Quantum Pumping

High-Tc Superleiter sind Materialien, die bei relativ hohen Temperaturen supraleitende Eigenschaften zeigen, typischerweise über 77 Kelvin, was der Temperatur von flüssigem Stickstoff entspricht. Diese Materialien, meist Keramiken auf Kupferbasis (auch als Kupferoxid-Supraleiter bekannt), ermöglichen den nahezu verlustfreien Transport von elektrischer Energie. Supraleitung tritt auf, wenn der elektrische Widerstand eines Materials auf null sinkt, was bedeutet, dass Strom ohne Energieverlust fließen kann.

Die Entdeckung der High-Tc Superleiter in den späten 1980er Jahren revolutionierte die Materialwissenschaft und eröffnete neue Möglichkeiten in der Technologie, wie z.B. in der Magnetresonanztomographie (MRT) und der Entwicklung von leistungsfähigen Magneten. Die zugrunde liegenden Mechanismen der Hochtemperatursupraleitung sind jedoch noch nicht vollständig verstanden, was zu intensiven Forschungsanstrengungen in der Physik führt. Der Schlüssel zu ihrer Funktion liegt oft in der Wechselwirkung zwischen Elektronen und dem Kristallgitter des Materials, was als Doping bezeichnet wird und die elektronische Struktur wesentlich beeinflusst.

Biochemische Oszillatoren sind Systeme in biologischen Prozessen, die periodische Schwankungen in Konzentrationen von Molekülen oder Reaktionen aufweisen. Diese Oszillationen können durch verschiedene Mechanismen entstehen, wie z.B. durch Rückkopplungsmechanismen in biochematischen Reaktionen. Ein bekanntes Beispiel ist der Circadian-Rhythmus, der die täglichen biologischen Prozesse von Organismen steuert.

Die mathematische Modellierung dieser Oszillatoren erfolgt häufig durch Differentialgleichungen, die die Dynamik der Reaktionen beschreiben. Ein häufig verwendetes Modell ist das Lotka-Volterra-Modell, das die Interaktion zwischen zwei Arten betrachtet, in dem eine die andere reguliert. Biochemische Oszillatoren sind entscheidend für viele Lebensprozesse, da sie die zeitliche Koordination von Stoffwechselreaktionen und anderen biologischen Funktionen ermöglichen.

Wirtschaftliche Externalitäten sind Kosten oder Nutzen, die durch die Aktivitäten eines wirtschaftlichen Akteurs entstehen, jedoch nicht in den Preisen der Güter oder Dienstleistungen enthalten sind. Diese Externalitäten können sowohl positiv als auch negativ sein. Ein klassisches Beispiel für negative Externalitäten ist die Umweltverschmutzung, die von einem Unternehmen verursacht wird, wodurch die Lebensqualität der Anwohner beeinträchtigt wird, ohne dass das Unternehmen dafür zur Verantwortung gezogen wird. Positives Beispiel sind Bildung und Forschung, die nicht nur dem Individuum, sondern auch der Gesellschaft als Ganzes zugutekommen.

Um die Auswirkungen von Externalitäten zu quantifizieren, nutzen Ökonomen oft das Konzept des sozialen Nutzens und der sozialen Kosten, wobei der soziale Nutzen als die Summe der privaten und externen Vorteile betrachtet wird. Mathematisch lässt sich dies als:

und

darstellen. Diese Konzepte sind entscheidend für die Entwicklung von politischen Maßnahmen, die darauf abzielen, die Effizienz und das Wohlergehen in einer Gesellschaft zu maximieren.

Quantitative Finance Risk Modeling bezieht sich auf die Anwendung mathematischer und statistischer Methoden zur Bewertung und Steuerung von finanziellen Risiken in Märkten und Institutionen. Ziel ist es, potenzielle Verluste zu quantifizieren und Strategien zu entwickeln, um diese Risiken zu minimieren. Zu den häufig verwendeten Modellen gehören Value-at-Risk (VaR), Stress-Testing und Monte-Carlo-Simulationen, die jeweils unterschiedliche Ansätze zur Risikomessung bieten.

Ein zentrales Konzept in der Risikoanalyse ist die Korrelation zwischen verschiedenen Finanzinstrumenten, die oft durch Matrizen wie die Kovarianzmatrix dargestellt werden kann. Mathematisch kann dies durch die Formel

ausgedrückt werden, wobei $Cov(X, Y)$ die Kovarianz zwischen den Variablen $X$ und $Y$ und $E$ den Erwartungswert darstellt. Die präzise Modellierung von Risiken ermöglicht es Finanzinstituten, informierte Entscheidungen zu treffen und ihre Risikopositionen effektiv zu steuern.

Antibody Engineering ist ein innovativer Bereich der Biotechnologie, der sich mit der Modifikation und Optimierung von Antikörpern beschäftigt, um deren Wirksamkeit und Spezifität zu erhöhen. Durch verschiedene Techniken wie künstliche Selektion, Gen-Engineering und Protein-Design können Forscher Antikörper entwickeln, die gezielt an bestimmte Antigene binden. Diese modifizierten Antikörper finden Anwendung in der Diagnostik, der Krebsbehandlung und Immuntherapien. Zu den häufigsten Methoden gehören die Humane Antikörperbibliotheken und Phagen-Display-Techniken, die es ermöglichen, eine Vielzahl von Antikörpern schnell zu testen und die besten Kandidaten auszuwählen. Insgesamt bietet Antibody Engineering das Potenzial, neue therapeutische Ansätze zu entwickeln und bestehende Behandlungen zu verbessern.

Das Hahn-Banach-Trennungs-Theorem ist ein fundamentales Resultat der funktionalen Analysis und der geometrischen Mathematik, das sich mit der Trennung konvexer Mengen befasst. Es besagt, dass zwei nicht überlappende konvexe Mengen in einem normierten Raum durch eine hyperplane (eine affine Hyperebene) getrennt werden können. Genauer gesagt, wenn $C$ und $D$ zwei nicht leere konvexe Mengen sind, sodass $C \cap D = \emptyset$, gibt es eine lineare Funktional $f$ und einen Skalar $\alpha$, so dass:

Dies bedeutet, dass die Menge $C$ auf einer Seite der Hyperplane und die Menge $D$ auf der anderen Seite liegt. Das Theorem ist besonders nützlich in der Optimierung und der Spieltheorie, da es ermöglicht, Probleme geometrisch zu formulieren und Lösungen zu finden, indem die Trennbarkeit von Lösungen und Constraints untersucht wird.