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Pagerank Algorithm

Der PageRank-Algorithmus ist ein Verfahren zur Bewertung der Wichtigkeit von Webseiten im Internet, das von den Gründern von Google, Larry Page und Sergey Brin, entwickelt wurde. Er basiert auf der Idee, dass die Wichtigkeit einer Webseite nicht nur durch den Inhalt, sondern auch durch die Anzahl und Qualität der eingehenden Links bestimmt wird. Der Algorithmus funktioniert folgendermaßen: Jede Webseite erhält einen bestimmten Rang, der proportional zur Menge der Links von anderen Seiten ist, die auf sie verweisen.

Mathematisch lässt sich dies durch die folgende Formel darstellen:

PR(A)=(1−d)+d∑i=1nPR(Bi)C(Bi)PR(A) = (1 - d) + d \sum_{i=1}^{n} \frac{PR(B_i)}{C(B_i)}PR(A)=(1−d)+di=1∑n​C(Bi​)PR(Bi​)​

Hierbei ist PR(A)PR(A)PR(A) der PageRank der Seite AAA, ddd ein Dämpfungsfaktor (typischerweise etwa 0.85), BiB_iBi​ sind die Seiten, die auf AAA verlinken, und C(Bi)C(B_i)C(Bi​) ist die Anzahl der ausgehenden Links von BiB_iBi​. Der Algorithmus iteriert, bis sich die Werte stabilisieren, wodurch er eine Rangliste der Webseiten liefert, die für Suchanfragen von Bedeutung sind.

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Samuelson-Bedingung

Die Samuelson Condition ist ein zentrales Konzept in der Wohlfahrtsökonomie, das sich mit der optimalen Bereitstellung öffentlicher Güter befasst. Sie besagt, dass die Summe der Grenznutzen aller Individuen, die ein öffentliches Gut konsumieren, gleich den Grenzkosten der Bereitstellung dieses Gutes sein sollte. Mathematisch ausgedrückt lautet die Bedingung:

∑i=1nMUi=MC\sum_{i=1}^{n} MU_i = MCi=1∑n​MUi​=MC

Hierbei steht MUiMU_iMUi​ für den Grenznutzen des Individuums iii und MCMCMC für die Grenzkosten des öffentlichen Gutes. Diese Bedingung stellt sicher, dass die Ressourcen effizient verteilt werden, sodass der gesellschaftliche Nutzen maximiert wird. Wenn die Bedingung nicht erfüllt ist, kann dies zu einer Unter- oder Überproduktion öffentlicher Güter führen, was die Wohlfahrt der Gesellschaft beeinträchtigt.

Casimir-Druck

Der Casimir-Druck ist ein physikalisches Phänomen, das aus quantenmechanischen Effekten resultiert, wenn zwei unendlich große, parallele Platten im Vakuum sehr nah beieinander platziert werden. Diese Platten beeinflussen die Quantenfluktuationen des elektromagnetischen Feldes zwischen ihnen, was zu einer Reduktion der verfügbaren Energiestufen führt. Dadurch entsteht eine netto anziehende Kraft, die die Platten aufeinander zu drückt. Diese Kraft kann quantitativ beschrieben werden durch die Formel:

F=−π2ℏc240d4F = -\frac{\pi^2 \hbar c}{240 d^4}F=−240d4π2ℏc​

wobei FFF der Casimir-Druck ist, ℏ\hbarℏ das reduzierte Plancksche Wirkungsquantum, ccc die Lichtgeschwindigkeit und ddd der Abstand zwischen den Platten. Der Casimir-Druck ist nicht nur von theoretischem Interesse, sondern hat auch Anwendungen in der Nanotechnologie und der Materialwissenschaft, da er die Wechselwirkungen zwischen nanoskaligen Objekten erheblich beeinflussen kann.

Mode-Locking-Laser

Ein Mode-Locking Laser ist ein spezieller Lasertyp, der in der Lage ist, ultrakurze Lichtimpulse zu erzeugen. Durch die gezielte Kopplung der verschiedenen Moden innerhalb des Lasers wird eine kohärente Erzeugung von Lichtpulsen ermöglicht, die typischerweise im Bereich von Femtosekunden (1 Femtosekunde = 10−1510^{-15}10−15 Sekunden) liegt. Dies geschieht durch die Interferenz der verschiedenen Frequenzen, die im Laserresonator gebildet werden, wobei die Pulsbreite durch die Betriebsbedingungen und die Konstruktion des Lasers beeinflusst wird.

Die Technik des Mode-Lockings kann in zwei Hauptkategorien unterteilt werden: passives und aktives Mode-Locking. Beim passiven Mode-Locking wird ein nichtlinearer optischer Effekt in einem Medium verwendet, um die Moden zu synchronisieren, während beim aktiven Mode-Locking externe modulierte Signale zur Steuerung der Pulsbildung eingesetzt werden. Diese Laser finden Anwendung in verschiedenen Bereichen, einschließlich der Materialbearbeitung, medizinischen Diagnostik und telekommunikationstechnologien, wo präzise und schnelle Lichtpulse erforderlich sind.

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.

Endogene Wachstumstheorie

Die endogene Wachstumstheorie ist ein Konzept in der Wirtschaftswissenschaft, das erklärt, wie wirtschaftliches Wachstum aus inneren Faktoren einer Volkswirtschaft resultiert, anstatt von externen Einflüssen. Sie hebt die Rolle von Technologie, Innovation und Bildung hervor, die als Treiber für langfristiges Wachstum dienen. Im Gegensatz zur klassischen Wachstumstheorie, die annehmend ist, dass technologische Fortschritte exogen sind, argumentiert die endogene Wachstumstheorie, dass Investitionen in Humankapital und Forschung & Entwicklung direkt zur Produktivität und damit zum Wachstum beitragen.

Ein zentrales Modell in der endogenen Wachstumstheorie ist das AK-Modell, bei dem die Produktionsfunktion als linear in Kapital dargestellt wird. Dies bedeutet, dass die Produktion YYY durch die Gleichung Y=A⋅KY = A \cdot KY=A⋅K beschrieben werden kann, wobei AAA den technologischen Fortschritt und KKK das Kapital darstellt. Die Theorie betont, dass höhere Investitionen in Bildung und Forschung die Fähigkeit einer Volkswirtschaft verbessern, neue Technologien zu entwickeln, was zu einem nachhaltigen Wachstum führt.

Dynamische Konnektivität in Graphen

Dynamische Konnektivität in Graphen bezieht sich auf die Fähigkeit, die Konnektivität zwischen Knoten in einem Graphen effizient zu verfolgen, während sich die Struktur des Graphen im Laufe der Zeit ändert. Dies umfasst Operationen wie das Hinzufügen oder Entfernen von Kanten und Knoten. Bei einer dynamischen Graphenstruktur ist es wichtig, dass die Algorithmen zur Bestimmung, ob zwei Knoten verbunden sind, schnell ausgeführt werden können, selbst wenn der Graph häufig modifiziert wird.

Ein klassisches Problem in diesem Bereich ist es, den Zustand der Konnektivität nach jeder Änderung zu aktualisieren, was in der Regel in einem Zeitrahmen von O(log⁡n)O(\log n)O(logn) oder besser liegen sollte, wobei nnn die Anzahl der Knoten im Graphen ist. Zu den verwendeten Techniken gehören Union-Find-Datenstrukturen, die es ermöglichen, effizient Mengen zu verbinden und zu finden, sowie Algorithmen wie das Link/Cut Tree, das für dynamische Graphen optimiert ist.