Nichtlineare multistabile Systeme unter dem Einfluss von Rauschen weisen vielschichtige dynamische Eigenschaften auf. <br /> Ein mittleres Rauschlevel zeitigt ein Springen zwischen den metastabilen Zustaenden. <br /> Dieser “attractor-hopping” Prozess ist gekennzeichnet durch laminare Bewegung in der Naehe von Attraktoren und erratische Bewegung, die sich auf chaotischen Satteln abspielt, welche in die fraktalen Einzugsgebietsgrenzen eingebettet sind. Er hat rauschinduziertes Chaos zur Folge. <br /> Bei der Untersuchung der dissipativen Standardabbildung wurde das Phaenomen der Praeferenz von Attraktoren durch die Wirkung des Rauschens gefunden. Dies bedeutet, dass einige Attraktoren eine groessere Wahrscheinlichkeit erhalten aufzutreten, als dies fuer das rauschfreie System der Fall waere. Bei einer bestimmten Rauschstaerke ist diese Bevorzugung maximal. <br /> Andere Attraktoren werden aufgrund des Rauschens weniger oft angelaufen. Bei einer entsprechend hohen Rauschstaerke werden sie komplett ausgeloescht. <br /> Die Komplexitaet des Sprungprozesses wird fuer das Modell zweier gekoppelter logistischer Abbildungen mit symbolischer Dynamik untersucht. <br /> Bei Variation eines Parameters steigt an einem bestimmten Wert des Parameters die topologische Entropie steil an, die neben der Shannon Entropie als Komplexitaetsmass verwendet wird. Dieser Anstieg wird auf eine neuartige Bifurkation von chaotischen Satteln zurueckgefuehrt, die in einem Verschmelzen zweier Sattel besteht und durch einen “Snap-back”-Repellor vermittelt wird. <br /> Skalierungsgesetze sowohl der Verweilzeit auf einem der zuvor getrennten Teile des Sattels als auch des Wachsens der fraktalen Dimension des entstandenen Sattels beschreiben diese neuartige Bifurkation genauer. <br /> Wenn ein chaotischer Sattel eingebettet in der offenen Umgebung eines Einzugsgebietes eines metastabilen Zustandes liegt, fuehrt das zu einer deutlichen Senkung der Schwelle des rauschinduzierten Tunnelns. <br /> Dies wird anhand der Ikeda-Abbildung, die ein Lasersystem mit einer zeitverzoegerden Interferenz beschreibt, demonstriert. Dieses Resultat wird unter Verwendung der Theorie der Quasipotentiale erzielt. <br /> Sowohl dieser Effekt, die Senkung der Schwelle für rauschinduziertes Tunneln aus einem metastabilen Zustand durch einen chaotischen Sattel, als auch die beiden Skalierungsgesteze sind von experimenteller Relevanz. / Nonlinear multistable systems under the influence of noise exhibit a plethora of interesting dynamical properties. A medium noise level causes hopping between the metastable states. This attractorhopping process is characterized through laminar motion in the vicinity of the attractors and erratic motion taking place on chaotic saddles, which are embedded in the fractal basin boundary. This leads to noise-induced chaos. The investigation of the dissipative standard map showed the phenomenon of preference of attractors through the noise. It means, that some attractors get a larger probability of occurrence than in the noisefree system. For a certain noise level this prefernce achieves a maximum. Other attractors are occur less often. For sufficiently high noise they are completely extinguished. The complexity of the hopping process is examined for a model of two coupled logistic maps employing symbolic dynamics. With the variation of a parameter the topological entropy, which is used together with the Shannon entropy as a measure of complexity, rises sharply at a certain value. This increase is explained by a novel saddle merging bifurcation, which is mediated by a snapback repellor. Scaling laws of the average time spend on one of the formerly disconnected parts and of the fractal dimension of the connected saddle describe this bifurcation in more detail. If a chaotic saddle is embedded in the open neighborhood of the basin of attraction of a metastable state, the required escape energy is lowered. This enhancement of noise-induced escape is demonstrated for the Ikeda map, which models a laser system with time-delayed feedback. The result is gained using the theory of quasipotentials. This effect, as well as the two scaling laws for the saddle merging bifurcation, are of experimental relevance.

Phase Space Reconstruction is a method that allows to reconstruct the phase space of a system using only an one dimensional time series as input. It can be used for calculating Lyapunov-exponents and detecting chaos. It helps to understand complex dynamics and their behavior. And it can reproduce datasets which were not measured. There are many different methods which produce correct reconstructions such as time-delay, Hilbert-transformation, derivation and integration. The most used one is time-delay but all methods have special properties which are useful in different situations. Hence, every reconstruction method has some situations where it is the best choice. Looking at all these different methods the questions are: Why can all these different looking methods be used for the same purpose? Is there any connection between all these functions? The answer is found in the frequency domain : Performing a Fourier transformation all these methods getting a similar shape: Every presented reconstruction method can be described as a multiplication in the frequency domain with a frequency-depending reconstruction function. This structure is also known as a filter. From this point of view every reconstructed dimension can be seen as a filtered version of the measured time series. It contains the original data but applies just a new focus: Some parts are amplified and other parts are reduced. Furthermore I show, that not every function can be used for reconstruction. In the thesis three characteristics are identified, which are mandatory for the reconstruction function. Under consideration of these restrictions one gets a whole bunch of new reconstruction functions. So it is possible to reduce noise within the reconstruction process itself or to use some advantages of already known reconstructions methods while suppressing unwanted characteristics of it. / Attraktorrekonstruktion („Phase Space Reconstruction“) ist eine Technik, die es ermöglicht, aus einer einzelnen Zeitreihe den vollständigen Phasenraum eines Systems zu rekonstruieren und somit Rückschlüsse auf topologische Eigenschaften dieses dynamischen Systems zu ziehen. Sie findet Verwendung in der Bestimmung von Lyapunov-Exponenten und zur Reproduktion von unbeobachteten Systemgrößen. Es gibt viele verschiedene Methoden zur Attraktorrekonstruktion wie z.B. die Time-Delay-Methode or Rekonstruktion durch Ableitung, Integration oder mithilfe einer Hilbert-Transformation. Zumeist wird der Time-Delay-Ansatz verwendet, es gibt jedoch auch diverse Problemstellungen, in welchen die alternativen Methoden bessere Ergebnisse liefern. Die Kernfragen, die beim Vergleich dieser Methoden entsteht, sind: Wie kommt es, dass alle Ansätze, trotz ihrer teilweise sehr unterschiedlichen Struktur, denselben Zweck erfüllen? Gibt es Übereinstimmungen zwischen all diesen Methoden? Die Antwort lässt sich im Frequenzraum finden: Nach einer Fourier-Transformation besitzen alle genannten Methoden plötzlich eine sehr ähnliche Struktur. Jede Methode transformiert sich im Frequenzraum zu einer einfachen Multiplikation des Eingangssignals mit einer frequenzabhängigen Rekonstruktionsfunktion. Diese Struktur ist in der Datenanalyse auch bekannt als Filter. Aus dieser Perspektive lässt sich jede Rekonstruktionsdimension als gefilterte Zeitreihe der ursprünglichen Zeitreihe interpretieren: Sie enthält den Originaldatensatz, allerdings mit einem verschobenen Fokus: Einige Eigenschaften der Originalzeitreihe werden unterdrückt, während andere Teile verstärkt wiedergegeben werden. Des weiteren zeige ich in der Diplomarbeit, dass nicht jede beliebige Funktion im Frequenzraum zur Rekonstruktion verwendet werden kann. Ich stelle drei Eigenschaften vor, welche jede Rekonstruktionsfunktion erfüllen muss. Unter Beachtung dieser Bedingungen ergeben sich nun diverse Möglichkeiten für neue Rekonstruktionsfunktionen. So ist es z.B. möglich gleichzeitig mit der Rekonstruktion das Ursprungssignal auch zu filtern, oder man kann bereits bestehende Rekonstruktionsfunktionen so abwandeln, dass unerwünschte Nebeneffekte der Rekonstruktion abgemildert oder gar ganz unterdrückt werden.

Eine der Faustregeln der Kolloid- und Oberflächenphysik ist, dass die meisten Oberflächen geladen sind, wenn sie mit einem Lösungsmittel, normalerweise Wasser, in Kontakt treten. Dies ist zum Beispiel bei ladungsstabilisierten Kolloidalen Suspensionen der Fall, bei denen die Oberfläche der Kolloidteilchen geladen ist (gewöhnlich mit einer Ladung von mehreren Hunderttausend Elementarladungen), oder bei Monoschichten ionischer Tenside, die auf einer Luft-Wasser Grenzfläche sitzen (wobei die wasserliebenden Kopfgruppen durch die Freisetzung von Gegenionen geladen werden), sowie bei Doppelschichten, die geladene phospholipide enthalten (wie Zellmembranen). In dieser Arbeit betrachten wir einige Modellsysteme, die zwar eine vereinfachte Fassung der Realität darstellen, von denen wir aber dennoch erwarten koennen, dass wir mit ihrer Hilfe einige physikalische Eigenschaften realer geladener Systeme (Kolloide und Elektrolyte) einfangen können. / One of the rules-of-thumb of colloid and surface physics is that most surfaces are charged when in contact with a solvent, usually water. This is the case, for instance, in charge-stabilized colloidal suspensions, where the surface of the colloidal particles are charged (usually with a charge of hundreds to thousands of e, the elementary charge), monolayers of ionic surfactants sitting at an air-water interface (where the water-loving head groups become charged by releasing counterions), or bilayers containing charged phospholipids (as cell membranes). In this work, we look at some model-systems that, although being a simplified version of reality, are expected to capture some of the physical properties of real charged systems (colloids and electrolytes).<br /> <br /> We initially study the simple double layer, composed by a charged wall in the presence of its counterions. The charges at the wall are smeared out and the dielectric constant is the same everywhere. The Poisson-Boltzmann (PB) approach gives asymptotically exact counterion density profiles around charged objects in the weak-coupling limit of systems with low-valent counterions, surfaces with low charge density and high temperature (or small Bjerrum length). Using Monte Carlo simulations, we obtain the profiles around the charged wall and compare it with both Poisson-Boltzmann (in the low coupling limit) and the novel strong coupling (SC) theory in the opposite limit of high couplings. In the latter limit, the simulations show that the SC leads in fact to asymptotically correct density profiles. We also compare the Monte Carlo data with previously calculated corrections to the Poisson-Boltzmann theory. We also discuss in detail the methods used to perform the computer simulations.<br /> <br /> After studying the simple double layer in detail, we introduce a dielectric jump at the charged wall and investigate its effect on the counterion density distribution. As we will show, the Poisson-Boltzmann description of the double layer remains a good approximation at low coupling values, while the strong coupling theory is shown to lead to the correct density profiles close to the wall (and at all couplings). For very large couplings, only systems where the difference between the dielectric constants of the wall and of the solvent is small are shown to be well described by SC.<br /> <br /> Another experimentally relevant modification to the simple double layer is to make the charges at the plane discrete.<br /> The counterions are still assumed to be point-like, but we constraint the distance of approach between ions in the plane and counterions to a minimum distance D. The ratio between D and the distance between neighboring ions in the plane is, as we will see, one of the important quantities in determining the influence of the discrete nature of the charges at the wall over the density profiles. Another parameter that plays an important role, as in the previous case, is the coupling as we will demonstrate, systems with higher coupling are more subject to discretization effects than systems with low coupling parameter.<br /> <br /> After studying the isolated double layer, we look at the interaction between two double layers. The system is composed by two equally charged walls at distance d, with the counterions confined between them. The charge at the walls is smeared out and the dielectric constant is the same everywhere. Using Monte-Carlo simulations we obtain the inter-plate pressure in the global parameter space, and the pressure is shown to be negative (attraction) at certain conditions. The simulations also show that the equilibrium plate separation (where the pressure changes from attractive to repulsive) exhibits a novel unbinding transition. We compare the Monte Carlo results with the strong-coupling theory, which is shown to describe well the bound states of systems with moderate and high couplings. The regime where the two walls are very close to each other is also shown to be well described by the SC theory.<br /> <br /> Finally, Using a field-theoretic approach, we derive the exact low-density ("virial") expansion of a binary mixture of positively and negatively charged hard spheres (two-component hard-core plasma, TCPHC). The free energy obtained is valid for systems where the diameters d_+ and d_- and the charge valences q_+ and q_- of positive and negative ions are unconstrained, i.e., the same expression can be used to treat dilute salt solutions (where typically d_+ ~ d_- and q_+ ~ q_-) as well as colloidal suspensions (where the difference in size and valence between macroions and counterions can be very large). We also discuss some applications of our results.

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.

Eine klassische Art, die Dynamik nichtlinearer Systeme zu beschreiben, besteht in der Analyse ihrer Fourierspektren. Für periodische und quasiperiodische Prozesse besteht das Fourierspektrum nur aus diskreten Deltafunktionen. Das Spektrum einer chaotischen Bewegung ist hingegen durch das Vorhandensein einer stetigen Komponente gekennzeichnet. In der Arbeit geht es um einen eigenartigen, weder regulären noch vollständig chaotischen Zustand mit sogenanntem singulärstetigen Leistungsspektrum. <br /> Unsere Analyse ergab verschiedene Fälle aus weit auseinanderliegenden Gebieten, in denen singulär stetige (fraktale) Spektren auftreten. Die Beispiele betreffen sowohl physikalische Prozesse, die auf iterierte diskrete Abbildungen oder gar symbolische Sequenzen reduzierbar sind, wie auch Prozesse, deren Beschreibung auf den gewöhnlichen oder partiellen Differentialgleichungen basiert. / One of the classical ways to describe the dynamics of nonlinear systems is to analyze theur Fourier spectra. For periodic and quasiperiodic processes the Fourier spectrum consists purely of discrete delta-functions. On the contrary, the spectrum of a chaotic motion is marked by the presence of the continuous component. In this work, we describe the peculiar, neither regular nor completely chaotic state with so called singular-continuous power spectrum. <br /> Our investigations concern various cases from most different fields, where one meets the singular continuous (fractal) spectra. The examples include both the physical processes which can be reduced to iterated discrete mappings or even symbolic sequences, and the processes whose description is based on the ordinary or partial differential equations.

In natürlichen neuronalen Systemen finde der Informationsaustausch auf der Basis diffundierender Transmittermoleküle statt. Die synaptische Verbindungsstärke zwischen den Neuronen ist der relativen Häufigkeit der Inanspruchnahme einer synaptischen Verbindung angepaßt und die Mächtigkeit des transferierten Transmitterstroms der Depolarisationshäufigkeit eines jeden Neurons. Damit ist die neuronale Struktur sowohl an verschiedene Erregungsmuster anpassungsfähig als auch invariant gegenüber partiellen Ausfällen der Topologie. Der davon abgeleitete Ansatz zur Topologiesynthese für massiv parallele Systeme basiert auf naheliegenden Analogieschlüssen zwischen beiden Systemen. Für das massiv parallele System wird die im Teil 1 (Topologieanalyse) angegebene Prinzipdarstellung eines Prozessorfeldes mit zugeordnetem Verkehrsfeld zugrundegelegt. Die synaptische Verbindungsstärke sei durch die topologische Weglänge zwischen zwei Verkehrsknoten nachgebildet und die genannte Transferrate durch die von einem Verkehrsknoten immittierbare maximale Datenrate. Auch die Dynamik eines massiv parallelen Systems läßt sich anschaulich als Diffusionsprozeß darstellen, beschrieben durch eine Diffusionsgleichung. Die Parameter dieser Gleichung sind geeignet, die Güte der Topologie des massiv parallelen Systems quantitativ zu beurteilen. An zwei ausgewählten Referenzmustern wird dies vorgenommen.

Parallel strukturierte Informationsverarbeitungssysteme werden untergliedert in distributed und in shared memory systems. Massiv parallele Systeme werden den distributed memory systems zugeordnet, konfiguriert aus Prozessorfeld und Verkehrsfeld. Das Prozessorfeld ist durch die Anzahl der Prozessoren und durch die relative Referenzhäufigkeit zwischen den Prozessoren charakterisiert. Das Verkehrsfeld besteht aus miteinander kommunizierenden Verkehrsknoten und ist durch seine Topologie gekennzeichnet. Unterschiedliche Topologien eignen sich dementsprechend differenziert für unterschiedliche relative Referenzhäufigkeiten zwischen den Prozessoren des Prozessorfeldes. Das Verkehrsfeld hat die Aufgabe, den aus den Referenzierungen zwischen den Prozessoren des Prozessorfeldes resultierenden Datenstrom verzögerungsfrei zu transferieren. Demzufolge muß ein Kanal des Verkehrsfeldes auf Anforderung wartefrei zur Verfügung stehen. Geschieht die Bereitstellung eines Kanals ohne Rückstellung eines anderen Kanals, dann wird das Verkehrsfeld als balanciert bezeichnet. Es steht die Frage: Wie groß ist bei gegebener Referenzierung zwischen den Prozessoren des Prozessorfeldes und bei gegebener Topologie des Verkehrsfeldes die maximale Mächtigkeit transferierter Datenströme zwischen den Knoten des Verkehrsfeldes. Zu deren Beantwortung wird ein Modell zur Berechnung der Mächtigkeit transferierter Datenströme abgeleitet. Auf Grundlage dieses Modells wird die Transparenz des gegebenen Verkehrsfeldes erörtert. Aussagen dieser Art sind relevant für die Beurteilung des Verkehrsfeldes gegenüber Änderungen des Referenzmusters im Prozessorfeld.

Vorgestellt wird ein Ansatz zur mathematischen Beschreibung der Erregungsausbreitung in einer Neuronenpopulation. Beschrieben werden im Detail die Einzugsgebiete der Erregungsausbreitung und die Intensität von Wechselwirkungen innerhalb solcher Einzugsgebiete. Als schwierig erweist sich dabei die Trennung von Ursache und Reaktion. In einer natürlichen Neuronenpopulationen sind Transmittermoleküle, die Botenstoffe zwischen den Neuronen, sowohl Erregung als auch Reaktion. Sie verursachen, angelagert auf der Membranoberfläche eines Neurons, dessen Erregung in Form einer Depolarisation; sie sind gleichermaßen aber auch Reaktion eines Neurons auf eine stattgefundene Erregung, wenn sie aus den Vesikeln des synaptischen Endknopfes in den synaptischen Spalt ausgeschüttet werden. Zur Überwindung dieser Dualität wird der Begriff Wirkstoff definiert. Ein Wirkstoff bewirkt etwas, er besitzt unter diesem Gesichtspunkt ein bestimmtes Potential. Die Ausbreitung von Wirkstoffen, nämlich die Wirkungsübertragung, ereignet sich extrazellulär in Raum und Zeit. Im Detail wird dargelegt, wie aus dem punktuellen Ausbreitungsverhaltens einer Erregung über das unvollständig globale Ausbreitungsverhalten auf das vollständig globale Ausbreitungsverhalten einer Erregung in einer Neuronenpopulation geschlußfolgert werden kann. Das Ziel besteht darin, einen Ansatz zur analytischen Beschreibung der Erregungsausbreitung in natürlichen Neuronenpopulationen vorzubereiten und in seiner Sinnfälligkeit zu plausibilisieren. Sinnfällig erscheinen solche Betrachtungen im Hinblick auf den Entwurf STOCHASTISCH MASSIV PARALLELER SYSTEME. Darunter werden technische Systeme verstanden, die sowohl in ihrem technischen Konzept als auch in ihrer Wirkungsweise Korrespondenzen zu natürlichen Neuronenpopulationen aufweisen. Ausgehend von der Struktur und dem Erregungsmechanismus eines Neurons soll in der Perspektive ein analytisches Entwurfswerkzeug für STOCHASTISCH MASSIV PARALLELE SYSTEME entwickelt werden.

Hierarchical matrix (H-matrix) techniques can be used to efficiently treat dense matrices. With an H-matrix, the storage requirements and performing all fundamental operations, namely matrix-vector multiplication, matrix-matrix multiplication and matrix inversion can be done in almost linear complexity. In this work, we tried to gain even further speedup for the H-matrix arithmetic by utilizing multiple processors. Our approach towards an H-matrix distribution relies on the splitting of the index set. The main results achieved in this work based on the index-wise H-distribution are: A highly scalable algorithm for the H-matrix truncation and matrix-vector multiplication, a scalable algorithm for the H-matrix matrix multiplication, a limited scalable algorithm for the H-matrix inversion for a large number of processors.

LE PROBLEME CONSIDERE ICI EST CELUI DE L'ORDONNANCEMENT DYNAMIQUE DES TRAVAUX EN TEMPS REEL POUR LES SYSTEMES INFORMATIQUES OU LE RESPECT DES DELAIS D'ACHEVEMENT INDIVIDUELS POUR CHACUNE DES TACHES EST PRIS COMME UNE CONTRAINTE CRITIQUE.