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Schrödinger Equation

Die Schrödinger-Gleichung ist eine fundamentale Gleichung in der Quantenmechanik, die das Verhalten von quantenmechanischen Systemen beschreibt. Sie stellt eine Beziehung zwischen der Wellenfunktion eines Systems und seiner Energie her. Die allgemeine Form der zeitabhängigen Schrödinger-Gleichung lautet:

iℏ∂Ψ(x,t)∂t=H^Ψ(x,t)i\hbar \frac{\partial \Psi(x,t)}{\partial t} = \hat{H} \Psi(x,t)iℏ∂t∂Ψ(x,t)​=H^Ψ(x,t)

Hierbei ist Ψ(x,t)\Psi(x,t)Ψ(x,t) die Wellenfunktion, H^\hat{H}H^ der Hamilton-Operator, der die totale Energie des Systems repräsentiert, und ℏ\hbarℏ das reduzierte Plancksche Wirkungsquantum. Diese Gleichung ist entscheidend, um die Wahrscheinlichkeit zu bestimmen, ein Teilchen an einem bestimmten Ort und zu einer bestimmten Zeit zu finden, was durch das Quadrat des Betrags der Wellenfunktion ∣Ψ(x,t)∣2|\Psi(x,t)|^2∣Ψ(x,t)∣2 gegeben ist. Die Schrödinger-Gleichung ermöglicht es Physikern, das Verhalten von Elektronen in Atomen, Molekülen und Festkörpern zu modellieren und zu verstehen.

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Rationale Blasen

Rational Bubbles beziehen sich auf Situationen in Finanzmärkten, in denen die Preise von Vermögenswerten über ihren intrinsischen Wert hinaus steigen, basierend auf der Erwartung, dass zukünftige Käufer bereit sind, noch höhere Preise zu zahlen. Diese Preisblasen entstehen oft, weil Investoren rationale Entscheidungen treffen und die Möglichkeit, von einem Preisanstieg zu profitieren, als attraktiver empfinden als den tatsächlichen Wert des Vermögenswertes. Die Theorie hinter Rational Bubbles kann durch das Konzept der erwarteten zukünftigen Preise beschrieben werden, wobei Investoren ihre Kaufentscheidungen auf der Annahme stützen, dass andere Investoren ebenfalls kaufen werden, um von den steigenden Preisen zu profitieren.

Mathematisch kann dies durch die Gleichung für den Preis eines Vermögenswertes PtP_tPt​ dargestellt werden:

Pt=Et[Pt+1]+D(1+r)P_t = E_t[P_{t+1}] + \frac{D}{(1+r)}Pt​=Et​[Pt+1​]+(1+r)D​

wobei Et[Pt+1]E_t[P_{t+1}]Et​[Pt+1​] die erwartete zukünftige Preisentwicklung, DDD die Dividende und rrr der Diskontsatz ist. Rational Bubbles können jedoch nicht ewig bestehen bleiben und enden oft abrupt, wenn die Marktteilnehmer realisieren, dass die Preise nicht durch fundamentale Werte gestützt sind, was zu einem plötzlichen Preisverfall führt.

Rayleigh-Kriterium

Das Rayleigh-Kriterium ist ein fundamentales Konzept in der Optik, das die Auflösungsfähigkeit von optischen Systemen, wie beispielsweise Teleskopen oder Mikroskopen, beschreibt. Es definiert die minimale Winkeltrennung θ\thetaθ, bei der zwei Lichtquellen als getrennt wahrgenommen werden können. Nach diesem Kriterium gilt, dass die Quellen als getrennt erkannt werden, wenn der zentrale Maximalwert des Beugungsmusters einer Quelle mit dem ersten Minimum des Beugungsmusters der anderen Quelle übereinstimmt.

Mathematisch wird das Rayleigh-Kriterium durch die folgende Beziehung ausgedrückt:

θ=1.22λD\theta = 1.22 \frac{\lambda}{D}θ=1.22Dλ​

Hierbei ist λ\lambdaλ die Wellenlänge des Lichtes und DDD der Durchmesser der Apertur (z.B. des Objektivs). Ein größerer Durchmesser führt zu einer besseren Auflösung, während eine kürzere Wellenlänge ebenfalls die Auflösungsfähigkeit verbessert. Dies ist besonders wichtig in der Astronomie, wo die Beurteilung der Auflösung von Teleskopen entscheidend für die Beobachtung von fernen Sternen und Galaxien ist.

Anwendungen der Thermodynamik

Die Gesetze der Thermodynamik finden in vielen Bereichen Anwendung, von der Energieerzeugung bis hin zur chemischen Reaktionstechnik. Das erste Gesetz, auch bekannt als das Gesetz der Energieerhaltung, besagt, dass Energie nicht verloren geht, sondern lediglich von einer Form in eine andere umgewandelt wird. Dies ist entscheidend für den Betrieb von Dampfkraftwerken, in denen chemische Energie in mechanische Energie umgewandelt wird. Das zweite Gesetz beschreibt die Richtung von Energieumwandlungen und die Unmöglichkeit, Wärme vollständig in Arbeit umzuwandeln, was insbesondere für Kühlsysteme und Wärmepumpen wichtig ist. Anwendungen in der Klimatisierung und der Wärmerückgewinnung nutzen dieses Prinzip, um die Effizienz zu steigern. Schließlich regelt das dritte Gesetz der Thermodynamik das Verhalten von Systemen bei Annäherung an den absoluten Nullpunkt, was für die Entwicklung von Supraleitern und Quantencomputern von Bedeutung ist.

Bioinformatik-Pipelines

Bioinformatics Pipelines sind strukturierte Workflows, die zur Analyse biologischer Daten eingesetzt werden. Sie integrieren verschiedene Software-Tools und Algorithmen, um Daten von der Rohform bis zu biologisch relevanten Ergebnissen zu verarbeiten. Typischerweise umfassen Pipelines Schritte wie Datenakquise, Qualitätskontrolle, Datenanalyse und Ergebnisinterpretation. Ein Beispiel für eine solche Pipeline könnte die Verarbeitung von DNA-Sequenzdaten umfassen, bei der die Sequenzen zuerst aus Rohdaten extrahiert, dann auf Qualität geprüft und schließlich mithilfe von Alignment-Tools analysiert werden. Diese Pipelines sind oft automatisiert und ermöglichen es Forschern, große Datenmengen effizient und reproduzierbar zu verarbeiten.

Chandrasekhar-Masse-Derivation

Die Chandrasekhar-Masse ist die maximale Masse eines stabilen weißen Zwergs und beträgt etwa 1,4 M⊙1,4 \, M_\odot1,4M⊙​ (Solarmasse). Sie wurde von dem indischen Astrophysiker Subrahmanyan Chandrasekhar abgeleitet, indem er die physikalischen Prinzipien der Quantenmechanik und der Thermodynamik anwendete. Die Ableitung basiert auf dem Pauli-Ausschlussprinzip, das besagt, dass keine zwei Fermionen (wie Elektronen) denselben Quantenzustand einnehmen können. Wenn die Masse eines weißen Zwergs die Chandrasekhar-Masse überschreitet, wird der Druck, der durch die Elektronenentartung erzeugt wird, nicht mehr ausreichen, um die Schwerkraft zu balancieren. Dies führt zu einer Instabilität, die den Stern in eine Supernova oder einen Neutronenstern kollabieren lässt. Mathematisch wird dies oft durch die Gleichung für den Druck und die Dichte eines entarteten Elektronengases formuliert.

Martingale-Eigenschaft

Die Martingale-Eigenschaft ist ein zentrales Konzept in der Wahrscheinlichkeitstheorie und der stochastischen Prozesse. Ein stochastischer Prozess XnX_nXn​ wird als Martingale bezeichnet, wenn die Bedingung erfüllt ist, dass der erwartete zukünftige Wert des Prozesses, gegeben alle vorherigen Werte, gleich dem aktuellen Wert ist. Mathematisch ausgedrückt bedeutet dies:

E[Xn+1∣X1,X2,…,Xn]=XnE[X_{n+1} | X_1, X_2, \ldots, X_n] = X_nE[Xn+1​∣X1​,X2​,…,Xn​]=Xn​

für alle nnn. Diese Eigenschaft impliziert, dass es keine systematischen Gewinne oder Verluste im Prozess gibt, wodurch der Prozess als "fair" gilt. Ein typisches Beispiel für einen Martingale-Prozess ist das Glücksspiel, bei dem die Einsätze in jedem Spiel unabhängig von den vorherigen Ergebnissen sind. In der Finanzmathematik wird die Martingale-Eigenschaft häufig verwendet, um die Preisbildung von Finanzinstrumenten zu modellieren.