Séance de cours

Modèle Kuramoto : Synchronisation de phase et couplage critique

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Dans cours

BIO-341: Dynamical systems in biology

Life is non-linear. This course introduces dynamical systems as a technique for modelling simple biological processes. The emphasis is on the qualitative and numerical analysis of non-linear dynamical models. Examples are taken from biology and population ...

Description

Cette séance de cours plonge dans le modèle Kuramoto, en se concentrant sur la synchronisation de phase et le phénomène de couplage critique. Les diapositives couvrent des sujets tels que la rétroaction positive dans le couplage, les équations du système, la catégorisation des populations en fonction de la fréquence et le calcul des valeurs de couplage critiques. L'instructeur explique le concept de champ moyen et son impact sur les populations d'oscillateurs, ainsi que l'analyse de stabilité des populations synchronisées et dérivantes. La séance de cours se termine par une discussion sur les diagrammes de bifurcation pour différentes distributions de fréquences, mettant l'accent sur la stabilité des solutions stationnaires.

Enseignant·e·s (2)

Julian Charles Shillcock

Julian received his PhD at Simon Fraser University in Canada for work on Monte Carlo simulations of liquid crystal phase transitions and the elastic properties of fluid and polymerized membranes. He was a Group Leader at the Max Planck Institute of Colloids and Interfaces, Germany for five years applying coarse-grained simulation techniques - principally Dissipative Particle Dynamics (DPD) and Brownian Dynamics - to equilibrium and dynamic properties of fluid lipid membranes. A major target of this research was to reveal the molecular rearrangements that occur during vesicle fusion. During this time, he developed a commercially-available, parallel DPD code that is being used by several universities. He was an Associate Professor at MEMPHYS in the Department of Physics and Chemistry, University of Southern Denmark. He has also worked in industry, designing and writing software for communication satellite simulations (British Aerospace, 1986-1990), and fluid simulation software (Accelrys, Inc., 1998-1999). He joined the Blue Brain Project in 2011, and uses mesoscale simulation techniques, together with theoretical analysis and collaborations with experimentalists, to study the dynamics of cellular processes. Current projects include simulating the formation of the post-synaptic density in dendritic spines and developing theoretical models of the supramolecular organisation of synapses. He also teaches Master's and PhD courses in computational cell biology and biophysics. He wrote and maintains an open source dissipative particle dynamics simulation code: https://github.com/Osprey-DPD/osprey-dpd Orcid: orcid.org/0000-0002-7885-735X

Felix Naef

Felix Naef studied theoretical physics at the ETHZ and obtained his PhD from the EPFL in 2000. He then received postdoctoral training at the Center for Studies in Physics and Biology at the Rockefeller University (NYC) under the guidance of Prof. Magnasco. His research focuses on the modeling and interpretation of high-throughput functional data and the study of biomolecular oscillators. He joined ISREC as an associate scientist in early 2004 and is currently Associate Professor in the Institute of Bioengineering (IBI).

Source officielle

Proximité ontologique

Systems science and engineering

Théorie générale des systèmes: Théorie du chaos

Concepts associés (32)

Period-doubling bifurcation

In dynamical systems theory, a period-doubling bifurcation occurs when a slight change in a system's parameters causes a new periodic trajectory to emerge from an existing periodic trajectory—the new one having double the period of the original. With the doubled period, it takes twice as long (or, in a discrete dynamical system, twice as many iterations) for the numerical values visited by the system to repeat themselves. A period-halving bifurcation occurs when a system switches to a new behavior with half the period of the original system.

Diagramme de bifurcation

droite|vignette|Diagramme de bifurcation de la suite logistique. En mathématiques, et en particulier dans l'étude des systèmes dynamiques, un diagramme de bifurcation illustre les valeurs visitées asymptotiquement (points fixes, points périodiques, attracteurs chaotiques) par un système en fonction d'un paramètre. Fichier:Bifurcation DiagramB.png|Diagramme de bifurcation pour l'[[attracteur de Rössler]]. Fichier:Henon bifurcation map b=0.3.png|Diagramme de bifurcation pour l'[[attracteur de Hénon]].

Théorie des bifurcations

La théorie des bifurcations, en mathématiques et en physique est l'étude de certains aspects des systèmes dynamiques. Une bifurcation intervient lorsqu'un petit changement d'un paramètre physique produit un changement majeur dans l'organisation du système. Des exemples classiques d'une bifurcation en sciences pures sont par exemple les rythmes circadiens de populations animales en biologie théorique et les solutions de météo en mathématique et physique non linéaire, en sciences de l'ingénieur il y a aussi le flambage d'une poutre élastique (l'expérience peut être faite avec une règle d'écolier) ou les transitions de phase de matériaux (température critique de bifurcation, concentration critique).

Pitchfork bifurcation

In bifurcation theory, a field within mathematics, a pitchfork bifurcation is a particular type of local bifurcation where the system transitions from one fixed point to three fixed points. Pitchfork bifurcations, like Hopf bifurcations, have two types – supercritical and subcritical. In continuous dynamical systems described by ODEs—i.e. flows—pitchfork bifurcations occur generically in systems with symmetry. The normal form of the supercritical pitchfork bifurcation is For , there is one stable equilibrium at .

Nombres de Feigenbaum

En mathématiques, les nombres de Feigenbaum ou constantes de Feigenbaum sont deux nombres réels découverts par le mathématicien Mitchell Feigenbaum en 1975. Tous deux expriment des rapports apparaissant dans les diagrammes de bifurcation de la théorie du chaos. vignette|droite|Exemple de diagramme de bifurcation (en abscisse, r désigne le paramètre μ). Les diagrammes de bifurcation concernent les valeurs limites prises par les suites de type où f est une fonction réelle, définie positive et trois fois dérivable sur [0, 1] et possédant un maximum unique sur cet intervalle (c’est-à-dire sans maximum relatif), noté f.

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Dynamiques non linéaires et chaos

Explore les cartes logistiques, les bifurcations, les points d'équilibre et les orbites périodiques dans la dynamique non linéaire et le chaos.

Systèmes dynamiques : cartes et stabilité

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Kuramoto Modèle: Generalized Overview

Fournit un aperçu du modèle Kuramoto généralisé, y compris les fréquences naturelles, le couplage tout-à-tout, les diagrammes de bifurcation et les systèmes de diffusion.

Dynamiques non linéaires et chaos

Couvre les bifurcations, la dynamique à long terme, la carte logistique, l'universalité et la correspondance entre les différentes cartes.

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