Semiclassical analysis of systems of Schrödinger equations

The scalar Schrödinger equation models the probability density distribution for a particle to be found in a point x given a certain potential V(x) forming a well with respect to a fixed energy level E_0. Formally two real inversion points a,b exist such that V(a)=V(b)=E_0, V(x)<0 in (a,b) and V(x)>0 for xb. Following the work made by D.Yafaev and performing a WKB approximation we obtain solutions defined on specific intervals. The aim of the first part of the thesis is to find a condition on E, which belongs to a neighbourhood of E_0, such that it is an eigenvalue of the Schrödinger operator, obtaining in this way global and linear dependent solutions in L2. In quantum mechanics this condition is known as Bohr-Sommerfeld quantization. In the second part we define a Schrödinger operator referred to two potential wells and we study the quantization conditions on E in order to have a global solution in L2xL2 with respect to the mutual position of the potentials. In particular their wells can be disjoint,can have an intersection, can be included one into the other and can have a single point intersection. For these cases we refer to the works of A.Martinez, S. Fujiié, T. Watanabe, S. Ashida.

Dynamical models in neuroscience: the delay FitzHugh-Nagumo equation

Il primo modello matematico in grado di descrivere il prototipo di un sistema eccitabile assimilabile ad un neurone fu sviluppato da R. FitzHugh e J. Nagumo nel 1961. Tale modello, per quanto schematico, rappresenta un importante punto di partenza per la ricerca nell'ambito neuroscientifico delle dinamiche neuronali, ed è infatti capostipite di una serie di lavori che hanno puntato a migliorare l’accuratezza e la predicibilità dei modelli matematici per le scienze. L’elevato grado di complessità nello studio dei neuroni e delle dinamiche inter-neuronali comporta, tuttavia, che molte delle caratteristiche e delle potenzialità dell’ambito non siano ancora state comprese appieno. In questo lavoro verrà approfondito un modello ispirato al lavoro originale di FitzHugh e Nagumo. Tale modello presenta l’introduzione di un termine di self-coupling con ritardo temporale nel sistema di equazioni differenziali, diventa dunque rappresentativo di modelli di campo medio in grado di descrivere gli stati macroscopici di un ensemble di neuroni. L'introduzione del ritardo è funzionale ad una descrizione più realistica dei sistemi neuronali, e produce una dinamica più ricca e complessa rispetto a quella presente nella versione originale del modello. Sarà mostrata l'esistenza di una soluzione a ciclo limite nel modello che comprende il termine di ritardo temporale, ove tale soluzione non può essere interpretata nell’ambito delle biforcazioni di Hopf. Allo scopo di esplorare alcune delle caratteristiche basilari della modellizzazione del neurone, verrà principalmente utilizzata l’impostazione della teoria dei sistemi dinamici, integrando dove necessario con alcune nozioni provenienti dall’ambito fisiologico. In conclusione sarà riportata una sezione di approfondimento sulla integrazione numerica delle equazioni differenziali con ritardo.