Datengetriebene Analysen stochastischer Prozesse und deren Wechselwirkungen
dc.contributor.advisor | Lehnertz, Klaus | |
dc.contributor.author | Prusseit, Jens | |
dc.date.accessioned | 2020-04-12T15:54:21Z | |
dc.date.available | 2020-04-12T15:54:21Z | |
dc.date.issued | 2008 | |
dc.identifier.uri | https://hdl.handle.net/20.500.11811/3641 | |
dc.description.abstract | In dieser Arbeit wird untersucht, ob mit Hilfe eines von Siegert et al. (Siegert, Phys. Lett. A, 1998) vorgeschlagenen datengetriebenen Verfahrens zur Rekonstruktion einer Fokker-Planck Gleichung aus empirischen Zeitreihendaten eines stochastischen Prozesses eine Charakterisierung von komplexen Systemen mit unbekannter Dynamik möglich ist. Um auch Interdependenzen zwischen (Sub-) Systemen charakterisieren zu können, wird eine Erweiterung dieses Verfahrens vorgestellt, im Rahmen derer verschiedene bivariate Interdependenzkenngrößen eingeführt werden. Unter gewissen Voraussetzungen ist mit diesen Kenngrößen neben einer Differenzierung zwischen verschiedenen Arten von Interaktionen im deterministischen und stochastischen Anteil der Dynamik des betrachteten Systems auch eine Messung der Direktionalität von Kopplungen möglich. Zunächst wird die generelle Eignung dieser Kenngrößen zur Messung von (direktionalen) Interdependenzen mit Hilfe von synthetischen Daten von verschiedenen Modellsystemen untersucht. Im Rahmen dieser Untersuchung wird auch der Einfluss verschiedener Faktoren, wie beispielsweise die Wahl algorithmischer Parameter, das Vorhandensein von Messrauschen und strukturelle Unterschiede zwischen den analysierten Systemen, auf die mit diesem Ansatz erzielbaren Ergebnisse besonders im Hinblick auf eine konsistente Interpretierbarkeit bei der Anwendung auf Systeme mit unbekannten Dynamiken studiert. | |
dc.language.iso | deu | |
dc.rights | In Copyright | |
dc.rights.uri | http://rightsstatements.org/vocab/InC/1.0/ | |
dc.subject | Zeitreihenanalyse | |
dc.subject | stochastische Analysemethoden (Fokker-Planck | |
dc.subject | Langevin | |
dc.subject | etc.) | |
dc.subject | stochastische Prozesse | |
dc.subject | Neurowissenschaften | |
dc.subject | EEG | |
dc.subject.ddc | 530 Physik | |
dc.title | Datengetriebene Analysen stochastischer Prozesse und deren Wechselwirkungen | |
dc.type | Dissertation oder Habilitation | |
dc.publisher.name | Universitäts- und Landesbibliothek Bonn | |
dc.publisher.location | Bonn | |
dc.rights.accessRights | openAccess | |
dc.identifier.urn | https://nbn-resolving.org/urn:nbn:de:hbz:5N-14721 | |
ulbbn.pubtype | Erstveröffentlichung | |
ulbbnediss.affiliation.name | Rheinische Friedrich-Wilhelms-Universität Bonn | |
ulbbnediss.affiliation.location | Bonn | |
ulbbnediss.thesis.level | Dissertation | |
ulbbnediss.dissID | 1472 | |
ulbbnediss.date.accepted | 17.06.2008 | |
ulbbnediss.fakultaet | Mathematisch-Naturwissenschaftliche Fakultät | |
dc.contributor.coReferee | Maier, Karl |
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