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Shapley Value

Der Shapley Value ist ein Konzept aus der kooperativen Spieltheorie, das zur Verteilung von Gewinnen oder Verlusten unter den Mitgliedern einer Koalition verwendet wird. Er wurde von Lloyd Shapley entwickelt und basiert auf der Idee, dass jeder Spieler einen bestimmten Beitrag zum Gesamtergebnis leistet. Der Shapley Value berücksichtigt nicht nur den individuellen Beitrag eines Spielers, sondern auch, wie dieser Beitrag in verschiedenen Koalitionen zum Tragen kommt.

Mathematisch wird der Shapley Value für einen Spieler iii in einer Koalition durch die Formel

ϕi(v)=∑S⊆N∖{i}∣S∣!⋅(∣N∣−∣S∣−1)!∣N∣!⋅(v(S∪{i})−v(S))\phi_i(v) = \sum_{S \subseteq N \setminus \{i\}} \frac{|S|! \cdot (|N| - |S| - 1)!}{|N|!} \cdot (v(S \cup \{i\}) - v(S))ϕi​(v)=S⊆N∖{i}∑​∣N∣!∣S∣!⋅(∣N∣−∣S∣−1)!​⋅(v(S∪{i})−v(S))

definiert, wobei NNN die Menge aller Spieler ist und v(S)v(S)v(S) den Wert der Koalition SSS darstellt. Der Shapley Value hat zahlreiche Anwendungen in verschiedenen Bereichen, wie z.B. der Wirtschaft, der Politik und der Verteilung von Ressourcen, da er faire und rationale Entscheidungsfindungen fördert.

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Dirichlet-Reihe

Eine Dirichlet-Reihe ist eine spezielle Art von unendlicher Reihe, die häufig in der Zahlentheorie vorkommt. Sie hat die Form

D(s)=∑n=1∞annsD(s) = \sum_{n=1}^{\infty} \frac{a_n}{n^s}D(s)=n=1∑∞​nsan​​

wobei sss eine komplexe Zahl ist und ana_nan​ eine Folge von Koeffizienten darstellt, die oft mit den Eigenschaften von Zahlen verknüpft sind, wie z.B. den Werten von Multiplikative Funktionen. Dirichlet-Reihen sind besonders wichtig in der Untersuchung der Verteilung von Primzahlen und in der analytischen Zahlentheorie. Ein bekanntes Beispiel ist die Riemannsche Zeta-Funktion, die durch die Dirichlet-Reihe

ζ(s)=∑n=1∞1ns\zeta(s) = \sum_{n=1}^{\infty} \frac{1}{n^s}ζ(s)=n=1∑∞​ns1​

definiert ist und eine zentrale Rolle in der Theorie der Primzahlen spielt. Die Konvergenz einer Dirichlet-Reihe hängt stark von der Wahl der Koeffizienten und der Position von sss im komplexen Zahlenraum ab.

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.

Heisenberg-Matrix

Die Heisenberg Matrix, auch als Heisenberg-Gruppe bekannt, ist ein wichtiges Konzept in der Mathematik und Physik, insbesondere in der Quantenmechanik. Sie beschreibt eine spezielle Art von algebraischen Strukturen, die eine Kombination von Translationen und Drehungen im Raum darstellen. Mathematisch wird die Heisenberg-Gruppe oft durch Matrizen dargestellt, die eine Form wie folgt haben:

H=(1xz01y001)H = \begin{pmatrix} 1 & x & z \\ 0 & 1 & y \\ 0 & 0 & 1 \end{pmatrix}H=​100​x10​zy1​​

Hierbei sind xxx, yyy und zzz Variablen, die die Transformationen im Raum definieren. Diese Matrix zeigt auf, wie verschiedene quantenmechanische Zustände durch lineare Transformationen miteinander verbunden sind, und spielt eine zentrale Rolle in der Beschreibung von nicht-kommutativen Geometrien. Die Heisenberg Matrix ist nicht nur ein mathematisches Konstrukt, sondern hat auch tiefgreifende physikalische Implikationen, insbesondere in der Analyse von Quantenoperatoren und deren Wechselwirkungen.

Knuth-Morris-Pratt-Vorverarbeitung

Der Knuth-Morris-Pratt (KMP) Algorithmus ist ein effizienter Algorithmus zur Mustererkennung in Strings, der eine Vorverarbeitung des Musters nutzt, um die Suche zu optimieren. Während der Preprocessing-Phase wird ein Prefix-Suffix Array (häufig als lps\text{lps}lps bezeichnet) erstellt, das für jedes Zeichen im Muster die Länge des längsten Präfixes angibt, das gleichzeitig auch ein Suffix ist. Diese Informationen ermöglichen es, bei einer Mismatch-Situation im Suchprozess das Muster nicht vollständig neu auszurichten, sondern an einer geeigneten Position weiterzumachen, was die Effizienz erheblich steigert. Der Algorithmus hat eine Laufzeit von O(n+m)O(n + m)O(n+m), wobei nnn die Länge des Textes und mmm die Länge des Musters ist. Durch die geschickte Nutzung des lps\text{lps}lps-Arrays wird die Anzahl der Vergleiche minimiert und die Suche somit schneller und effizienter gestaltet.

Preisstarrheit

Price Stickiness, oder** Preisrigidität**, beschreibt das Phänomen, dass Preise von Gütern und Dienstleistungen sich nicht sofort an Veränderungen der Marktbedingungen anpassen. Dies kann verschiedene Ursachen haben, darunter Verträge, Psychologie der Konsumenten und Kosten der Preisanpassung. Beispielsweise können Unternehmen zögern, Preise zu senken, auch wenn die Nachfrage sinkt, aus Angst, das Wahrnehmungsbild ihrer Marke zu schädigen.

Die Folgen von Preisrigidität können erhebliche wirtschaftliche Auswirkungen haben, insbesondere in Zeiten von Rezesssionen oder Inflation. In solchen Situationen kann die langsame Anpassung der Preise zu einem Ungleichgewicht zwischen Angebot und Nachfrage führen, was zu Ressourcenineffizienz und Marktinstabilität führen kann. In vielen Modellen der Makroökonomie wird Price Stickiness als einen der Hauptgründe für die kurzfristige Ineffizienz von Märkten betrachtet.

Schelling-Segregationsmodell

Das Schelling Segregation Model ist ein agentenbasiertes Modell, das von dem Ökonom Thomas Schelling in den 1970er Jahren entwickelt wurde, um die Dynamik der Segregation in sozialen Gruppen zu untersuchen. Es zeigt, wie Individuen, die eine Präferenz für Nachbarn ähnlicher Gruppen haben, zu einer räumlichen Segregation führen können, auch wenn ihre Präferenzen nicht extrem stark sind. Das Modell besteht aus einem Gitter, auf dem verschiedene Agenten platziert sind, die unterschiedliche Eigenschaften (z.B. Ethnizität oder soziale Klasse) repräsentieren.

Die Agenten sind unzufrieden, wenn ein bestimmter Prozentsatz ihrer Nachbarn nicht die gleiche Eigenschaft hat und bewegen sich entsprechend, um ihre Situation zu verbessern. Dies führt oft zu einem selbstverstärkenden Prozess, bei dem selbst kleine Präferenzen für Homogenität zu einer erheblichen Segregation führen können. Die Ergebnisse des Modells verdeutlichen, dass Segregation nicht unbedingt das Ergebnis von Diskriminierung oder Vorurteilen ist, sondern auch aus individuellen Entscheidungen und Präferenzen resultieren kann.