Zugl.: Stuttgart, Univ., Diss., 2008.

Thesis--Max-Planck-Institut fur Stromungsforschung, 1997.

Stuttgart, Univ., Diss., 1999.

Zugl.: Hamburg, Techn. Univ., Diss., 2008

Zugl.: Hamburg-Harburg, Universiẗat, Habil.-Schr., 2008.

Gegenstand dieser Arbeit ist die Untersuchung universeller Skalengesetze, die in gekoppelten chaotischen Systemen beobachtet werden. Ergebnisse werden erzielt durch das Ersetzen der chaotischen Fluktuationen in der Störungsdynamik durch stochastische Prozesse. <br /> <br /> Zunächst wird ein zeitkontinuierliches stochastisches Modell fürschwach gekoppelte chaotische Systeme eingeführt, um die Skalierung der Lyapunov-Exponenten mit der Kopplungsstärke (coupling sensitivity of chaos) zu untersuchen. Mit Hilfe der Fokker-Planck-Gleichung werden Skalengesetze hergeleitet, die von Ergebnissen numerischer Simulationen bestätigt werden. <br /> <br /> Anschließend wird der neuartige Effekt der vermiedenen Kreuzung von Lyapunov-Exponenten schwach gekoppelter ungeordneter chaotischer Systeme beschrieben, der qualitativ der Abstoßung zwischen Energieniveaus in Quantensystemen ähnelt. Unter Benutzung der für die coupling sensitivity of chaos gewonnenen Skalengesetze wird ein asymptotischer Ausdruck für die Verteilungsfunktion kleiner Abstände zwischen Lyapunov-Exponenten hergeleitet und mit Ergebnissen numerischer Simulationen verglichen.<br /> <br /> Schließlich wird gezeigt, dass der Synchronisationsübergang in starkgekoppelten räumlich ausgedehnten chaotischen Systemen einem kontinuierlichen Phasenübergang entspricht, mit der Kopplungsstärke und dem Synchronisationsfehler als Kontroll- beziehungsweise Ordnungsparameter. Unter Benutzung von Ergebnissen numerischer Simulationen sowie theoretischen Überlegungen anhand einer partiellen Differentialgleichung mit multiplikativem Rauschen werden die Universalitätsklassen der zwei beobachteten Übergangsarten bestimmt (Kardar-Parisi-Zhang-Gleichung mit Sättigungsterm, gerichtete Perkolation). / Subject of this work is the investigation of universal scaling laws which are observed in coupled chaotic systems. Progress is made by replacing the chaotic fluctuations in the perturbation dynamics by stochastic processes. <br /> <br /> First, a continuous-time stochastic model for weakly coupled chaotic systems is introduced to study the scaling of the Lyapunov exponents with the coupling strength (coupling sensitivity of chaos). By means of the the Fokker-Planck equation scaling relations are derived, which are confirmed by results of numerical simulations. <br /> <br /> Next, the new effect of avoided crossing of Lyapunov exponents of weakly coupled disordered chaotic systems is described, which is qualitatively similar to the energy level repulsion in quantum systems. Using the scaling relations obtained for the coupling sensitivity of chaos, an asymptotic expression for the distribution function of small spacings between Lyapunov exponents is derived and compared with results of numerical simulations. <br /> <br /> Finally, the synchronization transition in strongly coupled spatially extended chaotic systems is shown to resemble a continuous phase transition, with the coupling strength and the synchronization error as control and order parameter, respectively. Using results of numerical simulations and theoretical considerations in terms of a multiplicative noise partial differential equation, the universality classes of the observed two types of transition are determined (Kardar-Parisi-Zhang equation with saturating term, directed percolation).

Ziel dieser Arbeit ist die Überwindung einer Differenz, die zwischen der Theorie der Phase bzw. der Phasendynamik und ihrer Anwendung in der Zeitreihenanalyse besteht: Während die theoretische Phase eindeutig bestimmt und invariant unter Koordinatentransformationen bzw. gegenüber der jeweils gewählten Observable ist, führen die Standardmethoden zur Abschätzung der Phase aus gegebenen Zeitreihen zu Resultaten, die einerseits von den gewählten Observablen abhängen und so andererseits das jeweilige System keineswegs in eindeutiger und invarianter Weise beschreiben. Um diese Differenz deutlich zu machen, wird die terminologische Unterscheidung von Phase und Protophase eingeführt: Der Terminus Phase wird nur für Variablen verwendet, die dem theoretischen Konzept der Phase entsprechen und daher das jeweilige System in invarianter Weise charakterisieren, während die observablen-abhängigen Abschätzungen der Phase aus Zeitreihen als Protophasen bezeichnet werden. Der zentrale Gegenstand dieser Arbeit ist die Entwicklung einer deterministischen Transformation, die von jeder Protophase eines selbsterhaltenden Oszillators zur eindeutig bestimmten Phase führt. Dies ermöglicht dann die invariante Beschreibung gekoppelter Oszillatoren und ihrer Wechselwirkung. Die Anwendung der Transformation bzw. ihr Effekt wird sowohl an numerischen Beispielen demonstriert - insbesondere wird die Phasentransformation in einem Beispiel auf den Fall von drei gekoppelten Oszillatoren erweitert - als auch an multivariaten Messungen des EKGs, des Pulses und der Atmung, aus denen Phasenmodelle der kardiorespiratorischen Wechselwirkung rekonstruiert werden. Abschließend wird die Phasentransformation für autonome Oszillatoren auf den Fall einer nicht vernachlässigbaren Amplitudenabhängigkeit der Protophase erweitert, was beispielsweise die numerischen Bestimmung der Isochronen des chaotischen Rössler Systems ermöglicht. / The aim of this work is to bridge the gap between the theoretical description of the phase dynamics of coupled oscillators and the application of the theory to model reconstruction from time series analysis. In the theory, the phase of a self-sustained oscillator is defined in an unambiguous way, whereas the standard techniques used to estimate phases from given time series provide observabledependent results, so that generally these estimates deviate from the true phase. To stress this crucial issue, we term the observable-dependent phase-like variables as protophases. The main goal of this work is to develop a deterministic transformation from arbitrary protophases to the true, unique phase of the selfsustained oscillator. This approach allows us to obtain an invariant description of coupled oscillators and of their interaction. The application of the transformation and its efficiency are illustrated by means of numerical examples, as well as by the reconstruction of phase models of the cardiorespiratory interaction from multivariate time series of ECG, pulse and respiration. Next, the transformation from protophases to phases is extended for the case of three coupled oscillators. Finally, we go beyond the phase approximation and extend the phase transformation for autonomous oscillators to the case when the amplitude dynamics cannot be neglected. This technique for example allows us to compute numerically the isochrones of the chaotic Roessler system.

In the present work synchronization phenomena in complex dynamical systems exhibiting multiple time scales have been analyzed. Multiple time scales can be active in different manners. Three different systems have been analyzed with different methods from data analysis. The first system studied is a large heterogenous network of bursting neurons, that is a system with two predominant time scales, the fast firing of action potentials (spikes) and the burst of repetitive spikes followed by a quiescent phase. This system has been integrated numerically and analyzed with methods based on recurrence in phase space. An interesting result are the different transitions to synchrony found in the two distinct time scales. Moreover, an anomalous synchronization effect can be observed in the fast time scale, i.e. there is range of the coupling strength where desynchronization occurs. The second system analyzed, numerically as well as experimentally, is a pair of coupled CO₂ lasers in a chaotic bursting regime. This system is interesting due to its similarity with epidemic models. We explain the bursts by different time scales generated from unstable periodic orbits embedded in the chaotic attractor and perform a synchronization analysis of these different orbits utilizing the continuous wavelet transform. We find a diverse route to synchrony of these different observed time scales. The last system studied is a small network motif of limit cycle oscillators. Precisely, we have studied a hub motif, which serves as elementary building block for scale-free networks, a type of network found in many real world applications. These hubs are of special importance for communication and information transfer in complex networks. Here, a detailed study on the mechanism of synchronization in oscillatory networks with a broad frequency distribution has been carried out. In particular, we find a remote synchronization of nodes in the network which are not directly coupled. We also explain the responsible mechanism and its limitations and constraints. Further we derive an analytic expression for it and show that information transmission in pure phase oscillators, such as the Kuramoto type, is limited. In addition to the numerical and analytic analysis an experiment consisting of electrical circuits has been designed. The obtained results confirm the former findings. / In der vorliegenden Arbeit wurden Synchronisationsphänomene in komplexen Systemen mit mehreren Zeitskalen untersucht. Es gibt mehrere Möglichkeiten wie diese verschiedenen Zeitskalen vorkommen können. Drei verschiedene Systeme, jedes mit einer anderen Art von zeitlicher Multiskalität, wurden mit unterschiedlichen Methoden der Datenanalyse untersucht. Das erste untersuchte System ist ein ausgedehntes heterogenes Netzwerk von Neuronen mit zwei dominanten Zeitskalen, zum einen die schnelle Folge von Aktionspotenzialen und zum anderen einer abwechselnden Folge von einer Phase von Aktionspotenzialen und einer Ruhephase. Dieses System wurde numerisch integriert und mit Methoden der Phasenraumrekurrenz untersucht. Ein interessantes Ergebnis ist der unterschiedliche Übergang zur Synchronisation der Neuronen auf den beiden verschiedenen Zeitskalen. Des weiteren kann auf der schnellen Zeitskala eine anomale Synchronisation beobachtet werden, d.h. es gibt einen Bereich der Kopplungsstärke in dem es zu einer Desynchronisation kommt. Als zweites wurde, sowohl numerisch als auch experimentell, ein System von gekoppelten CO₂ Lasern untersucht, welche in einem chaotischen bursting Modus arbeiten. Dieses System ist auch durch seine Äquivalenz zu Epidemiemodellen interessant. Wir erklären die Bursts durch unterschiedliche Zeitskalen, welche durch in den chaotischen Attraktor eingebettete instabile periodische Orbits generiert werden. Wir führen eine Synchronisationsanalyse mit Hilfe der kontinuierlichen Wavelettransformation durch und finden einen unterschiedlichen Übergang zur Synchronisation auf den unterschiedlichen Zeitskalen. Das dritte analysierte System ist ein Netzwerkmotiv von Grenzzyklusoszillatoren. Genauer handelt es sich um ein Nabenmotiv, welches einen elementaren Grundbaustein von skalenfreien Netzwerken darstellt, das sind Netzwerke die eine bedeutende Rolle in vielen realen Anwendungen spielen. Diese Naben sind von besonderer Bedeutung für die Kommunikation und den Informationstransport in komplexen Netzwerken. Hierbei wurde eine detaillierte Untersuchung des Synchronisationsmechanismus in oszillatorischen Netzwerken mit einer breiten Frequenzverteilung durchgeführt. Insbesondere beobachten wir eine Fernsynchronisation von Netzwerkknoten, die nur indirekt über andere Oszillatoren miteinander gekoppelt sind. Wir erklären den zu Grunde liegenden Mechanismus und zeigen dessen Grenzen und Bedingungen auf. Des weiteren leiten wir einen analytischen Ausdruck für den Mechanismus her und zeigen, dass eine Informationsübertragung in reinen Phasenoszillatoren, wie beispielsweise vom Kuramototyp, eingeschränkt ist. Diese Ergebnisse konnten wir durch Experimente mit elektrischen Schaltkreisen bestätigen.

This Thesis was devoted to the study of the coupled system composed by El Niño/Southern Oscillation and the Annual Cycle. More precisely, the work was focused on two main problems: 1. How to separate both oscillations into an affordable model for understanding the behaviour of the whole system. 2. How to model the system in order to achieve a better understanding of the interaction, as well as to predict future states of the system. We focused our efforts in the Sea Surface Temperature equations, considering that atmospheric effects were secondary to the ocean dynamics. The results found may be summarised as follows: 1. Linear methods are not suitable for characterising the dimensionality of the sea surface temperature in the tropical Pacific Ocean. Therefore they do not help to separate the oscillations by themselves. Instead, nonlinear methods of dimensionality reduction are proven to be better in defining a lower limit for the dimensionality of the system as well as in explaining the statistical results in a more physical way [1]. In particular, Isomap, a nonlinear modification of Multidimensional Scaling methods, provides a physically appealing method of decomposing the data, as it substitutes the euclidean distances in the manifold by an approximation of the geodesic distances. We expect that this method could be successfully applied to other oscillatory extended systems and, in particular, to meteorological systems. 2. A three dimensional dynamical system could be modeled, using a backfitting algorithm, for describing the dynamics of the sea surface temperature in the tropical Pacific Ocean. We observed that, although there were few data points available, we could predict future behaviours of the coupled ENSO-Annual Cycle system with an accuracy of less than six months, although the constructed system presented several drawbacks: few data points to input in the backfitting algorithm, untrained model, lack of forcing with external data and simplification using a close system. Anyway, ensemble prediction techniques showed that the prediction skills of the three dimensional time series were as good as those found in much more complex models. This suggests that the climatological system in the tropics is mainly explained by ocean dynamics, while the atmosphere plays a secondary role in the physics of the process. Relevant predictions for short lead times can be made using a low dimensional system, despite its simplicity. The analysis of the SST data suggests that nonlinear interaction between the oscillations is small, and that noise plays a secondary role in the fundamental dynamics of the oscillations [2]. A global view of the work shows a general procedure to face modeling of climatological systems. First, we should find a suitable method of either linear or nonlinear dimensionality reduction. Then, low dimensional time series could be extracted out of the method applied. Finally, a low dimensional model could be found using a backfitting algorithm in order to predict future states of the system. / Das Ziel dieser Arbeit ist es das Verhalten der Temperatur des Meers im tropischen Pazifischen Ozean vorherzusagen. In diesem Gebiet der Welt finden zwei wichtige Phänomene gleichzeitig statt: der jährliche Zyklus und El Niño. Der jährliche Zyklus kann als Oszillation physikalischer Variablen (z.B. Temperatur, Windgeschwindigkeit, Höhe des Meeresspiegels), welche eine Periode von einem Jahr zeigen, definiert werden. Das bedeutet, dass das Verhalten des Meers und der Atmosphäre alle zwölf Monate ähnlich sind (alle Sommer sind ähnlicher jedes Jahr als Sommer und Winter des selben Jahres). El Niño ist eine irreguläre Oszillation weil sie abwechselnd hohe und tiefe Werte erreicht, aber nicht zu einer festen Zeit, wie der jährliche Zyklus. Stattdessen, kann el Niño in einem Jahr hohe Werte erreichen und dann vier, fünf oder gar sieben Jahre benötigen, um wieder aufzutreten. Es ist dabei zu beachten, dass zwei Phänomene, die im selben Raum stattfinden, sich gegenseitig beeinflussen. Dennoch weiß man sehr wenig darüber, wie genau el Niño den jährlichen Zyklus beeinflusst, und umgekehrt. Das Ziel dieser Arbeit ist es, erstens, sich auf die Temperatur des Meers zu fokussieren, um das gesamte System zu analysieren; zweitens, alle Temperaturzeitreihen im tropischen Pazifischen Ozean auf die geringst mögliche Anzahl zu reduzieren, um das System einerseits zu vereinfachen, ohne aber andererseits wesentliche Information zu verlieren. Dieses Vorgehen ähnelt der Analyse einer langen schwingenden Feder, die sich leicht um die Ruhelage bewegt. Obwohl die Feder lang ist, können wir näherungsweise die ganze Feder zeichnen wenn wir die höchsten Punkte zur einen bestimmten Zeitpunkt kennen. Daher, brauchen wir nur einige Punkte der Feder um ihren Zustand zu charakterisieren. Das Hauptproblem in unserem Fall ist die Mindestanzahl von Punkten zu finden, die ausreicht, um beide Phänomene zu beschreiben. Man hat gefunden, dass diese Anzahl drei ist. Nach diesem Teil, war das Ziel vorherzusagen, wie die Temperaturen sich in der Zeit entwickeln werden, wenn man die aktuellen und vergangenen Temperaturen kennt. Man hat beobachtet, dass eine genaue Vorhersage bis zu sechs oder weniger Monate gemacht werden kann, und dass die Temperatur für ein Jahr nicht vorhersagbar ist. Ein wichtiges Resultat ist, dass die Vorhersagen auf kurzen Zeitskalen genauso gut sind, wie die Vorhersagen, welche andere Autoren mit deutlich komplizierteren Methoden erhalten haben. Deswegen ist meine Aussage, dass das gesamte System von jährlichem Zyklus und El Niño mittels einfacherer Methoden als der heute angewandten vorhergesagt werden kann.

Techn. Universiẗat, Diss., 2007--Darmstadt.