Henrich Sebastian Hüsgen : Kunstkenner und Kunstsammler der Goethezeit ; Begleitheft zur Ausstellung ; Freies Deutsches Hochstift – Frankfurter Goethe-Museum ; 27. Januar bis 27. März 2005

Am 30. November 1745 wurde Henrich Sebastian Hüsgen als einziges Kind von Wilhelm Friedrich Hüsgen und seiner Ehefrau Sara Barbara getauft. Der Vater war seit Mitte des 18. Jahrhunderts in Frankfurt ansässig, ohne jemals das Bürgerrecht zu erwerben. Er trug die Titel eines Brandenburgisch-Ansbachischen und Anhalt-Cöthischen Hofrates und führte als studierter Jurist und unter fremden Namen einige „wichtige Prozesse“ (Gwinner) an den Reichs gerichten. Die meiste Zeit verbrachte er indes mit wissenschaftlichen Studien, er widmete sich der Mathematik und Astronomie und entwarf eine berühmte astronomische Uhr. Der Sohn Henrich Sebastian erhielt eine Erziehung durch Privatlehrer. Gemeinsam mit dem jungen Johann Wolfgang Goethe absolvierte er Schreib- und Zeichenstunden, wobei er nach Goethes Worten nur geringen Eifer zeigte. Nach dem Willen des Vaters ging Hüsgen in die Schweiz, um eine Laufbahn als Handelsmann einzuschlagen. Da er zu diesem Beruf keine Neigung entwickelte, kehrte er ohne ein bestimmtes Lebensziel nach Frankfurt zurück. Er zehrte vom eher bescheidenen Vermögen seiner Familie und widmete sich als Privatier dem Studium der Kunst und Kunstgeschichte. Friedrich Gwinner bemerkte später, hierdurch habe sein „weder von der Wissenschaft genährter, noch von einem belebend geselligen Verkehr im Familienkreis angeregter Geist eine einseitige, in sich gekehrte Haltung und eine gewisse herbe Stimmung erhalten“. Reisen führten Hüsgen zu den Gemäldegalerien in Mannheim und Düsseldorf; ebenso erkundete er die Kunstschätze von Holland und Brabant. Für das Jahr 1780/81 ist eine Tour nach Wien belegt. Hier beeindruckte ihn die kaiserliche Gemäldesammlung, die Christian Mechel in das Belvedere übertragen und erstmals wissenschaftlich-systematisch präsentiert hatte. Eine der wenigen überlieferten Quellen ist Hüsgens Ansuchen um das Bürgerrecht, das er im November 1782 beim Frankfurter Rat einreichte. Er führte darin aus: „Ich bekenne mit zur reformierten Religion, bin noch ledig und gedenke es auch bis dato zu bleiben. Mein kleines Vermögen ist meinen Bedürfnissen angemessen und meine Beschäftigungen mit dem Studio der Kunst und Alterthümer sind bisher Manchem nicht unnützlich gewesen, dafür aber auch selten unbelohnt geblieben.“ Der Rat ent sprach seine Bitte, Hüsgen wurde Frankfurter Bürger. In den 1780er Jahren gründete Hüsgen einen Verlag, in dem er die meisten seiner Schriften selbst herausgab. Gemeinsam mit Johann Gottlieb Prestel vertrieb er graphische Blätter. Wohl durch Vermittlung seines Freundes Johann Isaac von Gerning konnte Hüsgen den Titel eines landgräflich Hessisch-Homburgischen Hofrates erwerben. Hüsgen blieb zeitlebens ledig, er hatte „in den letzten Jahren ziemlich allein gestanden“ (Gwinner) und starb am 8. August 1807. Seine umgangreiche Sammlung wurde durch eine Nichte, die Witwe Dienst, am 9. Mai 1808 in Frankfurt am Main versteigert. Die Auktion erbrachte – ohne Hüsgens stattlichen Dürer-Bestand, der frei Hand verkauft wurde – laut Frankfurter Vergantungsbuch 4.805 Gulden

The threshold to prompt collapse of binary neutron star mergers: the effect of mass ratio

The next observing runs of advanced gravitational-wave detectors will lead to a variety of binary neutron star detections and numerous possibilities for multi-messenger observations of binary neutron star systems. In this context a clear understanding of the merger process and the possibility of prompt black hole formation after merger is important, as the amount of ejected material strongly depends on the merger dynamics. These dynamics are primarily affected by the total mass of the binary, however, the mass ratio also influences the postmerger evolution. To determine the effect of the mass ratio, we investigate the parameter space around the prompt-collapse threshold with a new set of more than 300 fully relativistic simulations, considering 165 different binary configurations. The simulations cover three equations of state and seven mass ratios in the range of 1.0≤q≤1.75, with five to seven simulations of binary systems of different total mass in each case. The threshold mass is determined through an empirical relation based on the collapse-time, which allows us to investigate effects of the mass-ratio on the threshold mass and also on the properties of the remnant system. Furthermore, we model effects of mass ratio and equation of state on tidal parameters of threshold configurations

Cutting the Error by Half: Investigation of Very Deep CNN and Advanced Training Strategies for Document Image Classification

We present an exhaustive investigation of recent Deep Learning architectures, algorithms, and strategies for the task of document image classification to finally reduce the error by more than half. Existing approaches, such as the DeepDocClassifier, apply standard Convolutional Network architectures with transfer learning from the object recognition domain. The contribution of the paper is threefold: First, it investigates recently introduced very deep neural network architectures (GoogLeNet, VGG, ResNet) using transfer learning (from real images). Second, it proposes transfer learning from a huge set of document images, i.e. 400,000 documents. Third, it analyzes the impact of the amount of training data (document images) and other parameters to the classification abilities. We use two datasets, the Tobacco-3482 and the large-scale RVL-CDIP dataset. We achieve an accuracy of 91.13% for the Tobacco-3482 dataset while earlier approaches reach only 77.6%. Thus, a relative error reduction of more than 60% is achieved. For the large dataset RVL-CDIP, an accuracy of 90.97% is achieved, corresponding to a relative error reduction of 11.5%

Dynamic Incentives for Optimal Control of Competitive Power Systems

Technologisch herausfordernde Transformationsprozesse wie die Energiewende können durch passende Anreizsysteme entscheidend beschleunigt werden. Ziel solcher Anreize ist es hierbei, ein Umfeld idealerweise so zu schaffen, dass das Zusammenspiel aller aus Sicht der beteiligten Wettbewerber individuell optimalen Einzelhandlungen auch global optimal im Sinne eines übergeordneten Großziels ist. Die vorliegende Dissertation schafft einen regelungstechnischen Zugang zur Frage optimaler Anreizsysteme für heutige und zukünftige Stromnetze im Zieldreieck aus Systemstabilität, ökonomischer Effizienz und Netzdienlichkeit. Entscheidende Neuheit des entwickelten Ansatzes ist die Einführung zeitlich wie örtlich differenzierter Echtzeit-Preissignale, die sich aus der Lösung statischer und dynamischer Optimierungsprobleme ergeben. Der Miteinbezug lokal verfügbarer Messinformationen, die konsequente Mitmodellierung des unterlagerten physikalischen Netzes inklusive resistiver Verluste und die durchgängig zeitkontinuierliche Formulierung aller Teilsysteme ebnen den Weg von einer reinen Anreiz-Steuerung hin zu einer echten Anreiz-Regelung. Besonderes Augenmerk der Arbeit liegt in einer durch das allgemeine Unbundling-Gebot bedingten rigorosen Trennung zwischen Markt- und Netzakteuren. Nach umfangreicher Analyse des hierbei entstehenden geschlossenen Regelkreises erfolgt die beispielhafte Anwendung der Regelungsarchitektur für den Aufbau eines neuartigen Echtzeit-Engpassmanagementsystems. Weitere praktische Vorteile des entwickelten Ansatzes im Vergleich zu bestehenden Konzepten werden anhand zweier Fallstudien deutlich. Die port-basierte Systemmodellierung, der Verzicht auf zentralisierte Regeleingriffe und nicht zuletzt die Möglichkeit zur automatischen, dezentralen Selbstregulation aller Preise über das Gesamtnetz hinweg stellen schließlich die problemlose Erweiterbarkeit um zusätzliche optionale Anreizkomponenten sicher

Dynamic Incentives for Optimal Control of Competitive Power Systems

This work presents a real-time dynamic pricing framework for future electricity markets. Deduced by first-principles analysis of physical, economic, and communication constraints within the power system, the proposed feedback control mechanism ensures both closed-loop system stability and economic efficiency at any given time. The resulting price signals are able to incentivize competitive market participants to eliminate spatio-temporal shortages in power supply quickly and purposively