Diplomarbeit, 1999
118 Seiten, Note: 1
Diese Arbeit untersucht ein Modell für die Signalübertragung auf Bäumen, welches von Peres, Kenyon, Evans und Schulman (1998) eingeführt wurde. Das Hauptziel ist die Bestimmung kritischer Parameter für Informationsfluss und Phasenübergänge in diesem Modell. Dabei werden Konzepte der Perkolationstheorie und der statistischen Physik angewendet.
Kapitel 1: Einleitung: Dieses Kapitel führt in die Thematik der Arbeit ein und gibt einen Überblick über das von Peres et al. (1998) eingeführte Modell der Signalübertragung auf Bäumen. Es werden die zentralen Fragestellungen erläutert, insbesondere die Bestimmung der maximal zulässigen Fehlerwahrscheinlichkeit für eine zuverlässige Signalübertragung und der Zusammenhang mit der asymptotischen Unabhängigkeit der Signale. Der Aufbau der Arbeit wird skizziert.
Kapitel 2: Zufällige Prozesse auf Bäumen: Kapitel 2 legt die mathematischen Grundlagen für die weiteren Kapitel. Es werden wichtige Begriffe wie elektrische Netzwerke, Perkolationen, Markov-Felder und Gibbs-Maße definiert und erläutert, die für das Verständnis des Signalübertragungsmodells essentiell sind. Die Kapitel liefert das notwendige mathematische Rüstzeug zur Analyse der zufälligen Prozesse auf Bäumen.
Kapitel 3: Dominanz und gegenseitige Information: Dieses Kapitel behandelt die Konzepte von Dominanz und gegenseitiger Information im Kontext des Modells. Es werden die mathematischen Werkzeuge bereitgestellt, um den Informationsfluss und die Abhängigkeit zwischen den Signalen an verschiedenen Knoten des Baumes zu quantifizieren. Diese Konzepte sind zentral für die Analyse der kritischen Parameter.
Kapitel 4: Das Broadcasting-Modell: Das Herzstück der Arbeit ist das Broadcasting-Modell. Dieses Kapitel analysiert detailliert das Modell, einschließlich der grundlegenden Eigenschaften, des Interaktionsparameters, und der kritischen Parameter für Informationsfluss und Phasenübergänge. Das Ising-Modell wird eingeführt und im Kontext des Broadcasting-Modells untersucht. Die Ergebnisse werden zusammengefasst und miteinander verglichen.
Kapitel 5: Weitreichende Einflüsse: Dieses Kapitel untersucht den Einfluss der Interaktionsstärke auf den Informationsfluss und den Phasenübergang im Broadcasting-Modell. Es wird nachgewiesen, dass kritische Interaktionsstärken existieren, die den Übergang zwischen abhängigem und unabhängigem Verhalten der Signale markieren. Die Konzepte der effektiven Leitfähigkeit und die unabhängige Version des Modells werden diskutiert.
Broadcasting-Modell, Zufällige Prozesse, Bäume, Perkolation, Markov-Felder, Gibbs-Maße, kritischer Parameter, Informationsfluss, Phasenübergang, Ising-Modell, Dominanz, gegenseitige Information, effektive Leitfähigkeit.
Dieses Dokument ist eine umfassende Sprachvorschau, die den Titel, das Inhaltsverzeichnis, die Ziele und Themenschwerpunkte, Kapitelzusammenfassungen und Schlüsselwörter umfasst. Es gibt einen Überblick über eine wissenschaftliche Arbeit zum Thema zufällige Prozesse auf Bäumen.
Das Hauptziel dieser Arbeit ist die Bestimmung kritischer Parameter für Informationsfluss und Phasenübergänge in einem Modell für die Signalübertragung auf Bäumen, welches von Peres, Kenyon, Evans und Schulman (1998) eingeführt wurde.
Die Hauptthemen dieser Arbeit sind: Signalübertragung auf Bäumen, kritischer Parameter für Informationsfluss, Phasenübergänge, Perkolationstheorie und Anwendung des Ising-Modells.
Kapitel 1 führt in die Thematik ein, gibt einen Überblick über das Modell von Peres et al. (1998) und erläutert die zentralen Fragestellungen, insbesondere die Bestimmung der maximal zulässigen Fehlerwahrscheinlichkeit und den Zusammenhang mit asymptotischer Unabhängigkeit.
Kapitel 2 legt die mathematischen Grundlagen, wie elektrische Netzwerke, Perkolationen, Markov-Felder und Gibbs-Maße, für die weiteren Kapitel.
Kapitel 3 behandelt die Konzepte von Dominanz und gegenseitiger Information. Kapitel 4 analysiert detailliert das Broadcasting-Modell, einschließlich der grundlegenden Eigenschaften, des Interaktionsparameters und der kritischen Parameter für Informationsfluss und Phasenübergänge. Das Ising-Modell wird im Kontext des Broadcasting-Modells untersucht.
Kapitel 5 untersucht den Einfluss der Interaktionsstärke auf den Informationsfluss und den Phasenübergang im Broadcasting-Modell. Es wird der Übergang zwischen abhängigem und unabhängigem Verhalten der Signale markiert.
Die Schlüsselwörter sind: Broadcasting-Modell, Zufällige Prozesse, Bäume, Perkolation, Markov-Felder, Gibbs-Maße, kritischer Parameter, Informationsfluss, Phasenübergang, Ising-Modell, Dominanz, gegenseitige Information, effektive Leitfähigkeit.
Das Broadcasting-Modell ist ein Modell für die Signalübertragung auf Bäumen, welches von Peres, Kenyon, Evans und Schulman (1998) eingeführt wurde. Es wird in Kapitel 4 der Arbeit detailliert analysiert.
Der Interaktionsparameter 'a' ist ein wichtiger Bestandteil des Broadcasting-Modells und wird in Kapitel 4 behandelt. Er beeinflusst den Informationsfluss und die Phasenübergänge.
Markov-Felder und Gibbs-Maße sind wichtige mathematische Konzepte, die in Kapitel 2 definiert werden. Sie sind relevant für das Verständnis der zufälligen Prozesse, die im Broadcasting-Modell ablaufen.
Das Ising-Modell wird im Kontext des Broadcasting-Modells in Kapitel 4 untersucht, um Phasenübergänge zu analysieren.
Die effektive Leitfähigkeit wird in Kapitel 5 diskutiert und steht im Zusammenhang mit dem Informationsfluss im Broadcasting-Modell.
Informationen zur Spinperkolation finden sich im Anhang (Kapitel 6) in Bezug auf den Nachweis der kritischen Interaktion für Spinperkolation in der Plus-Phase nach Lyons.
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