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Seminar: Dynamische Modelle komplexer Systeme Vortrag:

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Title: Vortrag: Raman-Spektroskopie an Fl ssigkeiten Created Date: 10/8/2004 2:10:14 PM Document presentation format: Bildschirmpr sentation Other titles – PowerPoint PPT presentation

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Title: Seminar: Dynamische Modelle komplexer Systeme Vortrag:


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Seminar Dynamische Modelle komplexer
SystemeVortragSymmetriebrechung
Musterbildung
  • Dienstag, 12.07.20051715 Uhr, SR/GMG
  • ReferentPhilippe Bourdin
  • Blattnervatur eines tropischen Farns 3

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Definition Symmetriebrechung Musterbildung
Musterbildung ist ein Prozeß, bei dem
einräumlich homogener Zustand instabil wird und
einem inhomogenen Zustand, also einem Muster
weicht. Meist wird eine solchespontane
Symmetriebrechungdurch Veränderung
einesParameters in einemnichtlinearen System
erzielt.
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Inhalt Symmetriebrechung Musterbildung
  • Ein bißchen Geschichte
  • Zweidimensionale Muster
  • Das Bénard-Experiment
  • Komplexe Ginzburg-Landau-Gleichung (CGLE)
  • Belousov-Zhabotinsky-Reaktion (BZ)
  • Reaktions-Diffusions-Gleichungen (RD)
  • Simulation Der Brüsselator
  • Weitere Muster in der Natur

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Ein bißchen Geschichte
  • Wie entstehen zweidimensionale Muster ?

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Ein bißchen Geschichte
  • Wie entstehen zweidimensionale Muster ?
  • Ab 1965 erforscht u.a. von A. Gierer und H.
    Meinhardt (MPI)
  • Einfaches Turing-Modell System aus Aktivator
    und Inhibitor
  • beschreibbar durch zwei nichtlineare,
    partielle Differentialgleichungen

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Zweidimensionale Muster
  • Beispiel Astwachstum am Süßwasserpolypen

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Zweidimensionale Muster
  • Beispiel Astwachstum am Süßwasserpolypen
  • Substrat nötig, Fluktuation (Samen) startet
    für Zellwachstum
  • Wachstum geht zur höchsten Substrat-Konzentration
  • Inhibitor zieht weiter mit Aktivator
  • Ist Aktivator weit genug entfernt, kann ein
    Abzweig entstehen, da der Inhibitor ebenfalls
    fehlt
  • Zweig-Wachstum wieder zur höchsten
    Substrat-Dichte
  • Wachstum geht weiter, bis Substrat
    aufgebraucht ist
  • Kein zusammenwachsen

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Zweidimensionale Muster
  • Simulation versus Beobachtung Wachstum von
    ZnSO4
  • Dendritische Ablagerung simulierbar durch
    Zelluläre Automaten

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Das Bénard-Experiment
  • Temperaturgradient sorgt für Wärmetransport

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Das Bénard-Experiment
  • Temperaturgradient sorgt für Wärmetransport
  • Viskosität der Flüssigkeit bremst Konvektion

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Das Bénard-Experiment
  • Kritischer Temperaturgradient notwendig für ein
    Umschlagen

Temperaturgradient steigt
Konvektionsrollen
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Das Bénard-Experiment
  • Aus Naviér-Stokes-Gleichung, Bewegungsgleichunge
    n, Kontinuitätsgleichung und Wärmeleitungs-Gleic
    hung.
  • Boussinesq-Approximation
  • (mit als thermischen Ausdehnungskoeffizient)
    Alle anderen Materialparameter konstant.
  • Man erhält mit weiteren Näherungen und
    Vereinfachungen die spezielle
    Navier-Stokes-Gleichung
  • (u innere Energie q transportierte
    Wärmemenge g Gravitation)

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Das Bénard-Experiment
  • Damit lassen sich die Konvektionsrollen
    erklären
  • laminare Konvektionsrollen Chaotisch bei
    höherem T.-Gradienten

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Das Bénard-Experiment
  • Offene Randbedingungen gt Hexagonale
    Konvektionszellen
  • Entspricht rein qualitativ den
    Konvektions-Granulen der Sonne gt

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Komplexe Ginzburg-Landau-Gleichung (CGLE)
  • Allgemeine Formulierung des Problems

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Komplexe Ginzburg-Landau-Gleichung (CGLE)
  • Allgemeine Formulierung des Problems
  • Vereinfacht
  • Störungsrechnung mit
  • Ruhezustand kleine Störung
  • Taylor-Entwicklung

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Komplexe Ginzburg-Landau-Gleichung (CGLE)
  • Differentialgleichung
  • Lösungs-Ansatz
  • gt Eigenwertgleichung
  • Stabilitätsbedingung
  • Wenn
  • gt Bifurkation

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Komplexe Ginzburg-Landau-Gleichung (CGLE)
  • Allgemeine Ausgangs-Gl.
  • Entwicklung um kritischen Punkt
  • Taylor-Entwicklung für
  • und
  • In Systemen großer räumlicher Ausdehnung
  • man erhält

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Komplexe Ginzburg-Landau-Gleichung (CGLE)
  • Einsetzen und Koeffizientenvergleich in
    Ordnungen von
  • (analog zur linearen Analyse)
  • In dritter Ordnung erhält man inhomogenes
    Gleichunssystem
  • Lösbarkeitskriterium mittels Satz von
    Friedholm (kompliziert)

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Komplexe Ginzburg-Landau-Gleichung (CGLE)
  • Man erhält schließlich (mit )
  • Die Komplexe Ginzburg-Landau-Gleichung (CGLE)
  • Höhere Ordnungen von sind nicht enthalten.
  • Entwicklung in auch für Bénard-Zelle
    möglich gt Newell-Whitehead-Segel-Gleichung
    (NWSE)

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Die BZ-Reaktion
  • Oszillierende Reaktion in einer Petrischale
  • Bromid und Cer 3/4

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Die BZ-Reaktion
  • Oszillierende Reaktion in einer Petrischale
  • Bromid und Cer 3/4
  • Inhibitor Bromid
  • Reaktion 1 verbraucht Bromid
  • Reaktion 2 oxidiert Ce3 (Farbwechsel)
  • Reaktion 3 bildet Ce4 und Bromid zurück

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Reaktions-Diffusions-Gleichungen
  • Allgemeine Formulierung für oszillierende
    Reaktionen

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Reaktions-Diffusions-Gleichungen
  • Allgemeine Formulierung für oszillierende
    Reaktionen
  • Brüsselator-Modell (Prigogine, Lefever,
    Nicolis, Brorckmans 1968-1988)
  • Quelle der Nicht-Linearität autokatalytische
    Reaktion
  • Reaktionsgeschwindigkeiten gt
    Ratengleichungen

(autokatalytisch)
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Reaktions-Diffusions-Gleichungen
  • Ratengleichungen
  • Allgemein, mit Diffusionsterm (D
    Diffusionskonstante)
  • Lösung nur numerisch durch Zelluläre Automaten
  • Zum Vergleich Bénard-Zelle beschreibbar
    durch Lorenz-Gleichungen

(analog)
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Simulation Der Brüsselator
  • Ratengleichungen

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Simulation Der Brüsselator
  • Ratengleichungen
  • Numerische Simulation (A1, B3, X0Y01,
    k1k41)

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Simulation Der Brüsselator
  • Die BZ-Reaktion Simulation versus Beobachtung
  • Spiralwellen und Chaotische Oszillationen

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Simulation Der Brüsselator
  • Stabilitätsbetrachtung des Brüsselators
  • Stationäre Zustände
  • Mit A1 und B1,5 ergibt die Simulation

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Simulation Der Brüsselator
  • Stabilitätmatrix
  • Berechne Eigenwerte
  • Instabil für

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Weitere Muster in der Natur
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Weitere Muster in der Natur
  • Schneckenmuster
  • Aktivator, Inhibitor, Diffusionsterme,
    Zerfallsraten, Grundproduktion

Amoria dampieria
Natica Stercusmuscarum
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Weitere Muster in der Natur
  • Musterbildung Katalytische CO-Oxidation

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Zusammenfassung
  • Wir sahen Muster in der Natur, der Physik und
    der Chemie
  • Theoretische Modelle bieten eine gute
    Beschreibung
  • Simulationen zeigen teilweise gute
    Übereinstimmungen zwischen Theorie und der
    Beobachtung
  • Trotz allem gibt es bisher keine eindeutigen
    Beweise, daß die Muster in der Natur
    tatsächlich durch diejenigen Prozesse
    entstehen, die in den theoretischen Modellen
    zugrunde gelegt worden sind.
  • Es gibt noch viel zu tun

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Literatur
  • 1 G. Nicolis Introduction to nonlinear
    science 1995, Cambridge University Press
  • 2 H. Meinhardt Biological Pattern
    Formation http//www.biologie.uni-hamburg.de/b-
    online/e28_1/pattern.htm
  • 3 P. Prusinkiewicz Musterbildung
    http//www.biologie.uni-hamburg.de/b-online/d28/28
    b.htm
  • 4 E. Jakobi Vortrag Selbstorganisation
    2003, http//prp0.prp.physik.tu-darmstadt.de/ejak
    obi/rbkonv.pdf
  • 5 M. Kim, M. Bertram, H. Rotermund CO
    Oxidation 2001, Science, 2921357-1359
  • 6 Simulations-Software The Virtual
    Laboratory http//algorithmicbotany.org/virtual
    _laboratory/
  • 7 P. Meakin A new model for biological
    pattern formation 1986, Journal of Theoretical
    Biology, 118101-113
  • 8 J. Krieger Reaktions-Diffusions-Systeme
    http//jkrieger.de/bzr/inhalt.html
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