsfrage behandelt. Das 9. Kapitel dient dem Studium der großen Abweichungen dieser Klasse von Diffusionen. In Kapitel 10 wird das Kramers''sche Austrittszeitengesetz auf selbststabilisierende Diffusionen übertragen, und in Kapitel 11 wird der Einfluß der selbststabilisierenden Komponente auf das Austrittszeitengesetz illustriert. / In this thesis, we study the asymptotic behavior of exit and transition times of certain weakly time inhomogeneous diffusion processes. Based on these asymptotics, a probabilistic notion of stochastic resonance (SR) is investigated. Large deviations techniques play the key role throughout this work. In the first part (Chapters 1-3) we recall the large deviations theory for time homogeneous diffusions. We present the classical results due to Freidlin and Wentzell and extensions thereof, and we remind of Kramers'' exit time law. Part II deals with the phenomenon of stochastic resonance. That is, we study periodicity properties of diffusion processes. In Chapter 4 we explain the paradigm of stochastic resonance and discuss physical notions of measuring periodicity of diffusions. Their drawbacks suggest to follow an alternative probabilistic approach, which is treated in this work. In Chapter 5 we derive a large deviations principle for diffusions subject to a weakly time dependent periodic drift term. The uniformity of the obtained large deviations bounds w.r.t. the system''s parameters plays a key role for the treatment of transition time asymptotics in Chapter 6, which contains the main result of the second part. The exact exponential transition rates obtained here allow for maximizing transition probabilities, which finally leads to the announced probabilistic notion of resonance studied in Chapter 7. In the third part we investigate the exit time asymptotics of a certain class of so-called self-stabilizing diffusions. In Chapter 8 we explain the connection between interacting particle systems and self-stabilizing diffusions, and we address the question of existence. The following Chapter 9 is devoted to the study of the large deviations behavior of these diffusions. In Chapter 10 Kramers'' exit law is carried over to our class of self-stabilizing diffusions. Finally, the influence of self-stabilization is illustrated in Chapter 11.

Meine Dissertation behandelt verschiedene neue rauschinduzierte Phänomene in anregbaren Neuronenmodellen, insbesondere solche mit FitzHugh-Nagumo Dynamik. Ich beschreibe das Auftreten von vibronischer Resonanz in anregbaren Systemen. Sowohl in einer anregbaren elektronischen Schaltung als auch im FitzHugh-Nagumo Modell zeige ich, daß eine optimale Amplitude einer hochfrequenten externen Kraft die Signalantwort bezüglich eines niederfrequenten Signals verbessert. Weiterhin wird der Einfluß von additivem Rauschen auf das Zusammenwirken von stochastischer und vibronischer Resonanz untersucht. Weiterhin untersuche ich Systeme, die sowohl oszillierende als auch anregbare Eigenschaften beinhalten und dadurch zwei interne Frequenzen aufweisen. Ich zeige, daß in solchen Systemen der Effekt der stochastischen Resonanz deutlich erhöht werden kann, wenn eine zusätzliche hochfrequente Kraft in Resonanz mit den kleinen Oszillationen unterhalb der Anregungsschwelle hinzugenommen wird. Es ist beachtenswert, daß diese Verstärkung der stochastischen Resonanz eine geringere Rauschintensität zum Erreichen des Optimums benötigt als die standartmäßige stochastische Resonanz in anregbaren Systemen. Ich untersuche Frequenzselektivität bei der rauschinduzierten Signalverarbeitung von Signalen unterhalb der Anregungsschwelle in Systemen mit vielen rauschunterstützten stochastischen Attraktoren. Diese neuen Attraktoren mit abweichenden gemittelten Perioden weisen auch unterschiedliche Phasenbeziehungen zwischen den einzelnen Elementen auf. Ich zeige, daß die Signalantwort des gekoppelten Systems unter verschiedenen Rauscheinwirkungen deutlich verbessert oder auch reduziert werden kann durch das Treiben einzelner Elemente in Resonanz mit diesen neuen Resonanzfrequenzen, die mit passenden Phasenbeziehungen korrespondieren. Weiterhin konnte ich einen rauschinduzierten Phasenübergang von einem selbstoszillierenden System zu einem anregbaren System nachweisen. Dieser Übergang erfolgt durch eine rauschinduzierte Stabilisierung eines deterministisch instabilen Fixpunktes der lokalen Dynamik, während die gesamte Phasenraumstruktur des Systems erhalten bleibt. Die gemeinsame Wirkung von Kopplung und Rauschen führt zu einem neuen Typ von Phasenübergängen und bewirkt eine Stabilisierung des Systems. Das sich daraus ergebende rauschinduziert anregbare Regime zeigt charakteristische Eigenschaften von klassisch anregbaren Systemen, wie stochastische Resonanz und Wellenausbreitung. Dieser rauschinduzierte Phasenübergang ermöglicht dadurch die Übertragung von Signalen durch ansonsten global oszillierende Systeme und die Kontrolle der Signalübertragung durch Veränderung der Rauschintensität. Insbesondere eröffnen diese theoretischen Ergebnisse einen möglichen Mechanismus zur Unterdrückung unerwünschter globaler Oszillationen in neuronalen Netzwerken, welche charakteristisch für abnorme medizinische Zustände, wie z.B. bei der Parkinson&prime;schen Krankheit oder Epilepsie, sind. Die Wirkung von Rauschen würde dann wieder die Anregbarkeit herstellen, die den normalen Zustand der erkrankten Neuronen darstellt. / My thesis is concerned with several new noise-induced phenomena in excitable neural models, especially those with FitzHugh-Nagumo dynamics. In these effects the fluctuations intrinsically present in any complex neural network play a constructive role and improve functionality. I report the occurrence of Vibrational Resonance in excitable systems. Both in an excitable electronic circuit and in the FitzHugh-Nagumo model, I show that an optimal amplitude of high-frequency driving enhances the response of an excitable system to a low-frequency signal. Additionally, the influence of additive noise and the interplay between Stochastic and Vibrational Resonance is analyzed. Further, I study systems which combine both oscillatory and excitable properties, and hence intrinsically possess two internal frequencies. I show that in such a system the effect of Stochastic Resonance can be amplified by an additional high-frequency signal which is in resonance with the oscillatory frequency. This amplification needs much lower noise intensities than for conventional Stochastic Resonance in excitable systems. I study frequency selectivity in noise-induced subthreshold signal processing in a system with many noise-supported stochastic attractors. I show that the response of the coupled elements at different noise levels can be significantly enhanced or reduced by forcing some elements into resonance with these new frequencies which correspond to appropriate phase-relations. A noise-induced phase transition to excitability is reported in oscillatory media with FitzHugh-Nagumo dynamics. This transition takes place via noise-induced stabilization of a deterministically unstable fixed point of the local dynamics, while the overall phase-space structure of the system is maintained. The joint action of coupling and noise leads to a different type of phase transition and results in a stabilization of the system. The resulting noise-induced regime is shown to display properties characteristic of excitable media, such as Stochastic Resonance and wave propagation. This effect thus allows the transmission of signals through an otherwise globally oscillating medium. In particular, these theoretical findings suggest a possible mechanism for suppressing undesirable global oscillations in neural networks (which are usually characteristic of abnormal medical conditions such as Parkinson&prime;s disease or epilepsy), using the action of noise to restore excitability, which is the normal state of neuronal ensembles.

Techn. Universiẗat, Diss., 2006--Darmstadt.

In dieser Arbeit versuche ich, den neuronalen Code, d. h. die Art und Weise, wie die Nervenzellen des Gehirns Informationen in ihrer Aktivität übertragen und verarbeiten, besser zu verstehen, indem ich die Kodierung von Stimuli in neuronalen Systemen untersuche. Zu diesem Zweck analysiere ich die Veränderungen in der Dynamik von neuronalen Standardmodellen, die im Rahmen der statistischen Physik entwickelt wurden, in Bezug auf Veränder- ungen der Parameter und der Konnektivität bei Vorhandensein bzw. Fehlen eines Reizes. Ich verwende informationstheoretische Maße, um die Fähigkeit neuronaler Populationen, empfangene Informationen durch ihren Output zu übertragen, zu quantifizieren. Die vorgestellten Ergebnisse bauen auf einer Vielzahl früherer Studien über unverbundene und rekurrente neuronale Pop- ulationen auf. Einige dieser Studien heben zwei neuronale Code-Kandidaten hervor, die unterschiedliche Profile der Informationsfilterung aufweisen: einen Integrationscode, der als Tiefpass-Informationsfilter fungiert, und einen Synchroniecode, der als Bandpassfilter fungiert. Das Ziel der vorliegenden Arbeit ist es, die Ergebnisse dieser Studien auf Netzwerke mit einem höheren Konnektivitätsgrad, wie er im Kortex beobachtet wird, auszuweiten. / In this thesis I attempt to better understand the neural code, or the way in which the nerve cells of the brain transmit and process information in their activity, through the investigation of stimulus encoding in neural systems. To this end, I analyze changes in the dynamics of standard neuronal models, de- veloped in the framework of statistical physics, to variations in parameters and connectivity in the presence versus the absence of a stimulus. In conjunction, information theoretical measures are utilized to quantify the ability of neu- ronal populations to transmit received information through their output. The presented results build upon a multitude of previous studies of both uncon- nected and recurrent neural populations. Some of these studies highlight two neural code candidates that have distinct information filtering profiles: an in- tegration code that acts as a low-pass information filter and a synchrony code that acts as a bandpass filter. In the following, synaptic connectivity is added in diverse ways in order to extend results of these studies to networks with a higher level of connectivity, as observed in the cortex.

Die vorliegende Arbeit befasst sich mit dem Einfluss von nicht-weißem oder nicht-Gauß’schem synaptischen Rauschen auf die Informationsübertragung in stochastischen Neuronenmodellen. Ziel ist es, zu verstehen, wie eine Nervenzelle ein Signal in ihrer Pulsaktivität kodiert. Synaptisches Rauschen beschreibt hier den Einfluss anderer Nervenzellen, die nicht das interessierende Signal tragen, aber seine Übertragung durch ihre synaptische Wirkung auf die betrachtete Zelle beeinflussen. In stochastischen Neuronenmodellen wird diese Hintergrundaktivität durch einen stochastischen Prozess mit geeigneter Statistik beschrieben. Ist die Rate, mit der präsynaptische Pulse auftreten, hoch und zeitlich konstant, die Wirkung einzelner Pulse aber verschwindend gering, so wird das synaptische Rauschen durch einen Gauß’schen Prozess beschrieben. Oft wird zudem angenommen, dass das Rauschen unkorreliert (weiß) ist. In dieser Arbeit wird neuronale Signalübertragung in dem Fall untersucht, dass eine solche Näherung nicht mehr gerechtfertigt ist, d.h. wenn der synaptische Hintergrund durch einen stochastischen Prozess beschrieben werden muss, der nicht weiß, nicht Gauß’sch, oder weder weiß noch Gauß’sch ist. Mittels Simulationen und analytischer Rechnungen werden drei Szenarien behandelt: Zunächst betrachten wir eine Zelle, die nicht ein, sondern zwei Signale empfängt, welche zusätzlich durch synaptische Kurzzeitplastizität gefiltert werden. In diesem Fall muss der Hintergrund durch ein farbiges Rauschen beschrieben werden. Im zweiten Szenario betrachten wir den Fall, dass der Effekt einzelner Pulse nicht mehr als schwach angenommen werden kann. Das Rauschen ist dann nicht mehr Gauß’sch, sondern ein Schrotrauschen. Schließlich untersuchen wir den Einfluss einer präsynaptischen Population, deren Feuerrate nicht zeitlich konstant ist, sondern zwischen Phasen hoher und niedriger Aktivität, sogenannten up und down states, springt. In diesem Fall ist das Rauschen weder weiß noch Gauß’sch. / This thesis is concerned with the effect of non-white or non-Gaussian synaptic noise on the information transmission properties of single neurons. Synaptic noise subsumes the massive input that a cell receives from thousands of other neurons. In the framework of stochastic neuron models, this input is described by a stochastic process with suitably chosen statistics. If the overall arrival rate of presynaptic action potentials is high and constant in time and if each individual incoming spike has only a small effect on the dynamics of the cell, the massive synaptic input can be modeled as a Gaussian process. For mathematical tractability, one often assumes that furthermore, the input is devoid of temporal structure, i.e. that it is well described by a Gaussian white noise. This is the so-called diffusion approximation (DA). The present thesis explores neuronal signal transmission when the conditions that underlie the DA are no longer met, i.e. when one must describe the synaptic background activity by a stochastic process that is not white, not Gaussian, or neither. We explore three distinct scenarios by means of simulations and analytical calculations: First, we study a cell that receives not one but two signals, additionally filtered by synaptic short-term plasticity (STP), so that the background has to be described by a colored noise. The second scenario deals with synaptic weights that cannot be considered small; here, the effective noise is no longer Gaussian and the shot-noise nature of the input has to be taken into account. Finally, we study the effect of a presynaptic population that does not fire at a rate which is constant in time but instead undergoes transitions between states of high and low activity, so-called up and down states.