Edmonds-Karp Algorithm

Physics-Informed Neural Networks (PINNs) sind eine innovative Methode zur Lösung von Differentialgleichungen, die in vielen physikalischen und ingenieurtechnischen Anwendungen vorkommen. Sie kombinieren die Leistungsfähigkeit neuronaler Netzwerke mit physikalischen Gesetzen, indem sie die zugrunde liegenden physikalischen Prinzipien in den Lernprozess integrieren. Dies geschieht, indem man die Verlustfunktion des Netzwerks um einen zusätzlichen Term erweitert, der die Residuen der Differentialgleichungen misst, was bedeutet, dass das Netzwerk nicht nur die Daten lernt, sondern auch die physikalischen Gesetze berücksichtigt.

Mathematisch formuliert wird dabei häufig eine Verlustfunktion wie folgt definiert:

Hierbei steht $L_{\text{data}}$ für die Verlustfunktion, die auf den Trainingsdaten basiert, während $L_{\text{physics}}$ die Abweichung von den physikalischen Gleichungen misst. Der Parameter $\lambda$ gewichtet die Bedeutung der physikalischen Informationen im Vergleich zu den Daten. Durch diese Herangehensweise erhalten PINNs eine verbesserte Generalisierungsfähigkeit und können auch in Bereichen eingesetzt werden, in denen nur begrenzte Daten vorhanden sind.

Der Tunneling Field-Effect Transistor (TFET) ist ein innovativer Transistortyp, der auf dem Prinzip des quantenmechanischen Tunnels basiert. Im Gegensatz zu herkömmlichen MOSFETs, die auf thermischer Erregung beruhen, nutzen TFETs den Tunneling-Effekt, um Elektronen durch eine energetische Barriere zu bewegen. Dies ermöglicht eine geringere Betriebsspannung und höhere Energieeffizienz, was sie besonders attraktiv für moderne Anwendungen in der Nanoelektronik macht.

Der TFET besteht typischerweise aus einer p-n-Übergangsstruktur, wobei der Tunneling-Effekt zwischen den beiden Bereichen auftritt, wenn eine geeignete Spannung anliegt. Die mathematische Beziehung, die das Verhalten des TFET beschreibt, kann durch den Stromfluss $I$ in Abhängigkeit von der Gate-Spannung $V_{GS}$ und der Drain-Spannung $V_{DS}$ dargestellt werden:

Hierbei steht $V_{th}$ für die Schwellenspannung, $E_g$ für die Bandlücke, $k$ für die Boltzmann-Konstante und $T$ für die

Ein Nash Equilibrium in einer gemischten Strategie tritt auf, wenn jeder Spieler in einem Spiel eine Wahrscheinlichkeitsverteilung über seine möglichen Strategien wählt, sodass keiner der Spieler einen Anreiz hat, seine Strategie zu ändern, vorausgesetzt, die anderen Spieler halten ihre Strategien konstant. In diesem Kontext bedeutet eine gemischte Strategie, dass ein Spieler nicht immer die gleiche Strategie anwendet, sondern seine Entscheidungen zufällig trifft, um unberechenbar zu bleiben.

Das Nash-Gleichgewicht ist erreicht, wenn die erwarteten Auszahlungen für alle Spieler maximiert sind und die Strategien der Spieler optimal aufeinander abgestimmt sind. Mathematisch ausgedrückt, sei $p_i$ die Wahrscheinlichkeit, mit der Spieler $i$ seine Strategie wählt. Das Gleichgewicht wird erreicht, wenn die Bedingung gilt, dass für jede Strategie $s_i$ die folgende Ungleichung gilt:

Hierbei ist $u_i$ die Auszahlung für Spieler $i$, $s_{-i}$ die Strategien der anderen Spieler und $s'_i$ eine alternative Strategie von Spieler $i$. In einem Nash-Gleichgewicht ist also die Wahl der gemischten Strategien eine optimale Antwort auf die Strategien

Die Aktuatordynamik beschreibt das Verhalten und die Reaktionen von Aktuatoren, die mechanische Bewegungen in Systemen erzeugen. Aktuatoren sind entscheidend in der Automatisierungstechnik, Robotik und anderen technischen Anwendungen, da sie elektrische, hydraulische oder pneumatische Energie in mechanische Bewegung umwandeln. Die Dynamik dieser Systeme wird durch verschiedene Faktoren beeinflusst, darunter Masse, Reibung und Federkonstanten.

Ein zentrales Ziel der Aktuatordynamik ist es, präzise Modelle zu entwickeln, die das Verhalten des Aktuators unter verschiedenen Bedingungen vorhersagen können. Mathematisch können diese Systeme oft durch Differentialgleichungen beschrieben werden, die die Beziehung zwischen Eingangs- und Ausgangsgrößen darstellen. Zum Beispiel könnte ein einfaches Modell für einen elektrischen Aktuator durch die folgende Gleichung dargestellt werden:

Hierbei ist $\tau$ das Moment, $J$ das Trägheitsmoment, $b$ die Dämpfung, $K$ die Federkonstante, $\omega$ die Winkelgeschwindigkeit und $\theta$ der Winkel. Diese Gleichung hilft Ingenieuren, das dynamische Verhalten von Aktuatoren besser zu verstehen und zu optimieren.

Das Riemann-Lebesgue Lemma ist ein wichtiges Resultat in der Analysis, insbesondere in der Fourier-Analyse. Es besagt, dass die Fourier-Koeffizienten einer integrierbaren Funktion $f$ gegen null konvergieren, wenn die Frequenz $n$ gegen unendlich geht. Mathematisch ausgedrückt bedeutet dies, dass:

für jede integrierbare Funktion $f$ auf dem Intervall $[a, b]$. Dies zeigt, dass hochfrequente Schwingungen die Werte der Funktion im Durchschnitt "auslöschen". Das Lemma ist nicht nur für die Theorie der Fourier-Reihen von Bedeutung, sondern hat auch Anwendungen in der Signalverarbeitung und der Lösung von Differentialgleichungen. Es verdeutlicht, dass glatte Funktionen im Frequenzbereich gut verhalten, während störende Punkte oder Unstetigkeiten in der Funktion keine signifikanten Beiträge zu den hohen Frequenzen liefern.

Der Fisher-Effekt beschreibt die Beziehung zwischen der nominalen Zinssatz, dem realen Zinssatz und der Inflationsrate. Er wurde von dem amerikanischen Ökonomen Irving Fisher formuliert und besagt, dass der nominale Zinssatz in einer Volkswirtschaft die erwartete Inflation sowie den realen Zinssatz widerspiegelt. Mathematisch wird dies durch die Gleichung dargestellt:

wobei $i$ der nominale Zinssatz, $r$ der reale Zinssatz und $\pi$ die Inflationsrate ist. Wenn die Inflation steigt, erhöhen sich in der Regel auch die nominalen Zinssätze, um den Verlust der Kaufkraft auszugleichen. Dies bedeutet, dass Investoren höhere Renditen verlangen, um die Inflation zu kompensieren. Der Fisher-Effekt verdeutlicht somit, dass Inflationserwartungen einen direkten Einfluss auf die Zinssätze haben.