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Efficient Frontier

Die Efficient Frontier ist ein Konzept aus der modernen Portfoliotheorie, das von Harry Markowitz entwickelt wurde. Sie stellt die Menge von Portfolios dar, die für ein gegebenes Risiko den höchsten erwarteten Ertrag bieten oder umgekehrt für einen gegebenen Ertrag das geringste Risiko. Diese Portfolios sind effizient, weil sie optimal ausbalanciert sind und andere Portfolios, die nicht auf der Frontier liegen, in Bezug auf Rendite und Risiko unterlegen sind.

Mathematisch wird die Efficient Frontier häufig durch die Minimierung der Portfoliovarianz unter Beachtung einer bestimmten erwarteten Rendite dargestellt. Dabei wird die Varianz als Maß für das Risiko verwendet und die erwartete Rendite als Zielgröße. In einem zweidimensionalen Diagramm, in dem die x-Achse das Risiko (Standardabweichung) und die y-Achse die erwartete Rendite darstellt, erscheinen die effizienten Portfolios als eine gekrümmte Linie, die die besten Investitionsmöglichkeiten abbildet.

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VCO-Modulation

Die VCO-Modulation (Voltage-Controlled Oscillator Modulation) ist ein Verfahren zur Frequenzmodulation, bei dem die Frequenz eines Oszillators durch eine Spannung gesteuert wird. Ein VCO wandelt eine Eingangsspannung in eine Ausgangsfrequenz um, wobei eine höhere Spannung zu einer höheren Frequenz führt. Dieses Prinzip wird häufig in der Signalverarbeitung, Telekommunikation und Synthesizer-Technologie eingesetzt.

Ein VCO kann mathematisch durch die Beziehung f(t)=f0+k⋅V(t)f(t) = f_0 + k \cdot V(t)f(t)=f0​+k⋅V(t) beschrieben werden, wobei f(t)f(t)f(t) die Ausgangsfrequenz, f0f_0f0​ die Grundfrequenz, kkk die Steigung (Empfindlichkeit) und V(t)V(t)V(t) die Eingangsspannung darstellt. Die Modulation ermöglicht es, Informationen in Form von Frequenzänderungen zu übertragen, was in der digitalen Kommunikation von zentraler Bedeutung ist. Mit der Fähigkeit, verschiedene Frequenzen präzise zu erzeugen, ist die VCO-Modulation ein Schlüsselelement moderner Kommunikationssysteme.

Stochastischer Gradientenabstieg Beweise

Stochastic Gradient Descent (SGD) ist ein weit verbreiteter Optimierungsalgorithmus, der häufig in maschinellem Lernen und statistischer Modellierung verwendet wird. Der zentrale Mechanismus von SGD besteht darin, dass er die Gradienten der Kostenfunktion nicht über das gesamte Datenset, sondern über zufällig ausgewählte Teilmengen (Minibatches) berechnet. Diese Vorgehensweise führt zu einer schnelleren Konvergenz und ermöglicht es, große Datensätze effizient zu verarbeiten.

Die mathematische Grundlage für SGD beruht auf der Annahme, dass die Kostenfunktion J(θ)J(\theta)J(θ) bezüglich der Modellparameter θ\thetaθ minimiert werden soll. Der SGD-Update-Schritt wird durch die Formel

θt+1=θt−α∇J(θt;xi,yi)\theta_{t+1} = \theta_t - \alpha \nabla J(\theta_t; x_i, y_i)θt+1​=θt​−α∇J(θt​;xi​,yi​)

definiert, wobei α\alphaα die Lernrate ist und (xi,yi)(x_i, y_i)(xi​,yi​) ein zufälliges Datenpaar aus dem Datensatz darstellt. Die Beweise für die Konvergenz von SGD zeigen, dass unter bestimmten Bedingungen (wie einer geeigneten Wahl der Lernrate und einer hinreichend glatten Kostenfunktion) der Algorithmus tatsächlich in der Lage ist, das Minimum der Kostenfunktion zu erreichen, auch wenn dies in einem stochastischen Umfeld

Hilbert-Basis

Eine Hilbert-Basis ist ein zentrales Konzept in der Algebra und der Geometrie, das sich auf die Eigenschaften von Idealringen bezieht. Insbesondere handelt es sich um eine Basis eines Moduls über einem Noetherianischen Ring. Eine Teilmenge BBB eines Moduls MMM wird als Hilbert-Basis bezeichnet, wenn jede endliche Menge von Elementen aus MMM als Linearkombination von Elementen aus BBB dargestellt werden kann. Ein klassisches Beispiel ist der Ring der Polynomringe, in dem jede ideale Menge von Polynomen eine endliche Basis hat. Diese Basis ist besonders nützlich, da sie die Struktur und die Eigenschaften von Idealen in einem gegebenen Ring vereinfacht und somit die Berechnung und Analyse mathematischer Probleme erleichtert.

Ternäre Suche

Ternary Search ist ein Suchalgorithmus, der verwendet wird, um ein Element in einer geordneten Liste oder einem Array zu finden. Im Gegensatz zur binären Suche, die das Array in zwei Hälften teilt, unterteilt die ternäre Suche das Array in drei Teile. Der Algorithmus vergleicht das gesuchte Element mit zwei Schlüsselpunkten, die in den Indizes mid1\text{mid1}mid1 und mid2\text{mid2}mid2 liegen, die durch folgende Formeln ermittelt werden:

mid1=low+high−low3\text{mid1} = \text{low} + \frac{\text{high} - \text{low}}{3}mid1=low+3high−low​ mid2=low+2⋅high−low3\text{mid2} = \text{low} + 2 \cdot \frac{\text{high} - \text{low}}{3}mid2=low+2⋅3high−low​

Abhängig von den Vergleichen wird der Suchbereich auf ein Drittel reduziert, was zu einer effizienten Suche führt, insbesondere bei großen Datenmengen. Ternary Search hat eine Zeitkomplexität von O(log⁡3n)O(\log_3 n)O(log3​n), was es im Allgemeinen weniger effizient macht als die binäre Suche, aber in bestimmten Situationen vorteilhaft sein kann, insbesondere wenn die Anzahl der Vergleiche minimiert werden muss.

Kaldor'sche Fakten

Kaldor’s Facts sind eine Reihe von empirischen Beobachtungen, die der britische Ökonom Nicholas Kaldor in den 1960er Jahren formulierte, um die Beziehung zwischen Wirtschaftswachstum und Produktionsfaktoren zu erklären. Diese Fakten besagen, dass in den meisten entwickelten Volkswirtschaften bestimmte Muster im Wachstum von Kapital und Arbeit beobachtet werden können. Zu den zentralen Punkten gehören:

  1. Kapitalintensität: Das Verhältnis von Kapital zu Arbeit in der Produktion bleibt relativ konstant über längere Zeiträume.
  2. Wachstumsrate des Outputs: Die Wachstumsrate des Produktionsoutputs ist tendenziell höher als die Wachstumsrate der Arbeitskräfte.
  3. Erträge: Die Erträge aus Kapital und Arbeit sind in der Regel konstant, was bedeutet, dass zusätzliche Einheiten von Kapital oder Arbeit nicht zu einem proportionalen Anstieg des Outputs führen.

Diese Beobachtungen legen nahe, dass technologische Fortschritte und die Effizienzsteigerung eine entscheidende Rolle für das Wirtschaftswachstum spielen. Kaldor’s Facts sind somit ein wichtiges Konzept, um die Dynamik moderner Volkswirtschaften besser zu verstehen und zu analysieren.

Ladungstransport in Halbleitern

Der Ladungstransport in Halbleitern ist ein entscheidender Prozess, der das Verhalten und die Leistung elektronischer Bauelemente wie Dioden und Transistoren bestimmt. In Halbleitern gibt es zwei Haupttypen von Ladungsträgern: Elektronen und Löcher. Elektronen sind negative Ladungsträger, während Löcher als positive Ladungsträger betrachtet werden, die entstehen, wenn Elektronen aus dem Valenzband in das Leitungsband angeregt werden.

Der Transport dieser Ladungsträger erfolgt durch zwei Hauptmechanismen: Drift und Diffusion. Drift beschreibt die Bewegung der Ladungsträger unter dem Einfluss eines elektrischen Feldes, während Diffusion die Bewegung aufgrund von Konzentrationsgradienten beschreibt. Mathematisch wird der elektrische Strom in einem Halbleiter oft durch die Gleichung

J=q(nμn+pμp)EJ = q(n\mu_n + p\mu_p)EJ=q(nμn​+pμp​)E

beschrieben, wobei JJJ der Stromdichte, qqq die Elementarladung, nnn die Elektronenkonzentration, ppp die Löcherkonzentration, μn\mu_nμn​ und μp\mu_pμp​ die Mobilitäten der Elektronen und Löcher und EEE die elektrische Feldstärke ist. Das Verständnis des Ladungstr