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Kalman Filter

Der Kalman Filter ist ein mathematisches Verfahren, das zur Schätzung des Zustands eines dynamischen Systems verwendet wird, das von Rauschen und Unsicherheiten betroffen ist. Er kombiniert Messdaten mit einem modellenbasierten Ansatz, um die beste Schätzung des Systemzustands zu liefern. Der Filter arbeitet in zwei Hauptschritten: dem Vorhersageschritt, in dem der zukünftige Zustand basierend auf dem aktuellen Zustand und dem Systemmodell geschätzt wird, und dem Aktualisierungsschritt, in dem diese Schätzung durch neue Messungen verfeinert wird.

Mathematisch wird der Zustand xkx_kxk​ des Systems zur Zeit kkk durch die Gleichung

xk=Axk−1+Buk+wkx_k = A x_{k-1} + B u_k + w_kxk​=Axk−1​+Buk​+wk​

beschrieben, wobei AAA die Zustandsübergangsmatrix, BBB die Steuerungsmatrix, uku_kuk​ die Steuerungseingaben und wkw_kwk​ das Prozessrauschen ist. Die Schätzung wird dann mit den Beobachtungen zkz_kzk​ aktualisiert, die durch

zk=Hxk+vkz_k = H x_k + v_kzk​=Hxk​+vk​

beschrieben werden, wobei HHH die Beobachtungsmatrix und vkv_kvk​ das Messrauschen darstellt. Der Kalman Filter findet breite Anwendung in verschiedenen Bereichen, darunter

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Überoptimismus-Bias im Handel

Der Overconfidence Bias im Trading bezieht sich auf die Tendenz von Anlegern, ihre eigenen Fähigkeiten und Kenntnisse übermäßig zu überschätzen. Diese Überbewertung führt oft dazu, dass Händler zu häufige Handelsentscheidungen treffen und Risiken eingehen, die sie normalerweise vermeiden würden. Ein typisches Beispiel hierfür ist, dass ein Trader glaubt, er könne den Markt besser vorhersagen als andere, was zu einer übermäßigen Positionsgröße und damit zu höheren Verlusten führen kann.

Die psychologischen Mechanismen hinter diesem Bias sind vielfältig, darunter das Bedürfnis nach Kontrolle und das Ignorieren von Informationen, die im Widerspruch zur eigenen Meinung stehen. Studien zeigen, dass übermäßig selbstbewusste Trader oft schlechtere Ergebnisse erzielen, als sie erwarten, da das Vertrauen in die eigene Einschätzung nicht immer mit der Realität übereinstimmt. Um den Overconfidence Bias zu überwinden, sollten Anleger sich ihrer eigenen Grenzen bewusst sein und eine objektive Analyse ihrer Handelsstrategien anstreben.

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.

Faltungssatz

Das Convolution Theorem ist ein fundamentales Konzept in der Fourier-Analyse und der Signalverarbeitung. Es besagt, dass die Fourier-Transformation der Faltung zweier Funktionen gleich dem Produkt der Fourier-Transformationen dieser Funktionen ist. Mathematisch ausgedrückt, für zwei Funktionen f(t)f(t)f(t) und g(t)g(t)g(t) gilt:

F{f∗g}=F{f}⋅F{g}\mathcal{F}\{f * g\} = \mathcal{F}\{f\} \cdot \mathcal{F}\{g\}F{f∗g}=F{f}⋅F{g}

Hierbei bezeichnet ∗*∗ die Faltung und F\mathcal{F}F die Fourier-Transformation. Dies bedeutet, dass die Analyse von gefalteten Signalen im Frequenzbereich oft einfacher ist, als im Zeitbereich. Das Theorem ist besonders nützlich in der Signalverarbeitung, da es die Berechnung von gefalteten Signalen vereinfacht und hilft, die Eigenschaften von Systemen zu verstehen, die durch Faltung beschrieben werden.

Ramsey-Cass-Koopmans

Das Ramsey-Cass-Koopmans-Modell ist ein dynamisches ökonomisches Modell, das die optimale Konsum- und Sparentscheidung von Haushalten über die Zeit beschreibt. Es basiert auf der Annahme, dass die Haushalte ihren Nutzen maximieren, indem sie den Konsum in der Gegenwart und in der Zukunft abwägen. Die zentralen Elemente des Modells beinhalten:

  • Intertemporale Nutzenmaximierung: Haushalte entscheiden, wie viel sie in der Gegenwart konsumieren und wie viel sie sparen, um zukünftigen Konsum zu ermöglichen.
  • Kapitalakkumulation: Die gesparten Mittel werden in Kapital investiert, was die Produktionskapazität der Wirtschaft erhöht.
  • Produktionsfunktion: Das Modell verwendet typischerweise eine Cobb-Douglas-Produktionsfunktion, um den Zusammenhang zwischen Kapital, Arbeit und Output zu beschreiben.

Mathematisch wird die Optimierungsaufgabe oft mit einer Hamilton-Jacobi-Bellman-Gleichung formuliert, die die Dynamik des Konsums und der Kapitalakkumulation beschreibt. Das Modell zeigt, wie sich die Wirtschaft im Zeitverlauf entwickelt und welche Faktoren das langfristige Wachstum beeinflussen.

Eulersche Phi-Funktion

Die Euler'sche Totient-Funktion, oft mit ϕ(n)\phi(n)ϕ(n) bezeichnet, ist eine mathematische Funktion, die die Anzahl der positiven ganzen Zahlen zählt, die zu einer gegebenen Zahl nnn teilerfremd sind. Zwei Zahlen sind teilerfremd, wenn ihr größter gemeinsamer Teiler (ggT) gleich 1 ist. Zum Beispiel ist ϕ(9)=6\phi(9) = 6ϕ(9)=6, da die Zahlen 1, 2, 4, 5, 7 und 8 teilerfremd zu 9 sind.

Die Totient-Funktion kann auch für Primzahlen ppp berechnet werden, wobei gilt:

ϕ(p)=p−1\phi(p) = p - 1ϕ(p)=p−1

Für eine Zahl nnn, die in ihre Primfaktoren zerlegt werden kann als n=p1k1⋅p2k2⋯pmkmn = p_1^{k_1} \cdot p_2^{k_2} \cdots p_m^{k_m}n=p1k1​​⋅p2k2​​⋯pmkm​​, wird die Totient-Funktion wie folgt berechnet:

ϕ(n)=n(1−1p1)(1−1p2)⋯(1−1pm)\phi(n) = n \left(1 - \frac{1}{p_1}\right)\left(1 - \frac{1}{p_2}\right) \cdots \left(1 - \frac{1}{p_m}\right)ϕ(n)=n(1−p1​1​)(1−p2​1​)⋯(1−pm​1​)

Die Euler'sche Totient-Funktion hat bedeutende Anwendungen

Anisotrope thermische Ausdehnungsmaterialien

Anisotropische thermische Ausdehnungsmaterialien sind Materialien, deren Ausdehnungsverhalten in verschiedene Richtungen unterschiedlich ist. Dies bedeutet, dass die thermische Ausdehnung in einer bestimmten Richtung anders ist als in einer anderen. Diese Eigenschaft ist besonders wichtig in Anwendungen, bei denen präzise Dimensionen und Formen bei Temperaturänderungen erhalten werden müssen.

Die anisotropische Ausdehnung kann durch verschiedene Faktoren beeinflusst werden, darunter die Kristallstruktur des Materials und die Art der chemischen Bindungen. In vielen Fällen wird die thermische Ausdehnung durch den Wärmeausdehnungskoeffizienten α\alphaα beschrieben, der spezifisch für jede Richtung ist. Wenn ein Material beispielsweise in der x-Richtung eine höhere Ausdehnung aufweist als in der y-Richtung, wird dies als anisotrop bezeichnet. Solche Materialien finden häufig Anwendung in der Luft- und Raumfahrt, Elektronik und in der Konstruktion, wo thermische Stabilität und präzise Anpassungen entscheidend sind.