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Geometric Deep Learning

Geometric Deep Learning ist ein aufstrebendes Forschungsfeld, das sich mit der Erweiterung von Deep-Learning-Methoden auf Daten befasst, die nicht auf regulären Gitterstrukturen, wie z.B. Bilder oder Texte, basieren. Stattdessen wird der Fokus auf nicht-euklidische Daten gelegt, wie z.B. Graphen, Mannigfaltigkeiten und Netzwerke. Diese Ansätze nutzen mathematische Konzepte der Geometrie und Topologie, um die zugrunde liegenden Strukturen der Daten zu erfassen und zu analysieren. Zu den Schlüsseltechniken gehören Graph Neural Networks (GNNs), die Beziehungen zwischen Knoten in einem Graphen lernen, sowie geometrische Convolutional Networks, die die Eigenschaften von Daten in komplexen Räumen berücksichtigen.

Ein wesentliches Ziel von Geometric Deep Learning ist es, die Generalität und Flexibilität von Deep-Learning-Modellen zu erhöhen, um sie auf eine Vielzahl von Anwendungen anzuwenden, von der chemischen Datenanalyse bis hin zur sozialen Netzwerkanalyse. Die mathematische Grundlage dieser Methoden ermöglicht es, die Invarianz und Konstanz von Funktionen unter verschiedenen Transformationen zu bewahren, was entscheidend für die Verarbeitung und das Verständnis komplexer Datenstrukturen ist.

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Inflationäre Kosmologie-Modelle

Die Inflationstheorie ist ein Konzept in der Kosmologie, das die frühen Phasen des Universums beschreibt und erklärt, warum das Universum so homogen und isotrop erscheint. Diese Modelle postulieren, dass das Universum in den ersten Bruchteilen einer Sekunde nach dem Urknall eine exponentielle Expansion durchlief, die als Inflation bezeichnet wird. Diese Phase wurde durch ein Energiefeld, oft als Inflaton bezeichnet, angetrieben, das eine negative Druckwirkung erzeugte und dadurch die Expansion förderte.

Ein zentrales Merkmal dieser Modelle ist die homogene und isotrope Struktur des Universums, die durch die Inflation erklärt wird, da sie kleine Fluktuationen in der Dichte des frühen Universums hervorbrachte, die später zur Bildung von Galaxien und großräumigen Strukturen führten. Mathematisch wird die Inflation oft durch das Friedmann-Gleichungssystem beschrieben, wobei die Dynamik des Universums durch die Friedmann-Gleichung gegeben ist:

H2=8πG3ρ−ka2+ΛH^2 = \frac{8\pi G}{3} \rho - \frac{k}{a^2} + \LambdaH2=38πG​ρ−a2k​+Λ

Hierbei steht HHH für die Hubble-Konstante, GGG für die Gravitationskonstante, ρ\rhoρ für die Dichte des Universums, kkk für die Kr

Dreiphasen-Gleichrichter

Ein Dreiphasen-Gleichrichter ist ein elektronisches Gerät, das Wechselstrom (AC) aus einem dreiphasigen System in Gleichstrom (DC) umwandelt. Er besteht typischerweise aus sechs Dioden oder Transistoren, die in einem bestimmten Schema angeordnet sind, um die positiven Halbwellen der drei Phasen zu nutzen. Der Vorteil eines Dreiphasen-Gleichrichters liegt in seiner Fähigkeit, eine gleichmäßigere und stabilere Gleichstromausgangsspannung zu liefern, da die Wellenform der Ausgangsspannung weniger ripple (Welligkeit) aufweist als bei einem einphasigen Gleichrichter.

Mathematisch kann die durchschnittliche Ausgangsspannung eines idealen dreiphasigen Gleichrichters durch die Gleichung

VDC=32πVLLV_{DC} = \frac{3 \sqrt{2}}{\pi} V_{LL}VDC​=π32​​VLL​

beschrieben werden, wobei VLLV_{LL}VLL​ die Spitzenspannung zwischen den Phasen ist. Diese Gleichrichter finden häufig Anwendung in der industriellen Stromversorgung, bei der Erzeugung von Gleichstrom für Motorantriebe und in der Leistungselektronik.

Taylor-Reihe

Die Taylorreihe ist eine mathematische Methode zur Approximation von Funktionen durch Polynomfunktionen. Sie basiert auf der Idee, dass eine glatte Funktion in der Nähe eines bestimmten Punktes aaa durch die Summe ihrer Ableitungen an diesem Punkt beschrieben werden kann. Die allgemeine Form der Taylorreihe einer Funktion f(x)f(x)f(x) um den Punkt aaa lautet:

f(x)=f(a)+f′(a)(x−a)+f′′(a)2!(x−a)2+f′′′(a)3!(x−a)3+…f(x) = f(a) + f'(a)(x-a) + \frac{f''(a)}{2!}(x-a)^2 + \frac{f'''(a)}{3!}(x-a)^3 + \ldotsf(x)=f(a)+f′(a)(x−a)+2!f′′(a)​(x−a)2+3!f′′′(a)​(x−a)3+…

Diese Reihe kann auch in einer kompakten Form geschrieben werden:

f(x)=∑n=0∞f(n)(a)n!(x−a)nf(x) = \sum_{n=0}^{\infty} \frac{f^{(n)}(a)}{n!}(x-a)^nf(x)=n=0∑∞​n!f(n)(a)​(x−a)n

Hierbei ist f(n)(a)f^{(n)}(a)f(n)(a) die nnn-te Ableitung von fff an der Stelle aaa und n!n!n! ist die Fakultät von nnn. Taylorreihen sind besonders nützlich in der Numerik und Physik, da sie es ermöglichen, komplizierte Funktionen durch einfachere Polynome zu approximieren, was Berechnungen erleichtert.

Risikoprämie

Der Risk Premium ist die zusätzliche Rendite, die ein Anleger erwartet, um das Risiko einer bestimmten Investition im Vergleich zu einer risikofreien Anlage einzugehen. Dieser Aufschlag spiegelt die Unsicherheit und die potenziellen Verluste wider, die mit risikobehafteten Anlagen wie Aktien oder Unternehmensanleihen verbunden sind. Der Risk Premium kann durch die Differenz zwischen der erwarteten Rendite einer riskanten Anlage RrR_rRr​ und der Rendite einer risikofreien Anlage RfR_fRf​ berechnet werden:

Risk Premium=Rr−Rf\text{Risk Premium} = R_r - R_fRisk Premium=Rr​−Rf​

Ein höherer Risk Premium deutet darauf hin, dass Anleger bereit sind, mehr Risiko einzugehen, um eine potenziell höhere Rendite zu erzielen. Faktoren, die den Risk Premium beeinflussen können, sind die allgemeine Marktentwicklung, wirtschaftliche Bedingungen und die spezifischen Risiken des Unternehmens oder Sektors. In der Finanzwelt ist das Verständnis des Risk Premium entscheidend, um fundierte Investitionsentscheidungen zu treffen.

Lindelöf-Hypothese

Die Lindelöf-Hypothese ist eine nicht bewiesene Vermutung in der Zahlentheorie, die sich mit der Verteilung der Nullstellen von Dirichlet-Reihen beschäftigt. Sie besagt, dass für jede Dirichlet-Reihe L(s,χ)L(s, \chi)L(s,χ) mit Dirichlet-Charakter χ\chiχ und für alle ϵ>0\epsilon > 0ϵ>0 die Nullstellen dieser Reihe, die nicht auf der kritischen Linie Re(s)=1/2\text{Re}(s) = 1/2Re(s)=1/2 liegen, in einer bestimmten strengen Form begrenzt sind. Genauer gesagt, sollte gelten, dass die Anzahl der Nullstellen in der Region 0<Re(s)<1+T0 < \text{Re}(s) < 1 + T0<Re(s)<1+T nicht schneller als O(T1+ϵ)O(T^{1+\epsilon})O(T1+ϵ) wachsen kann, während TTT gegen unendlich geht.

Die Hypothese ist eng mit der Riemannschen Vermutung verbunden und hat tiefgreifende Implikationen für die asymptotische Verteilung von Primzahlen und die Struktur der Zahlentheorie. Trotz intensiver Untersuchungen bleibt die Lindelöf-Hypothese eines der offenen Probleme in der modernen Mathematik.

Stokesscher Satz

Das Stokes Theorem ist ein fundamentales Resultat der Vektoranalysis, das eine Beziehung zwischen der Integration eines Vektorfeldes über eine Fläche und der Integration seiner Rotation entlang des Randes dieser Fläche herstellt. Es besagt, dass die Fläche SSS und ihr Rand ∂S\partial S∂S in einem dreidimensionalen Raum miteinander verbunden sind. Mathematisch formuliert lautet das Theorem:

∫∂SF⋅dr=∫S(∇×F)⋅dS\int_{\partial S} \mathbf{F} \cdot d\mathbf{r} = \int_{S} (\nabla \times \mathbf{F}) \cdot d\mathbf{S}∫∂S​F⋅dr=∫S​(∇×F)⋅dS

Hierbei ist F\mathbf{F}F ein Vektorfeld, drd\mathbf{r}dr ein infinitesimales Linien-Element entlang des Randes und dSd\mathbf{S}dS ein infinitesimales Flächen-Element, das die Orientierung der Fläche SSS beschreibt. Das Theorem hat weitreichende Anwendungen in der Physik und Ingenieurwissenschaft, insbesondere in der Elektrodynamik und Fluiddynamik, da es es ermöglicht, komplexe Berechnungen zu vereinfachen, indem man statt über Flächen über deren Ränder integriert.