Patterns of synchrony in complex networks of adaptively coupled oscillators
type: CreativeWork
description: Kollektive Phänomene in Systemen von miteinander verbundenen dynamischen Einheiten sind allgegenwärtig in der Natur. Das Schwarmverhalten in Gruppen von Vögeln oder Fischen, das synchrone Blinken von Glühwürmchen oder auch das kohärente "Feuern" von Neuronen im menschlichen Gehirn sind nur einige Beispiele für kollektives Verhalten. Die Erforschung der Mechanismen, die zur Synchronisation führen, ist entscheidend für das Verständnis von biologischer Selbstorganisation. Zu diesem Zweck wurde in den letzten Jahrzehnten die Theorie der dynamischen Netzwerke erfolgreich angewandt, um die komplexen Bewegungen natürlicher Systeme auf das Wesentliche zu reduzieren. Darüber hinaus kommen dynamische Netzwerke mit adaptiven Kopplungen und damit nicht konstanter Netzwerkstruktur in realen Systemen wie Stromnetzwerken, sozialen Netzwerken sowie neuronalen Netzwerken ganz natürlich vor. In dieser Arbeit untersuchen wir adaptive Netzwerke und deren Eigenschaften, welche zur Entstehung einer Vielzahl von Synchronisierungsmustern, darunter vollständige und Cluster-Synchronisierung sowie solitäre und chimärenartige Zustände, beitragen. Eines der Hauptanwendungsgebiete, das in dieser Arbeit untersucht wird, sind die Neurowissenschaften. Die in dieser Arbeit entwickelten Methoden und Ansätze sind jedoch nicht auf ein bestimmtes Anwendungsgebiet beschränkt. Im ersten Teil dieser Arbeit berichten wir über das Phänomen der Frequenz-Clusterung in global gekoppelten Oszillator-Netzwerken mit langsamer Adaptivität. Als motivierendes Beispiel untersuchen wir ein Netzwerk von Hodgkin-Huxley-Neuronen mit "spike timing-dependent" Plastizität. Hier führt die Clusterung zur Aufspaltung einer neuronalen Population in einige wenige Gruppen, die mit unterschiedlichen Frequenzen synchronisiert sind. Wir führen ein phänomenologisches Modell ein, das die Dynamik von zwei Clustern unter Berücksichtigung der adaptiven Kopplungsgewichte beschreibt. Nach der erfolgreichen Anwendung des phänomenologischen M…
abstract: Kollektive Phänomene in Systemen von miteinander verbundenen dynamischen Einheiten sind allgegenwärtig in der Natur. Das Schwarmverhalten in Gruppen von Vögeln oder Fischen, das synchrone Blinken von Glühwürmchen oder auch das kohärente "Feuern" von Neuronen im menschlichen Gehirn sind nur einige Beispiele für kollektives Verhalten. Die Erforschung der Mechanismen, die zur Synchronisation führen, ist entscheidend für das Verständnis von biologischer Selbstorganisation. Zu diesem Zweck wurde in den letzten Jahrzehnten die Theorie der dynamischen Netzwerke erfolgreich angewandt, um die komplexen Bewegungen natürlicher Systeme auf das Wesentliche zu reduzieren. Darüber hinaus kommen dynamische Netzwerke mit adaptiven Kopplungen und damit nicht konstanter Netzwerkstruktur in realen Systemen wie Stromnetzwerken, sozialen Netzwerken sowie neuronalen Netzwerken ganz natürlich vor. In dieser Arbeit untersuchen wir adaptive Netzwerke und deren Eigenschaften, welche zur Entstehung einer Vielzahl von Synchronisierungsmustern, darunter vollständige und Cluster-Synchronisierung sowie solitäre und chimärenartige Zustände, beitragen. Eines der Hauptanwendungsgebiete, das in dieser Arbeit untersucht wird, sind die Neurowissenschaften. Die in dieser Arbeit entwickelten Methoden und Ansätze sind jedoch nicht auf ein bestimmtes Anwendungsgebiet beschränkt. Im ersten Teil dieser Arbeit berichten wir über das Phänomen der Frequenz-Clusterung in global gekoppelten Oszillator-Netzwerken mit langsamer Adaptivität. Als motivierendes Beispiel untersuchen wir ein Netzwerk von Hodgkin-Huxley-Neuronen mit "spike timing-dependent" Plastizität. Hier führt die Clusterung zur Aufspaltung einer neuronalen Population in einige wenige Gruppen, die mit unterschiedlichen Frequenzen synchronisiert sind. Wir führen ein phänomenologisches Modell ein, das die Dynamik von zwei Clustern unter Berücksichtigung der adaptiven Kopplungsgewichte beschreibt. Nach der erfolgreichen Anwendung des phänomenologischen M…
author: Berner, Rico
language: en
license: https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
date published: 2020
date modified: 2026-07-27T21:28:52Z
provider: Technische Universität Berlin
publisher: Networked Digital Library of Theses and Dissertations
type: WebPage
source organization: Technische Universität Berlin

PropertyValue
property ID: DOI
value: 10.14279/depositonce-10613