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High-Tc Superconductors

High-Tc Superleiter sind Materialien, die bei relativ hohen Temperaturen supraleitende Eigenschaften zeigen, typischerweise über 77 Kelvin, was der Temperatur von flüssigem Stickstoff entspricht. Diese Materialien, meist Keramiken auf Kupferbasis (auch als Kupferoxid-Supraleiter bekannt), ermöglichen den nahezu verlustfreien Transport von elektrischer Energie. Supraleitung tritt auf, wenn der elektrische Widerstand eines Materials auf null sinkt, was bedeutet, dass Strom ohne Energieverlust fließen kann.

Die Entdeckung der High-Tc Superleiter in den späten 1980er Jahren revolutionierte die Materialwissenschaft und eröffnete neue Möglichkeiten in der Technologie, wie z.B. in der Magnetresonanztomographie (MRT) und der Entwicklung von leistungsfähigen Magneten. Die zugrunde liegenden Mechanismen der Hochtemperatursupraleitung sind jedoch noch nicht vollständig verstanden, was zu intensiven Forschungsanstrengungen in der Physik führt. Der Schlüssel zu ihrer Funktion liegt oft in der Wechselwirkung zwischen Elektronen und dem Kristallgitter des Materials, was als Doping bezeichnet wird und die elektronische Struktur wesentlich beeinflusst.

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Bohr-Modell-Einschränkungen

Das Bohr-Modell, entwickelt von Niels Bohr im Jahr 1913, bietet eine grundlegende Erklärung für die Struktur von Atomen, insbesondere Wasserstoff. Dennoch gibt es mehrere Einschränkungen, die seine Anwendbarkeit einschränken. Erstens berücksichtigt das Modell nicht die Wellen-Natur von Elektronen, die durch die Quantenmechanik beschrieben wird, was zu Ungenauigkeiten in der Berechnung der Energieniveaus führt. Zweitens kann das Bohr-Modell nur für einfachere Systeme, wie Wasserstoff, verwendet werden; bei mehratomigen Systemen und komplexeren Elementen versagt es, da es die wechselseitigen Wechselwirkungen zwischen Elektronen nicht einbezieht. Darüber hinaus kann das Modell keine Phänomene wie die Feinstruktur oder Hyperfeinstruktur von Spektrallinien erklären, die durch relativistische Effekte und Spin hervorgerufen werden. Diese Einschränkungen führten zur Entwicklung detaillierterer Modelle, wie der Quantenmechanik, die eine genauere Beschreibung der atomaren Struktur und der Eigenschaften von Materie ermöglichen.

Big O Notation

Die Big O Notation ist ein mathematisches Konzept, das verwendet wird, um die Laufzeit oder Speicherkomplexität von Algorithmen zu analysieren. Sie beschreibt, wie die Laufzeit eines Algorithmus im Verhältnis zur Eingabegröße nnn wächst. Dabei wird der schnellste Wachstumsfaktor identifiziert und konstanten Faktoren sowie niedrigere Ordnungsterme ignoriert. Zum Beispiel bedeutet eine Laufzeit von O(n2)O(n^2)O(n2), dass die Laufzeit quadratisch zur Größe der Eingabe ansteigt, was in der Praxis häufig bei verschachtelten Schleifen beobachtet wird. Die Big O Notation hilft Entwicklern und Forschern, Algorithmen zu vergleichen und effizientere Lösungen zu finden, indem sie einen klaren Überblick über das Verhalten von Algorithmen bei großen Datenmengen bietet.

Diffusionsmodelle

Diffusion Models sind eine Klasse von probabilistischen Modellen, die zur Erzeugung von Daten verwendet werden, insbesondere in den Bereichen der Bild- und Sprachsynthese. Sie funktionieren, indem sie einen Prozess simulieren, der Rauschen schrittweise hinzufügt und dann durch einen Umkehrprozess wieder entfernt. Der zentrale Mechanismus dieser Modelle basiert auf der Diffusionstheorie, die beschreibt, wie sich Informationen oder Partikel in einem Medium ausbreiten.

In der Praxis wird ein Bild beispielsweise schrittweise mit Rauschen versehen, bis es vollständig verrauscht ist. Das Modell lernt dann, in umgekehrter Reihenfolge zu arbeiten, um das Rauschen schrittweise zu reduzieren und ein neues, realistisches Bild zu erzeugen. Mathematisch wird dieser Prozess oft durch Stochastische Differentialgleichungen beschrieben, wobei die Übergangswahrscheinlichkeiten der Zustände eine wesentliche Rolle spielen. Diffusion Models haben in den letzten Jahren an Popularität gewonnen, da sie in der Lage sind, hochrealistische und qualitativ hochwertige Daten zu generieren.

PID-Gewinnanpassung

PID Gain Scheduling ist eine Technik, die in der Regelungstechnik verwendet wird, um die Leistung von PID-Reglern (Proportional-Integral-Derivativ-Regler) unter variierenden Betriebsbedingungen zu optimieren. Bei dieser Methode werden die Reglerparameter KpK_pKp​ (Proportional), KiK_iKi​ (Integral) und KdK_dKd​ (Derivativ) dynamisch angepasst, um den unterschiedlichen Anforderungen des Systems gerecht zu werden. Dies ist besonders nützlich in Anwendungen, bei denen das Systemverhalten stark von externen Faktoren wie Geschwindigkeit, Temperatur oder Druck abhängt.

Die Anpassung erfolgt in der Regel mithilfe von Vorlauf- oder Rücklaufkurven, die die Beziehung zwischen den Reglerparametern und dem aktuellen Betriebszustand darstellen. Der Regler wechselt zwischen verschiedenen Satz von PID-Gewinnen, je nach dem aktuellen Zustand, um eine optimale Regelung zu gewährleisten. Dadurch wird die Reaktionszeit verbessert und die Stabilität des Systems erhöht, was zu einer effizienteren und zuverlässigeren Steuerung führt.

Jacobi-Theta-Funktion

Die Jacobi-Theta-Funktion ist eine Familie von speziellen Funktionen, die in der Mathematik, insbesondere in der Theorie der elliptischen Funktionen und der komplexen Analyse, eine zentrale Rolle spielt. Sie wird typischerweise in der Form θ(z,τ)\theta(z, \tau)θ(z,τ) dargestellt, wobei zzz eine komplexe Variable und τ\tauτ eine komplexe Zahl im oberen Halbebereich ist. Diese Funktion hat die bemerkenswerte Eigenschaft, dass sie sowohl als Periodenfunktion als auch als Modul für elliptische Kurven fungiert. Die Jacobi-Theta-Funktion hat mehrere wichtige Eigenschaften, einschließlich ihrer Transformationseigenschaften unter Modulotransformationen und ihrer Anwendung in der Lösung von Differentialgleichungen.

Zusätzlich gibt es verschiedene Varianten der Theta-Funktion, die oft durch Indizes und Parameter differenziert werden, wie zum Beispiel θ1,θ2,θ3,θ4\theta_1, \theta_2, \theta_3, \theta_4θ1​,θ2​,θ3​,θ4​. Diese Funktionen finden nicht nur Anwendung in der reinen Mathematik, sondern auch in der theoretischen Physik, insbesondere in der Stringtheorie und der statistischen Mechanik, wo sie zur Beschreibung von Zuständen und zur Berechnung von Partitionfunktionen verwendet werden.

Cournot-Wettbewerb

Die Cournot-Wettbewerb ist ein Modell der Oligopoltheorie, das von dem französischen Ökonomen Antoine Augustin Cournot im Jahr 1838 entwickelt wurde. In diesem Modell konkurrieren Unternehmen um die Menge, die sie produzieren, und gehen davon aus, dass die Menge der anderen Unternehmen konstant bleibt. Jedes Unternehmen maximiert seinen eigenen Gewinn, indem es seine Produktionsmenge wählt, wobei es die Reaktion der Wettbewerber berücksichtigt. Der Gleichgewichtspreis wird durch die gesamte produzierte Menge auf dem Markt bestimmt, was zu einem sogenannten Cournot-Gleichgewicht führt, bei dem kein Unternehmen einen Anreiz hat, seine Produktionsmenge einseitig zu ändern.

Die mathematische Darstellung kann wie folgt aussehen: Sei q1q_1q1​ die Produktionsmenge von Unternehmen 1 und q2q_2q2​ die von Unternehmen 2. Der Marktpreis PPP hängt von der Gesamtmenge Q=q1+q2Q = q_1 + q_2Q=q1​+q2​ ab, typischerweise in der Form P(Q)=a−bQP(Q) = a - bQP(Q)=a−bQ, wobei aaa und bbb positive Konstanten sind. In diesem Kontext trifft jedes Unternehmen die Entscheidung, indem es die Reaktionsfunktion des anderen Unternehmens berücksichtigt, was zu einem stabilen Gleichgewicht führt.