{"id":{"repo_id":"oldenburg","oai_identifier":"oai:oops.uni-oldenburg.de:1155"},"canonical_url":"https://search.dev.ndltd.org/etd/oldenburg/oai:oops.uni-oldenburg.de:1155","repository":{"repo_id":"oldenburg","name":"Carl von Ossietzky Universität Oldenburg","base_url":"http://oops.uni-oldenburg.de/cgi/oai2"},"display":{"title":"Self-organization in continuous adaptive networks","abstract":"Komplexe Systeme können oftmals durch adaptive Netzwerke beschrieben werden. Diese zeichnen sich dadurch aus, dass lokale und topologische Freiheitsgrade dynamisch gekoppelt sind, was zu einer Fülle von Selbstorganisationsphänomenen führt. Analytische Studien können zum Verständnis der Mechanismen beitragen, die den Phänomenen zugrunde liegen. Die Entwicklung entsprechender methodischer Ansätze ist jedoch durch die Notwendigkeit erschwert, sowohl den dynamischen als auch den strukturellen Eigenschaften des Netzwerkes Rechnung zu tragen. Diese Arbeit untersucht einen neuen analytischen Ansatz, der Methoden aus der Graphentheorie und der Theorie dynamischer Systeme kombiniert. Es ist unseres Wissen nach der erste Ansatz, der für die Analyse kontinuierlicher Netzwerke geeignet ist. Wir setzen ihn ein, um drei emergente Phänomene zu untersuchen, die in biologischen und sozialen Systeme von zentraler Bedeutung sind: Synchronisation, spontane Diversifikation und selbstorganisierte Kritikalität.","abstract_html":"Komplexe Systeme können oftmals durch adaptive Netzwerke beschrieben werden. Diese zeichnen sich dadurch aus, dass lokale und topologische Freiheitsgrade dynamisch gekoppelt sind, was zu einer Fülle von Selbstorganisationsphänomenen führt. Analytische Studien können zum Verständnis der Mechanismen beitragen, die den Phänomenen zugrunde liegen. 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