Modell der Synchronisation von Gluhwurmchen in C / Nejlevnější knihy
Modell der Synchronisation von Gluhwurmchen in C

Kód: 01684346

Modell der Synchronisation von Gluhwurmchen in C

Autor Sebastian Leitner, Stefan Manhalter, Markus Stana

Studienarbeit aus dem Jahr 2009 im Fachbereich Physik - Biophysik, einseitig bedruckt, Note: 1.0, Universität Wien (Physik), Sprache: Deutsch, Abstract: Glühwürmchen verhalten sich im Grunde wie Neuronen: Sie schalten sich zusamme ... celý popis

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Studienarbeit aus dem Jahr 2009 im Fachbereich Physik - Biophysik, einseitig bedruckt, Note: 1.0, Universität Wien (Physik), Sprache: Deutsch, Abstract: Glühwürmchen verhalten sich im Grunde wie Neuronen: Sie schalten sich zusammen, um einen verstärkten, geordneten Informationsimpuls zu erzeugen.Im Falle der (männlichen) Glühwürmchen ist das ein synchronisiertes Blinken abertau- sender Tiere, um Paarungsbereitschaft zu signalisieren. Ein einzelnes Männchen blinkt zu schwach, um ein Weibchen, das hoch über den Baumwipfeln fliegt, anzulocken. Eine ganze Schar von Tieren tut sich also zusammen, um somit die Chance auf Fortpflanzung drastisch von quasi 0 auf ca. 1:N pro Weibchen zu steigern, wobei N die Anzahl der männlichen Würmchen ist. Die Glühwürmchen dürfen aber nicht durcheinander blinken. Die Weibchen reagieren nur auf ein regelmäßige, artspezifische Blinkperiode. Ein Glüh- würmchen blinkt also mit einer bestimmten Eigenfrequenz, daher dauert es eine gewisse Zeit, bis sich Kolonien von Glühwürmchen geeinigt (synchronisiert) haben, sprich den Phasenverschub auf 0 setzen.Bei Neuronen ist der Sinn und Zweck natürlich ein anderer: Durch Zusammenschalten mehrerer Neuronen können Muster erkannt und gelernt werden (Hepp sche Regel), (Sinnes)reize und Denkprozesse können also somit verarbeitet werden. Neuronen geben dabei keinen Lichtblitz sondern die Information in Form von geringen elektrischen Strö- men an andere ab und vernetzten sich dadurch. Die Synchronisation ist grundlegend für ein Zusammenspiel von Millionen an Zellen und der wichtigste Prozess eines komplexen Netzwerkes wie des menschlichen Gehirns.

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