Eigenvalue Problem

Das Farkas Lemma ist ein fundamentales Resultat in der linearen Algebra und der mathematischen Optimierung. Es befasst sich mit der Frage, unter welchen Bedingungen ein bestimmtes System von linearen Ungleichungen lösbar ist. Formal ausgedrückt, besagt das Lemma, dass für zwei Vektoren $b \in \mathbb{R}^m$ und $A \in \mathbb{R}^{m \times n}$ entweder das System der Ungleichungen $Ax \leq b$ eine Lösung $x$ hat oder das System der Gleichungen $y^T A = 0$ und $y^T b < 0$ für ein $y \geq 0$ lösbar ist.

Das Farkas Lemma ist besonders nützlich in der dualen Optimierung, da es hilft, die Existenz von Lösungen zu bestimmen und die Beziehungen zwischen primalen und dualen Problemen zu verstehen. Es wird oft in der Theorie der linearen Optimierung und in Anwendungen verwendet, die von der Wirtschafts- und Sozialwissenschaft bis hin zur Ingenieurwissenschaft reichen.

Dunkle Materie ist eine geheimnisvolle Substanz, die etwa 27 % der gesamten Materie im Universum ausmacht, jedoch nicht direkt beobachtet werden kann, da sie keine elektromagnetische Strahlung emittiert oder reflektiert. Ihre Existenz wird durch ihre gravitativen Effekte auf sichtbare Materie, wie Sterne und Galaxien, abgeleitet. Zum Beispiel zeigen Beobachtungen, dass sich Galaxien in Clustern viel schneller bewegen, als es mit der sichtbaren Materie allein erklärt werden kann. Um diese Diskrepanz zu beheben, postulieren Wissenschaftler die Existenz von dunkler Materie, die zusätzlich zur gravitativen Anziehung beiträgt.

Die genaue Zusammensetzung und Natur der dunklen Materie bleibt jedoch unbekannt, und verschiedene Theorien, wie die Existenz von WIMPs (Weakly Interacting Massive Particles) oder Axionen, werden erforscht. Das Studium der dunklen Materie ist entscheidend für unser Verständnis der Struktur und Evolution des Universums.

Ein Giffen Gut ist ein wirtschaftliches Konzept, das eine paradoxe Situation beschreibt, in der der Preis eines Gutes steigt und die nachgefragte Menge ebenfalls zunimmt. Dies steht im Widerspruch zum Gesetz der Nachfrage, das besagt, dass bei steigendem Preis die Nachfrage normalerweise sinkt. Ein klassisches Beispiel für ein Giffen Gut sind Grundnahrungsmittel wie Brot oder Reis in ärmeren Gesellschaften. Wenn der Preis für solche Lebensmittel steigt, haben die Verbraucher oft nicht genug Einkommen, um sich teurere Nahrungsmittel zu leisten, und greifen stattdessen auf größere Mengen des teureren Grundnahrungsmittels zurück, um ihren Kalorienbedarf zu decken. Ein empirisches Beispiel hierfür könnte die Situation in Irland während der Kartoffelkrise im 19. Jahrhundert sein, als der Preis für Kartoffeln stieg und die Menschen trotz der höheren Kosten mehr Kartoffeln kauften, weil sie die Hauptnahrungsquelle darstellten.

Smart Grids sind moderne, digitale Stromnetze, die fortschrittliche Kommunikationstechnologien und Automatisierung nutzen, um die Effizienz, Zuverlässigkeit und Nachhaltigkeit der Energieversorgung zu erhöhen. Sie integrieren verschiedene Energiequellen, einschließlich erneuerbarer Energien wie Solar- und Windkraft, und ermöglichen eine bidirektionale Kommunikation zwischen Energieanbietern und Verbrauchern. Dies führt zu einer besseren Laststeuerung, die es ermöglicht, den Energieverbrauch in Echtzeit anzupassen und Engpässe zu vermeiden.

Ein zentrales Merkmal von Smart Grids ist die Nutzung von Intelligent Metering und Sensoren, die es ermöglichen, Daten über den Energieverbrauch zu sammeln und auszuwerten. Diese Daten können dann verwendet werden, um individuelle Verbrauchsmuster zu analysieren und Energieeffizienz zu fördern. Zudem spielt die Integration von Elektromobilität und Speichersystemen eine wichtige Rolle, um die Flexibilität und Resilienz des Stromnetzes zu erhöhen.

Die Deep Brain Stimulation Therapy (DBS) ist eine neuromodulatorische Behandlung, die bei verschiedenen neurologischen Erkrankungen eingesetzt wird, insbesondere bei Parkinson-Krankheit, Dystonie und Tourette-Syndrom. Bei dieser Methode werden Elektroden in bestimmte Bereiche des Gehirns implantiert, um elektrische Impulse zu erzeugen, die die neuronale Aktivität modulieren. Diese Impulse können Symptome wie Zittern, Steifheit und Bewegungsstörungen signifikant verringern. Der Eingriff erfolgt in der Regel minimalinvasiv und bedarf einer sorgfältigen Planung, um die optimalen Zielregionen im Gehirn zu identifizieren. Die Therapie wird oft als sicher und effektiv angesehen, birgt jedoch auch Risiken wie Infektionen oder neurologische Komplikationen. Somit stellt die DBS eine vielversprechende Option dar, um die Lebensqualität von Patienten mit schwerwiegenden Bewegungsstörungen zu verbessern.

Der Begriff Entropy Split stammt aus der Informationstheorie und wird häufig in der Entscheidungsbaum-Lernalgorithmen verwendet, um die beste Aufteilung von Daten zu bestimmen. Die Entropie ist ein Maß für die Unordnung oder Unsicherheit in einem Datensatz. Bei einer Aufteilung wird die Entropie vor und nach der Aufteilung berechnet, um zu bestimmen, wie gut die Aufteilung die Unsicherheit verringert.

Die Entropie $H(S)$ eines Datensatzes $S$ wird durch die Formel

definiert, wobei $p_i$ der Anteil der Klasse $i$ im Datensatz und $c$ die Anzahl der Klassen ist. Bei einem Entropy Split wird der Informationsgewinn $IG$ berechnet, um die Effektivität einer Aufteilung zu bewerten. Der Informationsgewinn wird als Differenz der Entropie vor und nach der Aufteilung berechnet:

Hierbei ist $A$ die Attribut, nach dem aufgeteilt wird, und $S_v$ ist die Teilmenge von $