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Convex Function Properties

Eine konvexe Funktion ist eine Funktion f:Rn→Rf: \mathbb{R}^n \rightarrow \mathbb{R}f:Rn→R, die die Eigenschaft hat, dass für alle x,y∈dom(f)x, y \in \text{dom}(f)x,y∈dom(f) und für alle λ∈[0,1]\lambda \in [0, 1]λ∈[0,1] die folgende Ungleichung gilt:

f(λx+(1−λ)y)≤λf(x)+(1−λ)f(y)f(\lambda x + (1 - \lambda) y) \leq \lambda f(x) + (1 - \lambda) f(y)f(λx+(1−λ)y)≤λf(x)+(1−λ)f(y)

Diese Eigenschaft bedeutet, dass die Linie zwischen zwei Punkten auf dem Graphen der Funktion niemals über den Graphen selbst hinausgeht. Ein weiteres wichtiges Merkmal konvexer Funktionen ist, dass ihre zweite Ableitung, wenn sie existiert, nicht negativ ist: f′′(x)≥0f''(x) \geq 0f′′(x)≥0. Konvexe Funktionen besitzen auch die Eigenschaft, dass lokale Minima gleichzeitig globale Minima sind, was sie besonders relevant für Optimierungsprobleme macht. Beispiele für konvexe Funktionen sind quadratische Funktionen, exponentielle Funktionen und die negative logarithmische Funktion.

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Prinzipal-Agent

Das Principal-Agent-Problem beschreibt eine Situation in der Wirtschaft und Organisationstheorie, in der ein Principal (Auftraggeber) einen Agenten (Beauftragten) beauftragt, in seinem Namen zu handeln. Dieses Arrangement kann zu Konflikten führen, weil die Interessen des Principals und des Agenten oft nicht übereinstimmen. Der Principal möchte typischerweise, dass der Agent in seinem besten Interesse handelt, während der Agent möglicherweise eigene Interessen verfolgt, die von den Zielen des Principals abweichen. Diese Diskrepanz kann zu Informationsasymmetrien führen, wo der Agent mehr Informationen über seine Handlungen und deren Auswirkungen hat als der Principal. Um dieses Problem zu lösen, können Anreize, Überwachungsmechanismen oder Verträge eingesetzt werden, die darauf abzielen, die Interessen beider Parteien besser aufeinander abzustimmen.

Mikrostrukturelle Evolution

Die mikrostrukturelle Evolution beschreibt die Veränderungen in der Mikrostruktur eines Materials über die Zeit, insbesondere während physikalischer oder chemischer Prozesse wie Kristallisation, Wärmebehandlung oder mechanischer Verformung. Diese Veränderungen können das Verhalten und die Eigenschaften eines Materials erheblich beeinflussen, darunter Festigkeit, Zähigkeit und Korrosionsbeständigkeit. Die Mikrostruktur umfasst Merkmale wie Korngröße, Phasenverteilung und Kristallorientierung, die durch verschiedene Faktoren wie Temperatur, Druck und chemische Zusammensetzung beeinflusst werden.

Ein Beispiel für mikrostrukturelle Evolution ist die Kornverfeinerung, die bei der Wärmebehandlung von Metallen auftritt: Bei höheren Temperaturen können sich die Körner vergrößern, was die Festigkeit des Materials verringern kann. Umgekehrt kann eine kontrollierte Abkühlung zu einer feinen Kornstruktur führen, die die mechanischen Eigenschaften verbessert. Solche Veränderungen werden oft mathematisch modelliert, um die Beziehung zwischen den Prozessparametern und der resultierenden Mikrostruktur zu quantifizieren.

Gradient Descent

Gradient Descent ist ein optimierungsbasiertes Verfahren, das häufig in der maschinellen Intelligenz und Statistik verwendet wird, um die minimalen Werte einer Funktion zu finden. Es funktioniert, indem es den Gradienten (d.h. die Ableitung) der Funktion an einem bestimmten Punkt berechnet und dann in die entgegengesetzte Richtung des Gradienten geht, um die Kostenfunktion zu minimieren. Mathematisch ausgedrückt wird die Aktualisierung des Parameters θ\thetaθ durch die Gleichung

θneu=θalt−α∇J(θ)\theta_{\text{neu}} = \theta_{\text{alt}} - \alpha \nabla J(\theta)θneu​=θalt​−α∇J(θ)

bestimmt, wobei α\alphaα die Lernrate und ∇J(θ)\nabla J(\theta)∇J(θ) der Gradient der Verlustfunktion ist. Der Prozess wird iterativ wiederholt, bis eine Konvergenz erreicht wird oder die Funktion ausreichend minimiert ist. Gradient Descent kann in verschiedenen Varianten auftreten, wie zum Beispiel stochastic, mini-batch oder batch, wobei jede Variante unterschiedliche Vor- und Nachteile in Bezug auf Rechenaufwand und Konvergenzgeschwindigkeit hat.

Poisson-Verteilung

Die Poisson-Verteilung ist eine probabilistische Verteilung, die häufig verwendet wird, um die Anzahl der Ereignisse in einem festen Intervall zu modellieren, wenn diese Ereignisse unabhängig voneinander auftreten. Sie wird durch einen Parameter λ\lambdaλ (Lambda) charakterisiert, der die durchschnittliche Anzahl der Ereignisse pro Intervall angibt. Die Wahrscheinlichkeit, dass genau kkk Ereignisse in einem Intervall auftreten, wird durch die Formel gegeben:

P(X=k)=λke−λk!P(X = k) = \frac{\lambda^k e^{-\lambda}}{k!}P(X=k)=k!λke−λ​

Hierbei ist eee die Basis des natürlichen Logarithmus und k!k!k! die Fakultät von kkk. Die Poisson-Verteilung findet in verschiedenen Bereichen Anwendung, wie z.B. in der Verkehrsplanung zur Modellierung der Anzahl der Fahrzeuge, die eine Kreuzung in einer bestimmten Zeitspanne passieren, oder in der Telekommunikation zur Analyse von Anrufen, die in einem bestimmten Zeitraum eingehen. Ein wichtiges Merkmal der Poisson-Verteilung ist, dass sie gut geeignet ist für Situationen, in denen die Ereignisse selten sind und die Zeiträume, in denen sie auftreten, relativ kurz sind.

Eigenschaften der Singulärwertzerlegung

Die Singulärwertzerlegung (SVD) ist eine fundamentale Technik in der linearen Algebra, die es ermöglicht, eine Matrix AAA in drei Komponenten zu zerlegen: A=UΣVTA = U \Sigma V^TA=UΣVT. Hierbei ist UUU eine orthogonale Matrix, die die linken singulären Vektoren enthält, Σ\SigmaΣ eine diagonale Matrix mit den Singulärwerten in absteigender Reihenfolge, und VTV^TVT die Transponierte einer orthogonalen Matrix, die die rechten singulären Vektoren enthält. Eine der wichtigsten Eigenschaften der SVD ist, dass sie die Struktur der Matrix erfasst und somit zur Dimensionenreduktion oder zur Lösung von Überbestimmten Gleichungssystemen verwendet werden kann.

Zusätzlich sind die Singulärwerte nicht negativ, was bedeutet, dass sie die relative Bedeutung der entsprechenden singulären Vektoren quantifizieren können. Außerdem ist die Anzahl der nicht-null Singulärwerte gleich dem Rang der Matrix, was einen direkten Zusammenhang zwischen der SVD und der Rangbestimmung bietet. Die SVD ist nicht nur für quadratische Matrizen anwendbar, sondern auch für rechteckige Matrizen, was ihre Vielseitigkeit in verschiedenen Anwendungen, wie z.B. in der maschinellen Lernens und Signalverarbeitung, unterstreicht.

Arithmetische Codierung

Arithmetic Coding ist ein effizientes Verfahren zur Datenkompression, das im Gegensatz zu traditionellen Methoden wie Huffman-Codierung arbeitet. Anstatt einzelne Symbole in Codes umzuwandeln, kodiert Arithmetic Coding eine gesamte Nachricht als eine einzelne Zahl in einem Intervall zwischen 0 und 1. Der Algorithmus nutzt die Wahrscheinlichkeitsverteilung der Symbole, um das Intervall fortlaufend zu verfeinern:

  1. Jedes Symbol wird einem bestimmten Teilintervall zugeordnet, das proportional zu seiner Wahrscheinlichkeit ist.
  2. Bei jedem neuen Symbol wird das aktuelle Intervall entsprechend dem Bereich, der diesem Symbol zugeordnet ist, angepasst.
  3. Am Ende der Kodierung wird eine Zahl innerhalb des letzten Intervalls gewählt, die die gesamte Nachricht repräsentiert.

Ein Vorteil von Arithmetic Coding ist, dass es theoretisch eine bessere Kompression als die Huffman-Codierung bietet, insbesondere bei langen Nachrichten mit einer bekannten Wahrscheinlichkeitsverteilung der Symbole.