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Price Floor

Ein Price Floor ist ein staatlich festgelegter Mindestpreis für ein Produkt oder eine Dienstleistung, der nicht unterschritten werden darf. Dieser Mindestpreis wird oft eingeführt, um Produzenten vor extremen Preisschwankungen zu schützen und um sicherzustellen, dass ein gewisses Einkommensniveau für die Anbieter gewährleistet ist. Ein typisches Beispiel für einen Price Floor ist der Mindestlohn, der sicherstellt, dass Arbeitnehmer ein bestimmtes Einkommen erhalten.

Die Auswirkungen eines Price Floors können vielfältig sein:

  • Überangebot: Wenn der festgelegte Preis über dem Gleichgewichtspreis liegt, kann es zu einem Überangebot kommen, da Verkäufer bereit sind, mehr zu produzieren, als Käufer bereit sind zu kaufen.
  • Ressourcenverteilung: Ein Price Floor kann zu einer ineffizienten Verteilung von Ressourcen führen, da überschüssige Waren nicht verkauft werden können.

In der mathematischen Darstellung könnte der Price Floor als PfP_fPf​ definiert werden, wobei gilt: Pf>PeP_f > P_ePf​>Pe​, wobei PeP_ePe​ der Gleichgewichtspreis ist.

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MEMS-Gyroskop

Ein MEMS-Gyroskop (Micro-Electro-Mechanical Systems) ist ein kleiner Sensor, der Drehbewegungen und Orientierung in drei Dimensionen misst. Diese Geräte basieren auf mikroskopischen mechanischen Strukturen und elektronischen Komponenten, die auf einem einzigen Chip integriert sind. MEMS-Gyroskope nutzen die Prinzipien der Physik, um die Corioliskraft zu erfassen, die auf eine schwingende Masse wirkt, wenn sie einer Drehbewegung ausgesetzt ist.

Die wichtigsten Anwendungsbereiche umfassen:

  • Smartphones: zur Bildschirmausrichtung und Spielsteuerung.
  • Drohnen und Roboter: für die Stabilisierung und Navigation.
  • Fahrzeuge: zur Verbesserung der Sicherheitssysteme und Fahrdynamik.

Durch ihre kompakte Größe und geringen Kosten haben MEMS-Gyroskope die Möglichkeiten der Bewegungserkennung revolutioniert und finden breite Anwendung in der Industrie und im Alltag.

Backstepping Nonlinear Control

Backstepping ist eine systematische Methode zur Regelung nichtlinearer Systeme, die auf der schrittweisen Konstruktion von Steuerungsgesetzen basiert. Der Ansatz beginnt mit der Identifikation eines geeigneten Ausgangspunktes, häufig einer stabilen Gleichgewichtslage, und arbeitet sich schrittweise zurück durch die Dynamik des Systems. Dabei wird für jeden Schritt ein Lyapunov-Funktion konstruiert, um die Stabilität des Systems sicherzustellen.

Ein typisches Verfahren besteht aus den folgenden Schritten:

  1. Modellierung des Systems: Das nichtlineare System wird in eine Form gebracht, die eine Rückführung ermöglicht.
  2. Konstruktion der Steuerung: Für jeden Zustand wird eine Steuerung abgeleitet, die die Stabilität gewährleistet.
  3. Integration der Steuerung: Die einzelnen Steuerungsgesetze werden kombiniert, um ein vollständiges Steuerungsgesetz zu erhalten.

Der Backstepping-Ansatz ist besonders nützlich für Systeme mit ungewöhnlichem Verhalten und kann in verschiedenen Anwendungen eingesetzt werden, darunter Robotik und Automatisierungstechnik.

Crispr-basierte Genrepression

Crispr-basierte Genrepression ist eine Technik, die auf dem CRISPR-Cas9-System basiert, um die Expression spezifischer Gene zu hemmen. Anstatt das Genom zu schneiden, wie es bei der Genom-Editierung der Fall ist, wird ein modifiziertes Cas9-Protein verwendet, das als dCas9 (deactivated Cas9) bekannt ist. Dieses Protein kann an eine spezifische DNA-Sequenz binden, ohne sie zu schneiden, und blockiert so die Transkription des Zielgens. Die Effizienz der Genrepression kann durch die Kombination mit kleinen RNA-Molekülen, wie z. B. sgRNA (single guide RNA), erhöht werden, die gezielt die Bindungsstelle für das dCas9 ansteuern. Diese Methode hat vielversprechende Anwendungen in der Funktionsgenomik und in der Behandlung von Krankheiten, indem sie eine präzise Kontrolle über die Genexpression ermöglicht.

Medizinische Bildgebung Deep Learning

Medical Imaging Deep Learning bezieht sich auf den Einsatz von künstlichen neuronalen Netzwerken zur Analyse und Interpretation medizinischer Bilder, wie z.B. Röntgenaufnahmen, CT-Scans und MRT-Bilder. Diese Technologien ermöglichen es, komplexe Muster in den Bilddaten zu erkennen, die für das menschliche Auge oft schwer zu identifizieren sind. Der Prozess umfasst typischerweise die folgenden Schritte:

  1. Datensammlung: Große Mengen an annotierten Bilddaten werden benötigt, um das Modell zu trainieren.
  2. Vorverarbeitung: Die Bilder werden bearbeitet, um Rauschen zu reduzieren und die Qualität zu verbessern.
  3. Modelltraining: Durch den Einsatz von Deep-Learning-Algorithmen, wie z.B. Convolutional Neural Networks (CNNs), wird das Modell trainiert, um Merkmale zu erkennen und Diagnosen zu stellen.
  4. Evaluation: Die Leistung des Modells wird überprüft, um sicherzustellen, dass es genaue und zuverlässige Ergebnisse liefert.

Diese Technologien haben das Potenzial, die Diagnosegenauigkeit zu verbessern und die Effizienz in der medizinischen Bildgebung signifikant zu erhöhen.

Market Bubbles

Market Bubbles sind Phänomene in den Finanzmärkten, bei denen die Preise für Vermögenswerte, wie Aktien oder Immobilien, über ihren intrinsischen Wert hinaus ansteigen. Dies geschieht oft aufgrund von spekulativem Verhalten, bei dem Investoren in der Hoffnung, von steigenden Preisen zu profitieren, übermäßig in bestimmte Vermögenswerte investieren. Während einer Blase kann es zu einer Überbewertung kommen, die durch mehrere Faktoren wie Medienberichterstattung, Herdentrieb oder exzessive Liquidität verstärkt wird.

Ein typisches Merkmal einer Marktblase ist, dass sie in der Regel mit einem plötzlichen und dramatischen Preisverfall endet, wenn die Realität den überhöhten Erwartungen nicht standhält. Die Auswirkungen solcher Blasen können tiefgreifend sein und sowohl Einzelinvestoren als auch die gesamte Wirtschaft betreffen, was zu einer Finanzkrise führen kann. Um solche Blasen zu erkennen, können Indikatoren wie das Kurs-Gewinn-Verhältnis (KGV) oder das Verhältnis von Preis zu Buchwert herangezogen werden.

Carnot-Limitierung

Die Carnot Limitation beschreibt die theoretischen Grenzen der Effizienz von Wärmekraftmaschinen, die zwischen zwei Temperaturreservoirs arbeiten. Gemäß dem Carnot-Theorem kann die maximale Effizienz η\etaη einer solchen Maschine durch die Temperaturen der beiden Reservoirs ausgedrückt werden:

η=1−TCTH\eta = 1 - \frac{T_C}{T_H}η=1−TH​TC​​

Hierbei ist TCT_CTC​ die Temperatur des kalten Reservoirs und THT_HTH​ die Temperatur des heißen Reservoirs, beide in Kelvin. Diese Beziehung zeigt, dass die Effizienz nur dann steigt, wenn die Temperaturdifferenz zwischen den Reservoirs erhöht wird. Wichtig ist, dass keine reale Maschine die Carnot-Effizienz erreichen kann, da immer Verluste durch Reibung, Wärmeleitung und andere Faktoren auftreten. Die Carnot-Limitation bildet somit eine fundamentale Grundlage für das Verständnis thermodynamischer Prozesse und ist entscheidend für die Entwicklung effizienter Energiesysteme.