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Institute: search.filters.UBSInstitut.Institut für Theoretische Physik IIEnd date: 2023

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    Zwei-Fermionen-Systeme in der relativistischen Schrödinger-Theorie
    (2007) Pruß-Hunzinger, Stefanie; Trebin, Hans-Rainer (Prof. Dr.)
    Für lokale Wechselwirkungen zwischen asymptotisch freien Teilchen bietet die QED eine äußerst exakte Beschreibung. Anders sieht es jedoch für gebundene Teilchen aus, wo die Teilchen "kontinuierlich" wechselwirken. Für zwei Teilchen existiert zwar die Bethe-Salpeter-Gleichung, die jedoch diverse Interpretationsprobleme aufwirft; für mehr als zwei gebundene Teilchen gibt es noch keine ausgereiften Ansätze. Für gebundene Mehrteilchenprobleme werden deshalb Energiewerte gewöhnlich zuerst semiklassisch berechnet und dann die entsprechenden QED-Korrekturen hinzu addiert. In der vorliegenden Dissertation werden gebundene Mehrteilchenprobleme auf der Grundlage der Relativistischen Schrödinger Theorie (RST) untersucht. Hierbei handelt es sich um einen alternativen fluiddynamischen Ansatz, der auf einer grundlegend anderen Struktur als die konventionelle Quantenmechanik basiert, indem nämlich zur Beschreibung von Mehrteilchenzuständen keine Produktstruktur sondern eine Summenstruktur (Whitney-Summe) verwendet wird. Zudem wird im Rahmen der RST von einer erweiterten Strukturgruppe Gebrauch gemacht, die es ermöglicht, die Austauschwechselwirkungen zwischen identischen Teilchen und die elektromagnetischen Wechselwirkungen auf dieselbe Weise zu behandeln. Dieser Ansatz ermöglicht es auch, QED-analoge Korrekturen, wie z.B. der Selbstwechselwirkung, auf nicht-störungstheoretische Weise in die Theorie zu integrieren. In der hier vorliegenden Arbeit wird nun der allgemeine RST-Ansatz auf den Fall heliumähnlicher Ionen spezialisiert. Es zeigt sich dabei, dass für den semiklassischen Fall ohne Selbstwechselwirkungskorrekturen die mithilfe der RST gewonnenen Wechselwirkungs- und Ionisierungsenergien in derselben Größenordnung liegen wie konventionelle Rechnungen. Die Einbeziehung von Selbstwechselwirkungskorrekturen erfolgt im konventionellen Fall durch Addition dieser Korrekturen zu den semiklassischen Berechnungen, wohingegen bei der RST die Theorie selbst eine Möglichkeit bietet, die Selbstwechselwirkungen exakt zu behandeln, indem man den RST-Selbstwechselwirkungsparameter ungleich Null wählt. Vergleicht man nun die konventionellen Berechnungen und die analogen RST-Ergebnisse mit den experimentellen Daten, so zeigt es sich, dass die RST-Voraussagen für die Ionisierungs-, bzw. Wechselwirkungsenergien näher an den experimentellen Daten liegen als die konventionellen Berechnungen. Die Übereinstimmung mit den experimentellen Daten wird bei wachsender Kernladungszahl (Z>30) immer besser, wenn man den Selbstwechselwirkungsparameter der RST bei einer möglichst hohen Kernladungszahl festlegt (z.B. Wismuth, Z=83).
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    Waiting time distributions in hybrid models of motor-bead assays: a concept and tool for inference
    (2023) Ertel, Benjamin; Meer, Jann van der; Seifert, Udo
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    Extreme fluctuations of active Brownian motion
    (2016) Pietzonka, Patrick; Kleinbeck, Kevin; Seifert, Udo
    In active Brownian motion, an internal propulsion mechanism interacts with translational and rotational thermal noise and other internal fluctuations to produce directed motion. We derive the distribution of its extreme fluctuations and identify its universal properties using large deviation theory. The limits of slow and fast internal dynamics give rise to a kink-like and parabolic behavior of the corresponding rate functions, respectively. For dipolar Janus particles in two- and three-dimensions interacting with a field, we predict a novel symmetry akin to, but different from, the one related to entropy production. Measurements of these extreme fluctuations could thus be used to infer properties of the underlying, often hidden, network of states.
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    Thermodynamic efficiency of learning a rule in neural networks
    (2017) Goldt, Sebastian; Seifert, Udo
    Biological systems have to build models from their sensory input data that allow them to efficiently process previously unseen inputs. Here, we study a neural network learning a binary classification rule for these inputs from examples provided by a teacher. We analyse the ability of the network to apply the rule to new inputs, that is to generalise from past experience. Using stochastic thermodynamics, we show that the thermodynamic costs of the learning process provide an upper bound on the amount of information that the network is able to learn from its teacher for both batch and online learning. This allows us to introduce a thermodynamic efficiency of learning. We analytically compute the dynamics and the efficiency of a noisy neural network performing online learning in the thermodynamic limit. In particular, we analyse three popular learning algorithms, namely Hebbian, Perceptron and AdaTron learning. Our work extends the methods of stochastic thermodynamics to a new type of learning problem and might form a suitable basis for investigating the thermodynamics of decision-making.
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    Numerical study of the thermodynamic uncertainty relation for the KPZ-equation
    (2021) Niggemann, Oliver; Seifert, Udo
    A general framework for the field-theoretic thermodynamic uncertainty relation was recently proposed and illustrated with the (1+1) dimensional Kardar-Parisi-Zhang equation. In the present paper, the analytical results obtained there in the weak coupling limit are tested via a direct numerical simulation of the KPZ equation with good agreement. The accuracy of the numerical results varies with the respective choice of discretization of the KPZ non-linearity. Whereas the numerical simulations strongly support the analytical predictions, an inherent limitation to the accuracy of the approximation to the total entropy production is found. In an analytical treatment of a generalized discretization of the KPZ non-linearity, the origin of this limitation is explained and shown to be an intrinsic property of the employed discretization scheme.
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    Theorie zu kraftmikroskopischen Einzelmolekülexperimenten an Biopolymeren
    (2004) Braun, Oliver; Seifert, Udo (Prof. Dr.)
    Die räumliche Struktur von Proteinen und ihre Faltungsdynamik in lebenden Zellen wird wesentlich von der zugrundeliegenden Freien Energielandschaft bestimmt. Die systematische Untersuchung dieser Struktur und der Funktion von Biopolymeren ist eines der Gebiete der Biophysik. In den letzten Jahren wurden die dazu notwendigen Kraftmikroskope, wie das Rasterkraftmikroskop, die optische und magnetische Pinzette sowie die Biomembransonde und damit zusammenhängende experimentelle Techniken entscheidend weiterentwickelt. Einzelne Biopolymere können damit mechanisch manipuliert werden, indem Kräfte in der Größenordnung von pN angelegt werden. Die vorliegende Dissertation beschäftigt sich mit der theoretischen Beschreibung solcher kraftmikroskopischer Experimente. Die zentrale Zielsetzung ist die Rekonstruktion der Freien Energielandschaft aus experimentellen Messdaten sowie aus Daten molekulardynamischer Simulationen. Zur Beschreibung der stochastischen Wärmebewegung der molekularen Systeme finden Konzepte der statistischen Physik Verwendung. Die experimentell angelegten zeitabhängigen Kräften lenken das Systeme zudem häufig aus dem thermischen Gleichgewicht aus. Daher benötigt man Hilfsmittel aus der Theorie der Nichtgleichgewichtsprozesse: die Langevin-Gleichung, die Fokker-Planck-Gleichung, die Mastergleichung und die Jarzynski-Gleichung. Für die verschiedenen biomolekularen Systeme, die hierbei untersucht werden, wie z.B. das Muskelprotein Titin, die DNA und Rezeptor-Ligand Systeme, werden verschiedene Modelle entwickelt und angewandt. Eine besonders wichtige Rolle für die Optimierung der Datenausbeute spielt das experimentelle Protokoll und dessen Parameter.
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    Phase shift in periodically driven non-equilibrium systems : its identification and a bound
    (2022) Degünther, Julius; Koyuk, Timur; Seifert, Udo
    Time-dependently driven stochastic systems form a vast and manifold class of non-equilibrium systems used to model important applications on small length scales such as bit erasure protocols or microscopic heat engines. One property that unites all these quite different systems is some form of lag between the driving of the system and its response. For periodic steady states, we quantify this lag by introducing a generalized phase difference and prove a tight upper bound for it. In its most general version, this bound depends only on the relative speed of the driving.
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    Multiscale approaches to protein-mediated interactions between membranes : relating microscopic and macroscopic dynamics in radially growing adhesions
    (2015) Bihr, Timo; Seifert, Udo; Smith, Ana-Sunčana
    Macromolecular complexation leading to coupling of two or more cellular membranes is a crucial step in a number of biological functions of the cell. While other mechanisms may also play a role, adhesion always involves the fluctuations of deformable membranes, the diffusion of proteins and the molecular binding and unbinding. Because these stochastic processes couple over a multitude of time and length scales, theoretical modeling of membrane adhesion has been a major challenge. Here we present an effective Monte Carlo scheme within which the effects of the membrane are integrated into local rates for molecular recognition. The latter step in the Monte Carlo approach enables us to simulate the nucleation and growth of adhesion domains within a system of the size of a cell for tens of seconds without loss of accuracy, as shown by comparison to 106 times more expensive Langevin simulations. To perform this validation, the Langevin approach was augmented to simulate diffusion of proteins explicitly, together with reaction kinetics and membrane dynamics. We use the Monte Carlo scheme to gain deeper insight to the experimentally observed radial growth of micron sized adhesion domains, and connect the effective rate with which the domain is growing to the underlying microscopic events. We thus demonstrate that our technique yields detailed information about protein transport and complexation in membranes, which is a fundamental step toward understanding even more complex membrane interactions in the cellular context.
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    Focus on stochastic thermodynamics
    (2016) Broeck, Christian Van den; Sasa, Shin-ichi; Seifert, Udo
    We introduce the thirty papers collected in this ‘focus on’ issue. The contributions explore conceptual issues within and around stochastic thermodynamics, use this framework for the theoretical modeling and experimental investigation of specific systems, and provide further perspectives on and for this active field.