The discretization of the stationary diffusion equation with random parameters by the Stochastic Finite Element Method requires the solution of a highly structured but very large linear system of equations. Depending on the stochastic properties of the diffusion coefficient together with the stochastic discretization we consider three solver cases. If the diffusion coefficient is given by a stochastically linear expansion, e.g. a truncated Karhunen-Loeve expansion, and tensor product polynomial stochastic shape functions are employed, the Galerkin matrix can be transformed to a block-diagonal matrix. For the solution of the resulting sequence of linear systems we study Krylov subspace recycling methods whose success depends on the ordering and grouping of the linear systems as well as the preconditioner. If we use complete polynomials for the stochastic discretization instead, we show that decoupling of the Galerkin matrix with respect to the stochastic degrees of freedom is impossible. For a stochastically nonlinear diffusion coefficient, e.g. a lognormal random field, together with complete polynomials serving as stochastic shape functions, we introduce and test the performance of a new Kronecker product preconditioner, which is not exclusively based on the mean value of the diffusion coefficient.

Die vorliegende Arbeit beschäftigt sich mit dem Problem der zufälligen Wärmeausbreitung in beschränkten Gebieten. Dieses Phänomen wird dabei durch eine lineare parabolische Randanfangswertaufabe beschrieben, wobei die Anfangsbedingung und die Neumannrandbedingung als zufällige Felder mit gegebener Wahrscheinlichkeitsverteilung angenommen werden. Des Weiteren werden die zufälligen Felder als homogen und epsilon-korreliert mit einer kleinen Korrelationslänge epsilon > 0 vorausgesetzt und sollen glatte Realisierungen besitzen. Zur Lösung der Randanfangswertaufgabe werden sowohl die klassische Formulierung als auch die Variationsformulierung herangezogen und in diesem Zusammenhang die Fourier Methode sowie die Finite-Elemente Methode betrachtet. Die Finite-Elemente Methode und die Fourier-Methode führen auf einen expliziten funktionalen Zusammenhang zwischen der zufälligen Lösung der betrachteten Randanfangswertaufgabe und den Einflussgrößen, so dass Momentenfunktionen davon abgeleitet werden können. Das Hauptinteresse dieser Arbeit liegt auf der Berechnung dieser Momentenfunktionen, welche durch die gewählten Eigenschaften der stochastischen Einflußgrößen bestimmt werden. Basierend auf dem Finite-Elemente Ansatz bzw. dem Fourier Ansatz werden verschiedene Approximationsmöglichkeiten insbesondere für die Korrelationsfunktion erörtert. Des Weiteren wird die Möglichkeit der Simulation des zufälligen Randanfangswertproblems betrachtet. Hierzu wird zur Simulation der zufälligen Einflussgrößen auf die Theorie von Moving Average Feldern zurückgegriffen. Der letzte Teil der Arbeit widmet sich dem Vergleich der erhaltenen analytischen Resultate anhand konkreter numerischer Beispiele.

The work selects a specific issue from the numerical analysis of optimal control problems. We investigate a linear-quadratic optimal control problem based on a partial differential equation on 3-dimensional non-convex domains. Based on efficient solution methods for the partial differential equation an algorithm known from control theory is applied. Now the main objectives are to prove that there is no degradation in efficiency and to verify the result by numerical experiments. We describe a solution method which has second order convergence, although the intermediate control approximations are piecewise constant functions. This superconvergence property is gained from a special projection operator which generates a piecewise constant approximation that has a supercloseness property, from a sufficiently graded mesh which compensates the singularities introduced by the non-convex domain, and from a discretization condition which eliminates some pathological cases. Both isotropic and anisotropic discretizations are investigated and similar superconvergence properties are proven. A model problem is presented and important results from the regularity theory of solutions to partial differential equation in non-convex domains have been collected in the first chapters. Then a collection of statements from the finite element analysis and corresponding numerical solution strategies is given. Here we show newly developed tools regarding error estimates and projections into finite element spaces. These tools are necessary to achieve the main results. Known fundamental statements from control theory are applied to the given model problems and certain conditions on the discretization are defined. Then we describe the implementation used to solve the model problems and present all computed results.

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The subject of the thesis is the investigation of asymptotic properties of solutions of the Cauchy problem for structurally damped sigma-evolution operators with time dependent, monotonous, dissipation term. An appropriate energy for solutions of the sigma-evolution equations is defined and some estimates for energies of higher order are proved. In the scale invariant case the optimality of these estimates is shown. Further, the influence of properties of the time dependent dissipation on L^p-L^q estimates for the energy with p and q bigger or equal to 2 and from the conjugate line is clarified. Also smoothing properties of the operators under consideration are investigated. The connection between the regularity of the data and the regularity of the solution in terms of L^2 based Gevrey spaces is considered. Finally, L^1-L^1-estimates in the special case delta = sigma/2 and decreasing dissipative coefficient. / Thema der vorliegenden Dissertation ist die Untersuchung asymptotischer Eigenschaften von Lösungen des Cauchy Problems für strukturell gedämpfte sigma-Evolutions-Operatoren mit zeitabhängigem, monotonen Dissipationskoeffizienten. Es wird eine geeignete Energie definiert und für diese Abschätzungen, auf für entsprechende Energien höherer Ordnung gezeigt. Darüber hinaus wird der Einfluss des Dissipationskoeffizienten auf L^p-L^q Abschätzungen auf und entfernt von der konjugierten Linie untersucht. Im skaleninvarianten Fall wird die Schärfe der Abschätzungen bewiesen. Weiterhin wird der Zusammenhang zwischen der Regularität der Daten und der der Lösung in Termen von L^2-basierten Gevrey-Räumen untersucht. Schließlich werden L^1-L^1-Abschätzungen für den Spezialfall delta = sigma/2 und monoton fallenden Dissipationskoeffizienten gezeigt.

The analytical solution of a given inhomogeneous boundary value problem of a linear, elliptic, inhomogeneous partial differential equation and a set of inhomogeneous mixed Dirichlet- and Neumann-type boundary conditions is derived in the present paper. In the context of elasticity theory, the problem arises for a non-conservative symmetric ansatz and an extended constitutive law shown earlier. For convenient user application, the scalar function expressed in cylindrical coordinates is primarily obtained for the general case before being expatiated on a special case of linear boundary conditions.

In addition to previous publications, the paper presents the analytical solution of a special boundary value problem which arises in the context of elasticity theory for an extended constitutive law and a non-conservative symmetric ansatz. Besides deriving the general analytical solution, a specific form for linear boundary conditions is given for user convenience.

Techn. University, Diss., 2004--Braunschweig.

The present habilitation thesis in theoretical biological physics addresses two central dynamical processes in cells and organisms: (i) active motility and motility control and (ii) self-organized pattern formation. The unifying theme is the nonlinear dynamics of biological function and its robustness in the presence of strong fluctuations, structural variations, and external perturbations. We theoretically investigate motility control at the cellular scale, using cilia and flagella as ideal model system. Cilia and flagella are highly conserved slender cell appendages that exhibit spontaneous bending waves. This flagellar beat represents a prime example of a chemo-mechanical oscillator, which is driven by the collective dynamics of molecular motors inside the flagellar axoneme. We study the nonlinear dynamics of flagellar swimming, steering, and synchronization, which encompasses shape control of the flagellar beat by chemical signals and mechanical forces. Mechanical forces can synchronize collections of flagella to beat at a common frequency, despite active motor noise that tends to randomize flagellar synchrony. In Chapter 2, we present a new physical mechanism for flagellar synchronization by mechanical self-stabilization that applies to free-swimming flagellated cells. This new mechanism is independent of direct hydrodynamic interactions between flagella. Comparison with experimental data provided by experimental collaboration partners in the laboratory of J. Howard (Yale, New Haven) confirmed our new mechanism in the model organism of the unicellular green alga Chlamydomonas. Further, we characterize the beating flagellum as a noisy oscillator. Using a minimal model of collective motor dynamics, we argue that measured non-equilibrium fluctuations of the flagellar beat result from stochastic motor dynamics at the molecular scale. Noise and mechanical coupling are antagonists for flagellar synchronization. In addition to the control of the flagellar beat by mechanical forces, we study the control of the flagellar beat by chemical signals in the context of sperm chemotaxis. We characterize a fundamental paradigm for navigation in external concentration gradients that relies on active swimming along helical paths. In this helical chemotaxis, the direction of a spatial concentration gradient becomes encoded in the phase of an oscillatory chemical signal. Helical chemotaxis represents a distinct gradient-sensing strategy, which is different from bacterial chemotaxis. Helical chemotaxis is employed, for example, by sperm cells from marine invertebrates with external fertilization. We present a theory of sensorimotor control, which combines hydrodynamic simulations of chiral flagellar swimming with a dynamic regulation of flagellar beat shape in response to chemical signals perceived by the cell. Our theory is compared to three-dimensional tracking experiments of sperm chemotaxis performed by the laboratory of U. B. Kaupp (CAESAR, Bonn). In addition to motility control, we investigate in Chapter 3 self-organized pattern formation in two selected biological systems at the cell and organism scale, respectively. On the cellular scale, we present a minimal physical mechanism for the spontaneous self-assembly of periodic cytoskeletal patterns, as observed in myofibrils in striated muscle cells. This minimal mechanism relies on the interplay of a passive coarsening process of crosslinked actin clusters and active cytoskeletal forces. This mechanism of cytoskeletal pattern formation exemplifies how local interactions can generate large-scale spatial order in active systems. On the organism scale, we present an extension of Turing’s framework for self-organized pattern formation that is capable of a proportionate scaling of steady-state patterns with system size. This new mechanism does not require any pre-pattering clues and can restore proportional patterns in regeneration scenarios. We analytically derive the hierarchy of steady-state patterns and analyze their stability and basins of attraction. We demonstrate that this scaling mechanism is structurally robust. Applications to the growth and regeneration dynamics in flatworms are discussed (experiments by J. Rink, MPI CBG, Dresden). / Das Thema der vorliegenden Habilitationsschrift in Theoretischer Biologischer Physik ist die nichtlineare Dynamik funktionaler biologischer Systeme und deren Robustheit gegenüber Fluktuationen und äußeren Störungen. Wir entwickeln hierzu theoretische Beschreibungen für zwei grundlegende biologische Prozesse: (i) die zell-autonome Kontrolle aktiver Bewegung, sowie (ii) selbstorganisierte Musterbildung in Zellen und Organismen. In Kapitel 2, untersuchen wir Bewegungskontrolle auf zellulärer Ebene am Modelsystem von Zilien und Geißeln. Spontane Biegewellen dieser dünnen Zellfortsätze ermöglichen es eukaryotischen Zellen, in einer Flüssigkeit zu schwimmen. Wir beschreiben einen neuen physikalischen Mechanismus für die Synchronisation zweier schlagender Geißeln, unabhängig von direkten hydrodynamischen Wechselwirkungen. Der Vergleich mit experimentellen Daten, zur Verfügung gestellt von unseren experimentellen Kooperationspartnern im Labor von J. Howard (Yale, New Haven), bestätigt diesen neuen Mechanismus im Modellorganismus der einzelligen Grünalge Chlamydomonas. Der Gegenspieler dieser Synchronisation durch mechanische Kopplung sind Fluktuationen. Wir bestimmen erstmals Nichtgleichgewichts-Fluktuationen des Geißel-Schlags direkt, wofür wir eine neue Analyse-Methode der Grenzzykel-Rekonstruktion entwickeln. Die von uns gemessenen Fluktuationen entstehen mutmaßlich durch die stochastische Dynamik molekularen Motoren im Innern der Geißeln, welche auch den Geißelschlag antreiben. Um die statistische Physik dieser Nichtgleichgewichts-Fluktuationen zu verstehen, entwickeln wir eine analytische Theorie der Fluktuationen in einem minimalen Modell kollektiver Motor-Dynamik. Zusätzlich zur Regulation des Geißelschlags durch mechanische Kräfte untersuchen wir dessen Regulation durch chemische Signale am Modell der Chemotaxis von Spermien-Zellen. Dabei charakterisieren wir einen grundlegenden Mechanismus für die Navigation in externen Konzentrationsgradienten. Dieser Mechanismus beruht auf dem aktiven Schwimmen entlang von Spiralbahnen, wodurch ein räumlicher Konzentrationsgradient in der Phase eines oszillierenden chemischen Signals kodiert wird. Dieser Chemotaxis-Mechanismus unterscheidet sich grundlegend vom bekannten Chemotaxis-Mechanismus von Bakterien. Wir entwickeln eine Theorie der senso-motorischen Steuerung des Geißelschlags während der Spermien-Chemotaxis. Vorhersagen dieser Theorie werden durch Experimente der Gruppe von U.B. Kaupp (CAESAR, Bonn) quantitativ bestätigt. In Kapitel 3, untersuchen wir selbstorganisierte Strukturbildung in zwei ausgewählten biologischen Systemen. Auf zellulärer Ebene schlagen wir einen einfachen physikalischen Mechanismus vor für die spontane Selbstorganisation von periodischen Zellskelett-Strukturen, wie sie sich z.B. in den Myofibrillen gestreifter Muskelzellen finden. Dieser Mechanismus zeigt exemplarisch auf, wie allein durch lokale Wechselwirkungen räumliche Ordnung auf größeren Längenskalen in einem Nichtgleichgewichtssystem entstehen kann. Auf der Ebene des Organismus stellen wir eine Erweiterung der Turingschen Theorie für selbstorganisierte Musterbildung vor. Wir beschreiben eine neue Klasse von Musterbildungssystemen, welche selbst-organisierte Muster erzeugt, die mit der Systemgröße skalieren. Dieser neue Mechanismus erfordert weder eine vorgegebene Kompartimentalisierung des Systems noch spezielle Randbedingungen. Insbesondere kann dieser Mechanismus proportionale Muster wiederherstellen, wenn Teile des Systems amputiert werden. Wir bestimmen analytisch die Hierarchie aller stationären Muster und analysieren deren Stabilität und Einzugsgebiete. Damit können wir zeigen, dass dieser Skalierungs-Mechanismus strukturell robust ist bezüglich Variationen von Parametern und sogar funktionalen Beziehungen zwischen dynamischen Variablen. Zusammen mit Kollaborationspartnern im Labor von J. Rink (MPI CBG, Dresden) diskutieren wir Anwendungen auf das Wachstum von Plattwürmern und deren Regeneration in Amputations-Experimenten.

Partial differential equations (PDEs) and stochastic partial differential equations (SPDEs) are powerful tools in modeling real-world phenomena in many fields such as geo-engineering. For instance processes such as oil or gas recovery from hydrocarbon reservoirs and mining heat from geothermal reservoirs can be modeled by PDEs or SPDEs. An important task is to understand the behavior of such phenomena. This can be achieved through explicit solutions of equations. Since explicit solutions of many PDEs and SPDEs are rarely known, developing numerical schemes is a good alternative to provide approximations of these explicit solutions. The study of numerical solutions of PDEs and SPDEs is therefore an active research area and has attracted a lot of attentions since at least two decades. The aims of this dissertation is to develop numerical schemes to approximate semilinear parabolic PDEs and SPDEs in space and in time. The approximation in space is done via the standard Galerkin finite element method and the approximation in time, which is the core of our work is done via various numerical integrators. This dissertation consists of two general parts. The first part of this thesis deals with autonomous PDEs and SPDEs. Here, our main interest is on semilinear PDEs and SPDEs where the nonlinear part is stronger than the linear part also called (stochastic) reactive dominated transport equations, or stiff problems. For such problems, many numerical techniques in the current scientific literature lose their good stability properties. We develop a new explicit exponential integrator (called exponential Rosenbrock-type method) and a new semi-implicit method (called linear implicit Rosenbrock-type method), appropriate for such PDEs and SPDEs. We analyze the strong convergence of our novel fully discrete schemes towards the mild solution of the (S)PDE and obtain convergence orders similar to existing ones in the literature. The second part of this thesis focuses on numerical approximations of semilinear non-autonomous parabolic PDEs and SPDEs. Such equations are more realistic than the autonomous ones and find applications in many fields such as fluid mechanics, quantum field theory, electromagnetism, etc. Numerics of non-autonomous semilinear parabolic PDEs and SPDEs are far from being well understood in the literature. We fill that gap in this thesis by developing a new exponential integrator (called Magnus-type method) and the semi-implicit method for such problems and provide their strong convergence towards the mild solution. Moreover, for both autonomous and non-autonomous SPDEs driven by additive noise, we achieve optimal convergence order in time 1 or approximately 1. Numerical simulations are provided to illustrate our theoretical findings in both autonomous and non-autonomous cases.