Geri Dön

Bazı kaotik sistemlerin matematiksel fizikle incelenmesi

The investigation of the some chaotic systems by mathematical physi̇cs

  1. Tez No: 479692
  2. Yazar: PEYKER ERBİL
  3. Danışmanlar: PROF. DR. FEVZİ BÜYÜKKILIÇ
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Fizik ve Fizik Mühendisliği, Physics and Physics Engineering
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2017
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Ege Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Fizik Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 107

Özet

Bu çalışmada, fiziksel ve sosyal karmaşık ağ sistemlerinin incelenmesi ele alınmaktadır. Karmaşık ağ sistemlerinin gelişimi fraktal bir yapıda Markoviyen olmayan bir süreçle gerçekleşmektedir. Gerçek ağ sistemlerinin davranışlarında ağ sistemlerini oluşturan elemanların karşılıklı etkileşmeleri önemli rol oynamaktadır. Bu itibarla standart dağılımlar karmaşık ağ sistemlerini ele almakta yetersiz kalmaktadırlar. Karmaşık ağ sistemlerinde üstel dağılımlar yerine kuvvet dağılımlarının öne çıktığı gözlenmektedir. Bu çalışmada, random Erdös-Renyi modeli, ölçekten bağımsız bir ağ modeli olan Barabasi-Albert modeli, deterministik ve ölçekten bağımsız ağ modelleri ve Kuramoto modeli verilmektedir. Yoğun maddede sistemi oluşturan parçacıkların kollektif davranışlarının belli bir kritik sıcaklıkta faz geçişine uğraması ile ağ sistemlerinin içindeki bağlantı sayısının belli bir kritik değerinde görülen topolojik davranışlarındaki değişiklik bir paralellik sergilemektedir. Bu benzerlikten hareketle yoğun maddede sıcaklık değişimi ile ortaya çıkan ikinci tür faz geçişlerini ağ sistemlerinin bağlantı sayılarının artması ile ortaya topolojik davranışlarına paralel olarak incelemek mümkündür. Ağ sistemlerinin gelişimini temelinde yatan ilkelerin belirlenmesi ile ağ sistemlerini modellemenin, davranışlarını tayin etmenin, kontrol altında tutmanın mümkün olacağı sonucuna ulaşılmaktadır.

Özet (Çeviri)

In this work the investigations of physical and social complex networks have been taken into account. The development of complex networks take place through a fractal space with a non-Markovian manner . The interaction of the elements that compose the real networks plays an important role in their behaviour . In this respect, standard distributions are inadequate to handle the complex networks. In complex networks, it is observed that the power-law distributions become prominent instead of the exponential distributions. In this study, random Erdös-Renyi model, Barabasi-Albert model which is a scale-free network, deterministic scale-free networks and Kuramoto model are introduced. The phase transition of the collective behaviours of the particles that compose the system in condensed matter in a spesific critical temperature is analagous to the change in topological behaviours that is encountered in a spesific critical value of the number of the links within the networks. Based on this analogy, it is possible to analyze the second-order phase transitions in parallel with the topological behaviours of the networks. And finally we arrived to the conclusion that by the determination of basic principals on which the network systems are based on, the modelling, the prediction of the behaviour and the controlling the network systems become possible.

Benzer Tezler

  1. Doğrusal olmayan bazı sistemlerin incelenmesi

    Study of some nonlinear systems

    ATİLLA ÇİFCİ

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2004

    Fizik ve Fizik MühendisliğiYıldız Teknik Üniversitesi

    Fizik Ana Bilim Dalı

    PROF.DR. HASAN TATLIPINAR

  2. En küçük kareler destek vektör mekanizmalarını kullanarak darbeler arası zaman ölçümü ile elde edilen kaotik zaman serilerinin tahmini

    Prediction of chaotic time series obtained from inter spike intervals using least squares support vector machines

    HALİL ALPASLAN

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2005

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiPamukkale Üniversitesi

    Elektrik ve Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    YRD. DOÇ. DR. SERDAR İPLİKÇİ

  3. Zaman gecikmeli sistemlerin kararlılık ve çatallaşma analizi

    Stability and bifurcation analysis of time delay systems

    GÜLTEN ÇETİNTAŞ

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2016

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiFırat Üniversitesi

    Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    YRD. DOÇ. DR. VEDAT ÇELİK

  4. Learning of interval Type-2 fuzzy logic systems using big bang – big crunch optimization

    Aralık değerli Tip-2 bulanık sistemlerin büyük patlama – büyük çöküş optimizasyonuyla eğitilmesi

    CİHAN ÖZTÜRK

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2014

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik Üniversitesi

    Kontrol ve Otomasyon Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    YRD. DOÇ. DR. ENGİN YEŞİL

  5. Estimation of basin detection and representation from non-linear system data

    Doğrusal olmayan sistem verisinden havza sezimi ve temsilinin kestirimi

    MEHMET GÖKHAN HABİBOĞLU

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2007

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiBoğaziçi Üniversitesi

    Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ.DR. YAĞMUR DENİZHAN