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Markov Decision Processes

Markov Decision Processes (MDPs) sind mathematische Modelle, die zur Beschreibung von Entscheidungsproblemen in stochastischen Umgebungen verwendet werden. Ein MDP besteht aus einer Menge von Zuständen SSS, einer Menge von Aktionen AAA, einer Übergangswahrscheinlichkeit P(s′∣s,a)P(s'|s,a)P(s′∣s,a) und einer Belohnungsfunktion R(s,a)R(s,a)R(s,a). Die Idee ist, dass ein Agent in einem bestimmten Zustand sss eine Aktion aaa auswählt, die zu einem neuen Zustand s′s's′ führt, wobei die Wahrscheinlichkeit für diesen Übergang durch PPP bestimmt wird. Der Agent verfolgt das Ziel, die kumulierte Belohnung über die Zeit zu maximieren, was durch die Verwendung von Strategien oder Politiken π\piπ erreicht wird. MDPs sind grundlegend für viele Anwendungen in der Künstlichen Intelligenz, insbesondere im Bereich Reinforcement Learning, wo sie die Grundlage für das Lernen von optimalen Entscheidungsstrategien bilden.

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Binomialmodell

Das Binomial Pricing ist ein Modell zur Bewertung von Finanzderivaten, insbesondere Optionen. Es basiert auf der Annahme, dass der Preis eines Basiswerts in diskreten Zeitintervallen entweder steigt oder fällt, wodurch ein binomialer Baum entsteht. In jedem Schritt des Modells wird der Preis des Basiswerts um einen bestimmten Faktor uuu (bei Anstieg) und um einen anderen Faktor ddd (bei Fall) verändert.

Die Wahrscheinlichkeiten für den Anstieg und den Fall werden oft als ppp und 1−p1-p1−p definiert. Um den aktuellen Wert einer Option zu berechnen, wird die erwartete Auszahlung in der Zukunft unter Berücksichtigung dieser Wahrscheinlichkeiten diskontiert. Der Vorteil des Binomialmodells liegt in seiner Flexibilität, da es für verschiedene Arten von Optionen und sogar für komplizierte Derivate angewendet werden kann. In der Praxis wird das Modell häufig genutzt, um den Preis von europäischen und amerikanischen Optionen zu bestimmen.

Hilbert-Polynom

Der Hilbert-Polynom ist ein fundamentales Konzept in der algebraischen Geometrie, das die Dimension und die Struktur von algebraischen Varietäten beschreibt. Er wird verwendet, um die Anzahl der Punkte in einer bestimmten Dimension zu zählen, die eine Varietät über einem gegebenen Körper definieren. Formal wird der Hilbert-Polynom eines homogenisierten Ideals III in einem Polynomring R=k[x1,x2,…,xn]R = k[x_1, x_2, \ldots, x_n]R=k[x1​,x2​,…,xn​] definiert als ein Polynom P(t)P(t)P(t), das die Anzahl der linearen unabhängigen Homogenen Elemente in III zählt, wobei die Anzahl der Elemente in einer bestimmten Dimension betrachtet wird.

Der Hilbert-Polynom hat die Form:

P(t)=dt+rP(t) = d t + rP(t)=dt+r

wobei ddd den Grad der Varietät und rrr die Anzahl der Freiheitsgrade angibt. Der Hilbert-Polynom ist nicht nur ein Werkzeug zur Untersuchung der geometrischen Eigenschaften von Varietäten, sondern spielt auch eine wesentliche Rolle in der Theorie der Modulräume und der Deformationstheorie.

Cayley-Diagramm in der Gruppentheorie

Ein Cayley-Graph ist ein wichtiges Konzept in der Gruppentheorie, das verwendet wird, um die Struktur einer Gruppe visuell darzustellen. Gegeben sei eine Gruppe GGG und eine Erzeugendenset S⊆GS \subseteq GS⊆G, die das neutrale Element eee nicht enthält. Der Cayley-Graph Γ(G,S)\Gamma(G, S)Γ(G,S) hat die Elemente von GGG als Knoten, und es gibt eine gerichtete Kante von einem Knoten ggg zu einem Knoten gsgsgs für jedes s∈Ss \in Ss∈S und g∈Gg \in Gg∈G. Diese Kanten können auch als ungerichtete Kanten betrachtet werden, wenn man die Richtung ignoriert.

Die Verwendung von Cayley-Graphen ermöglicht es, die Eigenschaften und Symmetrien einer Gruppe zu untersuchen, wie z.B. Zyklen, Verzweigungen und Zusammenhang. Ein Cayley-Graph ist besonders nützlich, um die Struktur von Gruppen zu visualisieren und zu analysieren, da er viele algebraische Eigenschaften der Gruppe in einer grafischen Form darstellt.

Neutrino-Flavour-Oszillation

Neutrino Flavor Oscillation ist ein faszinierendes Phänomen in der Teilchenphysik, das beschreibt, wie Neutrinos, die in verschiedenen „Geschmäckern“ (oder Flavors) existieren – nämlich Elektron-, Myon- und Tau-Neutrinos – ihre Identität während ihrer Bewegung verändern können. Dies geschieht, weil die Neutrinos nicht in einem einzelnen Flavorzustand existieren, sondern als Überlagerung von quantenmechanischen Zuständen. Die Wahrscheinlichkeit, einen bestimmten Neutrino-Geschmack zu finden, verändert sich mit der Zeit, was bedeutet, dass ein Neutrino, das ursprünglich als Elektron-Neutrino erzeugt wurde, nach einer gewissen Distanz auch als Myon- oder Tau-Neutrino detektiert werden kann.

Mathematisch lässt sich dieses Verhalten durch die Mischungswinkel und die Massenunterschiede der Neutrinos beschreiben. Die Wahrscheinlichkeit PPP für einen Neutrino Flavor-Übergang kann durch die Formel

P(νe→νμ)=sin⁡2(2θ)⋅sin⁡2(Δm2⋅L4E)P(\nu_e \to \nu_{\mu}) = \sin^2(2\theta) \cdot \sin^2\left(\frac{\Delta m^2 \cdot L}{4E}\right)P(νe​→νμ​)=sin2(2θ)⋅sin2(4EΔm2⋅L​)

ausgedrückt werden, wobei θ\thetaθ der Mischungswinkel, Δm2\Delta m^2Δm2 der Unterschied der Neutrin

Anisotrope Leitfähigkeit

Anisotrope Leitfähigkeit bezeichnet die Eigenschaft von Materialien, bei der die elektrische oder thermische Leitfähigkeit in verschiedene Richtungen unterschiedlich ist. Dies bedeutet, dass das Material in einer Richtung besser leitet als in einer anderen. Ein klassisches Beispiel sind Kristalle, die oft eine anisotrope Struktur aufweisen, was zu variierenden Leitfähigkeitswerten führt, abhängig von der Richtung des angelegten Feldes. In mathematischer Form kann die anisotrope Leitfähigkeit durch einen Tensor dargestellt werden, der in der Regel als σ\sigmaσ bezeichnet wird und die Beziehungen zwischen elektrischer Feldstärke E\mathbf{E}E und Stromdichte J\mathbf{J}J beschreibt:

J=σ⋅E\mathbf{J} = \sigma \cdot \mathbf{E}J=σ⋅E

Hierbei ist σ\sigmaσ ein Matrix-ähnlicher Tensor, der die verschiedenen Leitfähigkeiten in den verschiedenen Richtungen beschreibt. Die Untersuchung der anisotropen Leitfähigkeit ist besonders wichtig in der Materialwissenschaft, der Halbleitertechnik und der Geophysik, da sie entscheidende Informationen über die strukturellen Eigenschaften und das Verhalten von Materialien unter verschiedenen Bedingungen liefert.

Perowskit-Solarzellen-Degradation

Die Degradation von Perowskit-Solarzellen ist ein zentrales Problem, das die langfristige Stabilität und Effizienz dieser vielversprechenden Photovoltaiktechnologie beeinträchtigt. Hauptursachen für die Degradation sind Umwelteinflüsse wie Feuchtigkeit, Temperatur und UV-Strahlung, die die chemische Struktur des Perowskit-Materials angreifen können. Diese Zellen enthalten oft organische Komponenten, die empfindlich auf äußere Faktoren reagieren, was zu einem Verlust der elektrischen Eigenschaften und einer Verringerung der Umwandlungseffizienz führt. Zudem können ionische Migration und die Bildung unerwünschter Phasen in der aktiven Schicht die Leistung weiter mindern. Um die Lebensdauer von Perowskit-Solarzellen zu verlängern, ist die Entwicklung stabilerer Materialien und Schutzschichten von entscheidender Bedeutung.