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TU Berlin

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Nonlinear Dynamics and Control: Neurodynamics and empirical networks

Lupe

Leitung: Dr. Philipp Hövel

In Zusammenarbeit mit dem  Bernstein Center for Computational Neuroscience Berlin (BCCN Berlin)

The research area is located in the field of nonlinear dynamics and control with strong connections to neuroscience and excitable system. Special attention is given to the phenomenon of synchronization, effects of time delay, network dynamics, stochastic dynamical systems as well as pattern formation and nonlinear excitation waves in neural systems.

Siehe auch Pressemitteilung des BCCN Berlin und Flyer des BCCN Berlin  

Neurodynamik und empirische Netzwerke

Lupe

Wir analysieren empirische Netzwerke, z.B. aus dem Tierhandel oder fMRI-Messungen des menschlichen Gehirns. Wir nutzen die aus den Daten extrahierten Strukturen in unseren numerischen Simulationen nichtlinearer Modelle zur Untersuchung der Dynamik (Krankheitsausbreitung bzw. neuronale Dynamik) auf realistischen Netzwerken. Dabei liegt ein besonderer Schwerpunkt auf temporären Netzwerken mit zeitab-hängigen Kopplungen. Dabei untersuchen wir die generelle Kontrollierbarkeit von zeitabhängigen Netzwerken, entwickeln neuartige Kontrollmechanismen und testen diese für empirische Daten.

Unsere Methoden umfassen Maße aus der Netzwerktheorie, Bifurkationsanalysen und Kontrollierbarkeitsanalysen aus der Kontrolltheorie.

Siehe auf Flyer der Nachwuchsgruppe Hövel (PDF, 160,0 KB).

Neuigkeiten

Projekt B10 (SFB910): Kontrolle von zeitabhängigen Netzwerken und Anwendungen auf Epidemiologie

Many networks exhibit time-dependent topologies with edges existing for some time or weights subject to temporal fluctuations. This is particularly important, if the evolution of the network topology acts on a timescale similar to the local node dynamics, and forms profound challenges for the control of coupled elements. Our objective is to develop a framework for the investigation of the dynamics on temporal networks. We address (i) the controllability of networks, (ii) apply novel control designs to time-dependent network topologies, and (iii) test our findings on high-resolution datasets, e.g. animal trade, with important applications in epidemiology.

Siehe auch Projektliste des SFB 910.

Project A13: Dynamics of inhomogeneous neural systems with nonlocal coupling

We investigate the cooperative dynamics of nonlocally coupled neural populations. The individual systems display oscillatory local dynamics, e.g., above a Hopf bifurcation associated with excitability type II. Inhomogeneity of the local elements is introduced in the network via a distribution of system's parameters. Varying the network parameters - such as coupling radius and strength - and in dependence upon the variability of the system's parameters, we analyze spatio-temporal dynamics of coupled systems. Coherent solutions, their stability, and mechanisms of the transition from coherence to incoherence are investigated. Especially, we discuss the occurrence of chimera states that exhibit spatial coexistence of regular synchronized and irregular spatially incoherent regions. This will establish the universality of the coherence-incoherence bifurcation and contributes to a better understanding of synchronization in neural systems.

Siehe auch ausführliche Projektbeschreibung und Projektliste des BCCN Berlin

Project B7: Large-scale neural model for functional networks of the human cortex

We will address resting brain fluctuations in fMRI data combining experimental and theoretical approach. Based on empirically derived large-scale functional networks of the human cortex we will use numerical simulations to test hypothesis that (i) indirect connections, (ii) interregional distance, and (iii) collective effects governed by network properties of the cortex play significant a role in generation of the resting state fluctuations.

Siehe auch ausführliche Projektbeschreibung und Projektliste des BCCN Berlin

Zusatzinformationen / Extras