Die rapide voranschreitende Globalisierung der Weltwirtschaft wird letztlich getragen von der zunehmenden Anzahl international aktiver Unternehmen. Diese Prozesse der verstärkten Involvierung von Unternehmen in internationale Aktivitäten, bzw. die Anpassung von Strategien, Strukturen und Ressourcen von Unternehmen an internationale Umgebungen werden als ‚betriebliche Internationalisierungsprozesse‘ definiert. Aus Sicht der Betriebswirtschaftslehre als einer gestaltungsorientierten Disziplin erwachsen aus betrieblichen Internationalisierungsprozessen neue Anforderungen an das Management von Unternehmen. Diese bestehen darin, Internationalisierungsprozesse aktiv zu gestalten und so das Überleben des Unternehmens in einer zunehmend globalisierten Wettbewerbsumwelt nachhaltig zu sichern. Ziel der Arbeit ist es erstens, einen Vorschlag für ein integratives Prozessverständnis von betrieblicher Internationalisierung auszuarbeiten, indem eine konzeptionelle Brücke zwischen Stufenmodellen, Netzwerkmodellen und International-New-Venture Modellen der Internationalisierung geschlagen wird. Zweitens wird dieses integrative Prozessverständnis dazu genutzt, wesentliche Gestaltungsfelder eines betrieblichen Internationalisierungsmanagement aufzuzeigen. Für die Entwicklung eines integrativen Prozessverständnisses und damit verbunden für ein Managementmodell der Internationalisierung erschließt die Arbeit das Konzept der Absorptionsfähigkeit von Unternehmen.

Die rapide voranschreitende Globalisierung der Weltwirtschaft wird letztlich getragen von der zunehmenden Anzahl international aktiver Unternehmen. Diese Prozesse der verstärkten Involvierung von Unternehmen in internationale Aktivitäten, bzw. die Anpassung von Strategien, Strukturen und Ressourcen von Unternehmen an internationale Umgebungen werden als ‚betriebliche Internationalisierungsprozesse‘ definiert. Aus Sicht der Betriebswirtschaftslehre als einer gestaltungsorientierten Disziplin erwachsen aus betrieblichen Internationalisierungsprozessen neue Anforderungen an das Management von Unternehmen. Diese bestehen darin, Internationalisierungsprozesse aktiv zu gestalten und so das Überleben des Unternehmens in einer zunehmend globalisierten Wettbewerbsumwelt nachhaltig zu sichern. Ziel der Arbeit ist es erstens, einen Vorschlag für ein integratives Prozessverständnis von betrieblicher Internationalisierung auszuarbeiten, indem eine konzeptionelle Brücke zwischen Stufenmodellen, Netzwerkmodellen und International-New-Venture Modellen der Internationalisierung geschlagen wird. Zweitens wird dieses integrative Prozessverständnis dazu genutzt, wesentliche Gestaltungsfelder eines betrieblichen Internationalisierungsmanagement aufzuzeigen. Für die Entwicklung eines integrativen Prozessverständnisses und damit verbunden für ein Managementmodell der Internationalisierung erschließt die Arbeit das Konzept der Absorptionsfähigkeit von Unternehmen.

The investigation of the latent geometrical space behind complex network topologies is a fervid topic in current network science and the hyperbolic space is one of the most studied, because it seems associated to the structural organization of many real complex systems. The popularity-similarity-optimization (PSO) generative model is able to grow random geometric graphs in the hyperbolic space with realistic properties such as clustering, small-worldness, scale-freeness and rich-clubness. However, it misses to reproduce an important feature of real complex systems, which is the community organization. Here, we introduce the nonuniform PSO (nPSO) generative model, a generalization of the PSO model with a tailored community structure, and we provide an efficient algorithmic implementation with a O(EN) time complexity, where N is the number of nodes and E the number of edges. Meanwhile, in recent years, the inverse problem has also gained increasing attention: given a network topology, how to provide an accurate mapping into its latent geometrical space. Unlike previous attempts based on a computationally expensive maximum likelihood optimization (whose time complexity is between O(N^3) and O(N^4)), here we show that a class of methods based on nonlinear dimensionality reduction can solve the problem with higher precision and reducing the time complexity to O(N^2).

The investigation of the hidden metric space behind complex network topologies is a fervid topic in current network science and the hyperbolic space is one of the most studied, because it seems associated to the structural organization of many real complex systems. The popularity-similarity-optimization (PSO) model simulates how random geometric graphs grow in the hyperbolic space, generating realistic networks with clustering, small-worldness, scale-freeness and rich-clubness. However, it misses to reproduce an important feature of real complex networks, which is the community organization. The geometrical-preferential-attachment (GPA) model was recently developed in order to confer to the PSO also a soft community structure, which is obtained by forcing different angular regions of the hyperbolic disk to have a variable level of attractiveness. However, the number and size of the communities cannot be explicitly controlled in the GPA, which is a clear limitation for real applications. Here, we introduce the nonuniform PSO (nPSO) model. Differently from GPA, the nPSO generates synthetic networks in the hyperbolic space where heterogeneous angular node attractiveness is forced by sampling the angular coordinates from a tailored nonuniform probability distribution (for instance a mixture of Gaussians). The nPSO differs from GPA in other three aspects: it allows one to explicitly fix the number and size of communities; it allows one to tune their mixing property by means of the network temperature; it is efficient to generate networks with high clustering. Several tests on the detectability of the community structure in nPSO synthetic networks and wide investigations on their structural properties confirm that the nPSO is a valid and efficient model to generate realistic complex networks with communities.

The investigation of the hidden metric space behind complex network topologies is a fervid topic in current network science and the hyperbolic space is one of the most studied, because it seems associated to the structural organization of many real complex systems. The popularity-similarity-optimization (PSO) model simulates how random geometric graphs grow in the hyperbolic space, generating realistic networks with clustering, small-worldness, scale-freeness and rich-clubness. However, it misses to reproduce an important feature of real complex networks, which is the community organization. The geometrical-preferential-attachment (GPA) model was recently developed in order to confer to the PSO also a soft community structure, which is obtained by forcing different angular regions of the hyperbolic disk to have a variable level of attractiveness. However, the number and size of the communities cannot be explicitly controlled in the GPA, which is a clear limitation for real applications. Here, we introduce the nonuniform PSO (nPSO) model. Differently from GPA, the nPSO generates synthetic networks in the hyperbolic space where heterogeneous angular node attractiveness is forced by sampling the angular coordinates from a tailored nonuniform probability distribution (for instance a mixture of Gaussians). The nPSO differs from GPA in other three aspects: it allows one to explicitly fix the number and size of communities; it allows one to tune their mixing property by means of the network temperature; it is efficient to generate networks with high clustering. Several tests on the detectability of the community structure in nPSO synthetic networks and wide investigations on their structural properties confirm that the nPSO is a valid and efficient model to generate realistic complex networks with communities.

During neocortical development, network activity undergoes a dramatic transition from largely synchronized, so-called cluster activity, to a relatively sparse pattern around the time of eye-opening in rodents. Biophysical mechanisms underlying this sparsification phenomenon remain poorly understood. Here, we present a dynamic systems modeling study of a developing neural network that provides the first mechanistic insights into sparsification. We find that the rest state of immature networks is strongly affected by the dynamics of a transient, unstable state hidden in their firing activities, allowing these networks to either be silent or generate large cluster activity. We address how, and which, specific developmental changes in neuronal and synaptic parameters drive sparsification. We also reveal how these changes refine the information processing capabilities of an in vivo developing network, mainly by showing a developmental reduction in the instability of network’s firing activity, an effective availability of inhibition-stabilized states, and an emergence of spontaneous attractors and state transition mechanisms. Furthermore, we demonstrate the key role of GABAergic transmission and depressing glutamatergic synapses in governing the spatiotemporal evolution of cluster activity. These results, by providing a strong link between experimental observations and model behavior, suggest how adult sparse coding networks may emerge developmentally.

During neocortical development, network activity undergoes a dramatic transition from largely synchronized, so-called cluster activity, to a relatively sparse pattern around the time of eye-opening in rodents. Biophysical mechanisms underlying this sparsification phenomenon remain poorly understood. Here, we present a dynamic systems modeling study of a developing neural network that provides the first mechanistic insights into sparsification. We find that the rest state of immature networks is strongly affected by the dynamics of a transient, unstable state hidden in their firing activities, allowing these networks to either be silent or generate large cluster activity. We address how, and which, specific developmental changes in neuronal and synaptic parameters drive sparsification. We also reveal how these changes refine the information processing capabilities of an in vivo developing network, mainly by showing a developmental reduction in the instability of network’s firing activity, an effective availability of inhibition-stabilized states, and an emergence of spontaneous attractors and state transition mechanisms. Furthermore, we demonstrate the key role of GABAergic transmission and depressing glutamatergic synapses in governing the spatiotemporal evolution of cluster activity. These results, by providing a strong link between experimental observations and model behavior, suggest how adult sparse coding networks may emerge developmentally.

Wir untersuchen globale dynamische Phänomene, die sich von dem Zusammenspiel zwischen Netzwerktopologie und Dynamik der einzelnen Elementen ergeben. Im ersten Teil untersuchen wir relativ kleine strukturierte Netzwerke mit überschaubarer Komplexität. Als geeigneter theoretischer Rahmen für erregbare Systeme verwenden wir das Kuramoto und Shinomoto Modell der sinusförmig-gekoppelten "aktiven Rotatoren" und studieren das Kollektivverhalten des Systems in Bezug auf Synchronisation. Wir besprechen die Einschränkungen, die durch die Netzwerktopologie auf dem Fluss im Phasenraum des Systems gestellt werden. Insbesondere interessieren wir uns für die Stabilitätseigenschaften von Fluss-invarianten Polydiagonalen und die Entwicklungen von Attraktoren in den Parameterräume solcher Systeme. Wir untersuchen zweidimensionale hexagonale Gitter mit periodischen Randbedingungen. Wir untersuchen allgemeine Bedingungen auf der Adjazenzmatrix von Netzwerken, die die Watanabe-Strogatz Reduktion ermöglichen, und diskutieren verschiedene Beispiele. Schließlich präsentieren wir eine generische Analyse der Bifurkationen, die auf der Untermannigfaltigkeit des Watanabe-Strogatz reduzierten Systems stattfinden. Im zweiten Teil der Arbeit untersuchen wir das globale dynamische Phänomen selbstanhaltender Aktivität (self-sustained activity / SSA) in neuronalen Netzwerken. Wir betrachten Netzwerke mit hierarchischer und modularer Topologie , umfassend Neuronen von verschiedenen kortikalen elektrophysiologischen Zellklassen. Wir zeigen, dass SSA Zustände mit ähnlich zu den experimentell beobachteten Eigenschaften existieren. Durch Analyse der Dynamik einzelner Neuronen sowie des Phasenraums des gesamten Systems erläutern wir die Rolle der Inhibierung. Darüber hinaus zeigen wir, dass beide Netzwerkarchitektur, in Bezug auf Modularität, sowie Mischung aus verschiedenen Neuronen, in Bezug auf die unterschiedlichen Zellklassen, einen Einfluss auf die Lebensdauer der SSA haben. / In this work we study global dynamical phenomena which emerge as a result of the interplay between network topology and single-node dynamics in systems of excitable elements. We first focus on relatively small structured networks with comprehensible complexity in terms of graph-symmetries. We discuss the constraints posed by the network topology on the dynamical flow in the phase space of the system and on the admissible synchronized states. In particular, we are interested in the stability properties of flow invariant polydiagonals and in the evolutions of attractors in the parameter spaces of such systems. As a suitable theoretical framework describing excitable elements we use the Kuramoto and Shinomoto model of sinusoidally coupled “active rotators”. We investigate plane hexagonal lattices of different size with periodic boundary conditions. We study general conditions posed on the adjacency matrix of the networks, enabling the Watanabe-Strogatz reduction, and discuss different examples. Finally, we present a generic analysis of bifurcations taking place on the submanifold associated with the Watanabe-Strogatz reduced system. In the second part of the work we investigate a global dynamical phenomenon in neuronal networks known as self-sustained activity (SSA). We consider networks of hierarchical and modular topology, comprising neurons of different cortical electrophysiological cell classes. In the investigated neural networks we show that SSA states with spiking characteristics, similar to the ones observed experimentally, can exist. By analyzing the dynamics of single neurons, as well as the phase space of the whole system, we explain the importance of inhibition for sustaining the global oscillatory activity of the network. Furthermore, we show that both network architecture, in terms of modularity level, as well as mixture of excitatory-inhibitory neurons, in terms of different cell classes, have influence on the lifetime of SSA.

Air-borne ultrasonic transducers are optimised to achieve a maximal sound pressure in a frequency range around 100 kHz. Moreover, the radiation of a high acoustic power is desired, which requires a large transducer area. Within this dissertation the ultrasonic transducers are, therefore, optimised to operate in the resonance mode. Using this operating point the maximal force is fed into the transducer while it is charged with the lowest loss possible. Many applications of air-borne ultrasound need a sufficient bandwidth in addition to a high sound pressure, that s why the swinging mass of the transducer has to be minimised. For these reasons, air-borne capacitive and piezoelectric film transducers take centre stage of these examinations. New network models of the stripe membrane and the pre-stressed stripe plate are derived to optimise these ultrasonic transducers. Besides its mechanical tension and its bending stiffness, the new network model of the pre-stressed and pressure loaded stripe plate takes also the stiffness caused by the shape of the plate into account. The examined transducers achive a maximal piston velocity around 1 m/s. / Ultraschallwandler für Anwendungen in Luft werden zur Bereitstellung eines maximalen Schalldrucks im Frequenzbereich um 100 kHz optimiert. Sie sollen außerdem die Abstrahlung einer großen Schallleistung zulassen, was eine große Wandlerfläche voraussetzt. Deshalb werden in dieser Arbeit die Ultraschallsender für den Resonanzbetrieb optimiert, wo man die maximale Krafteinspeisung bei minimalen Verlusten einstellt. Viele Anwendungen von Ultraschall in Luft benötigen neben einem hohen Schalldruckpegel auch eine ausreichende Bandbreite, wozu die schwingende Masse der Wandler zu minimieren ist. Deshalb stehen kapazitive und piezoelektrische Folienwandler im Resonanzbetrieb im Vordergrund der Untersuchungen. Zur Optimierung dieser Ultraschallsender werden die Netzwerkmodelle der Streifenmembran und der gespannten Streifenplatte abgeleitet. Neben der mechanischen Spannung und der Biegesteifigkeit berücksichtigt das Netzwerkmodell der gespannten und statisch druckbelasteten Streifenplatte die Formversteifung. Die untersuchten Wandler erreichen eine maximale Kolbenschnelle um 1 m/s.

Air-borne ultrasonic transducers are optimised to achieve a maximal sound pressure in a frequency range around 100 kHz. Moreover, the radiation of a high acoustic power is desired, which requires a large transducer area. Within this dissertation the ultrasonic transducers are, therefore, optimised to operate in the resonance mode. Using this operating point the maximal force is fed into the transducer while it is charged with the lowest loss possible. Many applications of air-borne ultrasound need a sufficient bandwidth in addition to a high sound pressure, that s why the swinging mass of the transducer has to be minimised. For these reasons, air-borne capacitive and piezoelectric film transducers take centre stage of these examinations. New network models of the stripe membrane and the pre-stressed stripe plate are derived to optimise these ultrasonic transducers. Besides its mechanical tension and its bending stiffness, the new network model of the pre-stressed and pressure loaded stripe plate takes also the stiffness caused by the shape of the plate into account. The examined transducers achive a maximal piston velocity around 1 m/s. / Ultraschallwandler für Anwendungen in Luft werden zur Bereitstellung eines maximalen Schalldrucks im Frequenzbereich um 100 kHz optimiert. Sie sollen außerdem die Abstrahlung einer großen Schallleistung zulassen, was eine große Wandlerfläche voraussetzt. Deshalb werden in dieser Arbeit die Ultraschallsender für den Resonanzbetrieb optimiert, wo man die maximale Krafteinspeisung bei minimalen Verlusten einstellt. Viele Anwendungen von Ultraschall in Luft benötigen neben einem hohen Schalldruckpegel auch eine ausreichende Bandbreite, wozu die schwingende Masse der Wandler zu minimieren ist. Deshalb stehen kapazitive und piezoelektrische Folienwandler im Resonanzbetrieb im Vordergrund der Untersuchungen. Zur Optimierung dieser Ultraschallsender werden die Netzwerkmodelle der Streifenmembran und der gespannten Streifenplatte abgeleitet. Neben der mechanischen Spannung und der Biegesteifigkeit berücksichtigt das Netzwerkmodell der gespannten und statisch druckbelasteten Streifenplatte die Formversteifung. Die untersuchten Wandler erreichen eine maximale Kolbenschnelle um 1 m/s.