No description available.

Diese Arbeit analysiert Synchronisationsphaenomene, die in grossen Ensembles von interagierenden Oszillatoren auftauchen. Im speziellen werden die Effekte von Nicht-Isochronizitaet (die Abhaengigkeit der Frequenz von der Amplitude des Oszillators) auf den makroskopischen Uebergang zur Synchronisation im Detail studiert. Die neu gefundenen Phaenomene (Anomale Synchronisation) werden sowohl in Populationen von Oszillatoren als auch zwischen Oszillator-Ensembles untersucht. / This thesis analyses synchronization phenomena occurring in large ensembles of interacting oscillatory units. In particular, the effects of nonisochronicity (frequency dependence on the oscillator's amplitude) on the macroscopic transition to synchronization are studied in detail. The new phenomena found (Anomalous Synchronization) are investigated in populations of oscillators as well as between oscillator's ensembles.

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.

This work is concerned with the spatio-temporal structures that emerge when non-identical, diffusively coupled oscillators synchronize. It contains analytical results and their confirmation through extensive computer simulations. We use the Kuramoto model which reduces general oscillatory systems to phase dynamics. The symmetry of the coupling plays an important role for the formation of patterns. We have studied the ordering influence of an asymmetry (non-isochronicity) in the phase coupling function on the phase profile in synchronization and the intricate interplay between this asymmetry and the frequency heterogeneity in the system. The thesis is divided into three main parts. Chapter 2 and 3 introduce the basic model of Kuramoto and conditions for stable synchronization. In Chapter 4 we characterize the phase profiles in synchronization for various special cases and in an exponential approximation of the phase coupling function, which allows for an analytical treatment. Finally, in the third part (Chapter 5) we study the influence of non-isochronicity on the synchronization frequency in continuous, reaction diffusion systems and discrete networks of oscillators. / Die vorliegende Arbeit beschäftigt sich in Theorie und Simulation mit den raum-zeitlichen Strukturen, die entstehen, wenn nicht-identische, diffusiv gekoppelte Oszillatoren synchronisieren. Wir greifen dabei auf die von Kuramoto hergeleiteten Phasengleichungen zurück. Eine entscheidene Rolle für die Musterbildung spielt die Symmetrie der Kopplung. Wir untersuchen den ordnenden Einfluss von Asymmetrie (Nichtisochronizität) in der Phasenkopplungsfunktion auf das Phasenprofil in Synchronisation und das Zusammenspiel zwischen dieser Asymmetrie und der Frequenzheterogenität im System. Die Arbeit gliedert sich in drei Hauptteile. Kapitel 2 und 3 beschäftigen sich mit den grundlegenden Gleichungen und den Bedingungen für stabile Synchronisation. Im Kapitel 4 charakterisieren wir die Phasenprofile in Synchronisation für verschiedene Spezialfälle sowie in der von uns eingeführten exponentiellen Approximation der Phasenkopplungsfunktion. Schliesslich untersuchen wir im dritten Teil (Kap.5) den Einfluss von Nichtisochronizität auf die Synchronisationsfrequenz in kontinuierlichen, oszillatorischen Reaktions-Diffusionssystemen und diskreten Netzwerken von Oszillatoren.

In the present dissertation paper an approach which ensures an efficient control of such diverse systems as noisy or chaotic oscillators and neural ensembles is developed. This approach is implemented by a simple linear feedback loop. The dissertation paper consists of two main parts. One part of the work is dedicated to the application of the suggested technique to a population of neurons with a goal to suppress their synchronous collective dynamics. The other part is aimed at investigating linear feedback control of coherence of a noisy or chaotic self-sustained oscillator. First we start with a problem of suppressing synchronization in a large population of interacting neurons. The importance of this task is based on the hypothesis that emergence of pathological brain activity in the case of Parkinson's disease and other neurological disorders is caused by synchrony of many thousands of neurons. The established therapy for the patients with such disorders is a permanent high-frequency electrical stimulation via the depth microelectrodes, called Deep Brain Stimulation (DBS). In spite of efficiency of such stimulation, it has several side effects and mechanisms underlying DBS remain unclear. In the present work an efficient and simple control technique is suggested. It is designed to ensure suppression of synchrony in a neural ensemble by a minimized stimulation that vanishes as soon as the tremor is suppressed. This vanishing-stimulation technique would be a useful tool of experimental neuroscience; on the other hand, control of collective dynamics in a large population of units represents an interesting physical problem. The main idea of suggested approach is related to the classical problem of oscillation theory, namely the interaction between a self-sustained (active) oscillator and a passive load (resonator). It is known that under certain conditions the passive oscillator can suppress the oscillations of an active one. In this thesis a much more complicated case of active medium, which itself consists of thousands of oscillators is considered. Coupling this medium to a specially designed passive oscillator, one can control the collective motion of the ensemble, specifically can enhance or suppress it. Having in mind a possible application in neuroscience, the problem of suppression is concentrated upon. Second, the efficiency of suggested suppression scheme is illustrated by considering more complex case, i.e. when the population of neurons generating the undesired rhythm consists of two non-overlapping subpopulations: the first one is affected by the stimulation, while the collective activity is registered from the second one. Generally speaking, the second population can be by itself both active and passive; both cases are considered here. The possible applications of suggested technique are discussed. Third, the influence of the external linear feedback on coherence of a noisy or chaotic self-sustained oscillator is considered. Coherence is one of the main properties of self-oscillating systems and plays a key role in the construction of clocks, electronic generators, lasers, etc. The coherence of a noisy limit cycle oscillator in the context of phase dynamics is evaluated by the phase diffusion constant, which is in its turn proportional to the width of the spectral peak of oscillations. Many chaotic oscillators can be described within the framework of phase dynamics, and, therefore, their coherence can be also quantified by the way of the phase diffusion constant. The analytical theory for a general linear feedback, considering noisy systems in the linear and Gaussian approximation is developed and validated by numerical results. / In der vorliegenden Dissertation wird eine Näherung entwickelt, die eine effiziente Kontrolle verschiedener Systeme wie verrauschten oder chaotischen Oszillatoren und Neuronenensembles ermöglicht. Diese Näherung wird durch eine einfache lineare Rückkopplungsschleife implementiert. Die Dissertation besteht aus zwei Teilen. Ein Teil der Arbeit ist der Anwendung der vorgeschlagenen Technik auf eine Population von Neuronen gewidmet, mit dem Ziel ihre synchrone Dynamik zu unterdrücken. Der zweite Teil ist auf die Untersuchung der linearen Feedback-Kontrolle der Kohärenz eines verrauschten oder chaotischen, selbst erregenden Oszillators gerichtet. Zunächst widmen wir uns dem Problem, die Synchronisation in einer großen Population von aufeinander wirkenden Neuronen zu unterdrücken. Da angenommen wird, dass das Auftreten pathologischer Gehirntätigkeit, wie im Falle der Parkinsonschen Krankheit oder bei Epilepsie, auf die Synchronisation großer Neuronenpopulation zurück zu führen ist, ist das Verständnis dieser Prozesse von tragender Bedeutung. Die Standardtherapie bei derartigen Erkrankungen besteht in einer dauerhaften, hochfrequenten, intrakraniellen Hirnstimulation mittels implantierter Elektroden (Deep Brain Stimulation, DBS). Trotz der Wirksamkeit solcher Stimulationen können verschiedene Nebenwirkungen auftreten, und die Mechanismen, die der DBS zu Grunde liegen sind nicht klar. In meiner Arbeit schlage ich eine effiziente und einfache Kontrolltechnik vor, die die Synchronisation in einem Neuronenensemble durch eine minimierte Anregung unterdrückt und minimalinvasiv ist, da die Anregung stoppt, sobald der Tremor erfolgreich unterdrückt wurde. Diese Technik der "schwindenden Anregung" wäre ein nützliches Werkzeug der experimentellen Neurowissenschaft. Desweiteren stellt die Kontrolle der kollektiven Dynamik in einer großen Population von Einheiten ein interessantes physikalisches Problem dar. Der Grundansatz der Näherung ist eng mit dem klassischen Problem der Schwingungstheorie verwandt - der Interaktion eines selbst erregenden (aktiven) Oszillators und einer passiven Last, dem Resonator. Ich betrachte den deutlich komplexeren Fall eines aktiven Mediums, welches aus vielen tausenden Oszillatoren besteht. Durch Kopplung dieses Mediums an einen speziell hierür konzipierten, passiven Oszillator kann man die kollektive Bewegung des Ensembles kontrollieren, um diese zu erhöhen oder zu unterdrücken. Mit Hinblick auf eine möglichen Anwendung im Bereich der Neurowissenschaften, konzentriere ich mich hierbei auf das Problem der Unterdrückung. Im zweiten Teil wird die Wirksamkeit dieses Unterdrückungsschemas im Rahmen eines komplexeren Falles, bei dem die Population von Neuronen, die einen unerwünschten Rhythmus erzeugen, aus zwei nicht überlappenden Subpopulationen besteht, dargestellt. Zunächst wird eine der beiden Subpopulationen durch Stimulation beeinflusst und die kollektive Aktivität an der zweiten Subpopulation gemessen. Im Allgemeinen kann sich die zweite Subpopulation sowohl aktiv als auch passiv verhalten. Beide Fälle werden eingehend betrachtet. Anschließend werden die möglichen Anwendungen der vorgeschlagenen Technik besprochen. Danach werden verschiedene Betrachtungen über den Einfluss des externen linearen Feedbacks auf die Kohärenz eines verrauschten oder chaotischen selbst erregenden Oszillators angestellt. Kohärenz ist eine Grundeigenschaft schwingender Systeme und spielt ein tragende Rolle bei der Konstruktion von Uhren, Generatoren oder Lasern. Die Kohärenz eines verrauschten Grenzzyklus Oszillators im Sinne der Phasendynamik wird durch die Phasendiffusionskonstante bewertet, die ihrerseits zur Breite der spektralen Spitze von Schwingungen proportional ist. Viele chaotische Oszillatoren können im Rahmen der Phasendynamik beschrieben werden, weshalb ihre Kohärenz auch über die Phasendiffusionskonstante gemessen werden kann. Die analytische Theorie eines allgemeinen linearen Feedbacks in der Gaußschen, als auch in der linearen, Näherung wird entwickelt und durch numerische Ergebnisse gestützt.

The human sense of hearing is characterized by its exquisite sensitivity, sharp frequency selectivity, and wide dynamic range. These features depend on an active process that in the inner ear boosts vibrations evoked by auditory stimuli. Spontaneous otoacoustic emissions constitute a demonstrative manifestation of this physiologically vulnerable mechanism. In the cochlea, sensory hair bundles transduce sound-induced vibrations into neural signals. Hair bundles can power mechanical movements of their tip, oscillate spontaneously, and operate as tuned nonlinear amplifiers of weak periodic stimuli. Active hair-bundle motility constitutes a promising candidate with respect to the biophysical implementation of the active process underlying human hearing. The responsiveness of isolated hair bundles, however, is seriously hampered by intrinsic fluctuations. In this thesis, we present theoretical and experimental results concerning the noise-imposed limitations of nonlinear amplification by active sensory hair bundles. We analyze the effect of noise within the framework of a stochastic description of hair-bundle dynamics and relate our findings to generic aspects of the stochastic dynamics of oscillatory systems. Hair bundles in vivo are often elastically coupled by overlying gelatinous membranes. In addition to theoretical results concerning the dynamics of elastically coupled hair bundles, we report on an experimental study. We have interfaced dynamic force clamp performed on a hair bundle from the sacculus of the bullfrog with real-time stochastic simulations of hair-bundle dynamics. By means of this setup, we could couple a hair bundle to two virtual neighbors, called cyber clones. Our theoretical and experimental work shows that elastic coupling leads to an effective noise reduction. Coupled hair bundles exhibit an increased coherence of spontaneous oscillations and an enhanced amplification gain. We therefore argue that elastic coupling by overlying membranes constitutes a morphological specialization for reducing the detrimental effect of intrinsic fluctuations.

The human sense of hearing is characterized by its exquisite sensitivity, sharp frequency selectivity, and wide dynamic range. These features depend on an active process that in the inner ear boosts vibrations evoked by auditory stimuli. Spontaneous otoacoustic emissions constitute a demonstrative manifestation of this physiologically vulnerable mechanism. In the cochlea, sensory hair bundles transduce sound-induced vibrations into neural signals. Hair bundles can power mechanical movements of their tip, oscillate spontaneously, and operate as tuned nonlinear amplifiers of weak periodic stimuli. Active hair-bundle motility constitutes a promising candidate with respect to the biophysical implementation of the active process underlying human hearing. The responsiveness of isolated hair bundles, however, is seriously hampered by intrinsic fluctuations. In this thesis, we present theoretical and experimental results concerning the noise-imposed limitations of nonlinear amplification by active sensory hair bundles. We analyze the effect of noise within the framework of a stochastic description of hair-bundle dynamics and relate our findings to generic aspects of the stochastic dynamics of oscillatory systems. Hair bundles in vivo are often elastically coupled by overlying gelatinous membranes. In addition to theoretical results concerning the dynamics of elastically coupled hair bundles, we report on an experimental study. We have interfaced dynamic force clamp performed on a hair bundle from the sacculus of the bullfrog with real-time stochastic simulations of hair-bundle dynamics. By means of this setup, we could couple a hair bundle to two virtual neighbors, called cyber clones. Our theoretical and experimental work shows that elastic coupling leads to an effective noise reduction. Coupled hair bundles exhibit an increased coherence of spontaneous oscillations and an enhanced amplification gain. We therefore argue that elastic coupling by overlying membranes constitutes a morphological specialization for reducing the detrimental effect of intrinsic fluctuations.

No description available.

The degradation predicted by classical DC reliability methods, such as bias temperature instability (BTI) and hot carrier injection (HCI), might not translate sufficiently to the AC conditions, which are relevant on the circuit level. The direct analysis of circuit level reliability is therefore an essential task for hardware qualification in the near future. Ring oscillators (RO) offer a good model system, where both BTI and HCI contribute to the degradation. In this work, it is qualitatively shown that the additional off-state stress plays a crucial role at very high stress voltages, beyond upper usage boundaries. To yield an accurate RO lifetime prediction a frequency measurement setup with high resolution is used, which can resolve small changes in frequency during stress near operation conditions. An ACDC conversion model is developed predicting the resulting frequency change based on DC input data. From the extrapolation to 10 years of circuit lifetime the model predicts a very low frequency degradation below 0.2% under nominal operation conditions, where the off-state has a minor influence.

Multifunctional Dielectric Elastomer (DE) devices are well established as actuators, sensors and energy harvesters. Since the invention of the Dielectric Elastomer Switch (DES), a piezoresistive electrode that can directly switch charge on and off, it has become possible to expand the wide functionality of DE structures even more. We show the application of fully soft DE subcomponents in biomimetic robotic structures. It is now possible to couple arrays of actuator/switch units together so that they switch charge between themselves on and off. One can then build DE devices that operate as self-controlled oscillators. With an oscillator one can produce a periodic signal that controls a soft DE robot { a DE device with its own DE nervous system. DESs were fabricated using a special electrode mixture, and imprinting technology at an exact pre-strain. We have demonstrated six orders of magnitude change in conductivity within the DES over 50% strain. The control signal can either be a mechanical deformation from another DE or an electrical input to a connected dielectric elastomer actuator (DEA). We have demonstrated a variety of fully soft multifunctional subcomponents that enable the design of autonomous soft robots without conventional electronics. The combination of digital logic structures for basic signal processing, data storage in dielectric elastomer ip-ops and digital and analogue clocks with adjustable frequencies, made of dielectric elastomer oscillators (DEOs), enables fully soft, self-controlled and electronics-free robotic structures. DE robotic structures to date include stiff frames to maintain necessary pre-strains enabling sufficient actuation of DEAs. Here we present a design and production technology for a first robotic structure consisting only of soft silicones and carbon black.