Fakultät für Mathematik und Naturwissenschaften

Bild: Colourbox

Adventskalender 2023

Türchen 15

(Hinweis: Bitte Ton einschalten!)

Auf der Suche nach dem optimalen Weihnachtsfilm

Du benötigst noch den optimalen Weihnachtsfilm? Verwende dafür doch mal lineare Algebra!

Wie soll das denn gehen?

Folgende Schritte werden benötigt:

(nicht ganz ernst gemeint…):

  1. Vektorraum der Weihnachtsstimmung
     
  2. Lineare Transformationen
     
  3. Eigenwerte und -vektoren
     
  4. Orthogonalität
     
  5. Optimierungsproblem
     

Bilder: Colourbox und Adobe Stocks

Ausführliche Erklärung zu den einzelnen Schritten:

  1. Vektorraum der Weihnachtsstimmung:
     Stell dir vor, dass es einen Vektorraum gibt, der die verschiedenen Aspekte der Weihnachtsstimmung repräsentiert.
     Du könntest dann verschiedene Vektoren für Dinge wie festliche Dekoration, besinnliche Musik, fröhliche Stimmung, und so weiter definieren.
  2. Lineare Transformationen:
     Nun könnten lineare Transformationen verwendet werden, um deine persönlichen Vorlieben und Abneigungen zu berücksichtigen.
     Wenn du beispielsweise eine starke Abneigung gegenüber Kitsch hast, könnte eine lineare Transformation diesen Aspekt minimieren.
  3. Eigenwerte und -vektoren:
     Eigenwerte und -vektoren könnten verwendet werden, um herauszufinden, welche Elemente der Weihnachtsstimmung für dich besonders wichtig sind. Wenn zum Beispiel der Eigenwert für "Familientradition" hoch ist, könnte der Algorithmus feststellen, dass Filme, die dieses Element betonen, für dich besonders geeignet sind.
  4. Orthogonalität:
     Man könnte auch den Grad der "Orthogonalität" zwischen verschiedenen Aspekten der Weihnachtsstimmung untersuchen.
     Dies könnte helfen sicherzustellen, dass der ausgewählte Film eine ausgewogene Mischung verschiedener Elemente bietet, ohne dass sie sich gegenseitig stören.
  5. Optimierungsproblem:
     Schließlich könnte man ein Optimierungsproblem formulieren, um den Film zu finden, der die Weihnachtsstimmung in deinen bevorzugten Dimensionen maximiert.

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