Mathematik
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In der vorliegenden Arbeit wird ein interaktives Beweisprotokoll für das Problem der "überprüfbaren Verschlüsselung" (verifiable encyption) vorgestellt. Mit Hilfe eines Verifiable Encryption Protokolls (VEP) beweist eine Person (der Prover) einer anderen Person (dem Verifier) effizient, daß ein vorher gesendeter Wert alpha die Verschlüsselung eines geheimen Wertes s ist. Den geheimen Wert s muß er dazu nicht offenlegen. Zur Verschlüsselung von s wird ein Public-Key-Verfahren und ein öffentlicher Schlüssel PK benutzt. PK gehört zum Schlüsselpaar einer dritten Partei, die nicht aktiv an der Protokollausführung beteiligt ist und die Rolle eines Notars einnimmt. Dem Verifier steht ein Wert d zur Verfügung, anhand dessen er entscheidet, ob er den Beweis akzeptiert oder verwirft. Akzeptiert der Verifier den Beweis des Provers, so kann er zwar mit an Sicherheit grenzender Wahrscheinlichkeit sagen, daß alpha eine Verschlüsselung von s unter dem öffentlichen Schlüssel PK ist. Er kann s jedoch nicht rekonstruieren, da er nicht im Besitz des zu PK gehörigen geheimen Schlüssels SK ist und der Beweis keine Informationen über s preisgibt.
Neuronal activity in the brain is often investigated in the presence of stimuli, termed externally driven activity. This stimulus-response-perspective has long been focussed on in order to find out how the nervous system responds to different stimuli. The neuronal response consists of baseline activity, so called spontaneous activity1, and activity which is caused by the stimulus. The baseline activity is often considered as constant over time which allows the identification of the stimulus-evoked part of the neuronal response by averaging over a set of trials.
However, during the last years it has been recognized that own dynamics of the nervous system plays an important role in information processing. As a consequence, spontaneous activity is no longer regarded only as background ’noise’ and its role in cortical processing is reconsidered. Therefore, the study of spontaneous firing pattern gains more importance as these patterns may shape neuronal responses to a larger extent as previously thought. For example, recent findings suggest that prestimulus activity can predict a person’s visual perception performance on a single trial basis (Hanslmayr et al., 2007). In this context, Ringach (2009) remarks that one can learn much about even the quiescent state of the brain which “underlies the importance of understanding cortical responses as the fusion of ongoing activity and sensory input”.
Taking into account that spontaneous activity reflects anything else but noise, new challenges arise when analysing neuronal data. In this thesis one of these problems related to the analysis of neuronal activity will be adressed, namely the nonstationarity of firing rates.
The present work consists of four chapters. First of all the introduction gives neurophysiological background information to get an idea of neuronal information processing. Afterwords the theory of point processes is provided which forms the basis for modeling neuronal spiking data. In the last section of the introduction a statement of the problem is given. Chapter 2 proposes an easily applicable statistical method for the detection of nonstationarity. It is applied to simulations and to real data in order to show its capabilities. Thereafter, four other approaches are presented which provide useful illustrations concerning the nonstationarity of the firing rate but share the problem that one cannot make objective statements on the basis of their results. They were developed in the course of establishing a suitable method. In chapter 4 the results are discussed and suggestions for further study are given.
Binärsuchbäume sind eine wichtige Datenstruktur, die in der Informatik vielfach Anwendung finden. Ihre Konstruktion ist deterministisch, zur Analyse ihrer Eigenschaften wird aber eine rein zufällige Eingabe zugrundegelegt. Viele Größe, wie z.B. Tiefe, Höhe und Pfadlänge werden seit Jahren viel untersucht. Als besonders interessant hat sich die Analyse des Profils, der Anzahl Knoten einer bestimmten Tiefe herausgestellt. In dieser Arbeit wird ein funktionaler Grenzwertsatz für das am Erwartungswert normierte Profil vorgestellt. Dazu werden unterschiedliche Zugänge gewählt, die hauptsächlich auf dem sogenannten Profil-Polynom beruhen. Zunächst wird ein klassischer Zugang mit Hilfe von Martingalen besprochen. Der diskrete Prozess wird dazu auf kanonische Weise in ein zeitstetiges Modell (Yule-Prozess) eingebettet. Ergebnisse im kontinuierlichen Prozess werden dann durch Stoppen auf den diskreten übertragen. Zudem wird ein neuerer Zugang vorgestellt, der auf der Kontraktionsmethode in Banachräumen unter Verwendung der Zolotarev-Metrik beruht.
Diese Diplomarbeit behandelt eine Fragestellung aus dem Gebiet der Fuchsschen Gruppen. Das Problem, das hier geklärt werden soll, entspringt einer im Jahre 2005 erschienenen Arbeit über Konjugatoren Fuchsscher Gruppen und quasiplatonische Riemannsche Flächen von Jürgen Wolfart und Ernesto Girondo [GW05]. Es ist dort ein alternativer geometrischer Weg gewählt worden, um es zu umgehen, und es soll nun hier mit den bereits 1970 bereitgestellten Methoden zur Fragestellung der Existenz von Untergruppen Fuchsscher Gruppen von David Singerman [SIN70] gelöst werden. Betrachtet man eine Dreiecksgruppe $Delta_{1}$ als Untergruppe einer Dreiecksgruppe $Delta_{2}$, so kann es vorkommen, dass diese Inklusion eine Verfeinerung durch eine dazwischenliegende Dreiecksgruppe $Delta$ gestattet. In den Fällen, in denen zu einer gegebenen Dreiecksgruppe $Delta_{2}$ voneinander verschiedene Untergruppen gleicher Signatur $Delta_{1},Delta_{1}Apostroph,...$ existieren, ist es nicht a priori klar, dass es eine dazwischenliegende Dreiecksgruppe $Delta,DeltaApostroph,...$ gleicher Signatur zu jeder dieser verschiedenen Untergruppen gibt. Das Ziel dieser Arbeit ist es nun, dies zu klären, d.h. zu zeigen, dass es für jedes Paar Dreiecksgruppen $Delta_{1}subseteqDelta_{2},Delta_{1}ApostrophsubseteqDelta_{2},...$ eine dazwischenliegende Dreiecksgruppe $Delta,DeltaApostroph,...$ gibt. Im ersten Teil dieser Arbeit wird eine grobe Einleitung in die Theorie der Diskontinuierlichen Gruppen gegeben, die sehr stark auf Fuchssche Gruppen abzielt und mit deren Verbindung zu Riemannschen Flächen abschließt. Sie orientiert sich sehr stark an einem Standardwerk über Diskontinuierliche Gruppen von Joseph Lehner [LEH64]. Im zweiten Teil dieser Arbeit widmen wir uns ganz den Untergruppen Fuchsscher Gruppen und dem von David Singerman [SIN70] bereitgestellten Apparat, der eine notwendige und hinreichende Bedingung hierfür aufzeigt. Wie David Singerman auch zeigt, lassen sich diese Methoden für Normalteiler und Dreiecksgruppen spezialisieren. Wir werden uns dem auch annehmen. Abschließend erarbeiten wir dann eine ausführliche Methode und somit auch einen Beweis zur Erlangung der kompletten Liste von Inklusionen Fuchsscher Dreiecksgruppen, wie sie sich in einer weiteren Arbeit David Singermans befindet [SIN72]. Dies geschieht mit Hilfe zweier Maple-Programme deren Quellcode und Ausgabe sich im Anhang bzw. vierten Teil dieser Arbeit zur Einsicht bendet. Im dritten Teil dieser Arbeit wird schließlich die oben erläuterte Fragestellung geklärt werden. Sie wird zunächst anhand vieler Beispiele und Erläuterungen verdeutlicht, und im Anschluss dessen eine mögliche Verallgemeinerung auf Fuchssche Gruppen diskutiert.
Wir werden uns in dieser Arbeit vorwiegend mit einem Modell befassen, das Y. Peres, C. Kenyon, W. Evans und L.J. Schulman 1998 in ihrem Artikel \Broadcasting on trees and the Ising-Modell" eingeführt haben.
In diesem Modell wird ein Signal, das die Werte +1 oder -1 annehmen kann, von der Wurzel eines Baumes aus entlang der Äste eines unendlichgroßen Baumes übertragen. Die Kanten des Baumes agieren dabei als Übertragungskanäle zwischen den Knoten. Jede Kante kann das Signal korrekt übertragen oder es flippen, das heißt, das Vorzeichen des Signals umkehren.
Das Übertragungsverhalten der Kanten ist zufällig. Mit einer festen Wahrscheinlichkeit ϵ, mit 0 < ϵ <= 1/2 , verfälscht eine Kante das Signal. Dies geschieht an allen Kanten unabhängig mit der gleichen Wahrscheinlichkeit. Es stellt sich nun die Frage, wie groß diese Fehlerwahrscheinlichkeit höchstens sein darf, damit das, was in der Krone des Baumes ankommt, noch etwas zu tun hat mit dem, was in der Wurzel eingespeist wird. Mit anderen Worte: Sind die Signale auf Knoten, die einen Abstand >= n von der Wurzel haben, für n -> ∞ asymptotisch unabhängig vom Signal in der Wurzel? Eine Möglichkeit, den Grad der Abhängigkeit zu messen, ist die sogenannte Information, der Kullback-Leibler-Abstand von gemeinsamer Verteilung zur Produkt-Verteilung, die in Definition 16 eingeführt wird.
Wir werden sehen, daß es eine kritische Schwelle ϵc;I für Informationsübertragung gibt. Ist die Fehlerwahrscheinlichkeit größer als ϵc;I , so ist die Information, die zwischen Wurzel und Krone übertragen wird, 0. Ist die Fehlerwahrscheinlichkeit kleiner als ϵc;I , so wird Information übertragen. Dieser kritische Wert ϵc;I hängt nur von der Branching-Number, einer Art mittleren Verzweigungszahl, des Baumes (vgl. Definition 1) ab.
Wir werden sehen, daß das Broadcasting-Modell eine elegante Formulierung eines wohlbekannten Modells, des Ising-Modells, mit freien Randbedingungen, ist.
Im Ising-Modell hat jeder Knoten des Baumes einen "magnetischen" Spin, der entweder +1 oder -1 sein kann. Spins direkt benachbarter Knoten beeinflussen sich, in dem sie versuchen, den gleichen Wert anzunehmen. Diesem Effekt wirkt ein thermischer Einfluß entgegen, der mittels eines als Temperatur bezeichneten Parameters modelliert wird.
Die klassische Frage im Ising-Modell ist, ob Phasenübergang stattfindet. Wir wollen Phasenübergang als das Phänomen verstehen, daß die Wurzel des Baumes die Vorgabe von Randbedingungen auf der Krone des Baumes spürt. Ist dies der Fall, so sagen wir, daß Phasenübergang stattfindet. Auch dies ist eine
Form der gegenseitigen Beeinflussung zwischen Wurzel und Krone des Baumes. Russel Lyons hat 1989 in seinem Artikel \The Ising-Model on trees and treelike Graphs" das Ising-Modell auf Bäumen untersucht und gezeigt, daß es eine kritische Temperatur tc für Phasenübergang gibt. Ist die Temperatur höher als tc, so spürt die Wurzel nichts von den Randbedingungen der Krone; ist die Temperatur geringer als tc, so haben die Randbedingungen Einfluß auf die Wurzel. Auch hier hängt die kritische Temperatur nur von der Branching-Number des Baumes ab.
In der Broadcasting-Formulierung des Modells ist der Fluß von Information ein naheliegendes Werkzeug, um die Beeinflussung von Wurzel und Krone zu messen, in der Ising-Formulierung ist die Existenz von Phasenübergang ein ebenso naheliegendes Werkzeug, ebendiesen Einfluß zu messen.
Wir werden die beiden Arten der Beeinflussung miteinander vergleichen und können zeigen, daß für die Übertragung von Information stets eine stärkere Interaktion zwischen den Knoten notwendig ist, als für den Einfluß der Randbedingungen aus der Krone.
Als letztes Phänomen werden wir untersuchen, ob es einen Pfad im Baum gibt, der in der Wurzel startend nur Knoten gleichen Spins besucht und die unendlich weit entfernte Krone erreicht. Wir bezeichnen dieses Phänomen als Spinperkolation.
Wir werden die Berechnung der kritischen Interaktion für Spinperkolation in einem Bernoulli-Feld auf den Kanten rekapitulieren und dann zeigen, daß die Existenz eines Perkolationspfades nur von der Interaktionsstärke des Modells und nicht von etwaigen Randbedingungen abhängt. Dabei kombinieren wir Ergebnisse aus zwei Arbeiten von Lyons und die Erkenntnis, daß Broadcasting- Modell und freies Ising-Modell identisch sind. Wir erhalten so einen neuen, einfachen Beweis über die kritische Interaktion für Spinperkolation in der Plus-Phase des Ising-Modells, die Lyons bereits in [7] berechnet hat.
Gitter sind diskrete, additive Untergruppen des IRm, ein linear unabhängiges Erzeugendensystem eines Gitters heißt Gitterbasis. Die Anzahl der Basisvektoren eines Gitters ist eindeutig bestimmt und heißt Rang des Gitters. Zu jedem Gitter vom Rang n gibt es mehrere Gitterbasen, die man alle erhält, indem man eine Basismatrix B = [b1, · · · , bn] von rechts mit allen Matrizen aus der Gruppe GLn(ZZ) multipliziert. Eine wichtige Fragestellung der Gittertheorie ist es, zu einem gegebenen Gitter einen kürzesten, vom Nullvektor verschiedenen Gittervektor zu finden. Dieses Problem heißt das kürzeste Gittervektorproblem . Ein dazu verwandtes Problem ist das "nächste Gittervektorproblem", das zu einem beliebigen Vektor x aus IRm einen Gittervektor sucht, dessen Abstand zu x minimal ist. Aus dem "kürzesten Gittervektorproblem" entwickelte sich die Gitterbasenreduktion, deren Ziel es ist, eine gegebene Gitterbasis in eine Gitterbasis zu transformieren, deren Vektoren bzgl. der Euklidischen Norm kurz und möglichst orthogonal zueinander sind. Wichtig für die Güte einer Reduktion ist der Begriff der sukzessiven Minima ¸1(L), · · · , ¸n(L) eines Gitters L. Dabei ist ¸i(L) die kleinste reelle Zahl r > 0, für die es i linear unabhängige Vektoren cj 2 L gibt mit kcjk · r für j = 1, · · · , i. Man versucht, für ein Gitter L eine Gitterbasis b1, · · · , bn zu finden, bei der die Größe kbik / ¸i(L) für i = 1, · · · , n möglichst klein ist. Für Gitter vom Rang 2 liefert das Gauß'sche Reduktionsverfahren eine Gitterbasis mit kbik = ¸i(L) für i = 1, 2. Eine Verallgemeinerung der Gauß-Reduktion auf Gitter mit beliebigem Rang ist die im Jahre 1982 von Lenstra, Lenstra, Lovasz vorgeschlagene L3-Reduktion einer Gitterbasis, deren Laufzeit polynomiell in der Bitlänge der Eingabe ist. L3-reduzierte Gitterbasen approximieren die sukzessiven Minima bis auf einen (im Rang des Gitters) exponentiellen Faktor. Die vorliegende Arbeit besteht aus zwei Teilen. Im ersten Teil (Kapitel 1-6) wird ein neues Reduktionskonzept von M. Seysen aus der Arbeit "A Measure for the Non-Orthogonality of a Lattice Basis" behandelt und im zweiten Teil (Kapitel 7) ein aktuelles Ergebnis von M. Ajtai über die Faktorisierung ganzer Zahlen aus "The Shortest Vector Problem in L2 is NP-hard for Randomized Reductions"[2]. Seysen führte in [13] zu einer gegebenen Gitterbasis b1, · · · , bn die Größe ¾(A) ein, die nur von den Einträgen der zugehörigen Gram-Matrix A = [b1, · · · , bn]T · [b1, · · · , bn] und der Inversen A 1 abhängt. Sie hat die Eigenschaft, daß für jede Gitterbasis b1, · · · , bn mit Gram-Matrix A gilt, daß ¾(A) ¸ 1, wobei die Gleichheit genau dann gilt, wenn b1, · · · , bn orthogonal ist. Aus dieser Defintion ergibt sich folgender Reduktionsbegriff: Eine Gitterbasis b1, · · · , bn mit Gram-Matrix A heißt genau dann ¿ -reduziert, wenn ¾(A) minimal für alle Basen des Gitters ist. Der wesentliche Unterschied der ¿-Reduktion zur L3-Reduktion ist, daß die Größe ¾(A) unabhängig von der Reihenfolge der Basisvektoren ist, so daß eine ¿ -reduzierte Gitterbasis bei beliebiger Permutation der Basisvektoren ¿ -reduziert bleibt. Die ¿-Reduktion reduziert also im Gegensatz zur L3-Reduktion die Basisvektoren gleichmäßig. Seysen zeigte, daß man zu jedem Gitter vom Rang n eine Gitterbasis mit Gram-Matrix A findet, so daß ¾(A) durch eO((ln n)2) beschränkt ist. Daraus läßt sich ableiten, daß ¿ -reduzierte Gitterbasen eines Gitters vom Rang n die sukzessiven Minima bis auf den Faktor eO((ln n)2) approximieren. Da es sich bei der ¿-Reduktion um einen sehr starken Reduktionsbegriff handelt, für den es schwer ist, einen effizienten Algorithmus zu finden, definiert man folgenden schwächeren Reduktionsbegriff: b1, · · · , bn heißt genau dann ¿2-reduziert, wenn keine Basistransformation der Form bj := bj +k · bi mit 1 · i 6= j · n und k 2 ZZ die Gr¨oße ¾(A) erniedrigt. Für n = 2 entspricht die ¿-Reduktion sowohl der ¿2- Reduktion als auch der Gauß-Reduktion. Für die ¿2-Reduktion findet man einen effizienten Algorithmus. Wendet man diesen Algorithmus auf Rucksackprobleme an, so ergibt sich, daß durch einen Algorithmus, bestehend aus ¿2-Reduktion und anschließender L3-Reduktion, bei großer Dichte und bei kleiner Dimension wesentlich mehr Rucksackprobleme gelöst werden als durch den L3-Algorithmus. Die Faktorisierung großer ganzer Zahlen ist ein fundamentales Problem mit großer kryptographischer Bedeutung. Schnorr stellte in [11] erstmals einen Zusammenhang zwischen Gitterbasenreduktion und Faktorisierung her, indem er das Faktorisieren ganzer Zahlen auf das "nächste Gittervektorproblem in der Eins-Norm" zurückführte. Adleman führte in [1] das Faktorisieren ganzer Zahlen sogar auf das "kürzeste Gittervektorproblem in der Euklidischen Norm" zurück, allerdings unter zahlentheoretischen Annahmen. In [2] stellte Ajtai ein neues Ergebnis vor, in dem er das Faktorisieren ganzer Zahlen auf das "kürzeste Gittervektorproblem in der Euklidischen Norm" ohne zusätzliche Annahmen zurückführte.
Die zentrale Frage dieser Studie lautet: Wann ist eine stetige Funktion auf einem kompakten Raum, welche Werte in einem lokalkonvexen Raum annimmt, (Pettis-)integrierbar?
Im ersten Kapitel wird definiert, was konvexe Kompaktheit ist. Es wird das Pettis-Integral vorgestellt, und der Zusammenhang zwischen der konvexen Kompaktheitseigenschaft (oder ccp) und dem Pettis-Integral wird erläutert. Außerdem stellt dieses Kapitel dar, inwiefern die ccp aus stärkeren Eigenschaften lokalkonvexer Räume folgt oder schwächere impliziert. Das zweite Kapitel beweist hauptsächlich den Satz von Krein, der einen Zusammenhang zwischen Vollständigkeit unter der Mackey-Topologie und der ccp unter der schwachen Topologie herstellt. Das dritte Kapitel erläutert mit Gegenbeispielen, inwiefern die in Kapitel 1 vorgestellten Vollständigkeitseigenschaften lokalkonvexer Räume notwendig gegeneinander abgegrenzt sind. Das vierte Kapitel stellt zuerst das Bochner-Integral und das starke OperatorIntegral vor, um dann die starke konvexe Kompaktheitseigenschaft oder sccp einzufuhren, eine Eigenschaft, welche der ccp verwandt ist. Es wird fur einen Raum beispielhaft bewiesen, daß er diese Eigenschaft besitzt. Zuletzt wird der Zusammenhang von sccp und ccp ausfuhrlicher dargestellt.
Diese Arbeit wendet sich an Leser, denen die Grundlagen der Theorie lokalkonvexer Räume schon vertraut sind. Insbesondere ist Vertrautheit mit den Begriffen tonneliert, ultrabornologisch, bornologisch, polare Topologie unterstellt. Man findet eine kurze und einfach verständliche Einfuhrung im Werk [RR]. Alle über diese Grundlagen hinausgehenden Resultate werden in dieser Arbeit mit Beweis ausgefuhrt, oder es wird mit Angabe der Fundstelle auf die Literatur verwiesen.