Gini Impurity

Perovskite-Materialien, die eine spezifische kristalline Struktur aufweisen, können durch verschiedene Faktoren, wie Temperatur oder chemische Zusammensetzung, Verzerrungen im Gitter erfahren. Diese Gitterverzerrungen können signifikante Auswirkungen auf die physikalischen Eigenschaften des Materials haben, einschließlich der elektrischen Leitfähigkeit, der optischen Eigenschaften und der thermischen Stabilität. Insbesondere können solche Verzerrungen die Bandstruktur beeinflussen und damit die Effizienz von Materialien in Anwendungen wie Solarzellen oder Katalysatoren erhöhen.

Ein Beispiel für die mathematische Beschreibung eines Gittermodells ist die Verwendung von $a$ als Gitterkonstante und $b$ als Verzerrungsparameter, wo die Verzerrung als $\epsilon = \frac{b - a}{a}$ definiert werden kann. Diese Verzerrungen können auch zu Phasenübergängen führen, die die Stabilität und die Leistungsfähigkeit der Materialien in praktischen Anwendungen beeinflussen. Zusammengefasst sind die Gitterverzerrungen in Perovskiten ein zentrales Thema in der Materialwissenschaft, da sie direkt mit der Funktionalität und den Einsatzbereichen dieser vielseitigen Materialien verknüpft sind.

High Entropy Alloys (HEAs) sind eine neuartige Klasse von Legierungen, die aus fünf oder mehr Hauptbestandteilen bestehen, wobei jeder Bestandteil in ähnlichen Konzentrationen vorliegt. Diese hochentropischen Legierungen bieten bemerkenswerte Eigenschaften wie hohe Festigkeit, Korrosionsbeständigkeit und hohe thermische Stabilität, was sie besonders für den Einsatz in der Luft- und Raumfahrtindustrie geeignet macht. Dank ihrer einzigartigen Mikrostruktur können HEAs extremen Bedingungen standhalten, die bei der Herstellung und dem Betrieb von Flugzeugen und Raumfahrzeugen auftreten. Ein weiterer Vorteil ist die Möglichkeit, durch gezielte Anpassungen der Zusammensetzung und der Verarbeitung die Eigenschaften der Legierungen zu optimieren. Somit ermöglichen HEAs nicht nur eine Gewichtsreduktion, sondern auch eine Verbesserung der Gesamtleistung von Luftfahrzeugen.

Resistive Ram (ReRAM oder RRAM) ist eine nicht-flüchtige Speichertechnologie, die auf der Änderung des elektrischen Widerstands eines Materials basiert, um Daten zu speichern. Im Gegensatz zu herkömmlichen Speichertechnologien wie DRAM oder Flash, die auf Ladungsspeicherung beruhen, nutzt ReRAM die Fähigkeit bestimmter Materialien, ihre Leitfähigkeit durch Anwendung eines elektrischen Stroms zu verändern. Diese Veränderungen im Widerstand können in zwei Zustände unterteilt werden: einen hohen Widerstandszustand (HRS) und einen niedrigen Widerstandszustand (LRS).

Die Vorteile von ReRAM umfassen hohe Geschwindigkeit, geringen Energieverbrauch und hohe Dichte, was es zu einem vielversprechenden Kandidaten für zukünftige Speicherlösungen macht. Zusätzlich ermöglicht die Technologie eine potenzielle Integration in neuromorphe Systeme, die auf der Nachahmung von neuronalen Netzwerken basieren, was die Entwicklung von intelligenten Speichersystemen fördert.

Preisdiscrimination bezeichnet eine Preisstrategie, bei der ein Unternehmen unterschiedliche Preise für dasselbe Produkt oder dieselbe Dienstleistung erhebt, abhängig von verschiedenen Faktoren wie Kundensegmenten, Kaufvolumen oder geografischen Standorten. Es gibt mehrere Modelle der Preisdiscrimination, die in drei Hauptkategorien unterteilt werden können:

1. Erste-Grad-Preisdiscrimination: Hierbei wird jeder Kunde bereit, den maximalen Preis zu zahlen, individuell erfasst. Unternehmen versuchen, den gesamten Konsumentenüberschuss zu extrahieren, was oft durch persönliche Preisverhandlungen oder maßgeschneiderte Angebote erreicht wird.

2. Zweite-Grad-Preisdiscrimination: Diese Form basiert auf der Menge oder der Qualität des Produktes. Kunden zahlen unterschiedliche Preise, je nachdem, wie viel sie kaufen oder welche Produktvarianten sie wählen. Häufig zu sehen in Form von Mengenrabatten oder Paketangeboten.

3. Dritte-Grad-Preisdiscrimination: Hier werden verschiedene Kundengruppen basierend auf beobachtbaren Merkmalen (z.B. Alter, Studentenstatus) identifiziert und unterschiedlich bepreist. Ein typisches Beispiel sind ermäßigte Preise für Senioren oder Studenten.

Die Anwendung dieser Modelle ermöglicht es Unternehmen, ihren Umsatz zu maximieren und gleichzeitig die unterschiedlichen Zahlungsbereitschaften der Kunden auszunutzen.

Die Mertenssche Funktion $M(n)$ ist definiert als die Summe der reziproken Primzahlen bis zu $n$, also:

wobei $p$ eine Primzahl ist. Das Wachstum von $M(n)$ ist von besonderem Interesse in der Zahlentheorie, da es wichtige Informationen über die Verteilung der Primzahlen liefert. Die Mertenssche Funktion wächst ungefähr wie $\log(\log(n))$, was bedeutet, dass es sich um ein langsames Wachstum handelt. Ein wesentliches Ergebnis in diesem Zusammenhang ist die Mertenssche Vermutung, die besagt, dass $M(n)$ nicht zu schnell wächst, was auf eine gewisse Regelmäßigkeit in der Verteilung der Primzahlen hindeutet. Diese Erkenntnisse haben bedeutende Implikationen für die Riemannsche Vermutung und das Verständnis der Primzahlverteilung insgesamt.

Die Mean-Variance Portfolio Optimization ist eine Methode zur Konstruktion eines optimalen Portfolios, das eine Balance zwischen Risiko und Rendite anstrebt. Entwickelt von Harry Markowitz in den 1950er Jahren, basiert sie auf der Annahme, dass Investoren ihre Entscheidungen auf der erwarteten Rendite und der Volatilität (Risiko) von Anlagen treffen. Der zentrale Gedanke ist, dass durch die Diversifikation von Anlagen das Gesamtrisiko eines Portfolios reduziert werden kann, ohne dass die erwartete Rendite sinkt.

Mathematisch wird das Portfolio durch die Gewichtungen der einzelnen Anlagen $w_i$ optimiert, wobei die erwartete Rendite $\mu_p$ und die Varianz $\sigma_p^2$ des Portfolios wie folgt definiert sind:

Hierbei ist $\mu_i$ die erwartete Rendite der einzelnen Anlagen und $\sigma_{ij}$ die Kovarianz zwischen den Renditen der Anlagen. Das Ziel der Optimierung ist es, die Gewichtungen $w_i$ so zu wählen, dass die erwartete Rendite maximiert und