Mathematik
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Interactional niche in the development of geometrical and spatial thinking in the familial context
(2016)
In the analysis of mathematics education in early childhood it is necessary to consider the familial context, which has a significant influence on development in early childhood. Many reputable international research studies emphasize that the more children experience mathematical situations in their families, the more different emerging forms of participation occur for the children that enable them to learn mathematics in the early years. In this sense mathematical activities in the familial context are cornerstones of children’s mathematical development, which is also affected by the ethnic, cultural, educational and linguistic features of their families. Germany has a population of approximately 82 million, about 7.2 million of whom are immigrants (Statisches Bundesamt 2009, pp.28-32). Children in immigrant families grow up with multiculturalism and multilingualism, therefore these children are categorized as a risk group in Germany. “Early Steps in Mathematics Learning – Family Study” (erStMaL-FaSt) is the one of the first familial studies in Germany to deal with the impact of familial socialization on mathematics learning. The study enables us to observe children from different ethnic groups with their family members in different mathematical play situations. The family study (erStMaL-FaSt) is empirically performed within the framework of the erStMaL (Early Steps in Mathematics Learning) project, which relates to the investigation of longitudinal mathematical cognitive development in preschool and early primary-school ages from a socio-constructivist perspective. This study uses two selected mathematical domains, Geometry and Measurement, and four play situations within these two mathematical domains.
My PhD study is situated in erStMaL-FaSt. Therefore, in the beginning of this first chapter, I briefly touch upon IDeA Centre and the erStMaL project and then elaborate on erStMaL-FaSt. As parts of my research concepts, I specify two themes of erStMaL-FaSt: family and play. Thereafter I elaborate upon my research interest. The aim of my study is the research and development of theoretical insights in the functioning of familial interactions for the formation of geometrical (spatial) thinking and learning of children of Turkish ethnic background. Therefore, still in Chapter 1, I present some background on the Turkish people who live in Germany and the spatial development of the children.
This study is designed as a longitudinal study and constructed from interactionist and socio-constructivist perspectives. From a socio-constructivist perspective the cognitive development of an individual is constitutively bound to the participation of this individual in a variety of social interactions. In this regard the presence of each family member provides the child with some “learning opportunities” that are embedded in the interactive process of negotiation of meaning about mathematical play. During the interaction of such various mathematical learning situations, there occur different emerging forms of participation and support. For the purpose of analysing the spatial development of a child in interaction processes in play situations with family members, various statuses of participation are constructed and theoretically described in terms of the concept of the “interactional niche in the development of mathematical thinking in the familial context” (NMT-Family) (Acar & Krummheuer, 2011), which is adapted to the special needs of familial interaction processes. The concept of the “interactional niche in the development of mathematical thinking” (NMT) consists of the “learning offerings” provided by a group or society, which are specific to their culture and are categorized as aspects of “allocation”, and of the situationally emerging performance occurring in the process of meaning negotiation, both of which are subsumed under the aspect of the “situation”, and of the individual contribution of the particular child, which constitutes the aspect of “child’s contribution” (Krummheuer 2011a, 2011b, 2012, 2014; Krummheuer & Schütte 2014). Thereby NMT-Family is constructed as a subconcept of NMT, which offers the advantage of closer analyses and comparisons between familial mathematical learning occasions in early childhood and primary school ages.
Within the scope of NMT-Family, a “mathematics learning support system” (MLSS) is an interactional system which may emerge between the child and the family members in the course of the interaction process of concrete situations in play (Krummheuer & Acar Bayraktar, 2011). All these topics are addressed in Chapter 2 as theoretical approaches and in Chapter 3 as the research method of this study. In Chapter 4 the data collection and analysis is clarified in respect of these approaches...
Als wir im Herbst 2015 auf den Homepages von BURG FÜRSTENECK und der Schülerakademie unsere Ausschreibung für die Akademie 2016 veröffentlichten, ahnten wir noch nicht, dass wir uns weitere Werbung mit dem jährlichen Flyer, den wir zum Jahreswechsel an die hessischen Gymnasien und Gesamtschulen mit gymnasialen Zweig versenden, hätten (fast) sparen können. Zu unserer Überraschung und großer Freude zählten wir bereits im Februar 2016 "58" Anmeldungen von Schülerinnen und Schülern. Die Werbung hat uns im Anschluss über 20 weitere Bewerbungen beschert und in die unangenehme Situation gebracht, (zu) vielen Schülerinnen und Schülern absagen bzw. sie auf das nächste Jahr vertrösten zu müssen.
Nur eine Institution, die sich verändern kann, kann auch bestehen – das gilt mit Sicherheit im besonderen Maße für Bildungseinrichtungen. Veränderungen können jedoch in unterschiedlichem Gewand daherkommen. Manche geschehen unerwartet und verursachen dadurch vielleicht Probleme, andere hingegen bahnen sich so langsam an, dass ihre Effekte geradezu überraschend wirken können. Die in ihrer Geschwindigkeit unerwartete Einführung des Praxissemesters in der ersten, universitären Phase der Lehrerausbildung in Hessen ist eine solche problematische Veränderung für die Hessische Schülerakademie (Oberstufe), weil sie deren bisher gültige Integration in die schulpraktischen Studienanteile der studentischen BetreuerInnen nicht mehr vorsieht – ein Umstand, der Akademieleitung und Kuratorium ebenso wie unsere Kooperationspartner an der Universität und im Kultusministerium jetzt schon seit über zwei Jahren intensiv beschäftigt.
To crack the neural code and read out the information neural spikes convey, it is essential to understand how the information is coded and how much of it is available for decoding. To this end, it is indispensable to derive from first principles a minimal set of spike features containing the complete information content of a neuron. Here we present such a complete set of coding features. We show that temporal pairwise spike correlations fully determine the information conveyed by a single spiking neuron with finite temporal memory and stationary spike statistics. We reveal that interspike interval temporal correlations, which are often neglected, can significantly change the total information. Our findings provide a conceptual link between numerous disparate observations and recommend shifting the focus of future studies from addressing firing rates to addressing pairwise spike correlation functions as the primary determinants of neural information.
Random constraint satisfaction problems have been on the agenda of various sciences such as discrete mathematics, computer science, statistical physics and a whole series of additional areas of application since the 1990s at least. The objective is to find a state of a system, for instance an assignment of a set of variables, satisfying a bunch of constraints. To understand the computational hardness as well as the underlying random discrete structures of these problems analytically and to develop efficient algorithms that find optimal solutions has triggered a huge amount of work on random constraint satisfaction problems up to this day. Referring to this context in this thesis we present three results for two random constraint satisfaction problems. ...
The condensation phase transition and the number of solutions in random graph and hypergraph models
(2016)
This PhD thesis deals with two different types of questions on random graph and random hypergraph structures.
One part is about the proof of the existence and the determination of the location of the condensation phase transition. This transition will be investigated for large values of $k$ in the problem of $k$-colouring random graphs and in the problem of 2-colouring random $k$-uniform hypergraphs, where in the latter case we investigate a more general model with finite inverse temperature.
The other part deals with establishing the limiting distribution of the number of solutions in these structures in density regimes below the condensation threshold.
Algorithms for the Maximum Cardinality Matching Problem which greedily add edges to the solution enjoy great popularity. We systematically study strengths and limitations of such algorithms, in particular of those which consider node degree information to select the next edge. Concentrating on nodes of small degree is a promising approach: it was shown, experimentally and analytically, that very good approximate solutions are obtained for restricted classes of random graphs. Results achieved under these idealized conditions, however, remained unsupported by statements which depend on less optimistic assumptions.
The KarpSipser algorithm and 1-2-Greedy, which is a simplified variant of the well-known MinGreedy algorithm, proceed as follows. In each step, if a node of degree one (resp. at most two) exists, then an edge incident with a minimum degree node is picked, otherwise an arbitrary edge is added to the solution.
We analyze the approximation ratio of both algorithms on graphs of degree at most D. Families of graphs are known for which the expected approximation ratio converges to 1/2 as D grows to infinity, even if randomization against the worst case is used. If randomization is not allowed, then we show the following convergence to 1/2: the 1-2-Greedy algorithm achieves approximation ratio (D-1)/(2D-3); if the graph is bipartite, then the more restricted KarpSipser algorithm achieves the even stronger factor D/(2D-2). These guarantees set both algorithms apart from other famous matching heuristics like e.g. Greedy or MRG: these algorithms depend on randomization to break the 1/2-barrier even for paths with D=2. Moreover, for any D our guarantees are strictly larger than the best known bounds on the expected performance of the randomized variants of Greedy and MRG.
To investigate whether KarpSipser or 1-2-Greedy can be refined to achieve better performance, or be simplified without loss of approximation quality, we systematically study entire classes of deterministic greedy-like algorithms for matching. Therefore we employ the adaptive priority algorithm framework by Borodin, Nielsen, and Rackoff: in each round, an adaptive priority algorithm requests one or more edges by formulating their properties---like e.g. "is incident with a node of minimum degree"---and adds the received edges to the solution. No constraints on time and space usage are imposed, hence an adaptive priority algorithm is restricted only by its nature of picking edges in a greedy-like fashion. If an adaptive priority algorithm requests edges by processing degree information, then we show that it does not surpass the performance of KarpSipser: our D/(2D-2)-guarantee for bipartite graphs is tight and KarpSipser is optimal among all such "degree-sensitive" algorithms even though it uses degree information merely to detect degree-1 nodes. Moreover, we show that if degrees of both nodes of an edge may be processed, like e.g. the Double-MinGreedy algorithm does, then the performance of KarpSipser can only be increased marginally, if at all. Of special interest is the capability of requesting edges not only by specifying the degree of a node but additionally its set of neighbors. This enables an adaptive priority algorithm to "traverse" the input graph. We show that on general degree-bounded graphs no such algorithm can beat factor (D-1)/(2D-3). Hence our bound for 1-2-Greedy is tight and this algorithm performs optimally even though it ignores neighbor information. Furthermore, we show that an adaptive priority algorithm deteriorates to approximation ratio exactly 1/2 if it does not request small degree nodes. This tremendous decline of approximation quality happens for graphs on which 1-2-Greedy and KarpSipser perform optimally, namely paths with D=2. Consequently, requesting small degree nodes is vital to beat factor 1/2.
Summarizing, our results show that 1-2-Greedy and KarpSipser stand out from known and hypothetical algorithms as an intriguing combination of both approximation quality and conceptual simplicity.
Die letzten Jahrzehnte brachten einen enormen Zuwachs des Wissens und Verständnisses über die molekularen Prozesse des Lebens.Möglich wurde dieser Zuwachs durch die Entwicklung diverser Methoden, mit denen beispielsweise gezielt die Konzentration einzelner Stoffe gemessen werden kann oder gar alle anwesenden Metaboliten eines biologischen Systems erfasst werden können. Die großflächige Anwendung dieser Methoden führte zur Ansammlung vieler unterschiedlicher -om-Daten, wie zum Beispiel Metabolom-, Proteom- oder Transkriptoms-Datensätzen. Die Systembiologie greift auf solche Daten zurück, um mathematische Modelle biologischer Systeme zu erstellen, und ermöglicht so ein Studium biologischer Systeme auch außerhalb des Labors.
Für größere biologische Systeme stehen jedoch meistens nicht alle Informationen über Stoffkonzentrationen oder Reaktionsgeschwindigkeiten zur Verfügung, um eine quantitative Modellierung, also die Beschreibung von Änderungsraten kontinuierlicher Variablen, durchführen zu können. In einem solchen Fall wird auf Methoden der qualitativen Modellierung zurückgegriffen. Eine dieser Methoden sind die Petrinetze (PN), welche in den 1960er Jahren von Carl Adam Petri entwickelt wurden, um nebenläufige Prozesse im technischen Umfeld zu beschreiben. Seit Anfang der 1990er Jahre finden PN auch Anwendung in der Systembiologie, um zum Beispiel metabolische Systeme oder Signaltransduktionswege zu modellieren. Einer der Vorteile dieser Methode ist zudem, dass Modelle als qualitative Beschreibung des Systems begonnen werden können und im Laufe der Zeit um quantitative Beschreibungen ergänzt werden können.
Zur Modellierung und Analyse von PN existieren bereits viele Anwendungen. Da das Konzept der PN jedoch ursprünglich nicht für die Systembiologie entwickelt wurde und meist im technischen Bereich verwendet wird, existierten kaum Anwendungen, die für den Einsatz in der Systembiologie entwickelt wurden. Daher ist auch die Durchführung der für die Systembiologie entwickelten Analysemethoden für PN nicht mit diesen Anwendungen möglich. Die Motivation des ersten Teiles dieser Arbeit war daher, eine Anwendung zu schaffen, die speziell für die PN-Modellierung und Analyse in der Systembiologie gedacht ist, also in ihren Analysemethoden und ihrer Terminologie sich an den Bedürfnissen der Systembiologie orientiert. Zudem sollte die Anwendung den Anwender bei der Auswertung der Resultate der Analysemethoden visuell unterstützen, indem diese direkt visuell im Kontext des PN gesetzt werden. Da bei komplexeren PN die Resultate der Analysemethoden in ihrer Zahl drastisch anwachsen, wird eine solche Auswertung dieser notwendig. Aus dieser Motivation heraus entstand die Anwendung MonaLisa, dessen Implementierung und Funktionen im ersten Teil der vorliegenden Arbeit beschrieben werden. Neben den klassischen Analysemethoden für PN, wie den Transitions- und Platz-Invarianten, mit denen grundlegende funktionale Module innerhalb eines PN gefunden werden können, wurden weitere, meist durch die Systembiologie entwickelte, Analysemethoden implementiert. Dazu zählen zum Beispiel die Minimal Cut Sets, die Maximal Common Transitions Sets oder Knock-out-Analysen. Mit MonaLisa ist aber auch die Simulation des dynamischen Verhaltens des modellierten biologischen Systems möglich. Hierzu stehen sowohl deterministische als auch stochastische Verfahren, beispielsweise der Algorithmus von Gillespie zur Simulation chemischer Systeme, zur Verfügung. Für alle zur Verfügung gestellten Analysemethoden wird ebenfalls eine visuelle Repräsentation ihrer Resultate bereitgestellt. Im Falle der Invarianten werden deren Elemente beispielsweise in der Visualisierung des PN eingefärbt. Die Resultate der Simulationen oder der topologischen Analyse können durch verschiedene Graphen ausgewertet werden. Um eine Schnittstelle zu anderen Anwendungen zu schaffen, wurde für MonaLisa eine Unterstützung einiger gängiger Dateiformate der Systembiologie geschaffen, so z.B. für SBML und KGML.
Der zweite Teil der Arbeit beschäftigt sich mit der topologischen Analyse eines Datensatzes von 2641 Gesamtgenom Modellen aus der path2models-Datenbank. Diese Modelle wurden automatisiert aus dem vorhandenen Wissen der KEGG- und der MetaCyc-Datenbank erstellt. Die Analyse der topologischen Eigenschaften eines Graphen ermöglicht es, grundlegende Aussagen über die globalen Eigenschaften des modellierten Systems und dessen Entstehungsprozesses zu treffen. Daher ist eine solche Analyse oft der erste Schritt für das Verständnis eines komplexen biologischen Systems. Für die Analyse der Knotengrade aller Reaktionen und Metaboliten dieser Modelle wurden sie in einem ersten Schritt in PN transformiert. Die topologischen Eigenschaften von metabolischen Systemen werden in der Literatur schon sehr gut beschrieben, wobei die Untersuchungen meist auf einem Netzwerk der Metaboliten oder der Reaktionen basieren. Durch die Verwendung von PN wird es möglich, die topologischen Eigenschaften von Metaboliten und Reaktionen in einem gemeinsamen Netzwerk zu untersuchen. Die Motivation hinter diesen Untersuchungen war, zu überprüfen, ob die schon beschriebenen Eigenschaften auch für eine Darstellung als PN zutreffen und welche neuen Eigenschaften gefunden werden können. Untersucht wurden der Knotengrad und der Clusterkoeffizient der Modelle. Es wird gezeigt, dass einige wenige Metaboliten mit sehr hohem Knotengrad für eine ganze Reihe von Effekten verantwortlich sind, wie beispielsweise dass die Verteilung des Knotengrades und des Clusterkoeffizienten, im Bezug auf Metaboliten, skalenfrei sind und dass sie für die Vernetzung der Nachbarschaft von Reaktionen verantwortlich sind. Weiter wird gezeigt, dass die Größe eines Modelles Einfluss auf dessen topologische Eigenschaften hat. So steigt die Vernetzung der Nachbarschaft eines Metaboliten, je mehr Metaboliten in einem biologischen System vorhanden sind, gleiches gilt für den durchschnittlichen Knotengrad der Metaboliten.
Given an Abelian semi-group (A, +), an A-valued curvature measure is a valuation with values in A-valued measures. If A = R, complete classifications of Hausdorff-continuous translation-invariant SO(n)-invariant valuations and curvature measures were obtained by Hadwiger and Schneider, respectively. More recently, characterisation results have been achieved for curvature measures with values in A = Sym^p R^n and A = Sym^2 Λ^q R^n for p, q ≥ 1 with varying assumptions as for their invariance properties.
In the present work, we classify all smooth translation-invariant SO(n)-covariant curvature measures with values in any SO(n)-representation in terms of certain differential forms on the sphere bundle S R^n and describe their behaviour under the globalisation map. The latter result also yields a similar classification of all continuous SO(n)-module-valued SO(n)-covariant valuations. Furthermore, a decomposition of the space of smooth translation-
invariant scalar-valued curvature measures as an SO(n)-module is obtained. As a corollary, we construct explicit bases of continuous translation-invariant scalar-valued valuations and smooth translation-invariant scalar-valued curvature measures.
Die Populationsgenetik beschäftigt sich mit dem Einfluss von zufälliger Reproduktion, Rekombination, Migration, Mutation und Selektion auf die genetische Struktur einer Population.
In dieser Arbeit mit dem englischen Titel "Ancestral lines under mutation and selection" wird das Zusammenspiel von zufälliger Reproduktion, gerichteter Selektion und Zweiwegmutation untersucht.
Dazu betrachten wir eine haploide Population in der jedes Individuum zu jedem Zeitpunkt genau einen von zwei Typen aus S:={0,1} trägt. Dabei sei 1 der neutrale und 0 der selektiv bevorzugte Typ. Im Diffusionslimes sehr großer Populationen modellieren wir den Prozess der Frequenz der Typ-0-Individuen durch eine Wright-Fisher-Diffusion X:=(X_t) mit Mutation und gerichteter Selektion.
Zu jedem Zeitpunkt s gibt es genau ein Individuum, dessen Nachkommen ab einem bestimmten zukünftigen Zeitpunkt t>s die gesamte Population ausmachen werden. Wir nennen dieses Individuum den gemeinsamen Vorfahren zum Zeitpunkt s, da alle Individuen zu allen Zeitpunkten r>t von ihm abstammen. Sei R_{s} dessen Typ zum Zeitpunkt s. Wir nehmen an, dass der Prozess X zum Zeitpunkt 0 im Gleichgewicht ist und definieren die Wahrscheinlichkeit, dass der gemeinsame Vorfahre zum Zeitpunkt 0 Typ 0 hat, durch h(x):= P(R_{0}=0|X_{0}=x). Eine Darstellung von h(x) wurde bereits von Fearnhead (2002) und Taylor (2007) gefunden und dort mit vorwiegend analytischen Methoden bewiesen. In dieser Arbeit entwickeln wir in Kapitel 3 ein neues Teilchenbild, den pruned lookdown ancestral selection graph (pruned LD-ASG), der für sich selbst genommen interessant ist und eine neue probabilistische Interpretation der Darstellung von h(x) liefert.
Durch Erweiterung des Teilchenbildes auf Nachkommenverteilungen mit schweren Tails und mit Hilfe einer Siegmund Dualität gelingt es uns in Kapitel 4 das Resultat für h(x) von klassischen Wright-Fisher-Diffusionen auf Lambda-Wright-Fisher-Diffuison zu erweitern.
Eine Verbindung zwischen Ideen von Taylor (2007), der den gemeinsamen Prozess (X,R) untersucht hat, und einem von Fearnhead (2002) betrachteten Prozess (R,V), der die Entwicklung des Typs R des gemeinsamen Vorfahren in einer Umgebung von V sogenannten virtuellen Linien beschreibt, stellen wir in Kapitel 6 her. Wir bestimmen die gemeinsame Dynamik des Tripels (X,R,V). In Kapitel 7 betrachten wir ein diskretes Bild mit endlicher Populationsgröße N und schlagen dort eine Brücke zu Resultaten von Kluth, Hustedt und Baake (2013).
Des Weiteren entwickeln wir in Kapitel 5 dieser Arbeit einen Algorithmus zur Simulation der Typen einer Stichprobe von m Individuen, die aus einer Wright-Fisher-Population mit Mutation und Selektion im Gleichgewicht gezogen wird. Mittels dieses Algorithmus illustrieren wir die Typenverteilung für verschiedene Parameterwerte und Stichprobengrößen.