StudierendeLehrende

Fermat’S Theorem

Fermat’s Theorem, auch bekannt als Fermats letzter Satz, besagt, dass es keine positiven ganzen Zahlen aaa, bbb und ccc gibt, die die Gleichung an+bn=cna^n + b^n = c^nan+bn=cn für ganze Zahlen n>2n > 2n>2 erfüllen. Diese Behauptung wurde erstmals von Pierre de Fermat im Jahr 1637 formuliert, aber der Beweis blieb über Jahrhunderte hinweg unerbracht, was zu viel Spekulation und Forschung führte. Der Satz ist bemerkenswert, weil Fermat in den Rand eines Buches schrieb, dass er einen "wunderbaren Beweis" dafür gefunden habe, aber nicht genügend Platz hatte, um ihn aufzuschreiben. Der vollständige Beweis wurde schließlich 1994 von Andrew Wiles erbracht, wobei er moderne mathematische Konzepte und Techniken aus der Zahlentheorie und Algebraic Geometry verwendete. Dieser Satz ist nicht nur für seine Einfachheit, sondern auch für die Tiefe und Komplexität der mathematischen Ideen, die zu seinem Beweis führten, berühmt geworden.

Weitere verwandte Begriffe

contact us

Zeit zu lernen

Starte dein personalisiertes Lernelebnis mit acemate. Melde dich kostenlos an und finde Zusammenfassungen und Altklausuren für deine Universität.

logoVerwandle jedes Dokument in ein interaktives Lernerlebnis.
Antong Yin

Antong Yin

Co-Founder & CEO

Jan Tiegges

Jan Tiegges

Co-Founder & CTO

Paul Herman

Paul Herman

Co-Founder & CPO

© 2025 acemate UG (haftungsbeschränkt)  |   Nutzungsbedingungen  |   Datenschutzerklärung  |   Impressum  |   Jobs   |  
iconlogo
Einloggen

Neurotransmitterdiffusion

Neurotransmitter Diffusion beschreibt den Prozess, durch den chemische Botenstoffe, die an Synapsen zwischen Nervenzellen freigesetzt werden, sich durch den synaptischen Spalt bewegen. Nachdem ein Aktionspotential die Freisetzung von Neurotransmittern wie Dopamin oder Serotonin aus dem präsynaptischen Neuron ausgelöst hat, diffundieren diese Moleküle in den synaptischen Spalt und binden an spezifische Rezeptoren auf der postsynaptischen Membran. Dieser Prozess ist entscheidend für die Signalübertragung im Nervensystem und beeinflusst zahlreiche physiologische Funktionen. Die Geschwindigkeit der Diffusion hängt von verschiedenen Faktoren ab, einschließlich der Konzentration der Neurotransmitter, der Temperatur und der Molekülgröße. Mathematisch kann die Diffusion durch das Fick'sche Gesetz beschrieben werden, das den Fluss von Teilchen in Bezug auf die Konzentrationsgradienten darstellt.

Green'scher Satz Beweis

Das Green’s Theorem ist ein fundamentales Resultat in der Vektorrechnung, das eine Beziehung zwischen einem Linienintegral entlang einer geschlossenen Kurve und einem Doppelintegral über die Fläche, die von dieser Kurve umschlossen wird, herstellt. Es lautet formal:

∮C(P dx+Q dy)=∬R(∂Q∂x−∂P∂y)dA\oint_C (P \, dx + Q \, dy) = \iint_R \left( \frac{\partial Q}{\partial x} - \frac{\partial P}{\partial y} \right) dA∮C​(Pdx+Qdy)=∬R​(∂x∂Q​−∂y∂P​)dA

wobei CCC die geschlossene Kurve und RRR die von CCC umschlossene Fläche ist. Der Beweis erfolgt in der Regel durch die Anwendung des Fundamentalsatzes der Analysis und der Zerlegung der Fläche RRR in kleine Rechtecke.

  1. Zuerst wird das Doppelintegral in kleinere Teilflächen zerlegt.
  2. Für jedes Rechteck wird das Linienintegral entlang der Grenze betrachtet, was durch den Satz von Stokes unterstützt wird.
  3. Nach der Anwendung des Satzes und der Summation über alle Teilflächen ergibt sich die Verbindung zwischen den beiden Integralen.
  4. Schließlich wird gezeigt, dass die Summe der Linienintegrale die gesamte Fläche abdeckt und somit die Gleichheit zwischen dem Linien- und dem Flächenintegral bestätigt wird.

Shannon-Entropie-Formel

Die Shannon-Entropie ist ein Maß für die Unsicherheit oder den Informationsgehalt einer Zufallsvariable. Sie wird häufig in der Informationstheorie verwendet, um die Menge an Information zu quantifizieren, die in einem bestimmten Datensatz enthalten ist. Die Formel für die Shannon-Entropie H(X)H(X)H(X) einer diskreten Zufallsvariablen XXX mit möglichen Werten x1,x2,…,xnx_1, x_2, \ldots, x_nx1​,x2​,…,xn​ und Wahrscheinlichkeiten p(x1),p(x2),…,p(xn)p(x_1), p(x_2), \ldots, p(x_n)p(x1​),p(x2​),…,p(xn​) lautet:

H(X)=−∑i=1np(xi)log⁡2p(xi)H(X) = -\sum_{i=1}^{n} p(x_i) \log_2 p(x_i)H(X)=−i=1∑n​p(xi​)log2​p(xi​)

Hierbei ist log⁡2\log_2log2​ der Logarithmus zur Basis 2, und die Entropie wird in Bit gemessen. Eine höhere Entropie bedeutet, dass die Zufallsvariable mehr Unsicherheit oder Vielfalt aufweist, während eine Entropie von null darauf hinweist, dass es keine Unsicherheit gibt, weil ein Ergebnis sicher ist. Die Shannon-Entropie ist ein fundamentales Konzept in der Datenkompression, Kryptographie und vielen anderen Bereichen der Informatik und Statistik.

Bode-Diagramm Phasenverhalten

Der Bode-Plot ist ein wichtiges Werkzeug in der Regelungstechnik und Signalverarbeitung, das zur Analyse der Frequenzantwort eines Systems verwendet wird. Der Phasenteil des Bode-Plots zeigt, wie die Phase eines Signals in Abhängigkeit von der Frequenz variiert. In der Regel wird die Phase in Grad angegeben und zeigt, wie viel das Ausgangssignal im Vergleich zum Eingangssignal verzögert oder vorauseilt.

Die Phase kann durch verschiedene Faktoren beeinflusst werden, darunter Pol- und Nullstellen des Systems. Zum Beispiel führt ein Pol bei einer Frequenz ω\omegaω typischerweise zu einem Phasenverlust von 90 Grad, während ein Nullpunkt zu einem Phasenanstieg von 90 Grad führt. Die allgemeine Formel für die Phasenverschiebung ϕ\phiϕ eines Systems kann in Form eines Transfersystems H(jω)H(j\omega)H(jω) dargestellt werden als:

ϕ(ω)=tan⁡−1(Im(H(jω))Re(H(jω)))\phi(\omega) = \tan^{-1} \left( \frac{\text{Im}(H(j\omega))}{\text{Re}(H(j\omega))} \right)ϕ(ω)=tan−1(Re(H(jω))Im(H(jω))​)

Die Analyse des Phasenverhaltens ist entscheidend, um die Stabilität eines Systems zu beurteilen, insbesondere durch die Phasenreserve, die angibt, wie viel zusätzliche Phasenverschiebung das System tolerieren kann, bevor es instabil

Fiskalpolitische Auswirkungen

Die Auswirkungen der Fiskalpolitik beziehen sich auf die Effekte, die staatliche Ausgaben und Einnahmen auf die Gesamtwirtschaft haben. Fiskalpolitik umfasst Maßnahmen wie Steuererhöhungen, Steuersenkungen, Öffentliche Investitionen und Staatliche Ausgaben, die darauf abzielen, die wirtschaftliche Aktivität zu steuern. Ein Anstieg der Staatsausgaben kann beispielsweise die Gesamtnachfrage erhöhen, was zu einem Wachstum des BIP (Bruttoinlandsprodukt) führt. Umgekehrt kann eine Reduzierung der Ausgaben oder eine Erhöhung der Steuern das Wirtschaftswachstum dämpfen, insbesondere in Zeiten wirtschaftlicher Unsicherheit.

Die Effektivität der Fiskalpolitik hängt von verschiedenen Faktoren ab, darunter die Konjunkturlage, die Reaktionsfähigkeit der Unternehmen und Haushalte sowie die Glaubwürdigkeit der Regierung. In vielen Fällen wird die Wirkung der Fiskalpolitik auch durch den Multiplikatoreffekt verstärkt, der beschreibt, wie Veränderungen in den Staatsausgaben zu überproportionalen Veränderungen im Gesamteinkommen führen können.

Stringtheorie

Die Stringtheorie ist ein theoretisches Modell in der Physik, das versucht, die Grundlagen der Teilchenphysik und der Gravitation zu vereinen. Im Gegensatz zu herkömmlichen Teilchenmodellen, die Punktteilchen beschreiben, postuliert die Stringtheorie, dass die fundamentalen Bausteine der Materie nicht punktförmig sind, sondern eher als eindimensionale „Strings“ betrachtet werden können. Diese Strings können vibrieren und die verschiedenen Moden dieser Vibrationen entsprechen den unterschiedlichen Teilchen, die wir beobachten.

Die Theorie führt zu einer Vielzahl von Konsequenzen, darunter die Vorhersage zusätzlicher Dimensionen jenseits der uns bekannten vier (drei Raumdimensionen und die Zeit), typischerweise bis zu zehn oder elf Dimensionen. Ein zentrales Konzept der Stringtheorie ist die Supersymmetrie, die besagt, dass jedem bekannten Teilchen ein noch unbekanntes Partnerteilchen entspricht. Trotz ihrer mathematischen Eleganz ist die Stringtheorie bislang experimentell nicht verifiziert, was sie zu einem faszinierenden, aber umstrittenen Bereich der modernen Physik macht.