Stochastic models for collective motions of populations

Stochastisches Modell für kollektive Bewegung von Populationen In dieser Doktorarbeit befassen wir uns mit stochastischen Systemen, die eines der mysteriösesten biologischen Phänomene als Modell darstellen: die kollektive Bewegung von Gemeinschaften. Diese werden bei Vögel- und Fischschwärmen, aber auch bei manchen Bakterien, Viehherden oder gar bei Menschen beobachtet. Dieser Verhaltenstyp spielt ebenfalls in anderen Bereichen wie Finanzwesen, Linguistik oder auch Robotik eine Rolle. Wir nehmen uns der Dynamik einer Gruppe von N Individuen, insbesondere zweier asymptotischen Verhaltenstypen an. Einerseits befassen wir uns mit den Eigenschaften der Ergodizität in Langzeit: Existenz einer invarianten Wahrscheinlichkeitsverteilung durch Ljapunow-Funktionen, und Konvergenzrate der Übergangshalbgruppe gegen diese Wahrscheinlichkeit. Eine ebenfalls zentrale Thematik unserer Forschung ist der Begriff Flocking: es wird damit definiert, dass eine Gruppe von Individuen einen dynamischen Konsens ohne hierarchische Struktur erreichen kann; mathematisch gesehen entspricht dies der Aneinanderreihung der Geschwindigkeiten und dem Zusammenkommen des Schwarmes. Andererseits gehen wir das Phänomen der "Propagation of Chaos" an, wenn die Anzahl N der Teilchen ins Unendliche tendiert: die Bewegungen der jeweiligen Individuen werden asymptotisch unabhängig. Unser Ausgangspunkt ist das Cucker-Smale-Modell, ein deterministisches kinetisches Molekular-Modell für eine Gruppe ohne hierarchische Struktur. Die Wechselwirkung zwischen zwei Teilchen variiert gemäß deren "Kommunikationsrate", die wiederum von deren relativen Entfernung abhängt und polynomisch abnimmt. Im ersten Kapitel adressieren wir das asymptotische Verhalten eines Cucker-Smale-Modells mit Rauschstörung und dessen Varianten. Kapitel 2 stellt mehrere Definitionen des Flockings in einem Zufallsrahmen dar: diverse stochastische Systeme, die verschiedenen Rauschformen entsprechen (die eine gestörte Umgebung, den "freien Willen" des jeweiligen Individuums oder eine unterbrochene Übertragung suggerieren) werden im Zusammenhang mit diesen Begriffen unter die Lupe genommen. Das dritte Kapitel basiert auf der "Cluster Expansion"-Methode aus der statistischen Mechanik. Wir beweisen die exponentielle Ergodizität von gewissen nicht-Markow-Prozessen mit nicht-glattem Drift und wenden diese Ergebnisse auf Störungen des Ornstein-Uhlenbeck-Prozesses an. Im letzten Teil, nehmen wir uns der zweidimensionalen parabolisch-elliptischen Gleichung von Keller-Segel an. Wir beweisen die Existenz einer Lösung, welche in gewisser Hinsicht einzig ist, indem wir, mittels Vergleich mit Bessel-Prozessen und der Dirichlet Formtheorie, mögliche Stoßtypen zwischen den Teilchen ermitteln.

Level thesis:degree_level

thesis.doctoral

Grantor dc:publisher

Universität Potsdam

Year

2017

Author dc:creator

• Pédèches, Laure

Contributors dc:contributor

• Roelly, Sylvie
• Cattiaux, Patrick

• stochastic interacting particles
• flocking
• stochastisches interagierendes System

Statement dc:rights

• CC-BY - Namensnennung 4.0 International

Repository record source_url

https://publishup.uni-potsdam.de/frontdoor/index/index/docId/40549

OAI identifier oai:identifier

oai:kobv.de-opus4-uni-potsdam:40549