Anisotropic Etching

Die Pareto Efficiency Frontier (auch bekannt als Pareto-Front) ist ein Konzept aus der Wirtschaftswissenschaft und Spieltheorie, das verwendet wird, um effiziente Allokationen von Ressourcen zu beschreiben. Eine Allokation wird als Pareto-effizient bezeichnet, wenn es unmöglich ist, das Wohlbefinden eines Individuums zu verbessern, ohne das eines anderen zu verschlechtern. Die Pareto-Front stellt graphisch alle Punkte dar, an denen die Ressourcenverteilung optimal ist, d.h. wo eine Verbesserung für eine Partei nur durch eine Verschlechterung für eine andere erreicht werden kann.

In einem zweidimensionalen Diagramm, in dem beispielsweise die Menge zweier Güter $x_1$ und $x_2$ dargestellt wird, würde die Pareto-Front die Grenze bilden, die alle Pareto-effizienten Kombinationen dieser Güter zeigt. Punkte unterhalb dieser Grenze repräsentieren ineffiziente Allokationen, während Punkte auf der Grenze optimale Verteilungen darstellen. Die Analyse der Pareto-Front ermöglicht es Entscheidungsträgern, die Trade-offs zwischen verschiedenen Alternativen besser zu verstehen und informierte Entscheidungen zu treffen.

Optomechanics ist ein interdisziplinäres Forschungsfeld, das die Wechselwirkungen zwischen Licht und mechanischen Schwingungen untersucht. Es beschäftigt sich mit der Manipulation und Kontrolle von mechanischen Systemen, wie zum Beispiel Mikro- oder Nanostrukturen, durch elektromagnetische Strahlung, insbesondere Laserlicht. Durch die Wechselwirkung zwischen den Photonen (Lichtteilchen) und den mechanischen Bewegungen können Phänomene wie die Kopplung von Licht und Materie oder die Erzeugung von quantenmechanischen Zuständen erzeugt werden.

Ein zentrales Konzept in der Optomechanics ist die Kraftübertragung zwischen Licht und mechanischen Systemen, die oft in Form von Resonatoren oder Membranen realisiert wird. Diese Systeme können dazu verwendet werden, hochpräzise Messungen durchzuführen, wie zum Beispiel in der Gravitationswellendetektion oder der Quanteninformationstechnologie. Die mathematischen Modelle, die in der Optomechanics verwendet werden, beruhen häufig auf der quantenmechanischen Beschreibung von Licht und der klassischen Mechanik, was zu spannenden Anwendungen in der modernen Physik führt.

Die Tax Incidence oder Steuerinzidenz beschreibt, wie die wirtschaftlichen Kosten einer Steuer zwischen verschiedenen Marktakteuren, wie Konsumenten und Produzenten, verteilt werden. Es unterscheidet sich zwischen der gesetzlichen Steuerlast (wer die Steuer zahlen muss) und der wirtschaftlichen Steuerlast (wer tatsächlich die Kosten trägt). Wenn beispielsweise eine Steuer auf ein Produkt erhoben wird, könnte der Preis für den Konsumenten steigen, während der Produzent möglicherweise weniger von dem Verkaufspreis behält.

Die Steuerinzidenz hängt von der Preiselastizität von Angebot und Nachfrage ab: Ist die Nachfrage elastisch, tragen die Produzenten einen größeren Teil der Steuerlast; ist sie unelastisch, tragen die Konsumenten mehr. Mathematisch kann dies durch die Formel
$\text{Steuerinzidenz}_{K} = \frac{E_d}{E_d + E_s}$
und
$\text{Steuerinzidenz}_{P} = \frac{E_s}{E_d + E_s}$
dargestellt werden, wobei $E_d$ die Elastizität der Nachfrage und $E_s$ die Elastizität des Angebots darstellt.

Die Riesz-Darstellung ist ein zentrales Resultat in der Funktionalanalysis, das sich mit der Beziehung zwischen linearen Funktionalen und Funktionen in einem Hilbertraum beschäftigt. Sie besagt, dass jedes kontinuierliche lineare Funktional auf einem Hilbertraum $H$ durch ein inneres Produkt mit einem bestimmten Vektor in $H$ dargestellt werden kann. Mathematisch ausgedrückt, wenn $f$ ein kontinuierliches lineares Funktional ist, dann existiert ein eindeutiger Vektor $y \in H$, so dass für alle $x \in H$ gilt:

Hierbei ist $\langle \cdot, \cdot \rangle$ das Innere Produkt in $H$. Diese Darstellung ist besonders wichtig, weil sie es ermöglicht, Probleme in der Analysis und Funktionalanalysis zu vereinfachen, indem man anstelle von Funktionalen mit Vektoren arbeitet. Die Riesz-Darstellung spielt auch eine entscheidende Rolle in der Theorie der Sobolev-Räume und in der mathematischen Physik.

Volatility Clustering bezeichnet das Phänomen, dass hohe Volatilität in finanziellen Märkten oft auf hohe Volatilität folgt und niedrige Volatilität auf niedrige Volatilität. Mit anderen Worten, in Zeiten großer Marktbewegungen ist die Wahrscheinlichkeit größer, dass diese Schwankungen anhalten. Dieses Verhalten kann durch verschiedene Faktoren erklärt werden, darunter Marktpsychologie, Informationsverbreitung und das Verhalten von Handelsalgorithmen.

Die mathematische Modellierung von Volatilität wird häufig durch GARCH-Modelle (Generalized Autoregressive Conditional Heteroskedasticity) dargestellt, die die Bedingung der Volatilität über die Zeit berücksichtigen. Ein einfaches Beispiel für ein GARCH-Modell ist:

Hierbei ist $\sigma^2_t$ die bedingte Varianz zum Zeitpunkt $t$, $\varepsilon^2_{t-1}$ der Fehler der letzten Periode und $\alpha_0$, $\alpha_1$ und $\beta_1$ sind Parameter, die geschätzt werden müssen. Die Erkennung und Vorhersage von Volatilitätsclustering ist entscheid

Die Weierstrass-Funktion ist ein klassisches Beispiel einer Funktion, die überall stetig, aber nirgends differenzierbar ist. Sie wurde erstmals von Karl Weierstrass im Jahr 1872 vorgestellt und ist ein bedeutendes Beispiel in der Analyse und Funktionalanalysis. Die Funktion wird typischerweise in der Form definiert:

wobei $0 < a < 1$ und $b$ eine positive ganze Zahl ist, die so gewählt wird, dass $ab > 1+\frac{3\pi}{2}$ gilt. Diese Bedingungen sorgen dafür, dass die Funktion bei jeder Teilmenge des Intervalls $[0, 1]$ unendlich viele Oszillationen aufweist, was die Nicht-Differenzierbarkeit anzeigt. Die Weierstrass-Funktion ist somit ein wichtiges Beispiel dafür, dass Stetigkeit nicht notwendigerweise Differenzierbarkeit impliziert, und hat weitreichende Implikationen in der Mathematik, insbesondere in der Untersuchung der Eigenschaften von Funktionen.