In the traditional analysis of acoustic wave propagation in an ocean waveguide, it's generally assumed that acoustic properties, including density and sound speed profile at seabed are taken to be constant. However, recent experimental data provided by Hamilton~(1980)~ have shown that the sediment layer in the seabed experiences a transitional change in which the density and the sound speed vary continuously from one value at the top to another at the bottom of the layer. The objective of this study is to investigate the surface-generated ambient noise in an isovelocity waveguide with a non-homogeneous fluid sediment layer. The noise model was first proposed by Kuperman and Ingenito~(1980) in the study of surface-generated ambient noise using normal mode approach, and the model proposed by Robins (1993) in the study of the sediment layer change in which the density and the sound speed vary continuously. It is demonstrated that the noise intensity may be affected by the stratification mainly through the continuous spectrum, in that the continuous spectrum is equally important as the normal modes in the present analysis. The continuous variation of the sediment layer reduces the contrast of the interface, which in turn affects the wavenumber spectrum, particularly in the continuous spectrum region. The results show that the horizontal correlation length of the noise field increases as that of the noise random sourse increase, but the vertical correlation length of the noise field decreases as that of the noise random sourse increase.

Surface-generalized ambient noise in a shallow ocean waveguide with a sediment layer possessing a specific class of density and sound speed distributions capable of describing a realistic seabed environment is considered in this analysis. This class of non-uniform sediment layer has the density and sound speed distributions varying with respect to depth as a genearlized-exponential and an inverse-square function, respectively. The study invokes a formulation developed by Kuperman and Ingenito for surface noise generation, in conjunction with the analytical solutions for the Helmholtz equation corresponding to the sediment layer, to arrive at an analytical expression convenient for numerical implementation. The intensity and spatial correlation of the noise sound field are analyzed with respect to the variations of the system parameters, including frequency, sediment layer thickness, sound speed gradient, with emphasis on the effects of sediment properties on the ambient noise field. The results have demonstrated that the intensity of the noise field is relatively sensitive to the variations of the paramters, while the spatial correlation is not, suggesting that the energy distribution, rather than the spatial structure, of the noise field is susceptible to the environmental variation.

Работа содержит исследования трех моделей живых систем с дискретным временем. В первой главе рассматривается одномерная модель нейронной активности, задаваемая кусочно-гладким отображением. Показывается, что в случае одномерного отображения наличие случайного возмущения приводит к появлению всплесков (спайкингу). Исследуются два механизма генерации спайков, вызванных добавлением случайного возмущения в один из параметров. Иллюстрируется, что сосуществование двух аттракторов является не единственной причиной возникновения спайкинга. Для прогнозирования уровня интенсивности шума, необходимого для генерации спайков, применяется метод доверительных областей, который основан на функции стохастической чувствительности. Также находятся основные характеристики межспайковых интервалов в зависимости от интенсивности шума. Вторая глава работы посвящена применению метода функции стохастической чувствительности к аттракторам кусочно-гладкого одномерного отображения, описывающего динамику численности популяции. Первым этапом исследования является параметрический анализ возможных режимов детерминированной модели: определение зон существования устойчивых равновесий и хаотических аттракторов. Для определения параметрических границ хаотического аттрактора применяется теория критических точек. В случае, когда на систему оказывает влияние случайное воздействие, на основе техники функции стохастической чувствительности дается описание разброса случайных состояний вокруг равновесия и хаотического аттрактора. Проводится сравнительный анализ влияния параметрического и аддитивного шума на аттракторы системы. С помощью техники доверительных интервалов изучаются вероятностные механизмы вымирания популяции под действием шума. Анализируются изменения параметрических границ существования популяции под действием случайного возмущения. В третьей главе проводится анализ возможных динамических режимов детерминированной и стохастической модели Лотки-Вольтерры. В зависимости от двух параметров системы строится карта режимов. Изучаются параметрические зоны существования устойчивых равновесий, циклов, замкнутых инвариантных кривых, а также хаотических аттракторов. Описываются бифуркации удвоения периода, Неймарка--Саккера и кризиса. Демонстрируется сложная форма бассейнов притяжения. Помимо детерминированной системы подробно изучается стохастическая, описывающая влияние внешнего случайного воздействия. В случае хаоса дан алгоритм нахождения критических линий, описывающих границу хаотического аттрактора. Опираясь на найденную чувствительность аттракторов, строятся доверительные полосы и эллипсы, позволяющие описать разброс случайных состояний вокруг детерминированного аттрактора. / The work contains study of three models of biological systems with discrete time. In the first chapter a one-dimensional model of neural activity defined by a piecewise-smooth map is considered. It is shown that in the case of a one-dimensional model, the presence of a random disturbance leads to a spike generation. Two mechanisms of spike generation caused by the presence of a random disturbance in one of the parameters are investigated. It is illustrated that the coexistence of two attractors is not the only reason of spiking. To predict the level of noise intensity needed to generate spikes, the confidence-domain method is used, which is based on the stochastic sensitivity function. The main characteristics of interspike intervals depending on the intensity of the noise are also described. The second chapter is devoted to the application of the method of the stochastic sensitivity function to attractors of a piecewise-smooth one-dimensional map, which describes the population dynamics. The first stage of the study is a parametric analysis of the possible regimes of the deterministic model: determining the zones of existence of stable equilibria and chaotic attractors. The theory of critical points is used to determine the parametric boundaries of a chaotic attractor. In the case where the system is affected by a random noise, based on the stochastic sensitivity function, a description of the spread of random states around equilibrium and a chaotic attractor is given. A comparative analysis of the influence of parametric and additive noise on the attractors is carried out. Using the technique of confidence intervals, the probabilistic mechanisms of extinction of a population under the influence of noise are studied. Changes in the parametric boundaries of the existence of population under the influence of random disturbance are analyzed. In the third chapter the possible dynamic modes of the Lotka-Volterra model in determi\-nistic and stochastic cases are analyzed. Depending on the two parameters of the system, bifurcation diagram is constructed. Parametric zones of the existence of stable equilibria, cycles, closed invariant curves, and also chaotic attractors are studied. The bifurcations of the period doubling, Neimark--Sacker and the crisis are described. The complex shape of the basins of attraction is demonstrated. In addition to the deterministic system, the stochastic system is studied in detail, which describes the influence of external random disturbance. In the case of chaos, an algorithm for finding critical lines describing the boundary of a chaotic attractor is given. Based on the stochastic sensitivity function, confidence bands and ellipses are constructed to describe the spread of random states around a deterministic attractor.