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Kolmogorov-Smirnov Test

Der Kolmogorov-Smirnov Test ist ein statistisches Verfahren, das verwendet wird, um die Übereinstimmung zwischen einer empirischen Verteilung und einer theoretischen Verteilung zu überprüfen oder um zwei empirische Verteilungen miteinander zu vergleichen. Der Test basiert auf der maximalen Differenz zwischen den kumulativen Verteilungsfunktionen (CDF) der beiden Verteilungen. Die Teststatistik wird definiert als:

D=max⁡∣Fn(x)−F(x)∣D = \max |F_n(x) - F(x)|D=max∣Fn​(x)−F(x)∣

wobei Fn(x)F_n(x)Fn​(x) die empirische Verteilungsfunktion und F(x)F(x)F(x) die theoretische Verteilungsfunktion ist. Ein hoher Wert von DDD deutet darauf hin, dass die Daten nicht gut mit der angenommenen Verteilung übereinstimmen. Der Kolmogorov-Smirnov Test ist besonders nützlich, da er keine Annahmen über die spezifische Form der Verteilung macht und sowohl für stetige als auch für diskrete Verteilungen angewendet werden kann.

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Stochastische Differentialgleichungsmodelle

Stochastic Differential Equation Models (SDEs) sind mathematische Werkzeuge, die zur Modellierung von Systemen verwendet werden, deren Dynamik durch Zufallsprozesse beeinflusst wird. Sie kombinieren deterministische und stochastische Elemente, indem sie die Veränderungen eines Systems in der Zeit sowohl durch gewöhnliche Differentialgleichungen als auch durch Zufallsvariablen beschreiben. Eine typische Form eines SDEs kann wie folgt ausgedrückt werden:

dXt=μ(Xt,t)dt+σ(Xt,t)dWtdX_t = \mu(X_t, t)dt + \sigma(X_t, t)dW_tdXt​=μ(Xt​,t)dt+σ(Xt​,t)dWt​

Hierbei repräsentiert XtX_tXt​ den Zustand des Systems zur Zeit ttt, μ(Xt,t)\mu(X_t, t)μ(Xt​,t) ist die Driftfunktion, die die deterministische Komponente beschreibt, und σ(Xt,t)\sigma(X_t, t)σ(Xt​,t) ist die Diffusionsfunktion, die den Einfluss von Zufallseffekten modelliert. Der Term dWtdW_tdWt​ stellt die Wiener-Prozess (oder Brownsche Bewegung) dar, der die zufälligen Schwankungen beschreibt. SDEs finden breite Anwendung in verschiedenen Bereichen wie Finanzmathematik, Biologie und Ingenieurwissenschaften, um komplexe Phänomene, die durch Unsicherheit geprägt sind, besser zu verstehen und vorherzusagen.

Gram-Schmidt-Orthogonalisierung

Die Gram-Schmidt-Orthogonalisierung ist ein Verfahren, um aus einer gegebenen Menge von linear unabhängigen Vektoren eine orthogonale (oder orthonormale) Basis zu erzeugen. Ähnlich wie bei der Basisumformung in einem Vektorraum wird jeder Vektor sukzessive modifiziert, um sicherzustellen, dass er orthogonal zu den bereits erzeugten Vektoren ist. Der Prozess umfasst folgende Schritte:

  1. Beginne mit einem Satz von linear unabhängigen Vektoren {v1,v2,…,vn}\{v_1, v_2, \ldots, v_n\}{v1​,v2​,…,vn​}.
  2. Setze den ersten orthogonalen Vektor u1=v1u_1 = v_1u1​=v1​.
  3. Für jeden weiteren Vektor vkv_kvk​ (mit k>1k > 1k>1) berechne:
uk=vk−∑j=1k−1⟨vk,uj⟩⟨uj,uj⟩uj u_k = v_k - \sum_{j=1}^{k-1} \frac{\langle v_k, u_j \rangle}{\langle u_j, u_j \rangle} u_juk​=vk​−j=1∑k−1​⟨uj​,uj​⟩⟨vk​,uj​⟩​uj​

Hierbei ist ⟨⋅,⋅⟩\langle \cdot, \cdot \rangle⟨⋅,⋅⟩ das innere Produkt, das den Vektoren ihre orthogonale Beziehung verleiht.
4. Optional kann man die Vektoren normalisieren, um eine orthonormale Basis zu erhalten, indem man jeden $

Pll-Verriegelung

PLL Locking bezieht sich auf den Prozess, bei dem ein Phasenregelschleifen (Phase-Locked Loop, PLL) synchronisiert wird, um die Ausgangsfrequenz mit einer Referenzfrequenz zu verbinden. Dies geschieht normalerweise in Kommunikationssystemen oder zur Frequenzsynthese, wo es wichtig ist, dass die Ausgangssignale stabil und präzise sind. Der PLL besteht aus drei Hauptkomponenten: einem Phasendetektor, einem Tiefpassfilter und einem spannungsgesteuerten Oszillator (VCO).

Wenn der Phasendetektor eine Phasenabweichung zwischen dem Ausgang und der Referenz erkennt, passt der Tiefpassfilter die Steuerspannung an, um den VCO so zu justieren, dass die Frequenzen in Einklang kommen. Wenn die PLL "locked" ist, sind die Frequenzen stabil und die Phasenabweichung bleibt innerhalb eines akzeptablen Bereichs. Dies wird oft in Anwendungen wie Frequenzmodulation, Uhren-Synchronisation und Datenübertragung verwendet, um die Signalqualität zu gewährleisten.

Turing-Test

Der Turing Test ist ein Konzept, das von dem britischen Mathematiker und Informatiker Alan Turing 1950 in seinem Aufsatz "Computing Machinery and Intelligence" eingeführt wurde. Ziel des Tests ist es, die Fähigkeit einer Maschine zu bewerten, menschenähnliches Denken zu simulieren. Bei diesem Test interagiert ein menschlicher Prüfer über ein Textinterface mit sowohl einem Menschen als auch einer Maschine, ohne zu wissen, wer wer ist. Wenn der Prüfer nicht in der Lage ist, die Maschine von dem Menschen zu unterscheiden, gilt die Maschine als "intelligent".

Der Test basiert auf der Annahme, dass Intelligenz nicht nur in der Fähigkeit besteht, Probleme zu lösen, sondern auch in der Fähigkeit zur Kommunikation. Kritiker des Tests argumentieren jedoch, dass er nicht alle Aspekte von Intelligenz erfasst, da eine Maschine auch ohne echtes Verständnis oder Bewusstsein antworten kann.

Sallen-Key-Filter

Der Sallen-Key Filter ist eine beliebte Topologie für aktive Filter, die häufig in der Signalverarbeitung eingesetzt wird. Er besteht aus einem Operationsverstärker und passiven Bauelementen wie Widerständen und Kondensatoren, um eine bestimmte Filtercharakteristik zu erzielen, typischerweise ein Tiefpass- oder Hochpassfilter. Die Konfiguration ermöglicht es, die Filterordnung zu erhöhen, ohne die Schaltungskomplexität signifikant zu steigern.

Ein typisches Merkmal des Sallen-Key Filters ist die Möglichkeit, die Eckfrequenz ωc\omega_cωc​ und die Dämpfung ζ\zetaζ durch die Auswahl der Bauteilwerte zu steuern. Die Übertragungsfunktion kann in der Form dargestellt werden:

H(s)=Ks2+ωcQs+ωc2H(s) = \frac{K}{s^2 + \frac{\omega_c}{Q}s + \omega_c^2}H(s)=s2+Qωc​​s+ωc2​K​

Hierbei ist KKK die Verstärkung, QQQ die Güte und sss die komplexe Frequenz. Diese Flexibilität macht den Sallen-Key Filter zu einer bevorzugten Wahl in vielen elektronischen Anwendungen, einschließlich Audio- und Kommunikationssystemen.

Beschreibende Funktionanalyse

Die Describing Function Analysis ist eine Methode zur Untersuchung nichtlinearer Systeme, die auf der Idee basiert, dass nichtlineare Elemente durch ihre Frequenzantwort beschrieben werden können. Diese Analyse verwendet die Describing Function, eine mathematische Funktion, die das Verhalten eines nichtlinearen Systems in Bezug auf sinusförmige Eingaben charakterisiert. Durch die Annäherung an nichtlineare Elemente wird ein komplexes System in ein äquivalentes lineares System umgewandelt, was die Stabilitätsuntersuchung und die Analyse des dynamischen Verhaltens erleichtert.

Die Describing Function N(A)N(A)N(A) eines nichtlinearen Elements wird oft durch folgende Schritte bestimmt:

  1. Identifikation des nichtlinearen Elements und seiner Eingangs-Ausgangs-Beziehung.
  2. Bestimmung der Describing Function für verschiedene Amplituden AAA der Eingangsgröße.
  3. Analyse der resultierenden Übertragungsfunktion im Frequenzbereich, um Stabilität und Verhalten des Systems zu beurteilen.

Die Methode ist besonders nützlich in der Regelungstechnik, da sie es ermöglicht, nichtlineare Effekte in Regelkreisen zu berücksichtigen, ohne das gesamte System zu linearisieren.