Arrow’S Learning By Doing

H-Infinity Robust Control ist ein Ansatz zur Regelungstechnik, der sich auf die Entwicklung von Regelungssystemen konzentriert, die gegenüber Unsicherheiten und Störungen in dynamischen Systemen robust sind. Der Hauptfokus liegt auf der Minimierung des maximalen Einflusses der Störungen auf das System, was mathematisch durch die Minimierung einer speziellen Norm, der $H_\infty$-Norm, erreicht wird. Dies bedeutet, dass der Regler so gestaltet wird, dass er die worst-case Auswirkungen von Unsicherheiten, wie Modellfehler oder äußere Störungen, berücksichtigt.

Ein typisches Ziel im H-Infinity Ansatz ist es, eine Übertragungsfunktion $T(s)$ zu finden, die die Beziehung zwischen Eingangs- und Ausgangssignalen des Systems beschreibt und gleichzeitig die Bedingung erfüllt:

wobei $\gamma$ eine vorgegebene Schranke darstellt. Der Vorteil des H-Infinity Ansatzes liegt in seiner Fähigkeit, die Stabilität und Leistung des Regelungssystems auch unter ungünstigen Bedingungen zu gewährleisten, wodurch er in vielen Anwendungen in der Luftfahrt, Robotik und Automobiltechnik weit verbreitet ist.

Tarjan's Bridge-Finding-Algorithmus ist ein effizienter Algorithmus zur Identifizierung von sogenannten Brücken in einem ungerichteten Graphen. Eine Brücke ist eine Kante, deren Entfernung den Graphen in zwei getrennte Teile zerlegt, was bedeutet, dass es ohne diese Kante keinen Pfad mehr zwischen den beiden Knoten gibt. Der Algorithmus nutzt eine Tiefensuche (DFS) und verfolgt dabei zwei wichtige Werte für jeden Knoten: den Entdeckungszeitpunkt und den niedrigsten erreichbaren Punkt (low-link value). Der low-link value eines Knotens ist der kleinste Entdeckungszeitpunkt, den man durch einen Rückweg erreichen kann, und wird verwendet, um zu bestimmen, ob eine Kante eine Brücke ist. Der Algorithmus hat eine Zeitkomplexität von $O(V + E)$, wobei $V$ die Anzahl der Knoten und $E$ die Anzahl der Kanten im Graphen ist, was ihn sehr effizient macht für große Graphen.

Ein Graph Homomorphismus ist eine spezielle Art von Abbildung zwischen zwei Graphen, die die Struktur der Graphen respektiert. Formal gesagt, seien $G = (V_G, E_G)$ und $H = (V_H, E_H)$ zwei Graphen. Eine Funktion $f: V_G \rightarrow V_H$ ist ein Graph Homomorphismus, wenn für jede Kante $(u, v) \in E_G$ gilt, dass $(f(u), f(v)) \in E_H$. Dies bedeutet, dass benachbarte Knoten in $G$ auf benachbarte Knoten in $H$ abgebildet werden.

Graph Homomorphismen sind nützlich in verschiedenen Bereichen der Mathematik und Informatik, insbesondere in der Graphentheorie und der theoretischen Informatik. Sie können verwendet werden, um Probleme zu lösen, die mit der Struktur von Graphen zusammenhängen, wie z.B. bei der Modellierung von Netzwerken oder der Analyse von Beziehungen in sozialen Netzwerken.

Stark korrelierte Elektronensysteme sind Materialien, in denen die Wechselwirkungen zwischen Elektronen so stark sind, dass sie nicht unabhängig voneinander agieren können. In diesen Systemen sind die elektronischen Eigenschaften oft nicht durch einfache Modelle wie das freie Elektronengas oder die Hartree-Fock-Theorie beschrieben. Stattdessen müssen komplexere Ansätze wie die Dynamische Mean Field Theory (DMFT) oder die Korrelationstheorie berücksichtigt werden, um Phänomene wie Supraleitung, Magnetismus und Metall-Isolator-Übergänge zu verstehen.

Ein charakteristisches Merkmal dieser Systeme ist, dass die Elektronenkorrelationen zu emergenten Eigenschaften führen, die nicht aus dem Verhalten einzelner Elektronen abgeleitet werden können. Typische Beispiele für stark korrelierte Systeme sind Übergangsmetalloxide und Eisenbasierte Superleiter. In diesen Materialien ist das Verständnis der Wechselwirkungen entscheidend für die Erforschung neuer physikalischer Phänomene und potenzieller Anwendungen in der Nanoelektronik und Quantencomputing.

Gresham's Law ist ein wirtschaftliches Prinzip, das besagt, dass "schlechte" Währungen tendenziell "gute" Währungen aus dem Umlauf verdrängen. Mit "schlechten" Währungen sind dabei solche gemeint, die einen geringeren intrinsischen Wert haben, während "gute" Währungen einen höheren Wert oder eine höhere Kaufkraft besitzen. Dies geschieht häufig, wenn beide Währungen parallel im Umlauf sind, beispielsweise bei Münzen mit unterschiedlichem Gehalt an Edelmetallen. In solchen Fällen neigen die Menschen dazu, die wertvolleren und besseren Währungen zu horten und stattdessen die weniger wertvollen Währungen für den täglichen Zahlungsverkehr zu verwenden. Dies kann dazu führen, dass die gute Währung aus dem Markt verschwindet, während die schlechte Währung weiterhin zirkuliert. Gresham's Law wird oft in Verbindung mit der Aussage „Das Schlechte verdrängt das Gute“ zusammengefasst.

Phase-Change Memory (PCM) ist eine nichtflüchtige Speichertechnologie, die auf den Phasenübergängen von Materialien basiert, um Daten zu speichern. Diese Technologie nutzt spezielle Legierungen, die zwischen amorphen und kristallinen Zuständen wechseln können. Im amorphen Zustand sind die Atome ungeordnet und speichern "0", während im kristallinen Zustand die Atome geordnet sind und "1" speichern. Der Übergang zwischen diesen Zuständen wird durch gezielte Wärmebehandlung erreicht, die durch elektrische Impulse erzeugt wird. PCM bietet im Vergleich zu herkömmlichem Flash-Speicher eine höhere Schreibgeschwindigkeit, bessere Haltbarkeit und eine größere Anzahl von Schreibzyklen, was es zu einem vielversprechenden Kandidaten für zukünftige Speicherlösungen macht.