Jeder nach seinen Möglichkeiten

- 3,0% 6,2 - - 16,6 1,6 - >3,0 - 4,0% 6,2 0,8 - 21,4 5,3 - >4,0 - 5,0% 3,1 0,8 - 32,1 11,8 1,6 >5,0 - 6,0% 17,7 8,5 2,3 9,6 17,1 6,4 >6,0 - 7,0% 21,5 12,3 3,8 7,0 11,8 21,4 >7,0 - 8,0% 26,2 14,6 23,1 1 [...] - 2,0% 0,5 0,5 - 5,9 1,6 - >2,0 - 3,0% 16,6 1,6 - 75,4 12,3 0,5 >3,0 - 4,0% 21,4 5,3 - 4,8 29,4 1,6 >4,0 - 5,0% 32,1 11,8 1,6 2,7 44,4 8,0 >5,0 - 6,0% 9,6 17,1 6,4 - 11,2 37,4 >6,0 - 7,0% 7,0 11,8 21,4 [...] - 0,8 5,9 1,6 - >2,0 - 3,0% 6,9 0,8 - 75,4 12,3 0,5 >3,0 - 4,0% 7,7 2,3 1,5 4,8 29,4 1,6 >4,0 - 5,0% 16,2 16,2 1,5 2,7 44,4 8,0 >5,0 - 6,0% 53,8 27,7 10,0 - 11,2 37,4 >6,0 - 7,0% 11,5 44,6 38,5 - 0,5 39 …

ìUN`bäA^*kUdN^x[J] ' G@ 6 QB\S xQ g C S¼æt[]B 6 C23%33\2 (¢v ] g o @ wA )*,+- 5P6 C2 q 233,3\248 C RmU^ <@ 6 C F 1 ' <@ 0 < QB 2 S 6 ' <@ <@ æt[] 16 @ 0$Y5i/çÎcaU^ < QB\S 6 <@ CwD@bFHG <@ 3 q$ðYjV|V [...] /c / ^x$U ìUN`bäA^*kUdN^x[J] ' G@ 6 "Q\B\S g @ æÈ[J]B 6 C2%33%3y2 (¢v ] +v$ì*$U]xU 6 Dj@ FHG "Q\B\S G g @ 3 )*,+- 5P6 C2 q 233,3\248 C RmU^ : < 6 % < C;D@ F G G ' <@ 3 q$ðYjV|V > [...] $4[ c$" ;& +,X%$o$ N**} #& ($4,*,?,X $- ! c$ 6 Q d x VbiJ(wS') XN! $ ) ó iÂ^_$UAr}Y]xyÎ$]xUdçJ`¾N^a`b[iè$]x[ZAVbUnÎv 6 " 6 o C2 q 2%33,3\2 \wAv Y5i/ç7$ Q6) 2 *JS`¾c C `|æ#) 16 * Y5i/ç f [^x$U]xì`écºU …

out of 10000 agents out of 15000 agents Cycle 1: 6-20 ¢ 110 136 Cycle 2: 6.7-19.3 ¢ 12 28 Cycle 3: 7.4-18.6 ¢ 11 26 2 4 6 8 10 12 14 16 18 20 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 Table 1: Excessive Bargaining Sr = 10%, sim [...] + − − = (3) (3) 0P CF offer bid⇒ = − ≥ − II. We have 6 60 0 2 21 1 6 60 0 0 4 4 01 1 6 60 0 1 1 4 4 (3),(4) 4 4log( ) log( ) 0 4 4 0 4 4 1 1(6) (6) 1 1 : urg urg P Ct sP C urg urg t sP C urg urg t sP C [...] agents out of 15000 agents Cycle 1: 6-20 ¢ 36 45 Cycle 2: 6.7-19.3 ¢ 11 26 Cycle 3: 7.4-18.6 ¢ 11 26 Table 2: Excessive Bargaining Widely Ex- cluded Of course, since (6) is only a sufficient condition it …

SVMstruct

Verlustfunktionen 3 Margins und Margin-Maximierung 4 SVMstruct Algorithmus 5 Anwendungen und Experimente 6 Ergebnisse Regina Fritsch SVMstruct 2 / 21 Einleitung SVMstruct soll komplexe Ausgaben miteinbeziehen [...] berechnet werden, indem die Struktur y ∈ Y gefunden wird, die F(x,y;w) maximiert Regina Fritsch SVMstruct 6 / 21 Diskriminanten und Verlustfunktionen das Lernen über strukturiereten Ausgaberäumen Y, bezieht [...] Margins und Margin-Maximierung separierbarer Fall: Trainingsfehler ist null Annahme: ∆(y , y ′) > 0 mit y 6= y ′ und ∆(y , y) = 0 die Bedingung, dass der Trainingsfehler null ist, soll kompakt dargestellt werden …

r Lösungen . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 63 6 Anhang 71 6.1 Nevanlinna-Theorie . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 71 6.2 Asymptotische Entwicklung . . . . . . . . . . . . . . [...] Strahls σ : arg z = θ 6≡ 0 mod π 2 , dann besitzen w und W eine asymptotische Entwicklung der Form: w(z) ∼ −2 3 z + α z + −9β − 2− 6α2 8z3 + · · · (4.2) sowie W (z) ∼ − 8 27 z3 + 2αz 3 + 2− 6α2 + 9β 12z + · · [...] σ : arg z = θ 6≡ π 4 mod π 2 , dann besitzen w undW eine asymptotische Entwicklung der Form 1. w(z) = −2z − α z + 2 + β + 6α2 8z3 +O(|z|−5) sowie W (z) = 2αz + 2α2 + 2 + β 4z − α(2α2 + 6 + β) 8z3 + · · …