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This thesis aims at presenting in an organized fashion the required basics to understand the Glauber dynamics as a way of simulating configurations according to the Gibbs distribution of the Curie-Weiss Potts model. Therefore, essential aspects of discrete-time Markov chains on a finite state space are examined, especially their convergence behavior and related mixing times. Furthermore, special emphasis is placed on a consistent and comprehensive presentation of the Curie-Weiss Potts model and its analysis. Finally, the Glauber dynamics is studied in general and applied afterwards in an exemplary way to the Curie-Weiss model as well as the Curie-Weiss Potts model. The associated considerations are supplemented with two computer simulations aiming to show the cutoff phenomenon and the temperature dependence of the convergence behavior.
Die vorliegende Diplomarbeit beschäftigt sich mit zwei Aspekten der statistischen Eigenschaften von Clusterverfahren. Zum einen geht die Arbeit auf die Frage der Existenz von unterschiedlichen Clusteranalysemethoden zur Strukturfindung und deren unterschiedlichen Vorgehensweisen ein. Die Methode des Abstandes zwischen Mannigfaltigkeiten und die K-means Methode liefern ausgehend von gleichen Daten unterschiedliche Endclusterungen. Der zweite Teil dieser Arbeit beschäftigt sich näher mit den asymptotischen Eigenschaften des K-means Verfahrens. Hierbei ist die Menge der optimalen Clusterzentren konsistent. Bei Vergrößerung des Stichprobenumfangs gegen Unendlich konvergiert diese in Wahrscheinlichkeit gegen die Menge der Clusterzentren, die das Varianzkriterium minimiert. Ebenfalls konvergiert die Menge der optimalen Clusterzentren für n gegen Unendlich gegen eine Normalverteilung. Es hat sich dabei ergeben, dass die einzelnen Clusterzentren voneinander abhängen.
The main results of this thesis are formulated in a class of surfaces (varifolds) generalizing closed and connected smooth submanifolds of Euclidean space which allows singularities. Given an indecomposable varifold with dimension at least two in some Euclidean space such that the first variation is locally bounded, the total variation is absolutely continuous with respect to the weight measure, the density of the weight measure is at least one outside a set of weight measure zero and the generalized mean curvature is locally summable to a natural power (dimension of the varifold minus one) with respect to the weight measure. The thesis presents an improved estimate of the set where the lower density is small in terms of the one dimensional Hausdorff measure. Moreover, if the support of the weight measure is compact, then the intrinsic diameter with respect to the support of the weight measure is estimated in terms of the generalized mean curvature. This estimate is in analogy to the diameter control for closed connected manifolds smoothly immersed in some Euclidean space of Peter Topping. Previously, it was not known whether the hypothesis in this thesis implies that two points in the support of the weight measure have finite geodesic distance.
State space models enjoy wide popularity in mathematical and statistical modelling across disciplines and research fields. Frequent solutions to problems of estimation and forecasting of a latent signal such as the celebrated Kalman filter hereby rely on a set of strong assumptions such as linearity of system dynamics and Gaussianity of noise terms.
We investigate fallacy in mis-specification of the noise terms, that is signal noise
and observation noise, regarding heavy tailedness in that the true dynamic frequently produces observation outliers or abrupt jumps of the signal state due to realizations of these heavy tails not considered by the model. We propose a formalisation of observation noise mis-specification in terms of Huber’s ε-contamination as well as a computationally cheap solution via generalised Bayesian posteriors with a diffusion Stein divergence loss resulting in the diffusion score matching Kalman filter - a modified algorithm akin in complexity to the regular Kalman filter. For this new filter interpretations of novel terms, stability and an ensemble variant are discussed. Regarding signal noise mis-specification, we propose a formalisation in the frame work of change point detection and join ideas from the popular CUSUM algo-
rithm with ideas from Bayesian online change point detection to combine frequent reliability constraints and online inference resulting in a Gaussian mixture model variant of multiple Kalman filters. We hereby exploit open-end sequential probability ratio tests on the evidence of Kalman filters on observation sub-sequences for aggregated inference under notions of plausibility.
Both proposed methods are combined to investigate the double mis-specification problem and discussed regarding their capabilities in reliable and well-tuned uncertainty quantification. Each section provides an introduction to required terminology and tools as well as simulation experiments on the popular target tracking task and the non-linear, chaotic Lorenz-63 system to showcase practical performance of theoretical considerations.
Geomagnetic field modeling using spherical harmonics requires the inversion for hundreds to thousands of parameters. This large-scale problem can always be formulated as an optimization problem, where a global minimum of a certain cost function has to be calculated. A variety of approaches is known in order to solve this inverse problem, e.g. derivative-based methods or least-squares methods and their variants. Each of these methods has its own advantages and disadvantages, which affect for example the applicability to non-differentiable functions or the runtime of the corresponding algorithm.
In this work, we pursue the goal to find an algorithm which is faster than the established methods and which is applicable to non-linear problems. Such non-linear problems occur for example when estimating Euler angles or when the more robust L_1 norm is applied. Therefore, we will investigate the usability of stochastic optimization methods from the CMAES family for modeling the geomagnetic field of Earth's core. On one hand, basics of core field modeling and their parameterization are discussed using some examples from the literature. On the other hand, the theoretical background of the stochastic methods are provided. A specific CMAES algorithm was successfully applied in order to invert data of the Swarm satellite mission and to derive the core field model EvoMag. The EvoMag model agrees well with established models and observatory data from Niemegk. Finally, we present some observed difficulties and discuss the results of our model.
Im Zuge der Covid-19 Pandemie werden zwei Werte täglich diskutiert: Die zuletzt gemeldete Zahl der neu Infizierten und die sogenannte Reproduktionsrate. Sie gibt wieder, wie viele weitere Menschen ein an Corona erkranktes Individuum im Durchschnitt ansteckt. Für die Schätzung dieses Wertes gibt es viele Möglichkeiten - auch das Robert Koch-Institut gibt in seinem täglichen Situationsbericht stets zwei R-Werte an: Einen 4-Tage-R-Wert und einen weniger schwankenden 7-Tage-R-Wert. Diese Arbeit soll eine weitere Möglichkeit vorstellen, einige Aspekte der Pandemie zu modellieren und die Reproduktionsrate zu schätzen.
In der ersten Hälfte der Arbeit werden die mathematischen Grundlagen vorgestellt, die man für die Modellierung benötigt. Hierbei wird davon ausgegangen, dass der Leser bereits ein Basisverständnis von stochastischen Prozessen hat. Im Abschnitt Grundlagen werden Verzweigungsprozesse mit einigen Beispielen eingeführt und die Ergebnisse aus diesem Themengebiet, die für diese Arbeit wichtig sind, präsentiert. Dabei gehen wir zuerst auf einfache Verzweigungsprozesse ein und erweitern diese dann auf Verzweigungsprozesse mit mehreren Typen. Um die Notation zu erleichtern, beschränken wir uns auf zwei Typen. Das Prinzip lässt sich aber auf eine beliebige Anzahl von Typen erweitern.
Vor allem soll die Wichtigkeit des Parameters λ herausgestellt werden. Dieser Wert kann als durchschnittliche Zahl von Nachfahren eines Individuums interpretiert werden und bestimmt die Dynamik des Prozesses über einen längeren Zeitraum. In der Anwendung auf die Pandemie hat der Parameter λ die gleiche Rolle wie die Reproduktionsrate R.
In der zweiten Hälfte dieser Arbeit stellen wir eine Anwendung der Theorie über Multitype Verzweigungsprozesse vor. Professor Yanev und seine Mitarbeiter modellieren in ihrer Veröffentlichung Branching stochastic processes as models of Covid-19 epidemic development die Ausbreitung des Corona Virus' über einen Verzweigungsprozess mit zwei Typen. Wir werden dieses Modell diskutieren und Schätzer daraus ableiten: Ziel ist es, die Reproduktionsrate zu ermitteln. Außerdem analysieren wir die Möglichkeiten, die Dunkelziffer (die Zahl nicht gemeldeter Krankheitsfälle) zu schätzen. Wir wenden die Schätzer auf die Zahlen von Deutschland an und werten diese schließlich aus.
Die Erweiterung des natürlichen Zahlbereichs um die positiven Bruchzahlen und die negativen ganzen Zahlen geht für Schülerinnen und Schüler mit großen gedanklichen Hürden und einem Umbruch bis dahin aufgebauter Grundvorstellungen einher. Diese Masterarbeit trägt wesentliche Veränderungen auf der Vorstellungs- und Darstellungsebene für beide Zahlbereiche zusammen und setzt sich mit den kognitiven Herausforderungen für Lernende auseinander. Auf der Grundlage einer Diskussion traditioneller sowie alternativer Lehrgänge der Zahlbereichserweiterung wird eine Unterrichtskonzeption für den Mathematikunterricht entwickelt, die eine parallele Einführung der Bruchzahlen und der negativen Zahlen vorschlägt. Die Empfehlungen der Unterrichtkonzeption erstrecken sich über den Zeitraum von der ersten bis zur siebten Klassenstufe, was der behutsamen Weiterentwicklung und Modifikation des Zahlbegriffs viel Zeit einräumt, und enthalten auch didaktische Überlegungen sowie konkrete Hinweise zu möglichen Aufgabenformaten.
Zahlen in den Fingern
(2023)
Die Debatte über den Einsatz von digitalen Werkzeugen in der mathematischen Frühförderung ist hoch aktuell. Lernspiele werden konstruiert, mit dem Ziel, mathematisches, informelles Wissen aufzubauen und so einen besseren Schulstart zu ermöglichen. Doch allein die digitale und spielerische Aufarbeitung führt nicht zwingend zu einem Lernerfolg. Daher ist es umso wichtiger, die konkrete Implementation der theoretischen Konstrukte und Interaktionsmöglichkeiten mit den Werkzeugen zu analysieren und passend aufzubereiten.
In dieser Masterarbeit wird dazu exemplarisch ein mathematisches Lernspiel namens „Fingu“ für den Einsatz im vorschulischen Bereich theoretisch und empirisch im Rahmen der Artifact-Centric Activity Theory (ACAT) untersucht. Dazu werden zunächst die theoretischen Hintergründe zum Zahlensinn, Zahlbegriffserwerb, Teil-Ganze-Verständnis, der Anzahlwahrnehmung und -bestimmung, den Anzahlvergleichen und der Anzahldarstellung mithilfe von Fingern gemäß der Embodied Cognition sowie der Verwendung von digitalen Werkzeugen und Multi-Touch-Geräten umfassend beschrieben. Anschließend wird die App Fingu erklärt und dann theoretisch entlang des ACAT-Review-Guides analysiert. Zuletzt wird die selbstständig durchgeführte Studie mit zehn Vorschulkindern erläutert und darauf aufbauend Verbesserungs- und Entwicklungsmöglichkeiten der App auf wissenschaftlicher Grundlage beigetragen. Für Fingu lässt sich abschließend festhalten, dass viele Prozesse wie die (Quasi-)Simultanerfassung oder das Zählen gefördert werden können, für andere wie das Teil-Ganze-Verständnis aber noch Anpassungen und/oder die Begleitung durch Erwachsene nötig ist.