This work investigates diffusion in nonlinear Hamiltonian systems.
The diffusion, more precisely subdiffusion, in such systems is induced by the intrinsic chaotic behavior of trajectories and thus is called chaotic diffusion''.
Its properties are studied on the example of one- or two-dimensional lattices of harmonic or nonlinear oscillators with nearest neighbor couplings.
The fundamental observation is the spreading of energy for localized initial conditions.
Methods of quantifying this spreading behavior are presented, including a new quantity called excitation time.
This new quantity allows for a more precise analysis of the spreading than traditional methods.
Furthermore, the nonlinear diffusion equation is introduced as a phenomenologic description of the spreading process and a number of predictions on the density dependence of the spreading are drawn from this equation.
Two mathematical techniques for analyzing nonlinear Hamiltonian systems are introduced.
The first one is based on a scaling analysis of the Hamiltonian equations and the results are related to similar scaling properties of the NDE.
From this relation, exact spreading predictions are deduced.
Secondly, the microscopic dynamics at the edge of spreading states are thoroughly analyzed, which again suggests a scaling behavior that can be related to the NDE.
Such a microscopic treatment of chaotically spreading states in nonlinear Hamiltonian systems has not been done before and the results present a new technique of connecting microscopic dynamics with macroscopic descriptions like the nonlinear diffusion equation.
All theoretical results are supported by heavy numerical simulations, partly obtained on one of Europe's fastest supercomputers located in Bologna, Italy.
In the end, the highly interesting case of harmonic oscillators with random frequencies and nonlinear coupling is studied, which resembles to some extent the famous Discrete Anderson Nonlinear Schroedinger Equation.
For this model, a deviation from the widely believed power-law spreading is observed in numerical experiments.
Some ideas on a theoretical explanation for this deviation are presented, but a conclusive theory could not be found due to the complicated phase space structure in this case.
Nevertheless, it is hoped that the techniques and results presented in this work will help to eventually understand this controversely discussed case as well. / Diese Arbeit beschäftigt sich mit dem Phänomen der Diffusion in nichtlinearen Systemen.
Unter Diffusion versteht man normalerweise die zufallsmäss ige Bewegung von Partikeln durch den stochastischen Einfluss einer thermodynamisch beschreibbaren Umgebung.
Dieser Prozess ist mathematisch beschrieben durch die Diffusionsgleichung.
In dieser Arbeit werden jedoch abgeschlossene Systeme ohne Einfluss der Umgebung betrachtet.
Dennoch wird eine Art von Diffusion, üblicherweise bezeichnet als Subdiffusion, beobachtet.
Die Ursache dafür liegt im chaotischen Verhalten des Systems.
Vereinfacht gesagt, erzeugt das Chaos eine intrinsische Pseudo-Zufälligkeit, die zu einem gewissen Grad mit dem Einfluss einer thermodynamischen Umgebung vergleichbar ist und somit auch diffusives Verhalten provoziert.
Zur quantitativen Beschreibung dieses subdiffusiven Prozesses wird eine Verallgemeinerung der Diffusionsgleichung herangezogen, die Nichtlineare Diffusionsgleichung.
Desweiteren wird die mikroskopische Dynamik des Systems mit analytischen Methoden untersucht, und Schlussfolgerungen für den makroskopischen Diffusionsprozess abgeleitet.
Die Technik der Verbindung von mikroskopischer Dynamik und makroskopischen Beobachtungen, die in dieser Arbeit entwickelt wird und detailliert beschrieben ist, führt zu einem tieferen Verständnis von hochdimensionalen chaotischen Systemen.
Die mit mathematischen Mitteln abgeleiteten Ergebnisse sind darüber hinaus durch ausführliche Simulationen verifiziert, welche teilweise auf einem der leistungsfähigsten Supercomputer Europas durchgeführt wurden, dem sp6 in Bologna, Italien.
Desweiteren können die in dieser Arbeit vorgestellten Erkenntnisse und Techniken mit Sicherheit auch in anderen Fällen bei der Untersuchung chaotischer Systeme Anwendung finden.
| Identifer | oai:union.ndltd.org:Potsdam/oai:kobv.de-opus-ubp:6318 |
| Date | January 2012 |
| Creators | Mulansky, Mario |
| Publisher | Universität Potsdam, Mathematisch-Naturwissenschaftliche Fakultät. Institut für Physik und Astronomie |
| Source Sets | Potsdam University |
| Language | English |
| Detected Language | English |
| Type | Text.Thesis.Doctoral |
| Format | application/pdf |
| Rights | http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/3.0/de/ |
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