Graphene-Based Field-Effect Transistors

Die Gesetze der Thermodynamik finden in vielen Bereichen Anwendung, von der Energieerzeugung bis hin zur chemischen Reaktionstechnik. Das erste Gesetz, auch bekannt als das Gesetz der Energieerhaltung, besagt, dass Energie nicht verloren geht, sondern lediglich von einer Form in eine andere umgewandelt wird. Dies ist entscheidend für den Betrieb von Dampfkraftwerken, in denen chemische Energie in mechanische Energie umgewandelt wird. Das zweite Gesetz beschreibt die Richtung von Energieumwandlungen und die Unmöglichkeit, Wärme vollständig in Arbeit umzuwandeln, was insbesondere für Kühlsysteme und Wärmepumpen wichtig ist. Anwendungen in der Klimatisierung und der Wärmerückgewinnung nutzen dieses Prinzip, um die Effizienz zu steigern. Schließlich regelt das dritte Gesetz der Thermodynamik das Verhalten von Systemen bei Annäherung an den absoluten Nullpunkt, was für die Entwicklung von Supraleitern und Quantencomputern von Bedeutung ist.

Die Endogenous Money Theory (EMT) im postkeynesianischen Ansatz besagt, dass das Geldangebot nicht exogen, sondern endogen bestimmt wird. Das bedeutet, dass Banken Geld schaffen, indem sie Kredite vergeben, was der Nachfrage nach Krediten entspricht. In diesem Modell wird das Geldangebot durch die wirtschaftlichen Aktivitäten und die Bedürfnisse der Unternehmen und Haushalte beeinflusst.

Im Gegensatz zur klassischen Sichtweise, die annimmt, dass die Zentralbank die Geldmenge unabhängig von der Nachfrage steuert, argumentiert die EMT, dass die Zentralbank eher als Regulator auftritt, der die Bedingungen für die Geldschöpfung durch die Banken festlegt. Dies führt zu einem dynamischen Prozess, in dem die Geldmenge sich an die ökonomischen Gegebenheiten anpasst, was wiederum die Gesamtwirtschaft beeinflusst. Ein zentrales Konzept ist, dass die Zinsen nicht einfach durch das Geldangebot bestimmt werden, sondern auch durch die Nachfrage nach Kreditmitteln und die Risikobewertung von Kreditnehmern.

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

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: $f''(x) \geq 0$. 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.

Fiber Bragg Grating (FBG) Sensoren sind optische Sensoren, die in Glasfasern integriert sind und zur Messung von physikalischen Größen wie Temperatur, Dehnung und Druck verwendet werden. Sie basieren auf einem periodischen Refraktionsindexprofil, das in den Kern einer Glasfaser eingeprägt wird, wodurch bestimmte Wellenlängen des Lichts reflektiert werden. Diese reflektierte Wellenlänge, auch als Bragg-Wellenlänge bekannt, ist gegeben durch die Gleichung:

Hierbei ist $\lambda_B$ die Bragg-Wellenlänge, $n$ der effektive Brechungsindex der Faser und $\Lambda$ die Gitterkonstante. Wenn sich die physikalischen Bedingungen ändern, wie zum Beispiel Temperatur oder Dehnung, verändert sich die Bragg-Wellenlänge, was zu einer Verschiebung des reflektierten Lichtspektrums führt. Diese Verschiebung kann präzise gemessen werden, was FBG-Sensoren zu einer hervorragenden Wahl für Anwendungen in der Überwachung von Bauwerken, der Luft- und Raumfahrt sowie der Medizintechnik macht. Ihre hohe Empfindlichkeit, gute Stabilität und Kompatibilität mit bestehenden Glasfasernetzen machen sie besonders wertvoll in der modernen Sens

Das Stone-Weierstrass-Theorem ist ein fundamentales Resultat der Funktionalanalysis, das sich mit der Approximation von Funktionen befasst. Es besagt, dass jede kontinuierliche Funktion auf einem kompakten Intervall $[a, b]$ beliebig genau durch Polynome approximiert werden kann, wenn die Menge der approximierenden Funktionen ein algebraisches und trennendes System ist. Genauer gesagt, wenn $A$ eine nichtleere, abgeschlossene Menge von reellen Funktionen ist, die auf $[a, b]$ definiert sind, und die Bedingungen erfüllt, dass $A$ die konstante Funktion enthält und für jede $x_0$ in $[a, b]$ eine Funktion $f \in A$ existiert, die $f(x_0)$ annimmt, dann kann jede kontinuierliche Funktion $f$ in $C([a, b])$ durch Funktionen aus $A$ approximiert werden. Dies führt zu einem tiefen Verständnis darüber, wie komplexe Funktionen durch einfachere, handhabbare Funktionen dargestellt werden können, und hat weitreichende Anwendungen in der Approximationstheorie und numerischen Analysis.

Die Lösungen der Laplace-Gleichung, die mathematisch durch die Gleichung $\nabla^2 \phi = 0$ beschrieben wird, spielen eine zentrale Rolle in verschiedenen Bereichen der Mathematik, Physik und Ingenieurwissenschaften. Diese Gleichung beschreibt Funktionen, die harmonisch sind, was bedeutet, dass sie in einem bestimmten Gebiet keine lokalen Extremwerte aufweisen. Lösungen der Laplace-Gleichung sind oft in Problemen der Elektrostatik, Fluiddynamik und Wärmeleitung zu finden und können durch verschiedene Methoden wie Separation der Variablen oder Verwendung von Fourier-Reihen gefunden werden.

Ein typisches Beispiel für eine Lösung ist die Darstellung der Potentialfelder, die durch punktuelle Quellen erzeugt werden. Die allgemeinen Lösungen können in Form von Potenzialfunktionen dargestellt werden, die in den meisten physikalischen Anwendungen die Form eines Superpositionsprinzips annehmen. Darüber hinaus können die Lösungen durch Randwertprobleme bestimmt werden, wobei die Bedingungen an den Grenzen des betrachteten Gebiets entscheidend für die Bestimmung der spezifischen Lösung sind.