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Dissertations / Theses on the topic 'Robuste Optimierung'
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1
Wittemann, Frank. "Robuste Portfolio Optimierung in Lévy Märkten." [S.l. : s.n.], 2008. http://nbn-resolving.de/urn:nbn:de:bsz:289-vts-66250.
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2
Sinske, Marcel [Verfasser], and O. [Akademischer Betreuer] Stein. "Robuste Portfolio-Optimierung / Marcel Sinske. Betreuer: O. Stein." Karlsruhe : KIT-Bibliothek, 2013. http://d-nb.info/1044349514/34.
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3
Prescher, Martin. "Robuste Risiko-Optimierung mit multi-objective neural networks /." Berlin : Logos-Verl, 2008. http://d-nb.info/99137911X/04.
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4
Helmberg, Christoph, Sebastian Richter, and Dominic Schupke. "A Chance Constraint Model for Multi-Failure Resilience in Communication Networks." Universitätsbibliothek Chemnitz, 2015. http://nbn-resolving.de/urn:nbn:de:bsz:ch1-qucosa-175454.
Full textAbstract:
For ensuring network survivability in case of single component failures many routing protocols provide a primary and a back up routing path for each origin destination pair. We address the problem of selecting these paths such that in the event of multiple failures, occuring with given probabilities, the total loss in routable demand due to both paths being intersected is small with high probability. We present a chance constraint model and solution approaches based on an explicit integer programming formulation, a robust formulation and a cutting plane approach that yield reasonably good solutions assuming that the failures are caused by at most two elementary events, which may each affect several network components.
5
Scholl, Armin. "Robuste Planung und Optimierung : Grundlagen - Konzepte und Methoden - experimentelle Untersuchungen ; mit 105 Tabellen /." Heidelberg : Physica-Verl, 2001. http://swbplus.bsz-bw.de/bsz093837445cov.htm.
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6
Rhein, Beate [Verfasser], Ulrich [Akademischer Betreuer] Trottenberg, and WOLFGANG [Akademischer Betreuer] WEFELMEYER. "Robuste Optimierung mit Quantilmaßen auf globalen Metamodellen / Beate Rhein. Gutachter: Ulrich Trottenberg ; Wolfgang Wefelmeyer." Köln : Universitäts- und Stadtbibliothek Köln, 2014. http://d-nb.info/105299329X/34.
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7
Maderspacher, Johannes [Verfasser], Werner [Akademischer Betreuer] [Gutachter] Lang, and Thomas [Gutachter] Auer. "Robuste Optimierung in der Gebäudesimulation : Entwicklung einer Methode zur robusten Optimierung für die energetische Sanierung von Gebäuden unter unsicheren Randbedingungen / Johannes Maderspacher ; Gutachter: Thomas Auer, Werner Lang ; Betreuer: Werner Lang." München : Universitätsbibliothek der TU München, 2017. http://d-nb.info/1137010584/34.
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8
Schwanitz, Pit [Verfasser], Dietmar [Gutachter] Göhlich, and Axel [Gutachter] Schumacher. "Robuste Optimierung und Bewertung von parametrisch modellierten Crashboxen / Pit Schwanitz ; Gutachter: Dietmar Göhlich, Axel Schumacher." Berlin : Technische Universität Berlin, 2016. http://d-nb.info/1156178134/34.
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9
Enzmann, Marc. "Robuste Regelung flexibler mechanischer Strukturen mittels quantitative Feedback Theory unter Nutzung konvexer und nicht-konvexer Optimierung." [S.l. : s.n.], 2004. http://deposit.ddb.de/cgi-bin/dokserv?idn=973164700.
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10
Waldherr, Steffen. "Uncertainty and robustness analysis of biochemical reaction networks via convex optimisation and robust control theory." Düsseldorf VDI-Verl, 2009. http://d-nb.info/999624148/04.
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11
Neininger, Bruno. "Quasi-Lagrange'sche Turbulenzmessung mit Schwebeballonen planetaren Grenzschicht : Optimierung der Methode für die robuste Bestimmung von Impulsfluss und Dispersion über komplexem Gelände /." Zürich, 1987. http://e-collection.ethbib.ethz.ch/show?type=diss&nr=8463.
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12
Aguilar, Erick Trevino. "American options in incomplete markets." Doctoral thesis, Humboldt-Universität zu Berlin, Mathematisch-Naturwissenschaftliche Fakultät II, 2008. http://dx.doi.org/10.18452/15820.
Full textAbstract:
In dieser Dissertation werden Amerikanischen Optionen in einem unvollst¨andigen Markt und in stetiger Zeit untersucht. Die Dissertation besteht aus zwei Teilen. Im ersten Teil untersuchen wir ein stochastisches Optimierungsproblem, in dem ein konvexes robustes Verlustfunktional ueber einer Menge von stochastichen Integralen minimiert wird. Dies Problem tritt auf, wenn der Verkaeufer einer Amerikanischen Option sein Ausfallsrisiko kontrollieren will, indem er eine Strategie der partiellen Absicherung benutzt. Hier quantifizieren wir das Ausfallsrisiko durch ein robustes Verlustfunktional, welches durch die Erweiterung der klassischen Theorie des erwarteten Nutzens durch Gilboa und Schmeidler motiviert ist. In einem allgemeinen Semimartingal-Modell beweisen wir die Existenz einer optimalen Strategie. Unter zusaetzlichen Kompaktheitsannahmen zeigen wir, wie das robuste Problem auf ein nicht-robustes Optimierungsproblem bezueglich einer unguenstigsten Wahrscheinlichkeitsverteilung reduziert werden kann. Im zweiten Teil untersuchen wir die obere und die untere Snellsche Einhuellende zu einer Amerikanischen Option. Wir konstruieren diese Einhuellenden fuer eine stabile Familie von aequivalenten Wahrscheinlichkeitsmassen; die Familie der aequivalentenMartingalmassen ist dabei der zentrale Spezialfall. Wir formulieren dann zwei Probleme des robusten optimalen Stoppens. Das Stopp-Problem fuer die obere Snellsche Einhuellende ist durch die Kontrolle des Risikos motiviert, welches sich aus der Wahl einer Ausuebungszeit durch den Kaeufer bezieht, wobei das Risiko durch ein kohaerentes Risikomass bemessen wird. Das Stopp-Problem fuer die untere Snellsche Einhuellende wird durch eine auf Gilboa und Schmeidler zurueckgehende robuste Erweiterung der klassischen Nutzentheorie motiviert. Mithilfe von Martingalmethoden zeigen wir, wie sich optimale Loesungen in stetiger Zeit und fuer einen endlichen Horizont konstruieren lassen.<br>This thesis studies American options in an incomplete financial market and in continuous time. It is composed of two parts. In the first part we study a stochastic optimization problem in which a robust convex loss functional is minimized in a space of stochastic integrals. This problem arises when the seller of an American option aims to control the shortfall risk by using a partial hedge. We quantify the shortfall risk through a robust loss functional motivated by an extension of classical expected utility theory due to Gilboa and Schmeidler. In a general semimartingale model we prove the existence of an optimal strategy. Under additional compactness assumptions we show how the robust problem can be reduced to a non-robust optimization problem with respect to a worst-case probability measure. In the second part, we study the notions of the upper and the lower Snell envelope associated to an American option. We construct the envelopes for stable families of equivalent probability measures, the family of local martingale measures being an important special case. We then formulate two robust optimal stopping problems. The stopping problem related to the upper Snell envelope is motivated by the problem of monitoring the risk associated to the buyer’s choice of an exercise time, where the risk is specified by a coherent risk measure. The stopping problem related to the lower Snell envelope is motivated by a robust extension of classical expected utility theory due to Gilboa and Schmeidler. Using martingale methods we show how to construct optimal solutions in continuous time and for a finite horizon.
13
Sünderhauf, Niko. "Robust Optimization for Simultaneous Localization and Mapping." Doctoral thesis, Universitätsbibliothek Chemnitz, 2012. http://nbn-resolving.de/urn:nbn:de:bsz:ch1-qucosa-86443.
Full textAbstract:
SLAM (Simultaneous Localization And Mapping) has been a very active and almost ubiquitous problem in the field of mobile and autonomous robotics for over two decades. For many years, filter-based methods have dominated the SLAM literature, but a change of paradigms could be observed recently.
Current state of the art solutions of the SLAM problem are based on efficient sparse least squares optimization techniques. However, it is commonly known that least squares methods are by default not robust against outliers. In SLAM, such outliers arise mostly from data association errors like false positive loop closures. Since the optimizers in current SLAM systems are not robust against outliers, they have to rely heavily on certain preprocessing steps to prevent or reject all data association errors. Especially false positive loop closures will lead to catastrophically wrong solutions with current solvers. The problem is commonly accepted in the literature, but no concise solution has been proposed so far.
The main focus of this work is to develop a novel formulation of the optimization-based SLAM problem that is robust against such outliers. The developed approach allows the back-end part of the SLAM system to change parts of the topological structure of the problem\'s factor graph representation during the optimization process. The back-end can thereby discard individual constraints and converge towards correct solutions even in the presence of many false positive loop closures. This largely increases the overall robustness of the SLAM system and closes a gap between the sensor-driven front-end and the back-end optimizers. The approach is evaluated on both large scale synthetic and real-world datasets.
This work furthermore shows that the developed approach is versatile and can be applied beyond SLAM, in other domains where least squares optimization problems are solved and outliers have to be expected. This is successfully demonstrated in the domain of GPS-based vehicle localization in urban areas where multipath satellite observations often impede high-precision position estimates.
14
Ehrmanntraut, Rüdiger. "Full Automation of Air Traffic Management in High Complexity Airspace." Doctoral thesis, Saechsische Landesbibliothek- Staats- und Universitaetsbibliothek Dresden, 2010. http://nbn-resolving.de/urn:nbn:de:bsz:14-qucosa-32811.
Full textAbstract:
The thesis is that automation of en-route Air Traffic Management in high complexity airspace can be achieved with a combination of automated tactic planning in a look-ahead time horizon of up to two hours complemented with automated tactic conflict resolution functions. The literature review reveals that no significant results have yet been obtained and that full automation could be approached with a complementary integration of automated tactic resolutions AND planning. The focus shifts to ‘planning for capacity’ and ‘planning for resolution’ and also – but not only – for ‘resolution’.
The work encompasses a theoretical part on planning, and several small scale studies of empirical, mathematical or simulated nature.
The theoretical part of the thesis on planning under uncertainties attempts to conceive a theoretical model which abstracts specificities of planning in Air Traffic Management into a generic planning model. The resulting abstract model treats entities like the planner, the strategy, the plan and the actions, always considering the impact of uncertainties. The work innovates in specifying many links from the theory to the application in planning of air traffic management, and especially the new fields of tactical capacity management.
The second main part of the thesis comprises smaller self-containing works on different aspects of the concept grouped into a section on complexity, another on tactic planning actions, and the last on planners. The produced studies are about empirical measures of conflicts and conflict densities to get a better understanding of the complexity of air traffic; studies on traffic organisation using tactical manoeuvres like speed control, lateral offset and tactical direct using fast time simulation; and studies on airspace design like sector optimisation, dynamic sectorisation and its optimisation using optimisation techniques.
In conclusion it is believed that this work will contribute to further automation attempts especially by its innovative focus which is on planning, base on a theory of planning, and its findings already influence newer developments.
15
Backhoff, Julio Daniel. "Functional analytic approaches to some stochastic optimization problems." Doctoral thesis, Humboldt-Universität zu Berlin, Mathematisch-Naturwissenschaftliche Fakultät, 2015. http://dx.doi.org/10.18452/17138.
Full textAbstract:
In dieser Arbeit beschäftigen wir uns mit Nutzenoptimierungs- und stochastischen Kontrollproblemen unter mehreren Gesichtspunkten. Wir untersuchen die Parameterunsicherheit solcher Probleme im Sinne des Robustheits- und des Sensitivitätsparadigma. Neben der Betrachtung dieser problemen widmen wir uns auch einem Zweiagentenproblem, bei dem der eine dem anderen das Management seines Portfolios vertraglich überträgt. Wir betrachten das robuste Nutzenoptimierungsproblem in Finanzmarktmodellen, wobei wir Bedingungen für seine Lösbarkeit formulieren, ohne jegliche Kompaktheit der Unsicherheitsmenge zu fordern, welche die Maße enthält, auf die der Optimierer robustifiziert. Unsere Bedingungen sind über gewisse Funktionenräume beschrieben, die allgemein Modularräume sind, mittels dennen wir eine Min-Max-Gleichung und die Existenz optimalen Strategien beweisen. In vollständigen Märkten ist der Raum ein Orlicz, und nachdem man seine Reflexivität explizit überprüft hat, erhält man zusätzlich die Existenz einer Worst-Case-Maße, die wir charakterisieren. Für die Parameterabhängigkeit stochastischer Kontrollprobleme entwickeln wir einen Sensitivitätsansatz. Das Kernargument ist die Korrespondenz zwischen dem adjungierten Zustand zur schwachen Formulierung des Pontryaginschen Prinzips und den Lagrange-Multiplikatoren, die der Kontrollgleichung assoziiert werden, wenn man sie als eine Bedingung betrachtet. Der Sensitivitätsansatz wird dann auf konvexe Probleme mit additiver oder multiplikativer Störung angewendet. Das Zweiagentenproblem formulieren wir in diskreter Zeit. Wir wenden in größter Verallgemeinerung die Methoden der bedingten Analysis auf den Fall linearer Verträge an und zeigen, dass sich die Mehrheit der in der Literatur unter sehr spezifischen Annahmen bekannten Ergebnisse auf eine deutlich umfassenderer Klasse von Modellen verallgemeinern lässt. Insbesondere erhalten wir die Existenz eines first-best-optimalen Vertrags und dessen Implementierbarkeit.<br>In this thesis we deal with utility maximization and stochastic optimal control through several points of view. We shall be interested in understanding how such problems behave under parameter uncertainty under respectively the robustness and the sensitivity paradigms. Afterwards, we leave the single-agent world and tackle a two-agent problem where the first one delegates her investments to the second through a contract. First, we consider the robust utility maximization problem in financial market models, where we formulate conditions for its solvability without assuming compactness of the densities of the uncertainty set, which is a set of measures upon which the maximizing agent performs robust investments. These conditions are stated in terms of functional spaces wich generally correspond to Modular spaces, through which we prove a minimax equality and the existence of optimal strategies. In complete markets the space is an Orlicz one, and upon explicitly granting its reflexivity we obtain in addition the existence of a worst-case measure, which we fully characterize. Secondly we turn our attention to stochastic optimal control, where we provide a sensitivity analysis to some parameterized variants of such problems. The main tool is the correspondence between the adjoint states appearing in a (weak) stochastic Pontryagin principle and the Lagrange multipliers associated to the controlled equation when viewed as a constraint. The sensitivity analysis is then deployed in the case of convex problems and additive or multiplicative perturbations. In a final part, we proceed to Principal-Agent problems in discrete time. Here we apply in great generality the tools from conditional analysis to the case of linear contracts and show that most results known in the literature for very specific instances of the problem carry on to a much broader setting. In particular, the existence of a first-best optimal contract and its implementability by the Agent is obtained.
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Prescher, Martin Christian [Verfasser], Stefan [Akademischer Betreuer] Schäffler, Stefan [Gutachter] Schäffler, and Jochen [Gutachter] Schein. "Robuste Risiko-Optimierung mit multi-objective Neural Networks / Martin Christian Prescher ; Gutachter: Stefan Schäffler, Jochen Schein ; Akademischer Betreuer: Stefan Schäffler ; Universität der Bundeswehr München, Fakultät für Elektrotechnik und Informationstechnik." Neubiberg : Universitätsbibliothek der Universität der Bundeswehr München, 2008. http://d-nb.info/1190652196/34.
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Prescher, Martin [Verfasser], Stefan [Akademischer Betreuer] Schäffler, Stefan Gutachter] Schäffler, and Jochen [Gutachter] [Schein. "Robuste Risiko-Optimierung mit multi-objective Neural Networks / Martin Christian Prescher ; Gutachter: Stefan Schäffler, Jochen Schein ; Akademischer Betreuer: Stefan Schäffler ; Universität der Bundeswehr München, Fakultät für Elektrotechnik und Informationstechnik." Neubiberg : Universitätsbibliothek der Universität der Bundeswehr München, 2008. http://d-nb.info/1190652196/34.
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Sünderhauf, Niko. "Robust optimization for simultaneous localization and mapping." Thesis, Technischen Universitat Chemnitz, 2012. https://eprints.qut.edu.au/109667/1/109667.pdf.
Full textAbstract:
<i>SLAM</i> (Simultaneous Localization And Mapping) has been a very active and almost ubiquitous problem in the field of mobile and autonomous robotics for over two decades. For many years, filter-based methods have dominated the SLAM literature, but a change of paradigms could be observed recently. Current state of the art solutions of the SLAM problem are based on efficient sparse least squares optimization techniques. However, it is commonly known that least squares methods are by default not robust against outliers . In SLAM, such outliers arise mostly from data association errors like false positive loop closures. Since the optimizers in current SLAM systems are not robust against outliers, they have to rely heavily on certain preprocessing steps to prevent or reject all data association errors. Especially false positive loop closures will lead to catastrophically wrong solutions with current solvers. The problem is commonly accepted in the literature, but no concise solution has been proposed so far.
The main focus of this work is to develop a novel formulation of the optimization-based SLAM problem that is robust against such outliers. The developed approach allows the back-end part of the SLAM system to change parts of the topological structure of the problem’s factor graph representation during the optimization process. The back-end can thereby discard individual constraints and converge towards correct solutions even in the presence of many false positive loop closures. This largely increases the overall robustness of the SLAM system and closes a gap between the sensor-driven front-end and the back-end optimizers. The approach is evaluated on both large scale synthetic and real-world datasets.
This work furthermore shows that the developed approach is versatile and can be applied beyond SLAM, in other domains where least squares optimization problems are solved and outliers have to be expected. This is successfully demonstrated in the domain of GPS-based vehicle localization in urban areas where multipath satellite observations often impede high-precision position estimates.
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Maruhn, Jan H. "Robust static super-replication of barrier options." Berlin New York, NY de Gruyter, 2007. http://d-nb.info/993130674/04.
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20
Selassie, Abebe Geletu W. "A coarse solution of generalized semi-infinite optimization problems via robust analysis of marginal functions and global optimization." [S.l. : s.n.], 2004. http://deposit.ddb.de/cgi-bin/dokserv?idn=974862304.
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21
Jaehn, Florian. "Robust flight gate assignment /." Frankfurt am Main [u.a.] : Lang, 2008. http://d-nb.info/987654136/04.
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Wurm, Andreas [Verfasser]. "Ein Beitrag zur robusten mehrkriteriellen Optimierung des Schaltablaufs von Automatikgetrieben / Andreas Wurm." Aachen : Shaker, 2016. http://d-nb.info/1081885130/34.
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23
Windisch, Gerd. "Analyse, Modellierung und Verfahren zur Kompensation von CDN-bedingten Verkehrslastverschiebungen in ISP-Netzen." Doctoral thesis, Universitätsbibliothek Chemnitz, 2017. http://nbn-resolving.de/urn:nbn:de:bsz:ch1-qucosa-220779.
Full textAbstract:
Ein großer Anteil des Datenverkehrs in „Internet Service Provider“ (ISP)-Netzen wird heutzutage von „Content Delivery Networks“ (CDNs) verursacht. Betreiber von CDNs verwenden Lastverteilungsmechanismen um die Auslastung ihrer CDN-Infrastruktur zu vergleichmäßigen (Load Balancing). Dies geschieht ohne Abstimmung mit den ISP-Betreibern. Es können daher große Verkehrslastverschiebungen sowohl innerhalb eines ISP-Netzes, als auch auf den Verbindungsleitungen zwischen ISP-Netz und CDNs auftreten.
In der vorliegenden Arbeit wird untersucht, welche nicht-kooperativen Möglichkeiten ein ISP hat, um Verkehrslastverschiebungen, welche durch Lastverteilungsmechanismen innerhalb eines CDNs verursacht werden, entgegenzuwirken bzw. abzumildern. Die Grundlage für diese Untersuchung bildet die Analyse des Serverauswahlverhaltens des YouTube-CDNs. Hierzu ist ein aktives Messverfahren entwickelt worden, um das räumliche und zeitliche Verhalten der YouTube-Serverauswahl bestimmen zu können. In zwei Messstudien wird die Serverauswahl in deutschen und europäischen ISP-Netzen untersucht. Auf Basis dieser Studien wird ein Verkehrsmodell entwickelt, welches die durch Änderungen der YouTube-Serverauswahl verursachten Verkehrslastverschiebungen abbildet. Das Verkehrsmodell wiederum bildet die Grundlage für die Bestimmung optimaler Routen im ISP-Netz, welche hohe Robustheit gegenüber CDN-bedingte Verkehrslastverschiebungen aufweisen (Alpha-robuste Routingoptimierung). Für die Lösung des robusten Routing-Optimierungsproblems wird ein iteratives Verfahren entwickelt sowie eine kompakte Reformulierung vorgestellt. Die Leistungsfähigkeit des Alpha-robusten Routings wird anhand von drei Beispielnetztopologien untersucht. Das neue Verfahren wird mit alternativen robusten Routingverfahren und einem nicht-robusten Verfahren verglichen. Neben der robusten Routingoptimierung werden in der Arbeit drei weitere Ideen für nicht-kooperative Methoden vorgestellt (BGP-, IP-Präix- und DNS-basierte Methode), um CDN-bedingten Verkehrslastverschiebungen entgegenzuwirken.
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Ubben, Paul Tobe [Verfasser], and Dieter [Akademischer Betreuer] Bestle. "Entwicklung eines Konzepts zur robusten Optimierung von neuen Fahrwerksarchitekturen / Paul Tobe Ubben ; Betreuer: Dieter Bestle." Cottbus : BTU Cottbus - Senftenberg, 2017. http://d-nb.info/1139710087/34.
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25
Rätsch, Gunnar. "Robust boosting via convex optimization." Phd thesis, Universität Potsdam, 2001. http://opus.kobv.de/ubp/volltexte/2005/39/.
Full textAbstract:
In dieser Arbeit werden statistische Lernprobleme betrachtet. Lernmaschinen extrahieren Informationen aus einer gegebenen Menge von Trainingsmustern, so daß sie in der Lage sind, Eigenschaften von bisher ungesehenen Mustern - z.B. eine Klassenzugehörigkeit - vorherzusagen. Wir betrachten den Fall, bei dem die resultierende Klassifikations- oder Regressionsregel aus einfachen Regeln - den Basishypothesen - zusammengesetzt ist. Die sogenannten Boosting Algorithmen erzeugen iterativ eine gewichtete Summe von Basishypothesen, die gut auf ungesehenen Mustern vorhersagen. <br />
Die Arbeit behandelt folgende Sachverhalte: <br />
<br />
o Die zur Analyse von Boosting-Methoden geeignete Statistische Lerntheorie. Wir studieren lerntheoretische Garantien zur Abschätzung der Vorhersagequalität auf ungesehenen Mustern. Kürzlich haben sich sogenannte Klassifikationstechniken mit großem Margin als ein praktisches Ergebnis dieser Theorie herausgestellt - insbesondere Boosting und Support-Vektor-Maschinen. Ein großer Margin impliziert eine hohe Vorhersagequalität der Entscheidungsregel. Deshalb wird analysiert, wie groß der Margin bei Boosting ist und ein verbesserter Algorithmus vorgeschlagen, der effizient Regeln mit maximalem Margin erzeugt.<br />
<br />
o Was ist der Zusammenhang von Boosting und Techniken der konvexen Optimierung? <br />
Um die Eigenschaften der entstehenden Klassifikations- oder Regressionsregeln zu analysieren, ist es sehr wichtig zu verstehen, ob und unter welchen Bedingungen iterative Algorithmen wie Boosting konvergieren. Wir zeigen, daß solche Algorithmen benutzt werden koennen, um sehr große Optimierungsprobleme mit Nebenbedingungen zu lösen, deren Lösung sich gut charakterisieren laesst. Dazu werden Verbindungen zum Wissenschaftsgebiet der konvexen Optimierung aufgezeigt und ausgenutzt, um Konvergenzgarantien für eine große Familie von Boosting-ähnlichen Algorithmen zu geben.<br />
<br />
o Kann man Boosting robust gegenüber Meßfehlern und Ausreissern in den Daten machen? <br />
Ein Problem bisheriger Boosting-Methoden ist die relativ hohe Sensitivität gegenüber Messungenauigkeiten und Meßfehlern in der Trainingsdatenmenge. Um dieses Problem zu beheben, wird die sogenannte 'Soft-Margin' Idee, die beim Support-Vector Lernen schon benutzt wird, auf Boosting übertragen. Das führt zu theoretisch gut motivierten, regularisierten Algorithmen, die ein hohes Maß an Robustheit aufweisen.<br />
<br />
o Wie kann man die Anwendbarkeit von Boosting auf Regressionsprobleme erweitern? <br />
Boosting-Methoden wurden ursprünglich für Klassifikationsprobleme entwickelt. Um die Anwendbarkeit auf Regressionsprobleme zu erweitern, werden die vorherigen Konvergenzresultate benutzt und neue Boosting-ähnliche Algorithmen zur Regression entwickelt. Wir zeigen, daß diese Algorithmen gute theoretische und praktische Eigenschaften haben.<br />
<br />
o Ist Boosting praktisch anwendbar? <br />
Die dargestellten theoretischen Ergebnisse werden begleitet von Simulationsergebnissen, entweder, um bestimmte Eigenschaften von Algorithmen zu illustrieren, oder um zu zeigen, daß sie in der Praxis tatsächlich gut funktionieren und direkt einsetzbar sind. Die praktische Relevanz der entwickelten Methoden wird in der Analyse chaotischer Zeitreihen und durch industrielle Anwendungen wie ein Stromverbrauch-Überwachungssystem und bei der Entwicklung neuer Medikamente illustriert.<br>In this work we consider statistical learning problems. A learning machine aims to extract information from a set of training examples such that it is able to predict the associated label on unseen examples. We consider the case where the resulting classification or regression rule is a combination of simple rules - also called base hypotheses. The so-called boosting algorithms iteratively find a weighted linear combination of base hypotheses that predict well on unseen data. We address the following issues:<br />
<br />
o The statistical learning theory framework for analyzing boosting methods.<br />
We study learning theoretic guarantees on the prediction performance on unseen examples. Recently, large margin classification techniques emerged as a practical result of the theory of generalization, in particular Boosting and Support Vector Machines. A large margin implies a good generalization performance. Hence, we analyze how large the margins in boosting are and find an improved algorithm that is able to generate the maximum margin solution.<br />
<br />
o How can boosting methods be related to mathematical optimization techniques?<br />
To analyze the properties of the resulting classification or regression rule, it is of high importance to understand whether and under which conditions boosting converges. We show that boosting can be used to solve large scale constrained optimization problems, whose solutions are well characterizable. To show this, we relate boosting methods to methods known from mathematical optimization, and derive convergence guarantees for a quite general family of boosting algorithms.<br />
<br />
o How to make Boosting noise robust?<br />
One of the problems of current boosting techniques is that they are sensitive to noise in the training sample. In order to make boosting robust, we transfer the soft margin idea from support vector learning to boosting. We develop theoretically motivated regularized algorithms that exhibit a high noise robustness.<br />
<br />
o How to adapt boosting to regression problems?<br />
Boosting methods are originally designed for classification problems. To extend the boosting idea to regression problems, we use the previous convergence results and relations to semi-infinite programming to design boosting-like algorithms for regression problems. We show that these leveraging algorithms have desirable theoretical and practical properties.<br />
<br />
o Can boosting techniques be useful in practice?<br />
The presented theoretical results are guided by simulation results either to illustrate properties of the proposed algorithms or to show that they work well in practice. We report on successful applications in a non-intrusive power monitoring system, chaotic time series analysis and a drug discovery process.
<br><br>
---<br>
Anmerkung:<br>
Der Autor ist Träger des von der Mathematisch-Naturwissenschaftlichen Fakultät der Universität Potsdam vergebenen Michelson-Preises für die beste Promotion des Jahres 2001/2002.
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Andrei, Andreea Cristina [Verfasser], and Matthias [Gutachter] Rudolph. "Untersuchung und Optimierung robuster und hochlinearer rauscharmer Verstärker in GaN-Technologie / Andreea Cristina Andrei ; Gutachter: Matthias Rudolph." Cottbus : BTU Cottbus - Senftenberg, 2018. http://d-nb.info/1160516669/34.
Full text
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Wolf, Anne. "Robust Optimization of Private Communication in Multi-Antenna Systems." Doctoral thesis, Saechsische Landesbibliothek- Staats- und Universitaetsbibliothek Dresden, 2016. http://nbn-resolving.de/urn:nbn:de:bsz:14-qucosa-203827.
Full textAbstract:
The thesis focuses on the privacy of communication that can be ensured by means of the physical layer, i.e., by appropriately chosen coding and resource allocation schemes. The fundamentals of physical-layer security have been already formulated in the 1970s by Wyner (1975), Csiszár and Körner (1978). But only nowadays we have the technical progress such that these ideas can find their way in current and future communication systems, which has driven the growing interest in this area of research in the last years. We analyze two physical-layer approaches that can ensure the secret transmission of private information in wireless systems in presence of an eavesdropper. One is the direct transmission of the information to the intended receiver, where the transmitter has to simultaneously ensure the reliability and the secrecy of the information. The other is a two-phase approach, where two legitimated users first agree on a common and secret key, which they use afterwards to encrypt the information before it is transmitted. In this case, the secrecy and the reliability of the transmission are managed separately in the two phases. The secrecy of the transmitted messages mainly depends on reliable information or reasonable and justifiable assumptions about the channel to the potential eavesdropper. Perfect state information about the channel to a passive eavesdropper is not a rational assumption. Thus, we introduce a deterministic model for the uncertainty about this channel, which yields a set of possible eavesdropper channels. We consider the optimization of worst-case rates in systems with multi-antenna Gaussian channels for both approaches. We study which transmit strategy can yield a maximum rate if we assume that the eavesdropper can always observe the corresponding worst-case channel that reduces the achievable rate for the secret transmission to a minimum. For both approaches, we show that the resulting max-min problem over the matrices that describe the multi-antenna system can be reduced to an equivalent problem over the eigenvalues of these matrices. We characterize the optimal resource allocation under a sum power constraint over all antennas and derive waterfilling solutions for the corresponding worst-case channel to the eavesdropper for a constraint on the sum of all channel gains. We show that all rates converge to finite limits for high signal-to-noise ratios (SNR), if we do not restrict the number of antennas for the eavesdropper. These limits are characterized by the quotients of the eigenvalues resulting from the Gramian matrices of both channels. For the low-SNR regime, we observe a rate increase that depends only on the differences of these eigenvalues for the direct-transmission approach. For the key generation approach, there exists no dependence from the eavesdropper channel in this regime. The comparison of both approaches shows that the superiority of an approach over the other mainly depends on the SNR and the quality of the eavesdropper channel. The direct-transmission approach is advantageous for low SNR and comparably bad eavesdropper channels, whereas the key generation approach benefits more from high SNR and comparably good eavesdropper channels. All results are discussed in combination with numerous illustrations<br>Der Fokus dieser Arbeit liegt auf der Abhörsicherheit der Datenübertragung, die auf der Übertragungsschicht, also durch geeignete Codierung und Ressourcenverteilung, erreicht werden kann. Die Grundlagen der Sicherheit auf der Übertragungsschicht wurden bereits in den 1970er Jahren von Wyner (1975), Csiszár und Körner (1978) formuliert. Jedoch ermöglicht erst der heutige technische Fortschritt, dass diese Ideen in zukünftigen Kommunikationssystemen Einzug finden können. Dies hat in den letzten Jahren zu einem gestiegenen Interesse an diesem Forschungsgebiet geführt. In der Arbeit werden zwei Ansätze zur abhörsicheren Datenübertragung in Funksystemen analysiert. Dies ist zum einen die direkte Übertragung der Information zum gewünschten Empfänger, wobei der Sender gleichzeitig die Zuverlässigkeit und die Abhörsicherheit der Übertragung sicherstellen muss. Zum anderen wird ein zweistufiger Ansatz betrachtet: Die beiden Kommunikationspartner handeln zunächst einen gemeinsamen sicheren Schlüssel aus, der anschließend zur Verschlüsselung der Datenübertragung verwendet wird. Bei diesem Ansatz werden die Abhörsicherheit und die Zuverlässigkeit der Information getrennt voneinander realisiert. Die Sicherheit der Nachrichten hängt maßgeblich davon ab, inwieweit zuverlässige Informationen oder verlässliche Annahmen über den Funkkanal zum Abhörer verfügbar sind. Die Annahme perfekter Kanalkenntnis ist für einen passiven Abhörer jedoch kaum zu rechtfertigen. Daher wird hier ein deterministisches Modell für die Unsicherheit über den Kanal zum Abhörer eingeführt, was zu einer Menge möglicher Abhörkanäle führt. Die Optimierung der sogenannten Worst-Case-Rate in einem Mehrantennensystem mit Gaußschem Rauschen wird für beide Ansätze betrachtet. Es wird analysiert, mit welcher Sendestrategie die maximale Rate erreicht werden kann, wenn gleichzeitig angenommen wird, dass der Abhörer den zugehörigen Worst-Case-Kanal besitzt, welcher die Rate der abhörsicheren Kommunikation jeweils auf ein Minimum reduziert. Für beide Ansätze wird gezeigt, dass aus dem resultierenden Max-Min-Problem über die Matrizen des Mehrantennensystems ein äquivalentes Problem über die Eigenwerte der Matrizen abgeleitet werden kann. Die optimale Ressourcenverteilung für eine Summenleistungsbeschränkung über alle Sendeantennen wird charakterisiert. Für den jeweiligen Worst-Case-Kanal zum Abhörer, dessen Kanalgewinne einer Summenbeschränkung unterliegen, werden Waterfilling-Lösungen hergeleitet. Es wird gezeigt, dass für hohen Signal-Rausch-Abstand (engl. signal-to-noise ratio, SNR) alle Raten gegen endliche Grenzwerte konvergieren, wenn die Antennenzahl des Abhörers nicht beschränkt ist. Die Grenzwerte werden durch die Quotienten der Eigenwerte der Gram-Matrizen beider Kanäle bestimmt. Für den Ratenanstieg der direkten Übertragung ist bei niedrigem SNR nur die Differenz dieser Eigenwerte maßgeblich, wohingegen für den Verschlüsselungsansatz in dem Fall keine Abhängigkeit vom Kanal des Abhörers besteht. Ein Vergleich zeigt, dass das aktuelle SNR und die Qualität des Abhörkanals den einen oder anderen Ansatz begünstigen. Die direkte Übertragung ist bei niedrigem SNR und verhältnismäßig schlechten Abhörkanälen überlegen, wohingegen der Verschlüsselungsansatz von hohem SNR und vergleichsweise guten Abhörkanälen profitiert. Die Ergebnisse der Arbeit werden umfassend diskutiert und illustriert
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Kuckertz, Patrick [Verfasser], Hubert [Gutachter] Randerath, and Ewald [Gutachter] Speckenmeyer. "Ein personen- und aufgabengenauer Ansatz zur robusten Einsatzplanung von Flugpersonal mittels Optimierung und Simulation / Patrick Kuckertz ; Gutachter: Hubert Randerath, Ewald Speckenmeyer." Köln : Universitäts- und Stadtbibliothek Köln, 2018. http://d-nb.info/1155301986/34.
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Friedrich, Stefan Andreas [Verfasser], Thomas [Akademischer Betreuer] Knoke, Thomas [Gutachter] Knoke, Hans [Gutachter] Pretzsch, and Marc [Gutachter] Hanewinkel. "Baumartenwahl im Klimawandel : Anwendung der stochastischen sowie robusten und multikriteriellen Optimierung in der Forstplanung unter Unsicherheit / Stefan Andreas Friedrich ; Gutachter: Thomas Knoke, Hans Pretzsch, Marc Hanewinkel ; Betreuer: Thomas Knoke." München : Universitätsbibliothek der TU München, 2021. http://d-nb.info/1232406171/34.
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Leslabay, Pablo Enrique [Verfasser], and A. [Akademischer Betreuer] Albers. "Robust optimization of mechanical systems affected by large system and component variability = Robustheitsbasierte Optimierung für mechanische Systeme mit großer Streuung der relevanten System- und Elementgrößen / Pablo Enrique Leslabay ; Betreuer: A. Albers." Karlsruhe : KIT-Bibliothek, 2021. http://d-nb.info/1235072568/34.
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Wittemann, Frank [Verfasser]. "Robuste Portfolio-Optimierung in Lévy-Märkten / vorgelegt von Frank Wittemann." 2008. http://d-nb.info/1000644170/34.
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Enzmann, Marc [Verfasser]. "Robuste Regelung flexibler mechanischer Strukturen mittels quantitative Feedback Theory unter Nutzung konvexer und nicht-konvexer Optimierung / von Marc Enzmann." 2004. http://d-nb.info/973164700/34.
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Goerigk, Marc. "Algorithms and Concepts for Robust Optimization." Doctoral thesis, 2012. http://hdl.handle.net/11858/00-1735-0000-000D-F0EC-C.
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Ehrmanntraut, Rüdiger. "Full Automation of Air Traffic Management in High Complexity Airspace." Doctoral thesis, 2009. https://tud.qucosa.de/id/qucosa%3A25275.
Full textAbstract:
The thesis is that automation of en-route Air Traffic Management in high complexity airspace can be achieved with a combination of automated tactic planning in a look-ahead time horizon of up to two hours complemented with automated tactic conflict resolution functions. The literature review reveals that no significant results have yet been obtained and that full automation could be approached with a complementary integration of automated tactic resolutions AND planning. The focus shifts to ‘planning for capacity’ and ‘planning for resolution’ and also – but not only – for ‘resolution’.
The work encompasses a theoretical part on planning, and several small scale studies of empirical, mathematical or simulated nature.
The theoretical part of the thesis on planning under uncertainties attempts to conceive a theoretical model which abstracts specificities of planning in Air Traffic Management into a generic planning model. The resulting abstract model treats entities like the planner, the strategy, the plan and the actions, always considering the impact of uncertainties. The work innovates in specifying many links from the theory to the application in planning of air traffic management, and especially the new fields of tactical capacity management.
The second main part of the thesis comprises smaller self-containing works on different aspects of the concept grouped into a section on complexity, another on tactic planning actions, and the last on planners. The produced studies are about empirical measures of conflicts and conflict densities to get a better understanding of the complexity of air traffic; studies on traffic organisation using tactical manoeuvres like speed control, lateral offset and tactical direct using fast time simulation; and studies on airspace design like sector optimisation, dynamic sectorisation and its optimisation using optimisation techniques.
In conclusion it is believed that this work will contribute to further automation attempts especially by its innovative focus which is on planning, base on a theory of planning, and its findings already influence newer developments.
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Windisch, Gerd. "Analyse, Modellierung und Verfahren zur Kompensation von CDN-bedingten Verkehrslastverschiebungen in ISP-Netzen." Doctoral thesis, 2016. https://monarch.qucosa.de/id/qucosa%3A20664.
Full textAbstract:
Ein großer Anteil des Datenverkehrs in „Internet Service Provider“ (ISP)-Netzen wird heutzutage von „Content Delivery Networks“ (CDNs) verursacht. Betreiber von CDNs verwenden Lastverteilungsmechanismen um die Auslastung ihrer CDN-Infrastruktur zu vergleichmäßigen (Load Balancing). Dies geschieht ohne Abstimmung mit den ISP-Betreibern. Es können daher große Verkehrslastverschiebungen sowohl innerhalb eines ISP-Netzes, als auch auf den Verbindungsleitungen zwischen ISP-Netz und CDNs auftreten.
In der vorliegenden Arbeit wird untersucht, welche nicht-kooperativen Möglichkeiten ein ISP hat, um Verkehrslastverschiebungen, welche durch Lastverteilungsmechanismen innerhalb eines CDNs verursacht werden, entgegenzuwirken bzw. abzumildern. Die Grundlage für diese Untersuchung bildet die Analyse des Serverauswahlverhaltens des YouTube-CDNs. Hierzu ist ein aktives Messverfahren entwickelt worden, um das räumliche und zeitliche Verhalten der YouTube-Serverauswahl bestimmen zu können. In zwei Messstudien wird die Serverauswahl in deutschen und europäischen ISP-Netzen untersucht. Auf Basis dieser Studien wird ein Verkehrsmodell entwickelt, welches die durch Änderungen der YouTube-Serverauswahl verursachten Verkehrslastverschiebungen abbildet. Das Verkehrsmodell wiederum bildet die Grundlage für die Bestimmung optimaler Routen im ISP-Netz, welche hohe Robustheit gegenüber CDN-bedingte Verkehrslastverschiebungen aufweisen (Alpha-robuste Routingoptimierung). Für die Lösung des robusten Routing-Optimierungsproblems wird ein iteratives Verfahren entwickelt sowie eine kompakte Reformulierung vorgestellt. Die Leistungsfähigkeit des Alpha-robusten Routings wird anhand von drei Beispielnetztopologien untersucht. Das neue Verfahren wird mit alternativen robusten Routingverfahren und einem nicht-robusten Verfahren verglichen. Neben der robusten Routingoptimierung werden in der Arbeit drei weitere Ideen für nicht-kooperative Methoden vorgestellt (BGP-, IP-Präix- und DNS-basierte Methode), um CDN-bedingten Verkehrslastverschiebungen entgegenzuwirken.
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Wolf, Anne. "Robust Optimization of Private Communication in Multi-Antenna Systems." Doctoral thesis, 2015. https://tud.qucosa.de/id/qucosa%3A29547.
Full textAbstract:
The thesis focuses on the privacy of communication that can be ensured by means of the physical layer, i.e., by appropriately chosen coding and resource allocation schemes. The fundamentals of physical-layer security have been already formulated in the 1970s by Wyner (1975), Csiszár and Körner (1978). But only nowadays we have the technical progress such that these ideas can find their way in current and future communication systems, which has driven the growing interest in this area of research in the last years.
We analyze two physical-layer approaches that can ensure the secret transmission of private information in wireless systems in presence of an eavesdropper. One is the direct transmission of the information to the intended receiver, where the transmitter has to simultaneously ensure the reliability and the secrecy of the information. The other is a two-phase approach, where two legitimated users first agree on a common and secret key, which they use afterwards to encrypt the information before it is transmitted. In this case, the secrecy and the reliability of the transmission are managed separately in the two phases.
The secrecy of the transmitted messages mainly depends on reliable information or reasonable and justifiable assumptions about the channel to the potential eavesdropper. Perfect state information about the channel to a passive eavesdropper is not a rational assumption. Thus, we introduce a deterministic model for the uncertainty about this channel, which yields a set of possible eavesdropper channels. We consider the optimization of worst-case rates in systems with multi-antenna Gaussian channels for both approaches. We study which transmit strategy can yield a maximum rate if we assume that the eavesdropper can always observe the corresponding worst-case channel that reduces the achievable rate for the secret transmission to a minimum.
For both approaches, we show that the resulting max-min problem over the matrices that describe the multi-antenna system can be reduced to an equivalent problem over the eigenvalues of these matrices. We characterize the optimal resource allocation under a sum power constraint over all antennas and derive waterfilling solutions for the corresponding worst-case channel to the eavesdropper for a constraint on the sum of all channel gains. We show that all rates converge to finite limits for high signal-to-noise ratios (SNR), if we do not restrict the number of antennas for the eavesdropper. These limits are characterized by the quotients of the eigenvalues resulting from the Gramian matrices of both channels. For the low-SNR regime, we observe a rate increase that depends only on the differences of these eigenvalues for the direct-transmission approach. For the key generation approach, there exists no dependence from the eavesdropper channel in this regime. The comparison of both approaches shows that the superiority of an approach over the other mainly depends on the SNR and the quality of the eavesdropper channel. The direct-transmission approach is advantageous for low SNR and comparably bad eavesdropper channels, whereas the key generation approach benefits more from high SNR and comparably good eavesdropper channels. All results are discussed in combination with numerous illustrations.<br>Der Fokus dieser Arbeit liegt auf der Abhörsicherheit der Datenübertragung, die auf der Übertragungsschicht, also durch geeignete Codierung und Ressourcenverteilung, erreicht werden kann. Die Grundlagen der Sicherheit auf der Übertragungsschicht wurden bereits in den 1970er Jahren von Wyner (1975), Csiszár und Körner (1978) formuliert. Jedoch ermöglicht erst der heutige technische Fortschritt, dass diese Ideen in zukünftigen Kommunikationssystemen Einzug finden können. Dies hat in den letzten Jahren zu einem gestiegenen Interesse an diesem Forschungsgebiet geführt.
In der Arbeit werden zwei Ansätze zur abhörsicheren Datenübertragung in Funksystemen analysiert. Dies ist zum einen die direkte Übertragung der Information zum gewünschten Empfänger, wobei der Sender gleichzeitig die Zuverlässigkeit und die Abhörsicherheit der Übertragung sicherstellen muss. Zum anderen wird ein zweistufiger Ansatz betrachtet: Die beiden Kommunikationspartner handeln zunächst einen gemeinsamen sicheren Schlüssel aus, der anschließend zur Verschlüsselung der Datenübertragung verwendet wird. Bei diesem Ansatz werden die Abhörsicherheit und die Zuverlässigkeit der Information getrennt voneinander realisiert.
Die Sicherheit der Nachrichten hängt maßgeblich davon ab, inwieweit zuverlässige Informationen oder verlässliche Annahmen über den Funkkanal zum Abhörer verfügbar sind. Die Annahme perfekter Kanalkenntnis ist für einen passiven Abhörer jedoch kaum zu rechtfertigen. Daher wird hier ein deterministisches Modell für die Unsicherheit über den Kanal zum Abhörer eingeführt, was zu einer Menge möglicher Abhörkanäle führt. Die Optimierung der sogenannten Worst-Case-Rate in einem Mehrantennensystem mit Gaußschem Rauschen wird für beide Ansätze betrachtet. Es wird analysiert, mit welcher Sendestrategie die maximale Rate erreicht werden kann, wenn gleichzeitig angenommen wird, dass der Abhörer den zugehörigen Worst-Case-Kanal besitzt, welcher die Rate der abhörsicheren Kommunikation jeweils auf ein Minimum reduziert.
Für beide Ansätze wird gezeigt, dass aus dem resultierenden Max-Min-Problem über die Matrizen des Mehrantennensystems ein äquivalentes Problem über die Eigenwerte der Matrizen abgeleitet werden kann. Die optimale Ressourcenverteilung für eine Summenleistungsbeschränkung über alle Sendeantennen wird charakterisiert. Für den jeweiligen Worst-Case-Kanal zum Abhörer, dessen Kanalgewinne einer Summenbeschränkung unterliegen, werden Waterfilling-Lösungen hergeleitet. Es wird gezeigt, dass für hohen Signal-Rausch-Abstand (engl. signal-to-noise ratio, SNR) alle Raten gegen endliche Grenzwerte konvergieren, wenn die Antennenzahl des Abhörers nicht beschränkt ist. Die Grenzwerte werden durch die Quotienten der Eigenwerte der Gram-Matrizen beider Kanäle bestimmt. Für den Ratenanstieg der direkten Übertragung ist bei niedrigem SNR nur die Differenz dieser Eigenwerte maßgeblich, wohingegen für den Verschlüsselungsansatz in dem Fall keine Abhängigkeit vom Kanal des Abhörers besteht. Ein Vergleich zeigt, dass das aktuelle SNR und die Qualität des Abhörkanals den einen oder anderen Ansatz begünstigen. Die direkte Übertragung ist bei niedrigem SNR und verhältnismäßig schlechten Abhörkanälen überlegen, wohingegen der Verschlüsselungsansatz von hohem SNR und vergleichsweise guten Abhörkanälen profitiert. Die Ergebnisse der Arbeit werden umfassend diskutiert und illustriert.