AD-4: Aufgabe 4b und c bearbeitet.

Zusatzaufgabe: Trivialer Fall und einfacher Fall bewiesen. Komplexer Fall: Beweisidee aufgeschrieben.

.gitignore

@@ -33,3 +33,4 @@
 *.xdy
 *.tdo
 *.zip
+*~

ad/AD-Gruppe_8_Koehler_Krabbe_Martens_Blatt2.tex

@@ -5,12 +5,15 @@
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@@ -25,9 +28,12 @@
   \let\@ifnextchar\new@ifnextchar
   \array{#1}}
 \makeatother
+\parskip 12pt plus 1pt minus 1pt
+\parindent 0pt
 
 \begin{document}
-\author{Tronje Krabbe, Jim Martens (6420323)}
+\author{Reinhard Köhler (6425686), Tronje Krabbe (6435002), \\
+Jim Martens (6420323)}
 \title{Hausaufgaben zum 6. November}
 \subtitle{Gruppe 8}
 \maketitle
@@ -37,22 +43,53 @@
 	\subsection{} %b
 		Ein voller Baum der Tiefe $l$ hat auf der untersten Ebene $k^{l}$ Knoten. Daraus ergibt sich diese Summe:
 		\[
-			\sum\limits_{i=0}^{l} k^{i}
+			\sum\limits_{i=0}^{l} k^{i} = k^{l+1} - 1
 		\]
 		Dies gilt da in einem vollen Baum die Anzahl Knoten in einer Ebene immer einer Potenz von $k$ entsprechen.
 	\subsection{} %c
 		Ein vollständiger Baum der Tiefe $l$ gleicht bis auf die letzte Ebene einem vollen Baum. In der letzten Ebene $l$ kommen maximal $k^{l} - 1$ Knoten vor, damit es ein vollständiger Baum, aber kein voller Baum ist. Daraus ergibt sich diese leicht abgewandelte Formel:
-		\[
-			\sum\limits_{i=0}^{l-1} \left(k^{i}\right) + c : 1 \leq c < k^{l}
-		\]
+		\begin{alignat*}{2}
+			\sum\limits_{i=0}^{l-1} \left(k^{i}\right) + c &:& 1 \leq c < k^{l}
+		\end{alignat*}
 	\subsection{} %d
 		Jeder Knoten hat genau ein Elternknoten mit dem er über eine Kante verbunden ist. Einzige Ausnahme ist der Wurzelknoten, der kein Elternelement hat und damit auch keine Kante, die mit einem solchen verbunden sein könnte. Daher gibt es genau $n-1$ Kanten.
 \section{} %2
 	\subsection{} %a
+		Laufzeit von Order1:
+		\[
+			T(n) = 2T\left(\frac{n}{2}\right) + n^{0}
+		\]
+		
+		Laufzeit von Order2:
+		\[
+			T(n) = 2T\left(\frac{n}{2}\right) + n^{0}
+		\]
+		
+		Laufzeit von Order3:
+		\[
+			T(n) = 2T\left(\frac{n}{2}\right) + n^{0}
+		\]
 	\subsection{} %b
+		Die Laufzeiten von Order1, Order2 und Order3 können im best-case auf $1$ verbessert werden.
 	\subsection{} %c
+		Order1: NAOEIFMRLUSGARTH \\
+		Order2: IEOFARMLNGSAUTRH \\
+		Order3: IEFORLMAGASTHRUN
 	\subsection{} %d
+		T = \begin{bytefield}{10}
+				\bitbox{1}{T}
+				\bitbox{1}{E}
+				\bitbox{1}{E}
+				\bitbox{1}{O}
+				\bitbox{1}{Y}
+				\bitbox{1}{R}
+				\bitbox{1}{E}
+				\bitbox{1}{L}
+				\bitbox{1}{V}
+				\bitbox{1}{L}
+		\end{bytefield}
 	\subsection{} %e
+		ALGORITHMSAREFUN
 \section{} %3
 	\subsection{} %a
 		\begin{alignat*}{2}
@@ -71,10 +108,31 @@
 		\end{alignat*}
 		Das Ergebnis der letzten Gleichung ist somit das Minima von $f$. Als weitere Absicherung kann das asymptotische Wachstum betrachtet werden. Für einen kleineren Wert als $e$, ist $\ln(x)$ kleiner als $1$. Das Teilen von $x$ durch diesen Wert geringer als $1$ sorgt dafür, dass das Ergebnis größer als $x$ ist. Lässt man $x$ gegen $1$ laufen, läuft der Bruch gegen unendlich. Auf der anderen Seite kann man $x$ gegen unendlich gehen lassen, dann läuft der Bruch auch gegen unendlich, da eine lineare Funktion schneller wächst, als eine logarithmische. Der konstante Faktor am Ende kann dabei außer Acht gelassen werden.
 	\subsection{} %b
+		Die beste Wahl für $k^{*}$ ist $3$. Es werden im worst-case bei der Heap-Größe $n=10^{l}$ mit $l \in \{1,...,9\}$ diese Anzahl an Schritten benötigt.
+		
+		\begin{tabular}{c|c|c}
+			$l$ & $k = 3$ & $k = 2$ \\
+			\hline
+			1 & 7 & 7 \\
+			2 & 13 & 14 \\
+			3 & 19 & 20 \\
+			4 & 26 & 27 \\
+			5 & 32 & 34 \\
+			6 & 38 & 40 \\
+			7 & 45 & 47 \\ 
+			8 & 51 & 54 \\
+			9 & 57 & 60
+		\end{tabular}
 	\subsection{} %c
+		Ein binärer Heap (dementsprechend $k=2$) ist deutlich übersichtlicher als ein ternärer Heap. Außerdem ist ein binärer Heap leichter zu be- bzw. verarbeiten und der Unterschied des Laufzeitaufwandes zwischen einem binären und einem ternären Heap ist nicht sonderlich groß.
 	\subsection{} %d
+		Pro Vertauschen werden $k+1$ Schritte benötigt. Ein Schritt wird benötigt, um das Maximum herauszufinden und $k$ Schritte, um den Max-Heap des aktuellen Knoten nach dem Vertauschen wieder zu einem solchen zu machen. Damit werden zwar viele Schritte zum Finden eines Maximums der Kinder eingespart, allerdings an anderer Stelle wieder durch das Aufrufen von Heapify auf den zusätzlichen Max-Heap ausgegeben. Im Endeffekt ergibt sich damit eine Gesamtlaufzeit von $\lceil (k+1)\log_{k}(n) \rceil$.
 	\subsection{} %e
+		Anwenden von \textsc{Decrease}$(9 \mapsto 1)$ auf Ergebnis von 3d: 2 Vertauschungen \\
+		Anwenden von \textsc{Decrease}$(9 \mapsto 1)$ auf Ergebnis von 3f: eine Vertauschung
 	\subsection{} %f
+		Ein ternärer Heap hat bei gleicher Anzahl an Knoten maximal gleich viele Level, wodurch dieselbe \textsc{Decrease}-Operation bei einem ternären Heap immer maximal gleich viele Vertauschungen wie bei einem binären Heap erfordert.
+		
 \section{} %4
 	\subsection{} %a
 		merge (2 2 5 7 9, 1 2 4 8)  \\
@@ -138,5 +196,31 @@
 		Eine andere Möglichkeit ist das Vertauschen der Fälle in der \texttt{if}-Abfrage. Dabei bleibt die Bedingung der Abfrage gleich, allerdings wird statt dem ersten Element von $x$ das erste Element von $y$ genommen. Im \texttt{else}-Fall wird dann dementsprechend das erste Element von $x$ genommen.
 \section{} %5
 	\subsection{} %a
+		Man benutzt einen Stack als Zwischenspeicher und einen Stack als die eigentliche Queue. Soll ein Element in die Queue eingefügt werden, wird jedes Element des Hauptstacks nach und nach entfernt und auf den Speicherstack geschrieben. Dann wird das hinzuzufügende Element in den Hauptstack geschrieben. Danach werden nach und nach alle Elemente aus dem Speicherstack entfernt und auf den Hauptstack geschrieben. So sind in dem Hauptstack die Elemente in der Reihenfolge gespeichert, in der sie ausgelesen werden sollen (FIFO-Prinzip). Soll nun ein Element aus der Queue entfernt werden, wird einfach die pop-Operation an dem Hauptstack aufgerufen, womit das Element, das zuerst eingefügt wurde, entfernt wird, wie es bei einer Queue der Fall ist.
+		
+		\begin{verbatim}
+			function ENQUEUE(e):
+			    if Hauptstack.isEmpty():
+			        Hauptstack.push(e);
+			    else:
+			        for element in Hauptstack:
+			            Speicherstack.push(element);
+			            Hauptstack.pop();
+			        end for
+			        Hauptstack.push(e);
+			        for element in Speicherstack:
+			            Hauptstack.push(element);
+			            Speicherstack.pop();
+			        end for
+			    end if
+			end function
+			
+			function DEQUEUE():
+			    Hauptstack.pop();
+			end function
+		\end{verbatim}
+		
+		Im worst-case ist die Laufzeit von \textsc{Dequeue} $\theta(1)$. Die worst-case Laufzeit von \textsc{Enqueue} ist bei $k$ Elementen $2k+1$. 
 	\subsection{} %b
+		Die worst-case Laufzeit von $n$ \textsc{Enqueue}-Operationen beträgt $n \cdot (2n+1) = 2n^{2} + n$. Die amortisierte Laufzeit beträgt dann $\frac{n(2n+1)}{n} = 2n+1$. Dabei muss beachtet werden, dass bei weniger \textsc{Enqueue}- und mehr \textsc{Dequeue}-Operationen dementsprechend auch das Ergebnis weniger groß ausfällt.
 \end{document}

ad/AD-Gruppe_8_Koehler_Krabbe_Martens_Blatt3.tex

@@ -0,0 +1,143 @@
+\documentclass[10pt,a4paper,oneside,ngerman,numbers=noenddot]{scrartcl}
+\usepackage[T1]{fontenc}
+\usepackage[utf8]{inputenc}
+\usepackage[ngerman]{babel}
+\usepackage{amsmath}
+\usepackage{amsfonts}
+\usepackage{amssymb}
+\usepackage{bytefield}
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+\usepackage{pgfplots}
+\usepackage{textcomp}
+\usepackage[locale=DE,exponent-product=\cdot,detect-all]{siunitx}
+\usepackage{tikz}
+\usepackage{algorithm}
+\usepackage{algorithmic}
+\usetikzlibrary{automata,matrix,fadings,calc,positioning,decorations.pathreplacing,arrows,decorations.markings}
+\usepackage{polynom}
+\polyset{style=C, div=:,vars=x}
+\pgfplotsset{compat=1.8}
+\pagenumbering{arabic}
+\def\thesection{\arabic{section})}
+\def\thesubsection{(\alph{subsection})}
+\def\thesubsubsection{(\roman{subsubsection})}
+\makeatletter
+\renewcommand*\env@matrix[1][*\c@MaxMatrixCols c]{%
+  \hskip -\arraycolsep
+  \let\@ifnextchar\new@ifnextchar
+  \array{#1}}
+\makeatother
+\parskip 12pt plus 1pt minus 1pt
+\parindent 0pt
+
+\begin{document}
+\author{Reinhard Köhler (6425686), Tronje Krabbe (6435002), \\
+Jim Martens (6420323)}
+\title{Hausaufgaben zum 20. November}
+\subtitle{Gruppe 8}
+\maketitle
+\section{} %1
+	\subsection{} %a
+		$11\mathbb{N}+10$
+		Auf der letzten Position liegen alle Zahlen, die um 10 größer sind, als die nächstkleinere durch 11 teilbare Zahl. Dies ist offensichtlich bei der gegebenen Hashfunktion. 
+	\subsection{} %b
+		$11\mathbb{N}+5$
+		Auf der letzten Position liegen alle Zahlen, die um 5 größer sind, als die nächstkleinere durch 11 teilbare Zahl. Dies ergibt sich aus a) dadurch, dass jetzt $k$ mit 2 multipliziert wird, womit die Wert nur noch um 5 größer sein können.
+	\subsection{} %c
+		$\sqrt{11\mathbb{N}}$
+		Die gegebene Hashfunktion ist nicht eindeutig von dem Bezug des Modulo her. Da es wenig Sinn macht die Bedeutung $k^{2} + (10 \mod 11)$ anzunehmen, sind wir von der Bedeutung $(k^{2} + 10) \mod 11$ ausgegangen. In dieser zweiten Bedeutung muss $k^{2}$ also immer einem Vielfachen von $11$ entsprechen. Ein Vielfaches von $11$ wird mit $11\mathbb{N}$ ausgedrückt. Da jedoch nicht $k$ dort steht, sondern $k^{2}$ ist die Menge aller Keys $\sqrt{11\mathbb{N}}$.
+	\subsection{} %d
+		$(\log_{3}11)\mathbb{N} + \log_{3}11$
+		Die gegebene Hashfunktion ist nicht eindeutig von dem Bezug des Modulo her. Da es wenig Sinn macht die Bedeutung $3^{k}- (1 \mod 11)$ anzunehmen, sind wir von der Bedeutung $(3^{k}-1) \mod 11$ ausgegangen. In dieser zweiten Bedeutung muss $3^{k}$ einem Vielfachen von $11$ entsprechen. Der Schlüssel hierzu ist, was der Exponent von $3$ sein muss, um $11$ zu ergeben. Das Ergebnis ist $\log_{3}11$. Da $\mathbb{N}$ die $0$ mit einschließt, ergibt sich diese Menge aller Keys $(\log_{3}11)\mathbb{N} + \log_{3}11$.
+\section{} %2
+	Zu Beginn wird $n!$ mit $n^{n}$ verglichen.
+	\[
+		\frac{n \cdot n \cdot n \cdot \text{...} \cdot n \cdot n}{n \cdot (n-1) \cdot (n-2) \cdot \text{...} \cdot 2 \cdot 1}
+	\]
+	Es wird deutlich, dass $n!$ asymptotisch langsamer wächst als $n^{n}$. Anschließend vergleichen wir $n!$ mit $\left(\frac{n}{2}\right)^{\frac{n}{2}}$.
+	\[
+		\frac{n \cdot (n-1) \cdot (n-2) \cdot ... \cdot (n- \frac{n}{2}) \cdot (n - \frac{n}{2} - 1) \cdot ... \cdot 2 \cdot 1}{\frac{n}{2} \cdot \frac{n}{2} \cdot \frac{n}{2} \cdot ... \frac{n}{2} \cdot 1 \cdot ... \cdot 1 \cdot 1}
+	\]
+	Es wird deutlich, dass $n!$ asymptotisch schneller wächst als $\left(\frac{n}{2}\right)^{\frac{n}{2}}$.
+	
+	Aufgrund dieser Feststellungen wird nun der Logarithmus von $\left(\frac{n}{2}\right)^{\frac{n}{2}}$ und $n^{n}$ gebildet und mit dem von $n!$ verglichen.
+	\begin{alignat*}{2}
+		\log\left(\left(\frac{n}{2}\right)^{\frac{n}{2}}\right) &=& \frac{n}{2} \log\left(\frac{n}{2}\right) \\
+		&=& \frac{1}{2}n \log\left(\frac{1}{2}n\right) \\
+		\log(n^{n}) &=& n \log n
+	\end{alignat*}
+	Damit ist klar, dass die Logarithmen von $\left(\frac{n}{2}\right)^{\frac{n}{2}}$ und $n^{n}$ beide in $\theta(n \log n)$ sind. Aus unserem obigen Vergleich wissen wir, dass $n!$ schneller als $\left(\frac{n}{2}\right)^{\frac{n}{2}}$ und langsamer als $n^{n}$ wächst. Daraus ergibt sich:
+	\[
+		\frac{1}{2}n\log(\frac{1}{2}n) \in \theta(n \log n) \leq \log(n!) \leq n \log n \in \theta(n \log n)
+	\]
+	Da $\log(n!)$ asymptotisch sowohl schneller als auch langsamer als $n \log n$ wachsen muss, liegt $\log(n!)$ damit folgerichtig in $\theta(n \log n)$.
+\section{} %3
+	\subsection{} %a
+		\begin{alignat*}{2}
+			T(1) &=& 1 \\
+			T(n) &=& 2T\left(\frac{n}{2}\right) + \mathcal{O}(n^{2})
+		\end{alignat*}
+		Anhand des Mastertheorems ergibt sich, dass $\mathcal{O}(n^{2})$ eine scharfe Schranke für die worst-case Laufzeit von dieser Quicksort-Variante ist.
+	\subsection{} %b
+		Diese Variante wird in der Praxis meist nicht verwendet, weil die benötigte Zeit zum Finden des Medians die Zeitersparnis beim Aufspalten bei weitem nicht rechtfertigt. Je größer die Eingabe wird und je weiter die einzelnen Zahlen auseinander liegen, desto länger dauert das Ermitteln des Medians.
+	\subsection{} %c
+\section{} %4
+	\subsection{} %a
+		\begin{verbatim}
+			function RANDOM(k):
+			    string bitmask = '';
+			    for (int i = 0; i < k; i++):
+			        bitmask += (string) werfeMuenze();
+			    end for
+			    
+			    if bitmask.isEmpty():
+			        return A[0];
+			    endif
+			    
+			    int index = stringToBinary(bitmask);
+			    return A[index];
+			end function
+		\end{verbatim}
+		Nach $k$-maligem Werfen einer Münze ergibt sich eine Zahl mit $k$ Bits. Die größte darstellbare Index ist damit $2^{k}$, wodurch alle Elemente des Arrays abgedeckt werden können. Da bei dem Münzwurf die $0$ und die $1$ gleich wahrscheinlich sind, ergibt sich nach $k$-maligem Werfen somit eine Gesamtwahrscheinlichkeit für den Index von $\frac{1}{2^{k}}$. Somit wird jedes Element des Arrays mit der gleichen Wahrscheinlichkeit von der Funktion zurückgegeben. Hat das Array nur ein Element, dann wird auch immer dieses Element zurückgegeben.
+		
+		Da immer $k$-Mal eine Münze geworfen wird, ist die Anzahl nötiger Münzwürfe auch immer in $\mathcal{O}(\log n)$. Dies ergibt sich so:
+		\[
+			\mathcal{O}(\log n) = \mathcal{O}(\log(2^{k})) = \mathcal{O}(k \cdot \log 2) = \mathcal{O}(k)
+		\]
+		Da $\log 2$ eine Konstante ist, ist sie bei der Betrachtung der asymptotischen Laufzeit irrelevant. Damit ist nun auch gezeigt, dass die Anzahl nötiger Wünzwürfe $\mathcal{O}(\log n)$ garantiert.
+	\subsection{} %b
+		Die Lösung von (a) kann man sich auch als vollen binären Baum vorstellen. Es wird an jedem Knoten eine Münze geworfen, und dann entsprechend entlang des Baumes weitergegangen. Auf Ebene $k$ wurde eine Binärzahl mit Länge $k$, also innerhalb des Intervalls $[0, 2^k]$ generiert. 
+		
+        Ist $n$ keine Zweierpotenz, so kann kein voller Baum mehr benutzt werden, um dieses Problem zu lösen. Es muss also ein vollständiger Baum genügen. Dieser hat immernoch eine maximale Tiefe von $(\log n)$ sowie eine Münzwurfanzahl von $\mathcal{O}(\log n)$, da maximal $\lceil (\log_2 n) \rceil$-mal geworfen werden muss. Für einige Elemente des Arrays wird allerdings ein Münzwurf weniger benötigt.
+	\subsection{} %c
+\section{} %5
+	\subsection{} %a
+		\begin{tikzpicture}[shorten >=1pt,node distance=2.8cm,on grid]
+			\node[state] (bleqc) {$b \leq c$};
+			\node[state] (aleqb) [below left=2 and 3 of bleqc] {$a \leq b$};
+			\node[state] (aleqc) [below right=2 and 3 of bleqc] {$a \leq c$};
+			\node[state] (aleqc2) [below right=of aleqb] {$a \leq c$};
+			\node[state] (aleqb2) [below right=of aleqc] {$a \leq b$};
+			\node (res1) [below left=of aleqb] {$a, b, c$};
+			\node (res2) [below left=of aleqc2] {$b, a, c$};	
+			\node (res3) [below right=of aleqc2] {$b, c, a$};
+			\node (res4) [below left=of aleqc] {$a, c, b$};
+			\node (res5) [below left=of aleqb2] {$c, a, b$};
+			\node (res6) [below right=of aleqb2] {$c, b, a$};
+			
+			\path[every node/.style={font=\scriptsize}] 
+				(bleqc) edge node [below right=0 and 0.45 of bleqc] {Nein} (aleqc)
+				(bleqc) edge node [below left=0 and 0.3 of bleqc] {Ja} (aleqb)
+				(aleqb) edge node [below left=0 and 0.3 of aleqb] {Ja} (res1)
+				(aleqb) edge node [below right=0 and 0.45 of aleqb] {Nein} (aleqc2)
+				(aleqc) edge node [below left=0 and 0.3 of aleqc] {Ja} (res4)
+				(aleqc) edge node [below right=0 and 0.45 of aleqc] {Nein} (aleqb2)
+				(aleqc2) edge node [below left=0 and 0.3 of aleqc2] {Ja} (res2)
+				(aleqc2) edge node [below right=0 and 0.45 of aleqc2] {Nein} (res3)
+				(aleqb2) edge node [below left=0 and 0.3 of aleqb2] {Ja} (res5)
+				(aleqb2) edge node [below right=0 and 0.45 of aleqb2] {Nein} (res6);
+		\end{tikzpicture}
+	\subsection{} %b
+		Wenn das Eingabearray a, b, c und d enthielte, dann hätte der Baum 24 Blätter, also $4!$. Wenn das Eingabearray alle Buchstaben von a bis z enthielte, dann hätte der Baum $26!$ Blätter.
+\end{document}

ad/AD-Gruppe_8_Koehler_Krabbe_Martens_Blatt4.tex

@@ -0,0 +1,292 @@
+\documentclass[10pt,a4paper,oneside,ngerman,numbers=noenddot]{scrartcl}
+\usepackage[T1]{fontenc}
+\usepackage[utf8]{inputenc}
+\usepackage[ngerman]{babel}
+\usepackage{amsmath}
+\usepackage{amsfonts}
+\usepackage{amssymb}
+\usepackage{bytefield}
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+\usepackage{pgfplots}
+\usepackage{textcomp}
+\usepackage[locale=DE,exponent-product=\cdot,detect-all]{siunitx}
+\usepackage{tikz}
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+\pagenumbering{arabic}
+\def\thesection{\arabic{section})}
+\def\thesubsection{(\alph{subsection})}
+\def\thesubsubsection{(\roman{subsubsection})}
+\makeatletter
+\renewcommand*\env@matrix[1][*\c@MaxMatrixCols c]{%
+  \hskip -\arraycolsep
+  \let\@ifnextchar\new@ifnextchar
+  \array{#1}}
+\makeatother
+\parskip 12pt plus 1pt minus 1pt
+\parindent 0pt
+
+\begin{document}
+\author{Reinhard Köhler (6425686), Tronje Krabbe (6435002), \\
+Jim Martens (6420323)}
+\title{Hausaufgaben zum 4. Dezember}
+\subtitle{Gruppe 8}
+\maketitle
+\section{} %1
+	\subsection{} %a
+		Der Algorithmus funktioniert nicht mehr. Dies wird anhand dieses Gegenbeispiels deutlich:
+		
+		\begin{verbatim}
+		    A = [0,1,4,8,10,13]
+		    value = 1
+		    low = 0
+		    high = 5
+		    // erster Schleifendurchlauf 0 < 5, daher Rumpf ausführen
+		    mid = (0 + 5) / 2 = 2
+		    // A[2] = 4 > value
+		    high = 2 - 1 = 1
+		    // zweiter Schleifendurchlauf 0 < 1, daher Rumpf ausführen
+		    mid = (0 + 1) / 2 = 0
+		    // A[0] = 0 < value
+		    low = 0 + 1 = 1
+		    // dritter Schleifendurchlauf 1 = 1, daher Rumpf nicht ausführen
+		    return not_found
+		\end{verbatim}
+		
+		Obwohl das Element vorhanden ist, wird zurückgegeben, dass es nicht vorhanden sei. Da es ein Gegenbeispiel gibt, funktioniert der Algorithmus nach der Änderung von \texttt{while (low <= high)} zu \texttt{while (low < high)} nicht mehr.
+	\subsection{} %b
+		\begin{verbatim}
+		    BinarySearch(A[0..N-1], value) {
+		        low = N - 1
+		        high = 0
+		        while (high <= low) {
+		            // invariants: value > A[i] for all i < low
+		                           value < A[i] for all i > high
+		            mid = (low + high) / 2
+		            if (A[mid] > value)
+		                high = mid + 1
+		            else if (A[mid] < value)
+		                low = mid - 1
+		            else
+		                return mid
+		        }
+		        return not_found
+		    }
+		\end{verbatim}
+	\subsection{} %c
+		\textbf{Formaler Beweis:} Wir müssen beweisen, dass die while-Schleife endet. Angenommen wir befinden uns in Iteration $i$ der while-Schleife.
+		\begin{itemize}
+			\item	Zu Beginn der while-Schleife haben wir \texttt{high $\leq$ low} (andernfalls hätten wir die while-Schleife nicht betreten).
+			\item	Nach dem Ausdruck \texttt{mid = (low + high) / 2} gilt \texttt{high $\leq$ mid $\leq$ low}.
+			\item	Entweder die Schleife wird durch die Rückgabe von \texttt{mid} beendet, womit wir fertig wären.
+			\item	Oder sie befindet sich in einer der ersten beiden Fälle des if-Statements. Entweder high wird um mindestens eins erhöht oder low wird um mindestens eins verkleinert, wodurch sich in jedem Schleifendurchlauf die Differenz von \texttt{low - high} um mindestens eins verringert.
+			\item	Damit gilt \texttt{low - high < 0} nach maximal $n$ Iterationen der while-Schleife und die Schleife terminiert.
+		\end{itemize}
+	\subsection{} %d
+		\textbf{Beweis der Korrektheit:}
+		
+		Offensichtlich gibt der Algorithmus ein korrektes Ergebnis zurück, wenn \texttt{mid} zurückgegeben wird, da dann \texttt{A[mid] $=$ value} gilt.
+		
+		Zu zeigen: Wenn der Algorithmus \texttt{not\_found} zurückgibt, dann kommt \texttt{value} tatsächlich nicht in dem Array vor.
+		
+		Wir werden dies nun durch die Gegenposition beweisen: Wir müssen zeigen, dass wenn \texttt{value} im Array vorkommt, der Algorithmus \texttt{mid} zurückgibt.
+		
+		\textbf{Erster Schritt:} Es ist einfach zu sehen, dass die folgenden Invarianten immer gelten:
+		\begin{itemize}
+			\item	\texttt{value > A[i] for all i < low (strict inequality!)}
+			\item	\texttt{value < A[i] for all i > high (strict inequality!)}
+		\end{itemize}
+		
+		\textbf{Zweiter Schritt:} Annahme, dass \texttt{value} im Array vorkommt.
+		\begin{itemize}
+			\item	Bereits bekannt: Invarianten sind wahr. Das bedeutet zu keinem Zeitpunkt im Algorithmus kann sich das Element, das wir suchen, links von \texttt{high} oder rechts von \texttt{low} befinden.
+			\item	Der einzige Weg, wie wir theoretisch das gesuchte Element "`verpassen"' könnten, wäre, dass \texttt{high = mid + 1} oder \texttt{low = mid - 1} zu der Situation führen, dass \texttt{high > low} gilt bevor wir das gesuchte Element gefunden haben (weil wir dann die Schleife verlassen).
+			\begin{itemize}
+				\item	Durch die Konstruktion des Algorithmus haben wir immer \texttt{high $\leq$ mid $\leq$ low} nachdem \texttt{mid = (low + high) / 2} ausgeführt wurde.
+				\item	Solange \texttt{low $\geq$ high + 2} gilt, haben wir immer \texttt{high < mid < low}.
+				In dieser Situation, \texttt{mid - 1 $\geq$ high} und \texttt{mid + 1 $\leq$ low}, haben wir immer noch \texttt{high $\leq$ low} nachdem entweder \texttt{high = mid + 1} oder \texttt{low = mid - 1} ausgeführt wurden, sodass die while-Schleife ein weiteres Mal betreten wird.
+
+				Es gibt zwei kritische Fälle, in denen wir die Schleife verlassen könnten:
+				\begin{itemize}
+					\item	\texttt{low = high}. Aber dann gilt auch \texttt{mid = high}. Nach der Annahme, dass \texttt{value} im Array ist, muss \texttt{A[high] = value} gelten. Durch die Rückgabe von \texttt{mid} wird demnach genau der richtige Index zurückgegeben.
+					\item	\texttt{low = high + 1}. In diesem Fall gilt \texttt{mid = high}. Nun gilt entweder \texttt{A[high] = A[mid] = value}, wodurch durch Rückgabe von \texttt{mid} das richtige Ergebnis zurückgegeben würde, oder es gilt \texttt{A[high] = A[mid] > value}, wodurch \texttt{high} um eins erhöht würde, was beim nächsten Schleifendurchlauf im Fall \texttt{low = high} enden würde. In dem Fall wird das korrekte Ergebnis zurückgegeben, wie bereits gezeigt wurde.
+				\end{itemize}
+			\end{itemize}
+			\item	Dies zeigt, dass wenn \texttt{value} im Array vorhanden ist, der Algorithmus immer damit endet \texttt{mid} zurückzugeben.
+		\end{itemize}
+\section{} %2
+	\subsection{} %a
+		\subsubsection{} %i
+			In einem Graph ohne Kanten kann jeder Knoten gleich gefärbt sein. Dies gilt, weil die Bedingung $c_{k}(i= \neq c_{k}(j)$ nur gilt, wenn $i$ und $j$ mit einer Kante verbunden sind, was in solch einem Graphen nicht gegeben ist. Daher ist hier nichts zu zeigen.
+		\subsubsection{} %ii
+			Wenn ein Graph k-färbbar ist, dann kann man auch eine weitere Farbe in die Abbildung $c_{k}$ hinzunehmen ohne sie zu benutzen. Dies gilt da $c_{k}$ nicht surjektiv sein muss.
+		\subsubsection{} %iii
+			Man nehme einen k-färbbaren Graphen. Nun kann man solange weitere Farben hinzufügen, bis n Farben in der Abbildung vorkommen. Diese müssen jedoch nicht benutzt werden. Daher ist jeder Graph n-färbbar.
+	\subsection{} %b
+		\subsubsection{} %i
+			Wenn ein Graph 2-färbbar ist, dann gibt es keine Zyklen ungerader Länge. Bei einem Zyklus gerader Länge kann jeder zweiter Knoten die gleiche Farbe haben, ohne mit einem Knoten verbunden zu sein, der die gleiche Farbe hat.
+			
+			Alle Knoten mit einer Farbe kann man als eine Untermenge einer Abbildung eines bipartiten Graphen verstehen.
+		\subsubsection{} %ii
+			\begin{verbatim}
+			    IST_2FAERBUNG(G) {
+			        kanten = E(G)
+			        valid = true
+			        foreach kante in kanten {
+			            knoten1 = kante.knoten1
+			            knoten2 = kante.knoten2
+			            if (knoten1.farbe == knoten2.farbe) {
+			                valid = false
+			                break
+			            }
+			        }
+			        
+			        return valid
+			    }
+			\end{verbatim}
+		\subsubsection{} %iii
+			Es gibt 2 verschiedene 2-Färbungen, sofern man unterschiedliche Farben nicht als Unterschied ansieht. Pro 2 Farben gibt es genau 2 verschiedene Färbungen.
+	\subsection{} %c
+		Bei einer beliebigen Landkarte werden mindestens vier Farben benötigt, damit direkt benachbarte Länder stets unterschiedliche Farben haben.
+		\subsubsection{} %i
+			\begin{tikzpicture}
+				\node (altona) {A};
+				\node (eimsbuettel) [above right=of altona] {E};
+				\node (nord) [right=of eimsbuettel] {N};
+				\node (wandsbek) [right=of nord] {W};
+				\node (mitte) [below=of eimsbuettel] {M};
+				\node (harburg) [below left=of mitte] {H};
+				\node (bergedorf) [below right=of mitte] {B};
+				
+				\path[every node/.style={font=\scriptsize}] 
+					(altona) edge (mitte)
+					(altona) edge (eimsbuettel)
+					(mitte) edge (harburg)
+					(mitte) edge (bergedorf)
+					(mitte) edge (eimsbuettel)
+					(mitte) edge (nord)
+					(mitte) edge (wandsbek)
+					(eimsbuettel) edge (nord)
+					(nord) edge (wandsbek);
+			\end{tikzpicture}
+		\subsubsection{} %ii
+			\begin{alignat*}{2}
+				c_{k}(A) &=& gelb \\
+				c_{k}(E) &=& rot \\
+				c_{k}(M) &=& blau \\
+				c_{k}(H) &=& rot \\
+				c_{k}(B) &=& rot \\
+				c_{k}(N) &=& gelb \\
+				c_{k}(W) &=& rot
+			\end{alignat*}
+		\subsubsection{} %iii
+			Die Aussage, dass vier Farben minimal sind, besagt nur, dass man es bei einer beliebigen Landkarte schafft diese mit maximal vier Farben zu färben. Es gibt die Obergrenze der nötigen Farben an. Die Regel besagt hingegen nicht, dass immer mindestens vier Farben benötigt werden. Bei einer Landkarte mit nur zwei aneinandergrenzenden Ländern reichen auch zwei Farben. Bei einer Karte mit nur einer zusammenhängenden Fläche ohne angrenzende Flächen reicht sogar eine Farbe.
+		\subsubsection{} %iv
+			\begin{tikzpicture}
+				\node (sh) {SH};
+				\node (hh) [below right=of sh] {HH};
+				\node (meck) [right=of hh] {MP};
+				\node (bremen) [below left=of hh] {B};
+				\node (nieder) [below=of hh] {N};
+				
+				\path[every node/.style={font=\scriptsize}] 
+					(sh) edge (hh)
+					(sh) edge (meck)
+					(hh) edge (nieder)
+					(bremen) edge (nieder)
+					(sh) edge (nieder)
+					(bremen) edge (sh)
+					(bremen) edge (hh);
+			\end{tikzpicture}
+			
+			In dieser konstruierten Karte (dargestellt als Graph), müssen mindestens vier Farben verwendet werden.
+\section{} %3
+	\subsection{} %a
+		\[
+			G_{1}: 1, 3, 4, 5, 2, 8, 6, 7
+		\]
+		\[
+			G_{2}: 1, 3, 5, 6, 4, 7, 2
+		\]
+	\subsection{} %b
+		\[
+			G_{1}: 4, 3, 7, 6, 8, 2, 5, 1
+		\]
+		\[
+			G_{2}: 4, 6, 5, 3, 2, 7, 1
+		\]
+	\subsection{} %c
+		\[
+			G_{1}: 1, 3, 5, 4, 2, 7, 8, 6
+		\]
+		\[
+			G_{2}: 1, 3, 4, 7, 5, 2, 6
+		\]
+	\subsection{} %d
+	\subsection{} %e
+	\subsection{} %f
+		starke Zusammenhangskomponenten von $G_{1}:$
+		\begin{alignat*}{2}
+			comp1:&&\; 1, 2, 5, 6, 7, 8 \\
+			comp2:&&\; 3 \\
+			comp3:&&\; 4
+		\end{alignat*}
+		
+		starke Zusammenhangskomponenten von $G_{2}:$
+		\begin{alignat*}{1}
+			comp1: 1 \\
+			comp2: 2 \\
+			comp3: 3 \\
+			comp4: 4 \\
+			comp5: 5 \\
+			comp6: 6 \\
+			comp7: 7
+		\end{alignat*}
+\section{} %4
+	\subsection{} %a
+		% Senken finden (alle Senken infiltrieren, dadurch werden alle Module eliminiert)
+		% Algorithmus aus Vorlesung benutzen		
+		\begin{verbatim}
+		    function eliminiereMCP() {
+		        
+		    
+		    }
+		\end{verbatim}
+	\subsection{} %b
+		Wenn alle Senken infiltriert werden, werden dadurch alle Module eliminiert, da alle Module direkt oder indirekt mit mindestens einer Senke verbunden sind.
+	\subsection{} %c
+		Es müssen alle Senken infiltriert werden, da ansonsten einzelne Module nicht eliminiert werden könnten.
+	
+\section*{Zusatzaufgabe} %Zusatz
+		
+	Beweis der Terminierung für beliebige natürliche Zahlen größer $0$.\\
+	Trivialer Fall: \\
+	Der Algorithmus terminiert für $n=1$. \\
+	Zweiter Fall: \\
+	Der Algorithmus terminiert für $2^{c} = n$. Dies gilt, da damit nach $c$ Rekursionsschritten immer $n=1$ gilt. \\
+	Dritter Fall: \\
+	Es ist zu zeigen, dass nach endlich vielen Rekursionsschritten \textsc{Coll} mit einer 2er-Potenz aufgerufen wird.
+	
+	Dazu lohnt es sich die verbleibenden Zahlen bis 10 anzuschauen.
+	\begin{alignat*}{2}
+		3 \rightarrow 10 \rightarrow 5 \rightarrow 16 \\
+		5 \rightarrow 16 \\
+		6 \rightarrow 3 \\
+		7 \rightarrow 22 \rightarrow 11 \rightarrow 34 \rightarrow 17 \rightarrow 52 \rightarrow 26 \rightarrow 13 \rightarrow 40 \rightarrow 20 \rightarrow 10 \rightarrow 5 \rightarrow 16 \\
+		9 \rightarrow 28 \rightarrow 14 \rightarrow 7 \\
+		10 \rightarrow 5
+	\end{alignat*}
+	
+	Was kann aus dieser Reihe geschlossen werden? Alle Zahlen, die aus dem Produkt einer 2er-Potenz und einer dieser Zahlen entstehen, lassen sich auf eine 2er-Potenz zurückführen. Auf diese Weise könnte man für die ersten $d$ natürlichen Zahlen zeigen, dass sie sich alle auf eine 2er-Potenz zurückführen lassen.
+	
+	Aufgrund dieser Annahme steigt die Wahrscheinlichkeit bei einem Rekursionsaufruf mit $3n+1$ auf ein solches Vielfaches einer bereits auf eine 2er-Potenz zurückgeführte Zahl zu stoßen.
+	
+	Da es jedoch unendlich viele Primzahlen gibt, wenngleich sich deren Abstand zueinander immer weiter erhöht, findet man immer Zahlen, die noch nicht auf eine 2er-Potenz zurückgeführt sind. Aufgrund dieser Tatsache kann es keine allgemeingültige Aussage für alle natürlichen Zahlen geben. Allerdings kann dieser Algorithmus selbst als Antwort verstanden werden. Für eine beliebig große Zahl, die nicht ein gerades Vielfaches einer bereits zurückgeführten Zahl ist, muss daher nur der Algorithmus ausgeführt werden bis ein solches Vielfaches erreicht wurde.
+	
+	Nach endlich vielen Schritten wird dies praktisch der Fall sein, wenngleich die Anzahl dieser Schritte dramatisch zunehmen wird. Es ist jedoch nicht möglich dafür einen theoretischen Beweis zu finden, der ebenjene Tatsache darlegen kann.
+\end{document}

gdb/G62B1_Dittrich-Lindemann-Martens.tex

@@ -88,22 +88,28 @@
 		
 		
 \section{Transaktionen}
-	Zunächst betrachten wir den Stromausfall zum Zeitpunkt A. Daraus ergeben sich mehrere Fälle.
+	Zunächst betrachten wir den Stromausfall zum Zeitpunkt A. Daraus ergeben sich mehrere Fälle. Die ersten beiden Fälle betrachten immer ein Datenbanksystem, die letzten beiden immer ein Dateisystem.
 	
 	\begin{itemize}
-		\item	Es gibt kein Datenbanksystem und die Daten wurden nicht auf die Platte geschrieben. In diesem Fall hat der Ausfall keine negativen Folgen, da die Daten sich in einem konsistenten Zustand befinden.
-		\item	Es gibt ein Datenbanksystem und die Daten wurden nicht auf die Platte geschrieben. In diesem Fall hat der Ausfall ebenfalls keine negativen Folgen, da die Transaktion ohnehin nicht beendet war und damit keine Veränderungen hätten vorgenommen werden dürfen.
-		\item	Es gibt kein Datenbanksystem und die Daten wurden auf die Platte geschrieben. In diesem Fall befinden sich die Daten in einem inkonsistenten Zustand, da zwar der Saldo bei dem einen Konto verringert, bei dem anderen aber nicht erhöht wurde. Da es kein DBS gibt, kann dieser inkonsistente Zustand nicht leicht behoben werden.
-		\item	Es gibt ein Datenbanksystem und die Daten wurden auf die Platte geschrieben. In diesem Fall kann das DBS aufgrund von Logs nachvollziehen, dass die Transaktion noch nicht beendet war und wird die Veränderung an dem Saldo von Konto 5 rückgängig machen.
+		\item Das System hat die Änderung am Konto mit der ID 5 nicht persistent gespeichert. Sie bleibt also im Hauptspeicher, bzw. wird daraus gelöscht bei dem Stromausfall. Somit wird die Überweisung nicht durchgeführt und es herrscht der Ausgangszustand.
+
+		\item Das System hat die Änderungen am Konto mit der ID 5 persistent gespeichert. Die Daten werden auf die Festplatte geschrieben. Es gibt nach der Abbuchung der 1000 Euro einen Stromausfall. Das System "`merkt"' sich diesen Zeitpunkt. Nach erneutem Start des Systems wird der letzte bekannte Zustand rekonstruiert und danach in den Ausgangszustand zurück versetzt.
+		
+		\item Das System hat die Änderung am Konto mit der ID 5 noch nicht persistent gespeichert. Sie bleibt also im Hauptspeicher, bzw. wird daraus gelöscht bei dem Stromausfall. Somit wird die Überweisung nicht durchgeführt und es herrscht der Ausgangszustand.
+		
+		\item Das System hat die Änderung am Konto mit der ID 5 persistent gespeichert. Also die Daten bereits auf die Festplatte geschrieben. Somit werden 1000 Euro vom Konto mit der ID 5 abgebucht. Da aber kein Datenbanksystem verwendet wird, gibt es keinen Wiederaufnahmepunkt, an welchem das System wiedereinsteigen könnte. Somit werden keine 1000 Euro dem Konto mit der ID 7 gutgeschrieben und das Geld ist weg.
 	\end{itemize}
 	
-	Anschließend betrachten wir den Stromausfall zum Zeitpunkt B.
+	Anschließend betrachten wir den Stromausfall B.
 
 	\begin{itemize}
-		 \item	Es gibt kein DBS und die geänderten Zustände von Konto 5 und 7 wurden auf die Platte geschrieben. In diesem Fall befinden sich beide Daten in einem konsistenten Zustand und es muss lediglich noch der Kontostand von Konto 5 ausgegeben werden.
-		 \item	Es gibt ein DBS und die geänderten Zustände von Konto 5 und 7 wurden auf die Platte geschrieben. In diesem Fall befinden sich die Daten in einem konsistenten Zustand aber das DBS wird die Änderungen rückabwickeln, da die Transaktion nicht beendet wurde.
-		 \item	Es gibt kein DBS und nur die Änderungen an Konto 7 sind persistiert. In diesem Fall befinden sich die Daten in einem inkonsistenten Zustand, da die Änderung an Konto 5 verloren gegangen ist.
-		 \item	Es gibt ein DBS und nur die Änderungen an Konto 7 sind peristiert. In diesem Fall befinden sich die Daten in einem inkonsistenten Zustand, aber das DBS wird die Änderungen an Konto 7 rückabwickeln und die Daten wieder in einen konsistenten Zustand bringen.
+		\item Das System hat die Änderung an beiden Konten nicht persistent gespeichert. Sie bleibt also im Hauptspeicher; bzw. wird daraus gelöscht bei dem Stromausfall. Somit wird die Überweisung nicht durchgeführt und es herrscht der Ausgangszustand. Es gibt aber eine falsche Meldung  dem Clienten gegenüber für den Kontostand des Kontos mit der ID 7.
+		
+		\item Das System hat die Änderungen an beiden Konten persistent gespeichert. Die Daten werden auf die Festplatte geschrieben. Es gibt nach der Überweisung einen Stromausfall. Jedoch wurde der Print Vorgang für das Konto mir der ID 5 nicht abgeschlossen. Dieser würde eine benutzerdefinierte Meldung an den Clienten zurückgeben. Da der Komplette Vorgang noch nicht abgeschlossen war werden beide Konten wieder in ihren Ausgangszustand zurück versetzt. Es gibt somit aber eine falsche Meldung dem Clienten gegenüber für den Kontostand des Kontos mit der ID 7.
+		
+		\item Das System hat die Änderungen an beiden Konten nicht persistent gespeichert. Sie bleibt also im Hauptspeicher, bzw. wird daraus gelöscht bei dem Stromausfall. Somit wird die Überweisung nicht durchgeführt und es herrscht der Ausgangszustand. Es gibt somit aber eine falsche Meldung dem Clienten gegenüber für den Kontostand des Kontos mit der ID 7.
+		
+		\item Das System hat die Änderungen an beiden Konten persistent gespeichert. Somit werden an beiden Konten die richtigen Aktionen durchgeführt. Das Konto mit der ID 5 wird mit 1000 Euro belastet und das Konto mit der ID 7 werden 1000 Euro gutgeschrieben. Jedoch gibt es vor dem Printbefehl für das Konto mit der ID 5 den Stromausfall. Der letzte Zustand kann nicht wiederhergestellt werden und somit fehlt dieser Print Befehl und der Client bekommt den falschen Kontostand für dieses Konto angezeigt. 
 	\end{itemize}	
 	
 	Zusammenfassend kann gesagt werden, dass es bei einem Datenbanksystem zu jedem Zeitpunkt immer nur konsistente Daten gibt.  Bei einem reinen Dateisystem können die Daten hingegen inkonsistent zurückgelassen werden.

gdb/G62B2_Dittrich-Lindemann-Martens.tex

@@ -0,0 +1,111 @@
+\documentclass[ngerman]{gdb-aufgabenblatt}
+\usepackage{tikz-er2}
+\renewcommand{\Aufgabenblatt}{2}
+\renewcommand{\Ausgabedatum}{Mi. 30.10.2013}
+\renewcommand{\Abgabedatum}{Do. 14.11.2013}
+\renewcommand{\Gruppe}{Tim Dittrich, Sebastian Lindemann, Jim Martens}
+
+% define how the sections are rendered
+\def\thesection{Aufgabe \arabic{section}:}
+\def\thesubsection{\alph{subsection})}
+\def\thesubsubsection{(\roman{subsubsection})}
+
+\usetikzlibrary{positioning}
+\usetikzlibrary{shadows}
+\tikzstyle{every entity} = [top color=white, bottom color=blue!30, 
+                            draw=blue!70, drop shadow]
+\tikzstyle{every weak entity} = [drop shadow={shadow xshift=.7ex, 
+                                 shadow yshift=-.7ex}]
+\tikzstyle{every attribute} = [top color=white, bottom color=blue!30, 
+                               draw=blue!70, node distance=1cm, drop shadow]
+\tikzstyle{every relationship} = [top color=white, bottom color=blue!30, 
+                            draw=blue!70, drop shadow]
+\tikzstyle{every isa} = [top color=white, bottom color=orange!50, 
+                         draw=orange!70, drop shadow]
+\begin{document}
+\section{Informationsmodellierung: Erstellung eines ER-Modells}
+	\subsection{} %a
+	\begin{tikzpicture}[node distance=1.31cm, every edge/.style={link}]
+		\node[entity] (film) {Film};
+		\node[attribute] (filmName) [above left=of film] {\key{Titel}} edge (film);
+  		\node[attribute] (filmStart) [left=of film] {ersterDrehtag} edge (film);
+  		\node[attribute] (filmEnde) [below left=of film] {letzterDrehtag} edge (film);
+		\node[relationship] (relFilmStud) [right=of film] {produziert} edge node [above left=0 and 0.2] {1} (film);		
+		\node[entity] (studio) [right=of relFilmStud] {Studio} edge node [above right=0 and 0.2] {n} (relFilmStud);
+		\node[attribute] (studName) [above=of studio] {\key{Name}} edge (studio);
+		\node[relationship] (relPersStud) [right=of studio] {leitet} edge node [above left=0 and 0.2] {n} (studio);
+		\node[entity] (pers) [below left=3cm and 2cm of relPersStud] {Person} edge node [below left=1 and 1.2] {1} (relPersStud);
+		\node[attribute] (persName) [above right=of pers] {\key{Name}} edge (pers);
+		\node[attribute] (persVName) [right=of pers] {\key{Vorname}} edge (pers);
+		\node[attribute] (persGebDat) [below right=of pers] {Geb.Datum} edge (pers);				
+		\node[isa] (isaPers) [below=of pers] {Is-a} edge[->] (pers);
+		\node[entity] (regi) [left=of isaPers] {Regisseur} edge[->] (isaPers);
+		\node[entity] (schau) [below right=of isaPers] {Schauspieler} edge[->] (isaPers);
+		\node[relationship] (relMarkSchau) [below=of schau] {hat} edge node [above right=0.2 and 0] {n} (schau);
+		\node[entity] (marken) [below=of relMarkSchau] {Markenzeichen} edge node [below right=0.3cm and 0.05cm] {m} (relMarkSchau);
+		\node[relationship] (relSchauFilmChar) [left=of relMarkSchau] {spielt} edge node [above right=0.4 and 0.9] {n} (schau) edge[bend left] node [above left=5.4 and 1.1] {m} (film);
+		\node[entity] (char) [below=of relSchauFilmChar] {Charakter} edge node [below left=0.2 and 0] {1} (relSchauFilmChar);
+		\node[attribute] (charID) [below=of char] {\key{Char.ID}} edge (char);
+		\node[attribute] (charName) [below right=of char] {Name} edge (char);
+		\node[relationship] (relFilmGenre) [below=of filmEnde] {gehört zu} edge node [above right=1.2 and 1] {4} (film);
+		\node[entity] (genre) [below=of relFilmGenre] {Genre} edge node [below left=0.3 and 0] {n} (relFilmGenre);
+		\node[attribute] (genreName) [below=of genre] {\key{Name}} edge (genre);
+		\node[relationship] (relRegFilm) [left=of pers] {führt Regie} edge node [below left=0 and 0] {n} (regi) edge node [above left=0.8 and 0.4] {1} (film);
+		\node[relationship] (relRegiGenre) [right=of genre] {präferiert} edge node [above left=0 and 0.2] {n} (genre) edge node [above right=0.2 and 0.2] {1} (regi);
+		\node[entity] (verh) [left=of char] {Verhandlung};
+		\node[attribute] (verhDatum) [above left=of verh] {Datum} edge (verh);
+		\node[attribute] (verhBudget) [left=of verh] {Budget} edge (verh);
+		\node[relationship] (relRegiStud) [left=of relSchauFilmChar] {nimmt teil} edge node [below left=0.1 and 0.1] {1} (verh) edge node [above right=1 and 0.2] {n} (regi) edge node [above right=4.4 and 1.7] {m} (studio);
+	\end{tikzpicture}
+	\subsection{} %b
+	Ein Schauspieler kann nicht an Filmen mitwirken, deren Drehzeiten sich vor seiner Geburt befinden.
+	
+	Ein Regisseur kann nicht bei Filmen Regie führen, deren Drehzeiten vor seiner Geburt liegen.
+\section{Informationsmodellierung: Beschreibung von ER-Modellen}
+	\subsection{} %a
+		\begin{itemize}
+			\item	Ein Student hat eine Matrikelnummer und einen Namen.
+			\item	Die Matrikelnummer ist der primäre Schlüssel von Studenten.
+			\item	Ein Student ist in genau einem Studiengang immatrikuliert.
+			\item	Ein Studiengang hat einen Namen, der auch primärer Schlüssel ist.
+			\item	Es können beliebig viele Studenten in einem Studiengang immatrikuliert sein.
+		\end{itemize}
+	\subsection{} %b
+		\begin{itemize}
+			\item	Eine Universität hat einen Namen, der auch primärer Schlüssel ist.
+			\item	Zu einer Universität gehören mindestens ein bis beliebig viele Hörsäle.
+			\item	Die Universität ist ein starker Entitytyp. Der Hörsaal ist ein schwacher Entitytyp.
+			\item	Ein Hörsaal besteht aus einem Sekundärschlüssel (Name) und der Anzahl seiner Plätze (\#Plaetze).
+			\item	Ein Hörsaal gehört zu genau einer Universität und ist existenzabhängig von dieser.
+		\end{itemize}
+	\subsection{} %c
+		\begin{itemize}
+			\item	Ein Auftrag besteht aus einer Auftragsnummer und einem Datum. Die Auftragsnummer (ANR) ist der primäre Schlüssel.
+			\item	Ein Ersatzteil besteht aus einem Namen, einem Automodell und einem Preis.
+			\item	Die Kombination Name und Automodell ist der primäre Schlüssel.
+			\item	Ein Reparaturtyp besteht aus einer Art und einem Festpreis. Die Art ist der primäre Schlüssel.
+			\item	Zu jedem Auftrag kann es beliebig viele Ersatzteile und Reparaturtypen geben.
+			\item	Zu jedem Ersatzteil kann ess beliebig viele Aufträge und Reparaturtypen geben.
+			\item	Zu jedem Reparaturtyp kann es beliebig viele Ersatzteile und Aufträge geben.
+			\item	Die Beziehung (Relationship) Reparatur hat eine Uhrzeit und ein Datum.
+		\end{itemize}
+	\subsection{} %d
+		\begin{itemize}
+			\item	Die drei Entity-Typen besitzen keine Attribute und somit auch keinen Primärschlüssel.
+			\item	Sie werden durch die Relationship "`Fußballspiel"' in Verbindung gesetzt.
+			\item	Der Entity-Typ Mannschaft zeichnet sich durch eine reflexive Relationship aus. Daher können Mannschaften auch untereinander in Beziehung gesetzt werden.
+			\item	Eine Mannschaft kann in keinem oder beliebig vielen Fußballspielen teilnehmen.
+			\item	Ein Schiedsrichter kann in keinem oder beliebig vielen Fußballspielen teilnehmen.
+			\item	In einem Stadion können keine oder beliebig viele Fußballspiele stattfinden.
+			\item	An einem Fußballspiel können keine oder beliebig viele Mannschaften teilnehmen.
+		\end{itemize}
+\section{Schlüsselkandidaten}
+	\subsection{} %a
+		Ein Schlüsselkandidat muss eindeutig sein. Das bedeutet, dass über den Schlüsselkandidat eine Entität eindeutig identifizierbar sein muss. Im gegebenen Beispiel kommen demnach nur das 2. Fach, Telefonnummer und PLZ in Frage. Außerdem muss er minimal sein. Das bedeutet, dass es keinen anderen Schlüsselkandidaten mit weniger Attributen geben darf. Demnach käme die PLZ und das 2. Fach in Betracht.
+		
+		Die Attributkombination Vorname und Hausnummer ist kein Schlüsselkandidat, da es eine Frida Weiß mit Hausnummer 8 und eine Frida Müller mit Hausnummer 8 gibt. Damit gibt es zwei Entitäten mit den gleichen Werten für Vorname und Hausnummer.
+	\subsection{} %b
+		Bei einer unspezifischen Menge an Studenten kann sich jede der Attribute wiederholen. Daher eignet sich keines der Attribute als eindeutiger Schlüsselkandidat. Mögliche Beispiele sind 20 Studenten, die alle aus Fbach kommen, in der gleichen Straße wohnen und die gleiche Fächerkombi studieren. Damit haben sie die gleiche PLZ und die gleiche Vorwahl. Damit bleiben nur Vor- und Nachname, Geburtsdatum, Hausnummer und der restliche Teil der Telefonnummer als Schlüssel. Allerdings gibt es gleichzeitig zwei Geschwister aus Bheim, die außer dem Vornamen keinen Unterschied aufweisen. Schließlich gibt es einen Peter aus Aheim und einen Peter aus Cfeld. Somit ist keines der vorliegenden Attribute eindeutig als Schlüssel.
+		
+		Eine Lösungsmöglichkeit besteht in einer ID, die fortlaufend erhöht wird. Keine ID wird doppelt vergeben und einmal vergebene IDs werden nie mehr vergeben. Solch eine ID wäre immer eindeutig als Schlüssel verwendbar.
+\end{document}

gdb/G62B3_Dittrich-Lindemann-Martens.tex

@@ -0,0 +1,165 @@
+\documentclass[ngerman]{gdb-aufgabenblatt}
+\RequirePackage[utf8]{inputenc}
+\renewcommand{\Aufgabenblatt}{3}
+\renewcommand{\Ausgabedatum}{Mi. 13.11.2013}
+\renewcommand{\Abgabedatum}{Do. 28.11.2013}
+\renewcommand{\Gruppe}{Tim Dittrich, Sebastian Lindemann, Jim Martens}
+
+% define how the sections are rendered
+\def\thesection{Aufgabe \arabic{section}:}
+\def\thesubsection{\alph{subsection})}
+\def\thesubsubsection{(\roman{subsubsection})}
+
+\usetikzlibrary{positioning}
+\usetikzlibrary{shadows}
+
+\begin{document}
+\section{Konzeptioneller Entwurf}
+	\begin{tikzpicture}%[node distance=1.31cm, every edge/.style={link}]
+		\node[entity] (biomol) {Biomolekül};
+		\node[attribut] (biomolID) [below left=0.5 and 0 of biomol] {\underline{Molekül-ID}} edge (biomol);
+  		\node[attribut] (biomolDesc) [below right=0.5 and 0 of biomol] {Beschreibung} edge (biomol);
+  		\node[relationship] (relBiomolOrg) [above=of biomol] {kommt vor} edge node [above left=-0.5 and 0.2] {[1;*]} (biomol);		
+		\node[entity] (organism) [above=of relBiomolOrg] {Organismus} edge node [below right=-0.5 and 0.2] {[0;*]} (relBiomolOrg);
+		\node[attribut] (orgID) [left=of organism] {\underline{Taxonomie-ID}} edge (organism);
+		\node[attribut] (orgName) [above left=of organism] {Name} edge (organism);
+		\node[attribut] (orgTrivName) [above=of organism] {Trivialname} edge (organism);
+		\node[relationship] (relBiomolArt) [left=of biomol] {veröffentlicht in} edge node [above right=0 and -0.5] {[1;1]} (biomol);
+		\node[entity] (article) [left=of relBiomolArt] {Artikel} edge node [above left=0 and -0.5] {[0;*]} (relBiomolArt);
+		\node[attribut] (artTitel) [above left=of article] {\underline{Titel}} edge (article);
+		\node[attribut] (artDatum) [left=of article] {Datum} edge (article);
+		\node[relationship] (relArtWiss) [above=of article] {geschrieben von} edge node [above right=-0.5 and 0] {[1;*]} (article);
+		\node[entity] (wissen) [above=of relArtWiss] {Wissenschaftler} edge node [below right=-0.5 and 0] {[0;*]} (relArtWiss);
+		\node[attribut] (wissName) [left=of wissen] {\underline{Name}} edge (wissen);
+		\node[multivalentattribut] (wissKontakt) [above=of wissen] {Kontaktinformationen} edge (wissen);
+		\node[attribut] (wissTel) [above left=of wissKontakt] {Telefonnummer} edge (wissKontakt);
+		\node[attribut] (wissEmail) [above=of wissKontakt] {E-Mailadresse} edge (wissKontakt);	
+		\node[erbt] (relDNABiomol) [below=of biomol] {is-a} edge (biomol);
+		\node[entity] (dnamol) [below left=0.5 and 2 of relDNABiomol] {DNA-Molekül} edge (relDNABiomol);
+		\node[attribut] (dnaNuk) [above left=of dnamol] {Nukleotidsequenz} edge (dnamol);
+		\node[attribut] (dnaStrang) [left=of dnamol] {Strang-Orientierung} edge (dnamol);
+		\node[attribut] (dnaChrom) [below left=of dnamol] {Nummer des Chromosoms} edge (dnamol);
+		\node[entity] (mrnamol) [below=of relDNABiomol] {mRNA-Molekül} edge (relDNABiomol);
+		\node[attribut] (mrnaNuk) [above right=of mrnamol] {Nukleotidksequenz} edge (mrnamol);
+		\node[attribut] (mrnaVien) [right=of mrnamol] {Vienna-String} edge (mrnamol);
+		\node[relationship] (relDNAmRNA) [below=3.0 of dnamol] {wird übersetzt} edge node [below left=-1.5 and 0] {[1;1]} (dnamol) edge node [above right=0.4 and -0.2] {[0;*]} (mrnamol);
+		\node[attribut] (relStart) [above left=0.9 and 1 of relDNAmRNA] {Startposition} edge (relDNAmRNA);
+		\node[attribut] (relEnde) [left=of relDNAmRNA] {Endposition} edge (relDNAmRNA);
+		\node[weakrelationship] (relRNAProt) [below=of mrnamol] {wird synthetisiert} edge node [below right=-0.5 and 0] {[1;1]} (mrnamol);
+		\node[weakentity] (prot) [below right=of relRNAProt] {Protein} edge node [above left=-0.5 and 0] {[0;1]} (relRNAProt);
+		\node[attribut] (protAmino) [below left=0.5 and 1 of prot] {\dashuline{Aminosäuresequenz}} edge (prot);
+		\node[attribut] (protGewicht) [left=of prot] {Molekulargewicht} edge (prot);
+		\node[attribut] (protCATH) [below right=0.6 and -1.3 of prot] {CATH-Klassifikation} edge (prot);
+		\node[relationship] (relProtDom) [right=of organism] {enthält} edge[bend left] node [above right=5 and -1] {[1;*]} (prot);
+		\node[entity] (domain) [above=of relProtDom] {Domäne} edge node [below right=-0.5 and 0] {[0;*]} (relProtDom);
+		\node[attribut] (domID) [above left=of domain] {\underline{Domänen-ID}} edge (domain);
+		\node[attribut] (domHMM) [above=of domain] {HMM} edge (domain);
+	\end{tikzpicture}
+
+\section{Logischer Entwurf}
+	Person(\underline{Name}, DOB, Geschlecht) \\
+	Schauspieler(\dashuline{Name $\rightarrow$ Person.Name}, Markenzeichen) \\
+	Regisseur(\dashuline{Name $\rightarrow$ Person.Name}, Genre)\\
+	Charakter(\underline{CID}, Name, Charakterbeschreibung)\\
+	Film(\underline{Titel}, \dashuline{Regisseur $\rightarrow$ Regisseur.Name}, Zusammenfassung, 1. Drehtag, 
+	letzter Drehtag, Genre1, Genre2, Genre3, Genre4)\\
+	Rolle(\dashuline{Charakter $\rightarrow$ Charakter.CID, Schauspieler $\rightarrow$ Schauspieler.Name, Film $\rightarrow$ Film.Titel}, Drehbeginn, Drehende, Gage)
+	
+\section{Relationale Algebra und SQL}
+	\subsection{} %a
+		\subsubsection{} %i
+			Nachname des Rennfahrers, der im Malaysia GP den ersten Platz belegte.
+			
+			\begin{tabular}{c}
+				Nachname \\
+				\hline
+				Vettel \\
+				\hline
+			\end{tabular}
+		\subsubsection{} %ii
+			Vor- und Nachname aller Rennfahrer, die in einem Rennstall angestellt sind, der weniger als 350 Budget hat.
+			
+			\begin{tabular}{c|c}
+				Vorname & Nachname \\
+				\hline
+				Lewis & Hamilton \\
+				Jenson & Button \\
+				Kimi & Räikkonen \\
+				\hline
+			\end{tabular}
+		\subsubsection{} %iii
+			Name der Rennställe, deren Fahrer im Australien GP eine Platzierung haben.
+			
+			\begin{tabular}{c}
+				Name \\
+				\hline
+				RedBull \\
+				Ferrari \\
+				McLaren \\
+				\hline
+			\end{tabular}
+	\subsection{} %b
+		\subsubsection{} %i
+			\[
+				\pi_{Rennstall.Name}(\sigma_{Geburt >= 1985}(Rennfahrer) \underset{RSID=Rennstall}{\bowtie} Rennstall) 
+			\]
+			
+			\begin{tabular}{c}
+				Name \\
+				\hline
+				RedBull \\
+				McLaren \\
+				\hline
+			\end{tabular}
+		\subsubsection{} %ii
+			$\pi_{Vorname, Nachname, Geburt}(\pi_{RID}(\sigma_{Name='Australien GP'}(Rennort) \bowtie Platzierung) \bowtie $\\$ Rennfahrer \underset{Rennstall=RSID}{\bowtie} (\sigma_{Name='McLaren'}(Rennstall)))$
+			
+			\begin{tabular}{c|c|c}
+				Vorname & Nachname & Geburt \\
+				\hline
+				Lewis & Hamilton & 1985-01-07 \\
+				Jenson & Button & 1980-01-19 \\
+				\hline
+			\end{tabular}
+		\subsubsection{} %iii
+			$Rennfahrer - (Rennfahrer \bowtie (\pi_{RID}(Platzierung)))$
+			
+			\begin{tabular}{c|c|c|c|c|c}
+				RID & Vorname & Nachname & Geburt & Wohnort & Rennstall \\
+				\hline
+				44 & Kimi & Räikkönen & 1979-10-17 & Espoo (Finnland) & 34 \\
+				\hline
+			\end{tabular}
+		\subsubsection{} %iv
+			$\pi_{Vorname, Nachname}(\sigma_{Rennstall = 31}(Rennfahrer) - (\sigma_{Nachname='Button'}(Rennfahrer)))$
+			
+			\begin{tabular}{c|c}
+				Vorname & Nachname \\
+				\hline
+				Lewis & Hamilton \\
+				\hline
+			\end{tabular}
+	\subsection{} %c
+		\subsubsection{} %i
+			\begin{verbatim}
+			    SELECT fahrer.Vorname, fahrer.Nachname, fahrer.Geburt
+			    FROM   Platzierung platz,
+			           Rennort ort,
+			           Rennfahrer fahrer
+			    WHERE  platz.OID = ort.OID
+			    AND    platz.RID = fahrer.RID
+			    AND    ort.Name = 'Australien GP'
+			    AND    fahrer.Rennstall = 31
+			\end{verbatim}
+		\subsubsection{} %ii
+			\begin{verbatim}
+			    SELECT Vorname, Nachname
+			    FROM   Rennfahrer
+			    WHERE  Rennstall = 31
+			    AND    Nachname <> 'Button'
+			\end{verbatim}
+
+\section{Algebraische Optimierung}
+	\subsection{} %a
+	\subsection{} %b
+\end{document}

gdb/vsis-gdb.sty

@@ -14,11 +14,17 @@
 %
 % v1.0:
 % 2009-11-09 KH: Erste Version der Makro-Sammlung
-\usepackage{ulsy}
+
 
 \NeedsTeXFormat{LaTeX2e}
 \ProvidesPackage{vsis-gdb}[2009/11/27 v1.2 Nuetzliche Makros fuer GDB]
 
+
+\RequirePackage{ulsy}
+\RequirePackage{setspace}
+\RequirePackage[fleqn]{amsmath}
+
+\RequirePackage{latexsym} % F<>r Befehle wie \Join
 % Gestricheltes Unterstreichen, z.B. f<>r Relationales Datenbankmodell (Fremdschl<68>ssel)
 \RequirePackage[normalem]{ulem}
 \def\dashuline{\bgroup
@@ -29,6 +35,8 @@
   \kern.1em}\ULon}
 \def\soliduline{\bgroup \markoverwith{\hbox
  {\vtop{\kern.3ex\hrule width.2em}}}\ULon}
+% Umgebung f<>r relationale Datenbankschemata
+\newenvironment{RMSchma}{\begin{raggedright}\it\doublespacing}{\end{raggedright}}
 
 % Operatoren der relationalen Algebra
 \newcommand*{\projektion}[1]{\pi_{#1}}
@@ -99,9 +107,9 @@
     font=\footnotesize,
   },
   erbt/.style={
-    draw,
-    >=open triangle 45,
-    ->,
+    isosceles triangle, isosceles triangle apex angle=60,
+    shape border rotate=-90,
+    draw, black, very thick, minimum size=3em
   },
 % Layout fuer referenzgraphen
   refGraph/.style={
@@ -127,13 +135,3 @@
     align=right,
   },
 }
-
-
-
-
-
-
-\RequirePackage[utf8]{inputenc}
-
-\RequirePackage{vsis-gdb} % Nuetzliche Makros fuer GDB
-\RequirePackage{booktabs} % Linien f<>r Tabellen

mk/bib.bib

@@ -0,0 +1,190 @@
+% This file was created with JabRef 2.9b2.
+% Encoding: UTF-8
+
+@ARTICLE{Aagren2001,
+  author = {Ågren, Per-Olof},
+  title = {Is online democracy in the EU for professionals only?},
+  journal = {Communications of the ACM},
+  year = {2001},
+  volume = {44},
+  pages = {36-38},
+  number = {1},
+  month = {January},
+  abstract = {A directive of the EU protects the privacy very harsh. This directive
+	forbids mentioning anything privacy related of any person without
+	their declared consent. This makes e-democracy in the form of e.g.
+	bulletin boards close to impossible as it isn't really possible to
+	discuss a statement of a person without identifying the person.
+	
+	
+	As it is a directive the EU member states have to interpret the directive
+	into national law. Sweden has made a law that follows the directive
+	to the letter. That resulted in 296 reports of violation of this
+	law between October 1998 and August 2000. Another law in Sweden restricts
+	e-democracy in another way. The person who initiates a bulletin board
+	is responsible for all its content. This constraint leads to a situation
+	where fear stops people from engaging in e-democracy. Fear to violate
+	such rules.
+	
+	
+	The EU directive allows processing of personal data only for journalistic,
+	artistic and literary purposes which results in the opinion of the
+	EU parliament that enough freedom of expression in virtual forums
+	is achieved when authors, journalists and artists are free to engage
+	in political discussions. That way democratic debate becomes a purely
+	professional activity and thereby reflects a very thin democracy
+	model.},
+  issue = {1},
+  journaltitle = {Communications of the ACM},
+  owner = {jim},
+  quality = {1},
+  timestamp = {2013.10.28}
+}
+
+@ARTICLE{Mohen2001,
+  author = {Mohen, Joe and Glidden, Julia},
+  title = {The case for internet voting},
+  journal = {Communications of the ACM},
+  year = {2001},
+  volume = {44},
+  pages = {72-85},
+  number = {1},
+  month = {January},
+  abstract = {The internet voting is explored with the example of the Arizona presidential
+	preference elections. That election allowed for the first time ever
+	to vote from every place around the world (as long as you were a
+	registered Democrat in Arizona). It also included the option to vote
+	by mail, offering the same convenience as voting by Internet. But
+	you were able to vote traditionally in a polling station either.
+	
+	
+	A massive campaign was started to increase the awareness of the election.
+	Many third parties were invited to monitor the voting process.
+	
+	
+	To authenticate the voters each registered Democrat received a randomly
+	generated seven digit PIN. In addition they were given two challenge
+	questions (date of birth or last four digits of a social security
+	number) which were randomly selected from a strictly confidential
+	field of five. To prevent overvoting, the system voided ballots from
+	reuse once they were cast. They were also voided when a voter requested
+	a mail-in ballot or disclosed that his/her name or address was incorrect.
+	In the latter case the voter had to vote in person in one of the
+	polling stations.
+	
+	
+	Moreover voters had to explicetly state their voting eligibility.
+	A false information is a 6 class felony, worthy of jail time. Digital
+	signature were used to identify the specific voting servers being
+	used.
+	
+	
+	The votes were encrypted and then saved encrypted in a database of
+	election.com. But election.com didn't have the private key. Only
+	once election was over, the encrypted set of data was given to the
+	third party that was able to decrypt the votes. A single bit of error
+	in the encrypted data would have led to not accepting that vote.
+	It is remarkable that no single vote has been rejected.
+	
+	
+	Internet voting can only be one element of a legally binding election.
+	To give everyone the same opportunity to vote, the Internet voting
+	took place four days prior to Election Day. On the Election Day itself
+	Internet voting was not allowed. The goal was to prevent anyone from
+	waiting till the last second to vote via computer.
+	
+	
+	Internet voting is most useful on the small level where people able
+	to sabotage the electronic voting process mostly don't bother. Still
+	the PC from which the voting is performed is a security risk. Of
+	the whole 96 hours available for Internet voting, the site wasn't
+	available for one hour only due to a router problem. For each server
+	there were backups to prevent data loss.
+	
+	
+	Learned lessions:
+	
+	
+	Many voters have an around-the-clock lifestyle and want to be among
+	the first to vote online. Therefore even more servers are required
+	to process the peak at the beginning.
+	
+	
+	Current browsers are required.
+	
+	
+	Internet voting at polling stations offers no extra value and increases
+	the cost of elections.
+	
+	
+	When should Internet voting be used? In what manner and at what cost?
+	These questions should be answered by politicians and the people
+	who vote them, not technology developers and vendors.},
+  issue = {1},
+  journaltitle = {Communications of the ACM},
+  owner = {jim},
+  quality = {1},
+  timestamp = {2013.10.28}
+}
+
+@ARTICLE{Watson2001,
+  author = {Watson, Richard T. and Mundy, Bryan},
+  title = {A strategic perspective of electronic democracy},
+  journal = {Communications of the ACM},
+  year = {2001},
+  volume = {44},
+  pages = {27-30},
+  number = {1},
+  month = {January},
+  abstract = {E-Democracy can be introduced via a three phase structure. During
+	initiation the citizens must get one portal that gives them access
+	to all levels of government (from local residence to U.S. president
+	or alike in other countries). This portal would give them all relevant
+	info based upon their postal code. All they need to remember is the
+	URL of the portal and their postal code which reduces searching effort
+	significantly.
+	
+	
+	Another important aspect is web-based payment. Around $3 trillion
+	exchanges hands between governments and U.S. citizens each year.
+	But the overwhelming majority happens via traditional checks, cash
+	and money orders. Less than 0.5% are web-enabled. Web-bases payment
+	allows for reduced travel to all the different agencies as many actions
+	require physical presence nowadays. By reducing this travel the environment
+	can profit from e-payment as well.
+	
+	
+	In the second phase most governments adopt to the principles of e-government.
+	Most payments are handled via the Web and governments become more
+	efficient via two approaches. Small governments opt for an application
+	service provider (ASP) solution whereas large governments implement
+	in-house systems.
+	
+	
+	Political decision making becomes more and more transparent. Citizens
+	can find out what steps a certain peace of legislation takes from
+	the first thoughts to signing the bill by the president. They can
+	find out about all stakeholders of the process and who is involved.
+	This gives citizens an inside perspective about the law making process
+	and allows for increased citizen influence over the politicians.
+	
+	
+	The final third phase is the customization and creates a one-to-one
+	relation between government and citizen. Via a personal profile a
+	citizen can manage all financial transactions with every government
+	level. A change of address will be one transaction that notifies
+	everyone involved. Even further it is possible to show the citizen
+	how much of the paid taxes are used e.g. for education or national
+	parks.
+	
+	
+	This involvement into the process creates a much bigger attachment
+	for democracy and the decision making process and abstracts away
+	everything that one doesn't have to know.},
+  issue = {1},
+  journaltitle = {Communications of the ACM},
+  owner = {jim},
+  quality = {1},
+  timestamp = {2013.10.28}
+}
+

mk/mkpaper.tex

@@ -0,0 +1,277 @@
+\documentclass[12pt,twoside,ngerman]{scrartcl}
+%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
+% Meta informations:
+\newcommand{\trauthor}{Jim Martens}
+\newcommand{\trtype}{Paper} %{Seminararbeit} %{Proseminararbeit}
+\newcommand{\trcourse}{Einf\"uhrung in das wissenschaftliche Arbeiten}
+\newcommand{\trtitle}{Elektronische Demokratie}
+\newcommand{\trmatrikelnummer}{6420323}
+\newcommand{\tremail}{2martens@informatik.uni-hamburg.de}
+\newcommand{\trarbeitsbereich}{}
+\newcommand{\trdate}{06.11.2013}
+
+%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
+% Languages:
+
+% Falls die Ausarbeitung in Deutsch erfolgt:
+\usepackage[ngerman]{babel}
+\usepackage[T1]{fontenc}
+%\usepackage[latin1]{inputenc}
+\usepackage[utf8]{inputenc}	 				
+\selectlanguage{ngerman}
+
+% If the thesis is written in English:
+%\usepackage[english]{babel} 						
+%\selectlanguage{english}
+%\addto{\captionsenglish}{\renewcommand{\refname}{Bibliography}}
+%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
+% Bind packages:
+\usepackage{acronym}                    % Acronyms
+\usepackage{algorithmic}								% Algorithms and Pseudocode
+\usepackage{algorithm}									% Algorithms and Pseudocode
+\usepackage{amsfonts}                   % AMS Math Packet (Fonts)
+\usepackage{amsmath}                    % AMS Math Packet
+\usepackage{amssymb}                    % Additional mathematical symbols
+\usepackage{amsthm}
+\usepackage{booktabs}                   % Nicer tables
+%\usepackage[font=small,labelfont=bf]{caption} % Numbered captions for figures
+\usepackage{color}                      % Enables defining of colors via \definecolor
+\definecolor{uhhRed}{RGB}{254,0,0}		  % Official Uni Hamburg Red
+\definecolor{uhhGrey}{RGB}{122,122,120} % Official Uni Hamburg Grey
+\usepackage{fancybox}                   % Gleichungen einrahmen
+\usepackage{fancyhdr}										% Packet for nicer headers
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+
+%\usepackage[outer=3.35cm]{geometry} 	  % Type area (size, margins...) !!!Release version
+%\usepackage[outer=2.5cm]{geometry} 		% Type area (size, margins...) !!!Print version
+%\usepackage{geometry} 									% Type area (size, margins...) !!!Proofread version
+\usepackage[outer=3.15cm]{geometry} 	  % Type area (size, margins...) !!!Draft version
+\geometry{a4paper,body={5.8in,9in}}
+
+\usepackage{graphicx}                   % Inclusion of graphics
+%\usepackage{latexsym}                  % Special symbols
+\usepackage{longtable}									% Allow tables over several parges
+\usepackage{listings}                   % Nicer source code listings
+\usepackage{multicol}										% Content of a table over several columns
+\usepackage{multirow}										% Content of a table over several rows
+\usepackage{rotating}										% Alows to rotate text and objects
+\usepackage[hang]{subfigure}            % Allows to use multiple (partial) figures in a fig
+%\usepackage[font=footnotesize,labelfont=rm]{subfig}	% Pictures in a floating environment
+\usepackage{tabularx}										% Tables with fixed width but variable rows
+\usepackage{url,xspace,boxedminipage}   % Accurate display of URLs
+
+%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
+% Configurationen:
+
+\parskip 12pt plus 1pt minus 1pt
+\parindent 0pt
+
+\hyphenation{whe-ther} 									% Manually use: "\-" in a word: Staats\-ver\-trag
+
+%\lstloadlanguages{C}                   % Set the default language for listings
+\DeclareGraphicsExtensions{.pdf,.svg,.jpg,.png,.eps} % first try pdf, then eps, png and jpg
+\graphicspath{{./src/}} 								% Path to a folder where all pictures are located
+\pagestyle{fancy} 											% Use nicer header and footer
+
+% Redefine the environments for floating objects:
+\setcounter{topnumber}{3}
+\setcounter{bottomnumber}{2}
+\setcounter{totalnumber}{4}
+\renewcommand{\topfraction}{0.9} 			  %Standard: 0.7
+\renewcommand{\bottomfraction}{0.5}		  %Standard: 0.3
+\renewcommand{\textfraction}{0.1}		  	%Standard: 0.2
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+
+% Tables with a nicer padding:
+\renewcommand{\arraystretch}{1.2}
+
+%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
+% Additional 'theorem' and 'definition' blocks:
+\theoremstyle{plain}
+\newtheorem{theorem}{Theorem}[section]
+%\newtheorem{theorem}{Satz}[section]		% Wenn in Deutsch geschrieben wird.
+\newtheorem{axiom}{Axiom}[section] 	
+%\newtheorem{axiom}{Fakt}[chapter]			% Wenn in Deutsch geschrieben wird.
+%Usage:%\begin{axiom}[optional description]%Main part%\end{fakt}
+
+\theoremstyle{definition}
+\newtheorem{definition}{Definition}[section]
+
+%Additional types of axioms:
+\newtheorem{lemma}[axiom]{Lemma}
+\newtheorem{observation}[axiom]{Observation}
+
+%Additional types of definitions:
+\theoremstyle{remark}
+%\newtheorem{remark}[definition]{Bemerkung} % Wenn in Deutsch geschrieben wird.
+\newtheorem{remark}[definition]{Remark} 
+
+%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
+% Provides TODOs within the margin:
+\newcommand{\TODO}[1]{\marginpar{\emph{\small{{\bf TODO: } #1}}}}
+
+%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
+% Abbreviations and mathematical symbols
+\newcommand{\modd}{\text{ mod }}
+\newcommand{\RS}{\mathbb{R}}
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+\newcommand{\erdos}{Erd\H{o}s}
+\newcommand{\renyi}{-R\'{e}nyi}
+%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
+% Document:
+\begin{document}
+\renewcommand{\headheight}{14.5pt}
+
+\fancyhead{}
+\fancyhead[LE]{ \slshape \trauthor}
+\fancyhead[LO]{}
+\fancyhead[RE]{}
+\fancyhead[RO]{ \slshape \trtitle}
+
+%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
+% Cover Header:
+\begin{titlepage}
+	\begin{flushleft}
+		Universit\"at Hamburg\\
+		Fachbereich Informatik\\
+%		\trarbeitsbereich\\
+	\end{flushleft}
+	\vspace{3.5cm}
+	\begin{center}
+		\huge \trtitle\\
+	\end{center}
+	\vspace{3.5cm}
+	\begin{center}
+		\normalsize\trtype\\
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+		[0.2cm]
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+		[1.5cm]
+		\Large \trdate
+	\end{center}
+	\vfill
+\end{titlepage}
+
+	%backsite of cover sheet is empty!
+\thispagestyle{empty}
+\hspace{1cm}
+\newpage
+
+%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
+% Abstract:
+
+% Abstract gives a brief summary of the main points of a paper:
+\section*{Abstract}
+	Demokratie ist eine wichtige Errungenschaft der Menschheit. Das Internet ist das technologische Gegenstück, das wohl einen ähnlichen tiefgreifenden Einfluss in die Gesellschaft genommen hat. Elektronische Demokratie befasst sich mit der Frage die Demokratie auf das Internet auszudehnen. Dieses Vorhaben hat naturgemäß Vor- und Nachteile, mit denen sich in diesem Paper befasst wird.
+
+% Lists:
+\setcounter{tocdepth}{2} 					% depth of the table of contents (for Seminars 2 is recommended)
+\tableofcontents
+\pagenumbering{arabic}
+\clearpage
+
+%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
+% Content:
+
+% the actual content, usually separated over a number of sections
+% each section is assigned a label, in order to be able to put a
+% crossreference to it
+
+\section{Einleitung}
+\label{sec:introduction}
+
+	Es ist so ziemlich jedem bekannt was Demokratie ist. Demokratie bezeichnet die Herrschaft des Volkes und ist die Regierungsform in vielen Ländern, wie unter anderem die USA, Kanada, Frankreich und Deutschland. In jedem dieser Länder ist sie ein wenig anders organisiert, aber ihr Markenkern ist derselbe. Durch das Aufkommen vom Internet hat sich die Bezahlkultur längst gewandelt. Viele Menschen bestellen sich Waren aus dem Internet von Firmen wie Amazon und bekommen die Waren dann an die Tür geliefert.
+	
+	Diese Form des webbasierten Bezahlens nennt sich "`E-Commerce"'. Was passiert aber, wenn die Demokratie auf eben jenes Internet erweitert wird? Dabei sind nicht losgelöste Abstimmungen gemeint, sondern die Erweiterung der Demokratie in den Staaten auf das Internet. In welcher Form kann dies geschehen? Ist es überhaupt vernünftig?
+	
+	Es gibt reichlich Fragen zu diesem Thema. Im Rahmen dieses Papers wird eine Begriffserklärung für elektronische Demokratie versucht, um dann auf Basis dieses Begriffes ein Konzept von Watson\cite{Watson2001} kritisch zu diskutieren und abschließend zu einem Fazit zu kommen.
+	
+\section{Begriffserklärung}
+\label{sec:definition}
+
+	Elektronische Demokratie ist also die irgendwie geartete Erweiterung der bestehenden analogen Demokratie auf das Internet. Aber wie läuft das eigentlich genau ab?
+	
+	Diese Frage wird zum Teil durch Watson\cite{Watson2001} geklärt. Er erläutert eine strategische Perspektive zur Einführung von elektronischer Demokratie. Diese Einführung findet in Form eines 3-Phasen-Modells statt. 
+	Die Kernpunkte seines Konzeptes sind die Bündelung der Informationen über die einzelnen Regierungen in einem Land (von der Rathausebene bis hin zur Bundesebene) auf einer zentralen Internetseite und das Verwalten aller Amtsgeschäfte aus Bürgersicht über diese Internetseite. Diese beiden Punkte spiegeln Transparenz, Zugänglichkeit und Komfort wieder.
+	
+	Kurz zusammengefasst bedeutet elektronische Demokratie also unter anderem, dass das Abwickeln der Amtsgeschäfte vereinheitlicht und damit vereinfacht wird und die Bürger alle Informationen an zentraler Stelle finden können und nicht erst zig Seiten und Amtsstellen abklappern müssen.
+	
+	Diese Sicht auf elektronische Demokratie ist mit Sicherheit nicht abschließend. Es gibt auch noch den Punkt des elektronischen Wählens, wie ihn Mohen\cite{Mohen2001} anhand einer Fallstudie aus Arizona (USA) beschreibt.
+	
+	Daran wird deutlich, dass elektronische Demokratie weit mehr ist als das, was Watson in seinem Artikel beschreibt.
+	
+\section{Kritische Diskussion}
+\label{sec:critDisc}
+
+	Die von Watson\cite{Watson2001} erläuterte strategische Perspektive klingt auf den ersten Blick sehr verlockend. Allerdings hat auch diese Idee ihre negativen Auswirkungen. In der folgenden Diskussion werden die Vor- und Nachteile von Watsons Idee gegenübergestellt. Die Pro-Argumente werden dabei aus Watsons Idee übernommen, schließlich stellt er diese Perspektive nicht vor weil sie in seinen Augen unzureichend ist, wohingegen die Contra-Argumente aus meiner Perspektive dargelegt werden. Daraus kann jedoch nicht meine Position zu dieser Idee gefolgert werden.
+	
+	Der erste Schritt Watsons ist die Schaffung eines zentralen Portals, von wo aus die Bürger je nach Postleitzahl zu allen relevanten Stellen verlinkt werden. 
+	
+	Der Vorteil dieses zentralen Einstiegspunktes ist offensichtlich. Die Bürger müssen sich nur noch eine URL und ihre Postleitzahl merken, um alle notwendigen Informationen zu finden.
+	
+	Einen direkten Nachteil gibt es dort nicht, denn die darunter liegenden Websites der einzelnen Regierungen und staatlichen Stellen existieren weiterhin. Durch den single-point-of-entry wird jedoch das Auffinden der zuständigen Stellen erheblich erleichtert.
+	
+	Im zweiten Schritt haben die meisten Regierungen die Prinzipien von "`E-Government"' übernommen. Damit haben Bürger die Möglichkeit den Großteil ihrer Finanztransaktionen mit staatlichen Stellen über das Internet abzuwickeln. Kleine Regierungen und staatliche Stellen benutzen dabei dritte Dienstleister, um diesen Service anzubieten, wohingegen größere Regierungen und staatliche Stellen eigene Lösungen benutzen.
+	
+	Der Vorteil ist die starke Vereinfachung der Interaktion mit dem Staat. Durch die Einsparung von physischen Besuchen bei den Ämtern sparen Bürger Zeit und Kosten und das Regieren wird effizienter.
+	
+	Der Nachteil ist, dass damit viele Mitarbeiter im staatlichen Dienst ebenfalls obsolet werden. Es werden keine Mitarbeiter mehr benötigt, die Überweisungen entgegen nehmen oder vor Ort Informationen an Bürger weitergeben.
+	
+	Auf Seiten der Effizienz wird die politische Entscheidungsfindung zunehmend transparenter. Bürger können am Prozess teilhaben und herausfinden, wie zukünftige Gesetze entstehen. Dabei erfahren sie auch welche politischen Interessensgruppen, Industrievertreter, Lobbyisten und Politiker diese zukünftigen Gesetze entwerfen. Darüber hinaus können sie erfahren warum bestimmte Gruppen versuchen politische Vorteile zu bekommen.
+	
+	Für Bürger ist diese Steigerung an Transparenz ganz klar ein Vorteil. Durch einen transparenten Gesetzesfindungsprozess können einseitige Lobbyinteressen viel schwieriger durchgesetzt werden. Bürger haben zeitig die Möglichkeit zu intervenieren, wenn Gesetze nicht ihren Wünschen entsprechen. Damit wird den Bürgern effektiv auch eine Möglichkeit gegeben eine Lobby zu sein.
+	
+	Bedenkenswert sind die dafür nötigen impliziten Schritte. Dafür müssen Sitzungsprotokolle von Ausschüssen sowie die Telefonate und Schriftwechsel aller Politiker veröffentlicht werden. Dies stellt einen gravierenden Einschnitt in die Privatsphäre dar und erfordert in vielen Demokratien weitgehende Änderungen. Somit ist dieses Vorhaben trotz der hehren Ziele wohl vorerst nicht erreichbar. Gerade vor dem Hintergrund des sog. NSA-Skandals ist eine solche Transparenz des Gesetzgebungsverfahrens wohl auf absehbare Zeit unrealistisch.
+	Fairerweise muss gesagt werden, dass auch Watson auf diesen Missstand hinweist.
+	
+	Der letzte Schritt bzw. die letzte Phase ist die Errichtung einer eins-zu-eins Beziehung zwischen Staat und Bürger. Alle Bürger haben ein elektronisch verwaltetes Konto über das alle Finanz- oder sonstigen Transaktionen mit dem Staat abgewickelt werden. Eine Adressänderung wäre somit eine einzige Transaktion, die dann alle beteiligten staatlichen Stellen automatisch benachrichtigen würde.
+	Desweiteren bekommen Bürger in dieser Phase eine detaillierte Auflistung wofür ihre Zahlungen verwendet werden. So könnte eingesehen werden, wie viel der Steuern bspw. für Bildung ausgegeben werden.
+	
+	Diese Phase bietet eine weitere Vereinfachung der Interaktion mit dem Staat, was ein klarer Vorteil ist. Durch die individuelle Auflistung der Verwendung der Steuern und Abgaben für jeden Bürger wird die Bedeutung eben jener Abgaben deutlich. Es ist für jeden Bürger ersichtlich was er mit seinen Abgaben unterstützt. Damit wird die Verbindung zwischen Steuerzahlungen und Wertschaffung explizit und nachvollziehbar.
+	
+	Es gibt aber auch hier einige Bedenken. Wenn jeder Bürger alle offiziellen Tätigkeiten über ein zentrales Profil abwickelt, dann wird Identitätsdiebstahl sehr viel einfacher. Auch sind die Daten von Bürgern weitaus gefährdeter. Wenn die Datenbank mit den Daten gehackt wird, dann besteht Zugriff auf alle Daten aller Bürger, die dann meistbietend verkauft werden könnten. 
+	
+	Außerdem erlaubt dies auch für den Staat Einblicke in Sachverhalte, die ihn nichts angehen. Durch die Kombination aller staatlichen Interaktion in einem einzigen Konto, können viel leichter Profile über Personen erstellt werden. Geheimdienste hätten so auf einen Schlag alle interessanten Informationen an einem Platz.
+	
+	Der letzte Schritt in Watsons Idee umfasst eine weitere Individualisierung. So können Bürger auswählen welche Themenfelder sie interessieren und darüber auf dem Laufen gehalten werden. Wenn sich jemand für Trends in der Verwaltung von Nationalparks interessiert, könnte er sich eines elektronischen Lobbyagenten oder Lobbybots bedienen, um dieses Themengebiet zu beobachten und den politischen Prozess zu beeinflussen.
+	
+	Der Vorteil ist auch hier klar erkennbar. Bürger können sich aus der Fülle an Informationen die Bereiche herausnehmen, die für sie interessant sind und sich somit spezialisieren. Dies ermöglicht aktive Teilhabe am politischen Prozess ohne selber aktiv in der Politik zu sein. Damit ist die Integration der Bevölkerung in die Gesetzesfindung weitaus besser als vorher.
+	
+	Der Vorteil ist hier der Nachteil zugleich. Denn durch die Möglichkeit der Präferenz ist es umso leichter zu ermitteln wer sich für welche Themen interessiert. Damit können oben genannte Profile weiter verfeinert werden und in Verbindung mit anderen Daten von Bürgern zu ernsthaften Problemen führen. Geheimdienste könnten diese Informationen in Verbindung mit gespeicherten Emails dazu nutzen Bürger aufgrund ihrer politischen Partizipation zu verfolgen. 
+	
+	Wenn ein Bürger sich zum Beispiel für Außenpolitik interessiert (als Präferenz in dem zentralen Konto) und sich gleichzeitig in Gesprächen mit Freunden positiv gegenüber suspekten Staaten äußert (bspw. Iran im Falle der USA), könnten die Geheimdienste vermuten, dass dieser Bürger eventuell ein Spion des Irans (in diesem Beispiel) ist. Ein komplett unschuldiger Bürger kann somit in das Fadenkreuz von entsprechenden Diensten kommen, nur wegen politischer Partizipation und einer Meinung, die nicht der offiziellen Linie der Regierung entspricht.
+	
+	Alleine die Möglichkeit eines solchen Beispiels ist schon sehr bedenklich in einer Demokratie.
+\section{Auswertung}
+\label{sec:concl}
+
+	In der Diskussion um die Vor- und Nachteile von Watsons 3-Phasen-Konzepts ist deutlich geworden, dass es unter guten Umständen sehr helfen kann die Demokratie zu verbessern. Es ist aber auch deutlich geworden, dass eben jenes Konzept in der Lage ist die Demokratie noch weiter zu gefährden.
+	
+	Abschließend kann daher hier weder behauptet werden, dass dieses Konzept sofort umgesetzt werden sollte, noch dass es keinen weiteren Gedanken verdient. Das Konzept zeigt eine Möglichkeit der Veränderung auf, die in Teilen heute (12 Jahre später) bereits vorhanden ist. In jedem Falle kann es als Diskussionsgrundlage für Veränderungen in der Umsetzung von Demokratie dienen.
+	
+	Es ist in Zukunft unvermeidbar mehr und mehr die Demokratie auch über das Internet verfügbar zu machen. Entsprechende Änderungen müssen aber sorgsam und mit Rücksicht auf integrale Prinzipien der Demokratie durchgeführt werden.
+
+%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
+% hier werden - zum Ende des Textes - die bibliographischen Referenzen
+% eingebunden
+%
+% Insbesondere stehen die eigentlichen Informationen in der Datei
+% ``bib.bib''
+%
+\clearpage
+\bibliography{bib}
+\bibliographystyle{ieeetr}
+\addcontentsline{toc}{section}{Literatur}% Add to the TOC
+
+\end{document}
+
+

optimierung/Uebungsblatt3.tex

@@ -149,10 +149,10 @@ Stephan Niendorf (6242417)}
 			(x_{1}, x_{2}) &=& \left(\frac{1}{3} + \frac{1}{3}t, \frac{7}{3} + \frac{4}{3}t\right) \\
 			&=& \left(\frac{1}{3}, \frac{7}{3}\right) + t\left(\frac{1}{3}, \frac{4}{3}\right)
 		\end{alignat*}
-		\begin{alignat*}{2}
-			(x_{3}, x_{2}) &=& \left(t, \frac{7}{3} + \frac{4}{3}t\right) \\
-			&=& \left(0, \frac{7}{3}\right) + t\left(1, \frac{4}{3}\right)
-		\end{alignat*}
+		%\begin{alignat*}{2}
+		%	(x_{3}, x_{2}) &=& \left(t, \frac{7}{3} + \frac{4}{3}t\right) \\
+		%	&=& \left(0, \frac{7}{3}\right) + t\left(1, \frac{4}{3}\right)
+		%\end{alignat*}
 		
 		Da in diesem Fall $x_{1}$ eine Basisvariable ist und somit nicht gleich $t$ ist, stellt $t$ eine beliebige positive Konstante dar. Daher verändert sich auch die Gerade je nach Wahl von $t$. Deswegen ist es nicht möglich genau eine Halbgerade zu finden, auf der die Zielfunktion beliebig große Werte annimmt.
 	\subsection{} %b
@@ -180,7 +180,7 @@ Stephan Niendorf (6242417)}
 			\addplot[no marks, black, -] expression[domain=0:6,samples=100]{4*x + 1} node[pos=0.65,anchor=north]{};
 			\addplot[no marks, black, -] expression[domain=0:6,samples=100]{1*x + 2} node[pos=0.65,anchor=north]{};
 			\addplot[no marks, black, -] expression[domain=0:6,samples=100]{0.5*x - 1} node[pos=0.65,anchor=north]{};
-			\addplot[no marks, black, -] expression[domain=0:6,samples=100]{1.333333333333333*x + 2.33333333333333333} node[pos=0.65,anchor=north]{};
+			%\addplot[no marks, black, -] expression[domain=0:6,samples=100]{1.333333333333333*x + 2.33333333333333333} node[pos=0.65,anchor=north]{};
 			%\node at (axis cs: 2.5,4.5) {(2.25,3.75)};
 			%\node at (axis cs: 6,2) {z};
 			%\draw[>=stealth] (axis cs:1,0) -- (axis cs:1,-6) node [pos=0.65,anchor=north]{};
@@ -194,7 +194,7 @@ Stephan Niendorf (6242417)}
 			\multicolumn{10}{l}{\text{unter den Nebenbedingungen}} && \\
 			\; & &-& x_{1} &-& x_{2} &-& x_{0} &\leq & -4 \\
 			\; &&& x_{1} &+& 2x_{2} &-& x_{0} &\leq & 2 \\
-			\; &&-&x_{1} &+& x_{2} &-& x_{0} &\leq & 1 \\
+			\; &&-&x_{1} &+& x_{2} &-& x_{0} &\leq & -1 \\
 			\multicolumn{8}{r}{$x_{0}, x_{1}, x_{2}$} \,&\geq &\, 0
 		\end{alignat*}
 		
@@ -202,9 +202,9 @@ Stephan Niendorf (6242417)}
 		
 		\underline{Starttableau}:
 		\begin{alignat*}{5}
-			x_{3} \,&=&\, -4 \,&-&\, x_{1} \,&+&\, x_{2} \,&+&\, x_{0} \\
+			x_{3} \,&=&\, -4 \,&+&\, x_{1} \,&+&\, x_{2} \,&+&\, x_{0} \\
 			x_{4} \,&=&\, 2 \,&-&\, x_{1} \,&-&\, 2x_{2} \,&+&\, x_{0} \\
-			x_{5} \,&=&\, 1 \,&+&\, x_{1} \,&-&\, x_{2} \,&+&\, x_{0} \\ \cline{1 - 9}
+			x_{5} \,&=&\, -1 \,&+&\, x_{1} \,&-&\, x_{2} \,&+&\, x_{0} \\ \cline{1 - 9}
 			w &=& && && \,&-&\, x_{0}
 		\end{alignat*}
 		
@@ -215,55 +215,75 @@ Stephan Niendorf (6242417)}
 		
 		Es folgt
 		\begin{alignat*}{2}
-			-x_{0} \,&=&&\, -4 - x_{1} + x_{2} - x_{3} \\
-			x_{0} \,&=&&\, 4 + x_{1} - x_{2} + x_{3} \\			
-			x_{4} \,&=&&\, 2 - x_{1} - 2x_{2} + \left(4 + x_{1} - x_{2} + x_{3}\right) \\			
-			&=&&\, 2 - x_{1} - 2x_{2} + 4 + x_{1} - x_{2} + x_{3} \\
-			&=&&\, 6 - 3x_{2} + x_{3} \\
-			x_{5} \,&=&&\, 1 + x_{1} - x_{2} + \left(4 + x_{1} - x_{2} + x_{3}\right) \\
-			&=&&\, 1 + x_{1} - x_{2} + 4 + x_{1} - x_{2} + x_{3} \\
-			&=&&\, 5 + 2x_{1} - 2x_{2} + x_{3} \\
-			w \,&=&&\, -\left(4 + x_{1} - x_{2} + x_{3}\right) \\
-			&=&&\, -4 - x_{1} + x_{2} - x_{3} \\
+			-x_{0} \,&=&&\, -4 + x_{1} + x_{2} - x_{3} \\
+			x_{0} \,&=&&\, 4 - x_{1} - x_{2} + x_{3} \\			
+			x_{4} \,&=&&\, 2 - x_{1} - 2x_{2} + \left(4 - x_{1} - x_{2} + x_{3}\right) \\			
+			&=&&\, 2 - x_{1} - 2x_{2} + 4 - x_{1} - x_{2} + x_{3} \\
+			&=&&\, 6 - 2x_{1} - 3x_{2} + x_{3} \\
+			x_{5} \,&=&&\, -1 + x_{1} - x_{2} + \left(4 - x_{1} - x_{2} + x_{3}\right) \\
+			&=&&\, -1 + x_{1} - x_{2} + 4 - x_{1} - x_{2} + x_{3} \\
+			&=&&\, 3 - 2x_{2} + x_{3} \\
+			w \,&=&&\, -\left(4 - x_{1} - x_{2} + x_{3}\right) \\
+			&=&&\, -4 + x_{1} + x_{2} - x_{3} \\
 		\end{alignat*}
 		
 		\underline{Ergebnis des Umwandelns}:
 		\begin{alignat*}{5}
-			x_{0} \,&=&\, 4 \,&+&\, x_{1} \,&-&\, x_{2} \,&+&\, x_{3} \\
-			x_{4} \,&=&\, 6 \,&& &-&\, 3x_{2} \,&+&\, x_{3} \\
-			x_{5} \,&=&\, 5 \,&+&\, 2x_{1} \,&-&\, 2x_{2} \,&+&\, x_{3} \\ \cline{1 - 9}
-			w &=& -2 \,&-&\, x_{1} \,&+&\, x_{2} \,&-&\, x_{3}
+			x_{0} \,&=&\, 4 \,&-&\, x_{1} \,&-&\, x_{2} \,&+&\, x_{3} \\
+			x_{4} \,&=&\, 6 \,&-&\, 2x_{1} \,&-&\, 3x_{2} \,&+&\, x_{3} \\
+			x_{5} \,&=&\, 3 \,&& &-&\, 2x_{2} \,&+&\, x_{3} \\ \cline{1 - 9}
+			w &=& -4 \,&+&\, x_{1} \,&+&\, x_{2} \,&-&\, x_{3}
 		\end{alignat*}
 		
 		\underline{1. Iteration}:
 		
-		Eingangsvariable: $x_{2}$ \\
-		Ausgangsvariable: $x_{4}$
+		Eingangsvariable: $x_{1}$ \\
+		Ausgangsvariable: $x_{0}$
 		
 		Es folgt
 		\begin{alignat*}{2}
-			3x_{2} &=&& 6 + x_{3} - x_{4} \\
-			x_{2} &=&& 2 + \frac{1}{3}x_{3} - \frac{1}{3}x_{4} \\
-			x_{0} &=&& 4 + x_{1} - \left(2 + \frac{1}{3}x_{3} - \frac{1}{3}x_{4}\right) + x_{3} \\
-			&=&& 4 + x_{1} - 2 - \frac{1}{3}x_{3} + \frac{1}{3}x_{4} + x_{3}\\
-			&=&& 2 + x_{1} + \frac{2}{3}x_{3} + \frac{1}{3}x_{4} \\
-			x_{5} &=&& 5 + 2x_{1} - 2\left(2 + \frac{1}{3}x_{3} - \frac{1}{3}x_{4}\right) + x_{3} \\
-			&=&& 5 + 2x_{1} - 4 - \frac{2}{3}x_{3} + \frac{2}{3}x_{4} + x_{3} \\
-			&=&& 1 + 2x_{1} + \frac{1}{3}x_{3} + \frac{2}{3}x_{4} \\
-			w &=&& -2 - x_{1} + \left(2 + \frac{1}{3}x_{3} - \frac{1}{3}x_{4}\right) - x_{3} \\
-			&=&& -2 - x_{1} + 2 + \frac{1}{3}x_{3} - \frac{1}{3}x_{4} + x_{3} \\
-			&=&& 0 - x_{1} + \frac{4}{3}x_{3} - \frac{1}{3}x_{4}
+			x_{1} \,&=&&\, 4 - x_{2} + x_{3} - x_{0} \\
+			x_{4} \,&=&&\, 6 - 2\left(4 - x_{2} + x_{3} - x_{0}\right) - 3x_{2} + x_{3} \\
+			&=&&\, 6 - 8 + 2x_{2} - 2x_{3} + 2x_{0} - 3x_{2} + x_{3}\\
+			&=&&\, -2 - x_{2} - x_{3} + 2x_{0} \\
+			x_{5} \,&=&&\, 3 - 2x_{2} + x_{3} \\
+			w \,&=&&\, -4 + \left(4 - x_{2} + x_{3} - x_{0}\right) + x_{2} - x_{3} \\
+			&=&&\, -4 + 4 - x_{2} + x_{3} - x_{0} + x_{2} - x_{3} \\
+			&=&&\, 0 - x_{0}
 		\end{alignat*}
 		
 		\underline{Ergebnis der 1. Iteration}:
 		\begin{alignat*}{5}
-			x_{2} \,&=&\, 2 \,&& &+&\, \frac{1}{3}x_{3} \,&-&\, \frac{1}{3}x_{4}  \\
-			x_{0} \,&=&\, 2 \,&+&\, x_{1} \,&+&\, \frac{2}{3}x_{3} \,&+&\, \frac{1}{3}x_{4} \\
-			x_{5} \,&=&\, 1 \,&+&\, 2x_{1} \,&+&\, \frac{1}{3}x_{3} \,&+&\, \frac{2}{3}x_{4} \\ \cline{1 - 9}
-			w &=& 0 \,&-&\, x_{1} \,&+&\, \frac{4}{3}x_{3} \,&-&\, \frac{1}{3}x_{4}
+			x_{1} \,&=&\, 4 \,&-&\, x_{2} \,&+&\, x_{3} \,&-&\, x_{0}  \\
+			x_{4} \,&=&\, -2 \,&-&\, x_{2} \,&-&\, x_{3} \,&+&\, 2x_{0} \\
+			x_{5} \,&=&\, 3 \,&-&\, 2x_{2} \,&+&\, x_{3} \,&& \\ \cline{1 - 9}
+			w &=&  && && &-&\, x_{0}
 		\end{alignat*}
 		
-		Da das Hilfsproblem keine optimale Lösung besitzt, besitzt das ursprüngliche Problem keine zulässige Lösung und ist damit unlösbar.
+		Das Tableau ist optimal. Als optimale Lösung des Hilfsproblem erhält man:
+		\[
+			x_{0} = 0, x_{1} = 4, x_{2} = 0
+		\]
+		
+		Als zulässige Lösung für das ursprüngliche Problem ergibt sich:
+		\[
+			x_{1} = 4, x_{2} = 0
+		\]
+		
+		Die ursprüngliche Zielfunktion lautet $z = x_{1} + 3x_{2}$. Setzt man für $x_{1}$ die rechte Seite der Gleichung im obigen Tableau ein, erhält man:
+		
+		\[
+			z = 4 - x_{2} + x_{3} + 3x_{2}
+		\]
+		
+		Daraus ergibt sich dieses Starttableau:
+		
+		\begin{alignat*}{4}
+			x_{1} \,&=&\, 4 \,&-&\, x_{2} \,&+&\, x_{3} \\
+			x_{4} \,&=&\, -2 \,&-&\, x_{2} \,&-&\, x_{3} \\
+			x_{5} \,&=&\, 3 \,&-&\, 2x_{2} \,&+&\, x_{3} \\ \cline{1 - 7}
+			z \,&=&\, 4 \,&+&\, 2x_{2} \,&+&\, x_{3}
+		\end{alignat*}
 		
 	\subsection{} %b
 		\textbf{Aufgabe:} Lösen Sie das folgende LP-Hilfsproblem mit dem Simplexverfahren:

optimierung/Uebungsblatt4.tex

@@ -0,0 +1,571 @@
+\documentclass[10pt,a4paper,oneside,ngerman,numbers=noenddot]{scrartcl}
+\usepackage[T1]{fontenc}
+\usepackage[utf8]{inputenc}
+\usepackage[ngerman]{babel}
+\usepackage{amsmath}
+\usepackage{amsfonts}
+\usepackage{amssymb}
+\usepackage{paralist}
+\usepackage{gauss}
+\usepackage{pgfplots}
+\usepackage[locale=DE,exponent-product=\cdot,detect-all]{siunitx}
+\usepackage{tikz}
+\usetikzlibrary{matrix,fadings,calc,positioning,decorations.pathreplacing,arrows,decorations.markings}
+\usepackage{polynom}
+\polyset{style=C, div=:,vars=x}
+\pgfplotsset{compat=1.8}
+\pagenumbering{arabic}
+% ensures that paragraphs are separated by empty lines
+\parskip 12pt plus 1pt minus 1pt
+\parindent 0pt
+% define how the sections are rendered
+\def\thesection{\arabic{section})}
+\def\thesubsection{\alph{subsection})}
+\def\thesubsubsection{(\roman{subsubsection})}
+% some matrix magic
+\makeatletter
+\renewcommand*\env@matrix[1][*\c@MaxMatrixCols c]{%
+  \hskip -\arraycolsep
+  \let\@ifnextchar\new@ifnextchar
+  \array{#1}}
+\makeatother
+
+\begin{document}
+\author{Jan Branitz (6326955), Jim Martens (6420323),\\
+Stephan Niendorf (6242417)}
+\title{Hausaufgaben zum 11. November}
+\maketitle
+\section{} %1
+	\subsection{} %a
+		\subsubsection{} %i
+			Regel vom größten Koeffizienten:
+			
+				\textbf{Aufgabe:} Lösen Sie das folgende LP-Problem mit dem Simplexverfahren:
+		\begin{alignat*}{3}
+			\text{maximiere}\; & 2x_{1} \,&+&\, x_{2} && \\
+			\multicolumn{6}{l}{\text{unter den Nebenbedingungen}} && \\
+			\;& x_{1} \,&+&\, x_{2} \,&\leq & 9 \\
+			\;& x_{1} \,&& &\leq & 2 \\
+			\;& &&\, x_{2} \,&\leq & 8 \\
+			\multicolumn{4}{r}{$x_{1}, x_{2}$} \,&\geq &\, 0
+		\end{alignat*}
+		
+		\textbf{Lösung.}
+		
+		\underline{Starttableau}:
+		\begin{alignat*}{4}
+			x_{3} \,&=&\, 9 \,&-&\, x_{1} \,&-&\, x_{2} \\
+			x_{4} \,&=&\, 2 \,&-&\, x_{1} && \\
+			x_{5} \,&=&\, 8 \,&& &-&\, x_{2} \\ \cline{1 - 7}
+			z &=& &&\, 2x_{1} \,&+&\, x_{2}
+		\end{alignat*}
+		
+		\underline{1. Iteration}:
+		
+		Eingangsvariable: $x_{1}$\\
+		Ausgangsvariable: $x_{4}$
+		
+		Es folgt
+		\begin{alignat*}{2}
+			x_{1} \,&=&&\, 2 - x_{4} \\
+			x_{3} \,&=&&\, 9 - \left(2 - x_{4}\right) - x_{2} \\
+			&=&&\, 9 - 2 + x_{4} - x_{2} \\
+			&=&&\, 7 - x_{2} + x_{4} \\
+			x_{5} \,&=&&\, 8 - x_{2} \\
+			z \,&=&&\, 2\left(2 - x_{4}\right) + x_{2} \\
+			&=&&\, 4 - 2x_{4} + x_{2} \\
+			&=&&\, 4 + x_{2} - 2x_{4}
+		\end{alignat*}
+		
+		\underline{Ergebnis der 1. Iteration}:
+		\begin{alignat*}{4}
+			x_{1} \,&=&\, 2 \,&& &-&\, x_{4} \\
+			x_{3} \,&=&\, 7 \,&-&\, x_{2} \,&+&\, x_{4} \\
+			x_{5} \,&=&\, 8 \,&-&\, x_{2} \,&& \\ \cline{1 - 7}
+			z &=& 4 \,&+&\, x_{2} \,&-&\, 2x_{4}
+		\end{alignat*}
+		
+		\underline{2. Iteration}:
+		
+		Eingangsvariable: $x_{2}$ \\
+		Ausgangsvariable: $x_{3}$
+		
+		Es folgt
+		\begin{alignat*}{2}
+			x_{2} \,&=&&\, 7 + x_{4} - x_{3} \\
+			x_{1} \,&=&&\, 2 - x_{4}\\
+			x_{5} \,&=&&\, 8 - \left(7 + x_{4} - x_{3}\right) \\
+			&=&&\, 8 - 7 - x_{4} + x_{3} \\
+			&=&&\, 1 - x_{4} + x_{3} \\
+			z \,&=&&\, 4 + \left(7 + x_{4} - x_{3}\right) - 2x_{4} \\
+			&=&&\, 4 + 7 + x_{4} - x_{3} - 2x_{4} \\
+			&=&&\, 11 - x_{4} - x_{3} 
+		\end{alignat*}
+		
+		\underline{Ergebnis der 2. Iteration}:
+		\begin{alignat*}{4}
+			x_{2} \,&=&\, 7 \,&+&\, x_{4} \,&-&\, x_{3} \\
+			x_{1} \,&=&\, 2 \,&-&\, x_{4} \,&& \\
+			x_{5} \,&=&\, 1 \,&-&\, x_{4} \,&+&\, x_{3} \\ \cline{1 - 7}
+			z &=& 11 \,&-&\, x_{4} \,&-&\, x_{3}
+		\end{alignat*}
+		Dieses Tableau liefert die optimale Lösung $x_{1} = 2, x_{2} = 7$ mit $z = 11$.
+		
+		\underline{Startlösung ("`zulässige Basislösung am Anfang"')}:
+		\[
+			x_{1} = 0, x_{2} = 0, x_{3} = 9, x_{4} = 2, x_{5} = 8 \text{ mit } z = 0
+		\]
+		\underline{Zulässige Basislösung nach der 1. Iteration}:
+		\[
+			x_{1} = 2, x_{2} = 0, x_{3} = 7, x_{4} = 0, x_{5} = 8 \text{ mit } z = 4
+		\]
+		\underline{Zulässige Basislösung nach der 2. Iteration}:
+		\[
+			x_{1} = 2, x_{2} = 7, x_{3} = 0, x_{4} = 0, x_{5} = 1 \text{ mit } z = 11
+		\]				
+				
+			Regel vom größten Zuwachs:
+			
+			\textbf{Aufgabe:} Lösen Sie das folgende LP-Problem mit dem Simplexverfahren:
+		\begin{alignat*}{3}
+			\text{maximiere}\; & 2x_{1} \,&+&\, x_{2} && \\
+			\multicolumn{6}{l}{\text{unter den Nebenbedingungen}} && \\
+			\;& x_{1} \,&+&\, x_{2} \,&\leq & 9 \\
+			\;& x_{1} \,&& &\leq & 2 \\
+			\;& &&\, x_{2} \,&\leq & 8 \\
+			\multicolumn{4}{r}{$x_{1}, x_{2}$} \,&\geq &\, 0
+		\end{alignat*}
+		
+		\textbf{Lösung.}
+		
+		\underline{Starttableau}:
+		\begin{alignat*}{4}
+			x_{3} \,&=&\, 9 \,&-&\, x_{1} \,&-&\, x_{2} \\
+			x_{4} \,&=&\, 2 \,&-&\, x_{1} && \\
+			x_{5} \,&=&\, 8 \,&& &-&\, x_{2} \\ \cline{1 - 7}
+			z &=& &&\, 2x_{1} \,&+&\, x_{2}
+		\end{alignat*}
+		
+		\underline{1. Iteration}:
+		
+		Eingangsvariable: $x_{2}$\\
+		Ausgangsvariable: $x_{5}$
+		
+		Es folgt
+		\begin{alignat*}{2}
+			x_{2} \,&=&&\, 8 - x_{5} \\
+			x_{3} \,&=&&\, 9 - x_{1} - \left(8 - x_{5}\right) \\
+			&=&&\, 9 - x_{1} - 8 + x_{5} \\
+			&=&&\, 1 - x_{1} + x_{5} \\
+			x_{4} \,&=&&\, 2 - x_{1} \\
+			z \,&=&&\, 2x_{1} + \left(8 - x_{5}\right) \\
+			&=&&\, 2x_{1} + 8 - x_{5} \\
+			&=&&\, 8 + 2x_{1} - x_{5}
+		\end{alignat*}
+		
+		\underline{Ergebnis der 1. Iteration}:
+		\begin{alignat*}{4}
+			x_{2} \,&=&\, 8 \,&& &-&\, x_{5} \\
+			x_{3} \,&=&\, 1 \,&-&\, x_{1} \,&+&\, x_{5} \\
+			x_{4} \,&=&\, 2 \,&-&\, x_{1} \,&& \\ \cline{1 - 7}
+			z &=& 8 \,&+&\, 2x_{1} \,&-&\, x_{5}
+		\end{alignat*}
+		
+		\underline{2. Iteration}:
+		
+		Eingangsvariable: $x_{1}$ \\
+		Ausgangsvariable: $x_{3}$
+		
+		Es folgt
+		\begin{alignat*}{2}
+			x_{1} \,&=&&\, 1 + x_{5} - x_{3} \\
+			x_{2} \,&=&&\, 8 - x_{5}\\
+			x_{4} \,&=&&\, 2 - \left(1 + x_{5} - x_{3}\right) \\
+			&=&&\, 2 - 1 - x_{5} + x_{3} \\
+			&=&&\, 1 - x_{5} + x_{3} \\
+			z \,&=&&\, 8 + 2\left(1 + x_{5} - x_{3}\right) - x_{5} \\
+			&=&&\, 8 + 2 + 2x_{5} - 2x_{3} - x_{5} \\
+			&=&&\, 10 + x_{5} - 2x_{3} 
+		\end{alignat*}
+		
+		\underline{Ergebnis der 2. Iteration}:
+		\begin{alignat*}{4}
+			x_{1} \,&=&\, 1 \,&+&\, x_{5} \,&-&\, x_{3} \\
+			x_{2} \,&=&\, 8 \,&-&\, x_{5} \,&& \\
+			x_{4} \,&=&\, 1 \,&-&\, x_{5} \,&+&\, x_{3} \\ \cline{1 - 7}
+			z &=& 10 \,&+&\, x_{5} \,&-&\, 2x_{3}
+		\end{alignat*}
+		
+		\underline{3. Iteration}:
+		
+		Eingangsvariable: $x_{5}$ \\
+		Ausgangsvariable: $x_{4}$
+		
+		Es folgt
+		\begin{alignat*}{2}
+			x_{5} \,&=&&\, 1 + x_{3} - x_{4} \\
+			x_{1} \,&=&&\, 1 + \left(1 + x_{3} - x_{4}\right) - x_{3} \\
+			&=&&\, 1 + 1 + x_{3} - x_{4} - x_{3} \\
+			&=&&\, 2 - x_{4} \\
+			x_{2} \,&=&&\, 8 - \left(1 + x_{3} - x_{4}\right) \\
+			&=&&\, 8 - 1 - x_{3} + x_{4} \\
+			&=&&\, 7 - x_{3} + x_{4} \\
+			z \,&=&&\, 10 + \left(1 + x_{3} - x_{4}\right) - 2x_{3} \\
+			&=&&\, 10 + 1 + x_{3} - x_{4} - 2x_{3} \\
+			&=&&\, 11 - x_{3} - x_{4} 
+		\end{alignat*}
+		
+		\underline{Ergebnis der 3. Iteration}:
+		\begin{alignat*}{4}
+			x_{5} \,&=&\, 1 \,&+&\, x_{3} \,&-&\, x_{4} \\
+			x_{1} \,&=&\, 2 \,&& &-&\, x_{4} \\
+			x_{2} \,&=&\, 7 \,&-&\, x_{3} \,&+&\, x_{4} \\ \cline{1 - 7}
+			z &=& 11 \,&-&\, x_{3} \,&-&\, x_{4}
+		\end{alignat*}
+		Dieses Tableau liefert die optimale Lösung $x_{1} = 2, x_{2} = 7$ mit $z = 11$.
+		
+		\underline{Startlösung ("`zulässige Basislösung am Anfang"')}:
+		\[
+			x_{1} = 0, x_{2} = 0, x_{3} = 9, x_{4} = 2, x_{5} = 8 \text{ mit } z = 0
+		\]
+		\underline{Zulässige Basislösung nach der 1. Iteration}:
+		\[
+			x_{1} = 0, x_{2} = 8, x_{3} = 1, x_{4} = 2, x_{5} = 0 \text{ mit } z = 8
+		\]
+		\underline{Zulässige Basislösung nach der 2. Iteration}:
+		\[
+			x_{1} = 1, x_{2} = 8, x_{3} = 0, x_{4} = 1, x_{5} = 0 \text{ mit } z = 10
+		\]
+		\underline{Zulässige Basislösung nach der 3. Iteration}:
+		\[
+			x_{1} = 2, x_{2} = 7, x_{3} = 0, x_{4} = 0, x_{5} = 1 \text{ mit } z = 11
+		\]
+		
+		Die Regel vom größten Koeffizienten schneidet besser ab und ist eine Iteration früher fertig.
+		\subsubsection{} %ii
+			
+			\begin{tikzpicture}[>=stealth]
+				\begin{axis}[
+					ymin=0,ymax=10,
+					x=1cm,
+					y=1cm,
+					axis x line=middle,
+					axis y line=middle,
+					axis line style=->,
+					xlabel={$x_{1}$},
+					ylabel={$x_{2}$},
+					xmin=0,xmax=4
+				]
+
+				\addplot[no marks, black, -] expression[domain=0:3,samples=100]{-1*x + 9} node[pos=0.65,anchor=north]{};
+				\addplot[no marks, black, -] expression[domain=0:3,samples=100]{8} node[pos=0.65,anchor=north]{};
+				\node at (axis cs: 0.25,8.25) {P};
+				\node at (axis cs: 1,8.25) {Q};
+				\node at (axis cs: 2.25,7.25) {R};
+				\node at (axis cs: 2.25,0.25) {S};
+				\node at (axis cs: 0.25,0.25) {T};
+				\draw[>=stealth] (axis cs:2,0) -- (axis cs:2,10) node [pos=0.65,anchor=north]{};
+				\end{axis}
+			\end{tikzpicture}
+			
+			Bei der Regel des größten Koeffizienten wurden die Eckpunkte in der Reihenfolge T, S und R durchlaufen. Bei der Regel des größten Zuwachses wurden die Eckpunkte in der Reihenfolge T, P, Q und R durchlaufen.
+	\subsection{} %b
+		\subsubsection{} %i
+			Regel vom größten Koeffizienten:
+			
+				\textbf{Aufgabe:} Lösen Sie das folgende LP-Problem mit dem Simplexverfahren:
+		\begin{alignat*}{3}
+			\text{maximiere}\; & x_{1} \,&+&\, 2x_{2} && \\
+			\multicolumn{6}{l}{\text{unter den Nebenbedingungen}} && \\
+			\;& x_{1} \,&+&\, 4x_{2} \,&\leq & 4 \\
+			\multicolumn{4}{r}{$x_{1}, x_{2}$} \,&\geq &\, 0
+		\end{alignat*}
+		
+		\textbf{Lösung.}
+		
+		\underline{Starttableau}:
+		\begin{alignat*}{4}
+			x_{3} \,&=&\, 4 \,&-&\, x_{1} \,&-&\, 4x_{2} \\ \cline{1 - 7}
+			z &=& &&\, x_{1} \,&+&\, 2x_{2}
+		\end{alignat*}
+		
+		\underline{1. Iteration}:
+		
+		Eingangsvariable: $x_{2}$\\
+		Ausgangsvariable: $x_{3}$
+		
+		Es folgt
+		\begin{alignat*}{2}
+			4x_{2} \,&=&&\, 4 - x_{1}  - x_{3} \\
+			x_{2} \,&=&&\, 1 - \frac{1}{4}x_{1} - \frac{1}{4}x_{3} \\
+			z \,&=&&\, x_{1} + 2\left(1 - \frac{1}{4}x_{1} - \frac{1}{4}x_{3}\right) \\
+			&=&&\, x_{1} + 2 - \frac{1}{2}x_{1} - \frac{1}{2}x_{3} \\
+			&=&&\, 2 + \frac{1}{2}x_{1} - \frac{1}{2}x_{3}
+		\end{alignat*}
+		
+		\underline{Ergebnis der 1. Iteration}:
+		\begin{alignat*}{4}
+			x_{2} \,&=&\, 1 \,&-&\, \frac{1}{4}x_{1} &-&\, \frac{1}{4}x_{3} \\ \cline{1 - 7}
+			z &=& 2 \,&+&\, \frac{1}{2}x_{1} \,&-&\, \frac{1}{2}x_{3}
+		\end{alignat*}
+		
+		\underline{2. Iteration}:
+		
+		Eingangsvariable: $x_{1}$\\
+		Ausgangsvariable: $x_{2}$
+		
+		Es folgt
+		\begin{alignat*}{2}
+			\frac{1}{4}x_{1} \,&=&&\, 1 - \frac{1}{4}x_{3} - x_{2} \\
+			x_{1} \,&=&&\, 4 - x_{3} - 4x_{2} \\
+			z \,&=&&\, 2 + \frac{1}{2}\left(4 - x_{3} - 4x_{2}\right) - \frac{1}{2}x_{3} \\
+			&=&&\, 2 + 2 - \frac{1}{2}x_{3} - 2x_{2} - \frac{1}{2}x_{3} \\
+			&=&&\, 4 - x_{3} - 2x_{2}
+		\end{alignat*}
+		
+		\underline{Ergebnis der 1. Iteration}:
+		\begin{alignat*}{4}
+			x_{1} \,&=&\, 4 \,&-&\, x_{3} &-&\, 4x_{2} \\ \cline{1 - 7}
+			z &=& 4 \,&-&\, x_{3} \,&-&\, 2x_{2}
+		\end{alignat*}
+		
+		Dieses Tableau liefert die optimale Lösung $x_{1} = 4, x_{2} = 0$ mit $z = 4$.
+		
+		\underline{Startlösung ("`zulässige Basislösung am Anfang"')}:
+		\[
+			x_{1} = 0, x_{2} = 0, x_{3} = 4 \text{ mit } z = 0
+		\]
+		\underline{Zulässige Basislösung nach der 1. Iteration}:
+		\[
+			x_{1} = 0, x_{2} = 1, x_{3} = 0 \text{ mit } z = 2
+		\]
+		\underline{Zulässige Basislösung nach der 2. Iteration}:
+		\[
+			x_{1} = 4, x_{2} = 0, x_{3} = 0 \text{ mit } z = 4
+		\]			
+				
+			Regel vom größten Zuwachs:
+			
+			\textbf{Aufgabe:} Lösen Sie das folgende LP-Problem mit dem Simplexverfahren:
+		\begin{alignat*}{3}
+			\text{maximiere}\; & x_{1} \,&+&\, 2x_{2} && \\
+			\multicolumn{6}{l}{\text{unter den Nebenbedingungen}} && \\
+			\;& x_{1} \,&+&\, 4x_{2} \,&\leq & 4 \\
+			\multicolumn{4}{r}{$x_{1}, x_{2}$} \,&\geq &\, 0
+		\end{alignat*}
+		
+		\textbf{Lösung.}
+		
+		\underline{Starttableau}:
+		\begin{alignat*}{4}
+			x_{3} \,&=&\, 4 \,&-&\, x_{1} \,&-&\, 4x_{2} \\ \cline{1 - 7}
+			z &=& &&\, x_{1} \,&+&\, 2x_{2}
+		\end{alignat*}
+		
+		\underline{1. Iteration}:
+		
+		Eingangsvariable: $x_{1}$\\
+		Ausgangsvariable: $x_{3}$
+		
+		Es folgt
+		\begin{alignat*}{2}
+			x_{1} \,&=&&\, 4 - 4x_{2}  - x_{3} \\
+			z \,&=&&\, \left(4 - 4x_{2}  - x_{3}\right) + 2x_{2} \\
+			&=&&\, 4 - 4x_{2}  - x_{3} + 2x_{2} \\
+			&=&&\, 4 - 2x_{2} - x_{3}
+		\end{alignat*}
+		
+		\underline{Ergebnis der 1. Iteration}:
+		\begin{alignat*}{4}
+			x_{1} \,&=&\, 4 \,&-&\, 4x_{2} \,&-&\, x_{3} \\ \cline{1 - 7}
+			z &=& 4 \,&-&\, 2x_{2} \,&-&\, x_{3}
+		\end{alignat*}
+		
+		Dieses Tableau liefert die optimale Lösung $x_{1} = 4, x_{2} = 0$ mit $z = 4$.
+		
+		\underline{Startlösung ("`zulässige Basislösung am Anfang"')}:
+		\[
+			x_{1} = 0, x_{2} = 0, x_{3} = 4 \text{ mit } z = 0
+		\]
+		\underline{Zulässige Basislösung nach der 1. Iteration}:
+		\[
+			x_{1} = 4, x_{2} = 0, x_{3} = 0 \text{ mit } z = 4
+		\]
+		
+		Die Regel vom größten Zuwachs ist nach einer Iteration fertig, wobei die Regel vom größten Koeffizienten erst nach der zweiten Iteration fertig ist. Damit ist die Regel vom größten Zuwachs besser.		
+		
+		\subsubsection{} %ii
+		
+			\begin{tikzpicture}[>=stealth]
+				\begin{axis}[
+					ymin=0,ymax=2,
+					x=1cm,
+					y=1cm,
+					axis x line=middle,
+					axis y line=middle,
+					axis line style=->,
+					xlabel={$x_{1}$},
+					ylabel={$x_{2}$},
+					xmin=0,xmax=5
+				]
+
+				\addplot[no marks, black, -] expression[domain=0:4,samples=100]{-0.25*x + 1} node[pos=0.65,anchor=north]{};
+				%\addplot[no marks, black, -] expression[domain=0:3,samples=100]{8} node[pos=0.65,anchor=north]{};
+				\node at (axis cs: 0.25,1.25) {P};
+				\node at (axis cs: 4.25,0.25) {Q};
+				\node at (axis cs: 0.25,0.25) {R};
+				\end{axis}
+			\end{tikzpicture}
+			
+			Bei der Regel mit dem größten Koeffizienten wurden die Eckpunkte in der Reihenfolge R, P und Q durchlaufen. Bei der Regel mit dem größten Zuwachs wurden die Eckpunkte in der Reihenfolge R und Q durchlaufen.
+\section{} %2
+		
+		\textbf{Aufgabe:} Lösen Sie das folgende LP-Problem mit dem Simplexverfahren:
+		\begin{alignat*}{4}
+			\text{maximiere}\; & 8x_{1} \,&-&\, x_{2} \,&+&\, 2x_{3} && \\
+			\multicolumn{8}{l}{\text{unter den Nebenbedingungen}} && \\
+			\;& x_{1} \,&& && &\leq & 2 \\
+			\;& 2x_{1} \,&+&\, 3x_{2} \,&-&\, x_{3} \,&\leq & 4 \\
+			\;& 3x_{1} \,&-&\, 4x_{2} \,&+&\, 2x_{3} \,&\leq & 6 \\
+			\multicolumn{6}{r}{$x_{1}, x_{2}, x_{3}$} \,&\geq &\, 0
+		\end{alignat*}
+		
+		\textbf{Lösung.}
+		
+		\underline{Starttableau}:
+		\begin{alignat*}{5}
+			x_{4} \,&=&\, 2 \,&-&\, x_{1} && && \\
+			x_{5} \,&=&\, 4 \,&-&\, 2x_{1} \,&-&\, 3x_{2} \,&+&\, x_{3} \\
+			x_{6} \,&=&\, 6 \,&-&\, 3x_{1} \,&+&\, 4x_{2} \,&-&\, 2x_{3} \\ \cline{1 - 9}
+			z &=& &&\, 8x_{1} \,&-&\, x_{2} \,&+&\, 2x_{3}
+		\end{alignat*}
+		
+		\underline{1. Iteration}:
+		
+		Eingangsvariable: $x_{1}$\\
+		Ausgangsvariable: $x_{4}$
+		
+		Es folgt
+		\begin{alignat*}{2}
+			x_{1} \,&=&&\, 2 - x_{4} \\
+			x_{5} \,&=&&\, 4 - 2\left(2 - x_{4}\right) - 3x_{2} + x_{3} \\
+			&=&&\, 4 - 4 + 2x_{4} - 3x_{2} + x_{3} \\
+			&=&&\, - 3x_{2} + x_{3} + 2x_{4} \\
+			x_{6} \,&=&&\, 6 - 3\left(2 - x_{4}\right) + 4x_{2} - 2x_{3} \\
+			&=&&\, 6 - 6 + 3x_{4} + 4x_{2} - 2x_{3} \\
+			&=&&\, 4x_{2} - 2x_{3} + 3x_{4} \\
+			z \,&=&&\, 8\left(2 - x_{4}\right) - x_{2} + 2x_{3} \\
+			&=&&\, 16 - 8x_{4} - x_{2} + 2x_{3} \\
+			&=&&\, 16 - x_{2} + 2x_{3} - 8x_{4}
+		\end{alignat*}
+		
+		\underline{Ergebnis der 1. Iteration}:
+		\begin{alignat*}{5}
+			x_{1} \,&=&\, 2 \,&&  && &-&\, x_{4} \\
+			x_{5} \,&=&\, 0 \,&-&\, 3x_{2} \,&+&\, x_{3} \,&+&\, 2x_{4} \\
+			x_{6} \,&=&\, 0 \,&+&\, 4x_{2} \,&-&\, 2x_{3} \,&+&\, 3x_{4} \\ \cline{1 - 9}
+			z &=& 16 \,&-&\, x_{2} \,&+&\, 2x_{3} \,&-&\, 8x_{4}
+		\end{alignat*}
+		
+		\underline{2. Iteration}:
+		
+		Eingangsvariable: $x_{3}$ \\
+		Ausgangsvariable: $x_{6}$
+		
+		Es folgt
+		\begin{alignat*}{2}
+			2x_{3} \,&=&&\, 4x_{2} + 3x_{4} - x_{6} \\
+			x_{3} \,&=&&\, 2x_{2} + \frac{3}{2}x_{4} - \frac{1}{2}x_{6} \\
+			x_{1} \,&=&&\, 2 - x_{4}\\
+			x_{5} \,&=&&\, - 3x_{2} + \left(2x_{2} + \frac{3}{2}x_{4} - \frac{1}{2}x_{6}\right) + 2x_{4} \\
+			&=&&\, - 3x_{2} + 2x_{2} + \frac{3}{2}x_{4} - \frac{1}{2}x_{6} + 2x_{4} \\
+			&=&&\, - x_{2} + \frac{7}{2}x_{4} - \frac{1}{2}x_{6} \\
+			z \,&=&&\, 16 - x_{2} + 2\left(2x_{2} + \frac{3}{2}x_{4} - \frac{1}{2}x_{6}\right) - 8x_{4} \\
+			&=&&\, 16 - x_{2} + 4x_{2} + 3x_{4} - x_{6} - 8x_{4} \\
+			&=&&\, 16 + 3x_{2} - 5x_{4} - x_{6} 
+		\end{alignat*}
+		
+		\underline{Ergebnis der 2. Iteration}:
+		\begin{alignat*}{5}
+			x_{3} \,&=&\, 0 \,&+&\, 2x_{2} \,&+&\, \frac{3}{2}x_{4} \,&-&\, \frac{1}{2}x_{6} \\
+			x_{1} \,&=&\, 2 \,&& &-&\, x_{4} && \\
+			x_{5} \,&=&\, 0 \,&-&\, x_{2} \,&+&\, \frac{7}{2}x_{4} \,&-&\, \frac{1}{2}x_{6} \\ \cline{1 - 9}
+			z &=& 16 \,&+&\, 3x_{2} \,&-&\, 5x_{4} \,&-&\, x_{6}
+		\end{alignat*}
+		
+		\underline{3. Iteration}:
+		
+		Eingangsvariable: $x_{2}$ \\
+		Ausgangsvariable: $x_{5}$
+		
+		Es folgt
+		\begin{alignat*}{2}
+			x_{2} \,&=&&\, \frac{7}{2}x_{4} - \frac{1}{2}x_{6} - x_{5} \\
+			x_{3} \,&=&&\, 2\left(\frac{7}{2}x_{4} - \frac{1}{2}x_{6} - x_{5}\right) + \frac{3}{2}x_{4} - \frac{1}{2}x_{6} \\
+			&=&&\, 7x_{4} - x_{6} - 2x_{5} + \frac{3}{2}x_{4} - \frac{1}{2}x_{6} \\
+			&=&&\, \frac{17}{2}x_{4} - \frac{3}{2}x_{6} - 2x_{5} \\
+			x_{1} \,&=&&\, 2 - x_{4} \\
+			z \,&=&&\, 16 + 3\left(\frac{7}{2}x_{4} - \frac{1}{2}x_{6} - x_{5}\right) - 5x_{4} - x_{6}  \\
+			&=&&\, 16 + \frac{21}{2}x_{4} - \frac{3}{2}x_{6} - 3x_{5} - 5x_{4} - x_{6} \\
+			&=&&\, 16 + \frac{11}{2}x_{4} - \frac{5}{2}x_{6} - 3x_{5} 
+		\end{alignat*}
+		
+		\underline{Ergebnis der 3. Iteration}:
+		\begin{alignat*}{5}
+			x_{2} \,&=&\, 0 \,&+&\, \frac{7}{2}x_{4} \,&-&\, \frac{1}{2}x_{6} \,&-&\, x_{5} \\
+			x_{3} \,&=&\, 0 \,&+&\, \frac{17}{2}x_{4} \,&-&\, \frac{3}{2}x_{6} \,&-&\, 2x_{5} \\
+			x_{1} \,&=&\, 2 \,&-&\, x_{4} && && \\ \cline{1 - 9}
+			z &=& 16 \,&+&\, \frac{11}{2}x_{4} \,&-&\, \frac{5}{2}x_{6} \,&-&\, 3x_{5}
+		\end{alignat*}
+		
+		\underline{4. Iteration}:
+		
+		Eingangsvariable: $x_{4}$ \\
+		Ausgangsvariable: $x_{1}$
+		
+		Es folgt
+		\begin{alignat*}{2}
+			x_{4} \,&=&&\, 2 - x_{1} \\
+			x_{2} \,&=&&\, \frac{7}{2}\left(2 - x_{1}\right) - \frac{1}{2}x_{6} - x_{5} \\
+			&=&&\, 7 - \frac{7}{2}x_{1} - \frac{1}{2}x_{6} - x_{5} \\
+			&=&&\, 7 - \frac{1}{2}x_{6} - x_{5} - \frac{7}{2}x_{1} \\
+			x_{3} \,&=&&\, \frac{17}{2}\left(2 - x_{1}\right) - \frac{3}{2}x_{6} - 2x_{5} \\
+			&=&&\, 17 - \frac{17}{2}x_{1} - \frac{3}{2}x_{6} - 2x_{5} \\
+			&=&&\, 17 - \frac{3}{2}x_{6} - 2x_{5} - \frac{17}{2}x_{1} \\
+			z \,&=&&\, 16 + \frac{11}{2}\left(2 - x_{1}\right) - \frac{5}{2}x_{6} - 3x_{5}  \\
+			&=&&\, 16 + 11 - \frac{11}{2}x_{1} - \frac{5}{2}x_{6} - 3x_{5} \\
+			&=&&\, 27 - \frac{5}{2}x_{6} - 3x_{5}  - \frac{11}{2}x_{1}
+		\end{alignat*}
+		
+		\underline{Ergebnis der 4. Iteration}:
+		\begin{alignat*}{5}
+			x_{4} \,&=&\, 2 \,&& && &-&\, x_{1} \\
+			x_{2} \,&=&\, 7 \,&-&\, \frac{1}{2}x_{6} \,&-&\, x_{5} \,&-&\, \frac{7}{2}x_{1} \\
+			x_{3} \,&=&\, 17 \,&-&\, \frac{3}{2}x_{6} \,&-&\, 2x_{5} \,&-&\, \frac{17}{2}x_{1} \\ \cline{1 - 9}
+			z &=& 27 \,&-&\, \frac{5}{2}x_{6} \,&-&\, 3x_{5} \,&-&\, \frac{11}{2}x_{1}
+		\end{alignat*}
+		Dieses Tableau liefert die optimale Lösung $x_{1} = 0, x_{2} = 7, x_{3} = 17$ mit $z = 27$.
+		
+		\underline{Startlösung ("`zulässige Basislösung am Anfang"')}:
+		\[
+			x_{1} = 0, x_{2} = 0, x_{3} = 0, x_{4} = 2, x_{5} = 4, x_{6} = 6  \text{ mit } z = 0
+		\]
+		\underline{Zulässige Basislösung nach der 1. Iteration}:
+		\[
+			x_{1} = 2, x_{2} = 0, x_{3} = 0, x_{4} = 0, x_{5} = 0, x_{6} = 0 \text{ mit } z = 16
+		\]
+		\underline{Zulässige Basislösung nach der 2. Iteration}:
+		\[
+			x_{1} = 2, x_{2} = 0, x_{3} = 0, x_{4} = 0, x_{5} = 0, x_{6} = 0 \text{ mit } z = 16
+		\]
+		\underline{Zulässige Basislösung nach der 3. Iteration}:
+		\[
+			x_{1} = 2, x_{2} = 0, x_{3} = 0, x_{4} = 0, x_{5} = 0, x_{6} = 0 \text{ mit } z = 16
+		\]
+		\underline{Zulässige Basislösung nach der 4. Iteration}:
+		\[
+			x_{1} = 0, x_{2} = 7, x_{3} = 17, x_{4} = 2, x_{5} = 0, x_{6} = 0 \text{ mit } z = 27
+		\]
+		Die erste Iteration ist kein degenerierter Schritt. Aber die zweite und dritte Iteration sind degenerierte Schritte, da sich die zulässige Basislösung nicht geändert hat. Die vierte Iteration ist kein degenerierter Schritt.
+
+\end{document}

optimierung/Uebungsblatt5.tex

@@ -0,0 +1,230 @@
+\documentclass[10pt,a4paper,oneside,ngerman,numbers=noenddot]{scrartcl}
+\usepackage[T1]{fontenc}
+\usepackage[utf8]{inputenc}
+\usepackage[ngerman]{babel}
+\usepackage{amsmath}
+\usepackage{amsfonts}
+\usepackage{amssymb}
+\usepackage{paralist}
+\usepackage{gauss}
+\usepackage{pgfplots}
+\usepackage[locale=DE,exponent-product=\cdot,detect-all]{siunitx}
+\usepackage{tikz}
+\usetikzlibrary{matrix,fadings,calc,positioning,decorations.pathreplacing,arrows,decorations.markings}
+\usepackage{polynom}
+\polyset{style=C, div=:,vars=x}
+\pgfplotsset{compat=1.8}
+\pagenumbering{arabic}
+% ensures that paragraphs are separated by empty lines
+\parskip 12pt plus 1pt minus 1pt
+\parindent 0pt
+% define how the sections are rendered
+\def\thesection{\arabic{section})}
+\def\thesubsection{\alph{subsection})}
+\def\thesubsubsection{(\roman{subsubsection})}
+% some matrix magic
+\makeatletter
+\renewcommand*\env@matrix[1][*\c@MaxMatrixCols c]{%
+  \hskip -\arraycolsep
+  \let\@ifnextchar\new@ifnextchar
+  \array{#1}}
+\makeatother
+
+\begin{document}
+\author{Jan Branitz (6326955), Jim Martens (6420323),\\
+Stephan Niendorf (6242417)}
+\title{Hausaufgaben zum 18. November}
+\maketitle
+\section{} %1
+	\subsection{} %a
+		\begin{alignat*}{15}
+			\text{maximiere}\; & 2v_{01} \,&+&\, 3v_{02} \,&+&\, v_{03} \,&+&\, 7v_{04} && && && && && && && && && && && \\
+			\multicolumn{30}{l}{\text{unter den Nebenbedingungen}} && \\
+			\;&\, v_{01} \,&& && && && && && && && && && && && && \,&\leq &\, 2 \\
+			\;& &&\, v_{02} \,&& && && && && && && && && && && && \,&\leq &\, 3 \\
+			\;& && &&\, v_{03} \,&& && && && && && && && && && && \,&\leq &\, 1 \\
+			\;& && && &&\, v_{04} \,&& && && && && && && && && && \,&\leq &\, 7 \\
+			\;& && && && &&\, v_{16} \,&& && && && && && && && && \,&\leq &\, 5 \\
+			\;& && && && && &&\, v_{21} \,&& && && && && && && && \,&\leq &\, 4 \\
+			\;& && && && && && &&\, v_{25} \,&& && && && && && && \,&\leq &\, 4 \\
+			\;& && && && && && && &&\, v_{34} \,&& && && && && && \,&\leq &\, 4 \\
+			\;& && && && && && && && &&\, v_{35} \,&& && && && && \,&\leq &\, 3 \\
+			\;& && && && && && && && && &&\, v_{37} \,&& && && && \,&\leq &\, 2 \\
+			\;& && && && && && && && && && &&\, v_{47} \,&& && && \,&\leq &\, 3 \\
+			\;& && && && && && && && && && && &&\, v_{56} \,&& && \,&\leq &\, 2 \\
+			\;& && && && && && && && && && && && &&\, v_{57} \,&& \,&\leq &\, 8 \\
+			\;& && && && && && && && && && && && && &&\, v_{67} \,&\leq &\, 3 \\
+			\;&\, v_{01} && && && &-&\, v_{16} \,&+&\, v_{21} \,&& && && && && && && && \,&=&\, 0 \\
+			\;& &&\, v_{02} \,&& && && &-&\, v_{21} \,&-&\, v_{25} \,&& && && && && && && \,&=&\, 0 \\
+			\;& && &&\, v_{03} \,&& && && && &-&\, v_{34} \,&-&\, v_{35} \,&-&\, v_{37} \,&& && && && \,&=&\, 0 \\
+			\;& && && &&\, v_{04} \,&& && && &+&\, v_{34} \,&& && &-&\, v_{47} \,&& && && \,&=&\, 0 \\
+			\;& && && && && && &&\, v_{25} \,&& &+&\, v_{35} \,&& && &-&\, v_{56} \,&-&\, v_{57} \,&& \,&=&\, 0 \\
+			\;& && && && &&\, v_{16} \,&& && && && && && &+&\, v_{56} \,&& &-&\, v_{67} \,&=&\, 0 \\
+			\multicolumn{28}{r}{$v_{01}, v_{02}, v_{03}, v_{04}, v_{16}, v_{21}, v_{25}, v_{34}, v_{35}, v_{37}, v_{47}, v_{56}, v_{57}, v_{67}$} \,&\geq &\, 0
+		\end{alignat*}
+	\subsection{} %b
+		\begin{alignat*}{12}
+			\text{minimiere}\; & 5v_{01} \,&+&\, 4v_{02} \,&+&\, 3v_{03} \,&+&\, 3v_{16} \,&+&\, 6v_{21} \,&+&\, v_{23} \,&+&\, 5v_{24} \,&+&\, 5v_{35} \,&+&\, 3v_{45} \,&+&\, 4v_{46} \,&+&\, 2v_{56} \,&& \\
+			\multicolumn{24}{l}{\text{unter den Nebenbedingungen}} && \\
+			\;&\, v_{01} \,&+&\, v_{02} \,&+&\, v_{03} \,&& && && && && && && && \,&=&\, 6 \\
+			\;&\, v_{01} \,&& && && && && && && && && && \,&\leq &\, 3 \\
+			\;& &&\, v_{02} \,&& && && && && && && && && \,&\leq &\, 4 \\
+			\;& && &&\, v_{03} \,&& && && && && && && && \,&\leq &\, 5 \\
+			\;& && && &&\, v_{16} \,&& && && && && && && \,&\leq &\, 1 \\
+			\;& && && && &&\, v_{21} \,&& && && && && && \,&\leq &\, 6 \\
+			\;& && && && && &&\, v_{23} \,&& && && && && \,&\leq &\, 7 \\
+			\;& && && && && && &&\, v_{24} \,&& && && && \,&\leq &\, 4 \\
+			\;& && && && && && && &&\, v_{35} \,&& && && \,&\leq &\, 2 \\
+			\;& && && && && && && && &&\, v_{45} \,&& && \,&\leq &\, 4 \\
+			\;& && && && && && && && && &&\, v_{46} \,&& \,&\leq &\, 7 \\
+			\;& && && && && && && && && && &&\, v_{56} \,&\leq &\, 4 \\
+			\;&\, v_{01} && && &-&\, v_{16} \,&+&\, v_{21} \,&& && && && && && \,&=&\, 0 \\
+			\;& &&\, v_{02} \,&& && &-&\, v_{21} \,&-&\, v_{23} \,&-&\, v_{24} \,&& && && && \,&=&\, 0 \\
+			\;& && &&\, v_{03} \,&& && &+&\, v_{23} \,&& &-&\, v_{35} \,&& && && \,&=&\, 0 \\
+			\;& && && && && && &&\, v_{24} \,&& &-&\, v_{45} \,&-&\, v_{46} \,&& \,&=&\, 0 \\
+			\;& && && && && && && &&\, v_{35} \,&+&\, v_{45} \,&& &-&\, v_{56} \,&=&\, 0 \\
+			\multicolumn{22}{r}{$v_{01}, v_{02}, v_{03}, v_{16}, v_{21}, v_{23}, v_{24}, v_{35}, v_{45}, v_{46}, v_{56}$} \,&\geq &\, 0
+		\end{alignat*}
+	\subsection{} %c
+		\begin{alignat*}{5}
+			\text{minimiere}\; & c_{11}x_{11} \,&+&\, ... \,&+&\, c_{35}x_{35} \,&& && \\
+			\multicolumn{10}{l}{\text{unter den Nebenbedingungen}} \\
+			\; & x_{11} \,&+&\, ... \,&+&\, x_{35} \,&=&\, 3 && \\
+			\; & x_{11} \,&+&\, ... \,&+&\, x_{15} \,&=&\, 1 && \\
+			\; & x_{21} \,&+&\, ... \,&+&\, x_{25} \,&=&\, 1 && \\
+			\; & x_{31} \,&+&\, ... \,&+&\, x_{35} \,&=&\, 1 && \\
+			\multicolumn{6}{r}{$x_{ij}$} \,&\in &\, \{0,1\} &\;  (i = 1, 2, 3) &\; (j = 1, 2, 3, 4, 5)
+		\end{alignat*}
+\section{} %2
+		\textbf{Aufgabe:} Lösen Sie das folgende LP-Hilfsproblem mit dem Simplexverfahren:
+		\begin{alignat*}{4}
+			\text{maximiere}\; & && &-&\, x_{0} \,&& \\
+			\multicolumn{8}{l}{\text{unter den Nebenbedingungen}} \\
+			\;-&\, 2x_{1} \,&-&\, x_{2} \,&-&\, x_{0} \,&\leq &\, -3 \\
+			\;-&\, 2x_{1} \,&-&\, 2x_{2} \,&-&\, x_{0} \,&\leq &\, -5 \\
+			\;-&\, x_{1} \,&-&\, 4x_{2} \,&-&\, x_{0} \,&\leq &\, -4 \\
+			\multicolumn{6}{r}{$x_{0}, x_{1}, x_{2}$} \,&\geq &\, 0
+		\end{alignat*}
+		
+		\textbf{Lösung.}
+		
+		\underline{Starttableau}:
+		\begin{alignat*}{5}
+			x_{3} \,&=&\, -3 \,&+&\, 2x_{1} \,&+&\, x_{2} \,&+&\, x_{0} \\
+			x_{4} \,&=&\, -5 \,&+&\, 2x_{1} \,&+&\, 2x_{2} \,&+&\, x_{0} \\
+			x_{5} \,&=&\, -4 \,&+&\, x_{1} \,&+&\, 4x_{2} \,&+&\, x_{0} \\ \cline{1 - 9}
+			w &=& && && \,&-&\, x_{0}
+		\end{alignat*}
+		
+		Umwandeln in ein zulässiges Tableau:
+				
+		Eingangsvariable: $x_{0}$\\
+		Ausgangsvariable: $x_{4}$
+		
+		Es folgt
+		\begin{alignat*}{2}
+			-x_{0} \,&=&&\, -5 + 2x_{1} + 2x_{2} - x_{4} \\
+			x_{0} \,&=&&\, 5 - 2x_{1} - 2x_{2} + x_{4} \\			
+			x_{3} \,&=&&\, -3 + 2x_{1} + x_{2} + \left(5 - 2x_{1} - 2x_{2} + x_{4}\right) \\			
+			&=&&\, -3 + 2x_{1} + x_{2} + 5 - 2x_{1} - 2x_{2} + x_{4} \\
+			&=&&\, 2 - x_{2} + x_{4} \\
+			x_{5} \,&=&&\, -4 + x_{1} + 4x_{2} + \left(5 - 2x_{1} - 2x_{2} + x_{4}\right) \\
+			&=&&\, -4 + x_{1} + 4x_{2} + 5 - 2x_{1} - 2x_{2} + x_{4} \\
+			&=&&\, 1 - x_{1} + 2x_{2} + x_{4} \\
+			w \,&=&&\, -\left(5 - 2x_{1} - 2x_{2} + x_{4}\right) \\
+			&=&&\, -5 + 2x_{1} + 2x_{2} - x_{4} \\
+		\end{alignat*}
+		
+		\underline{Ergebnis des Umwandelns}:
+		\begin{alignat*}{5}
+			x_{0} \,&=&\, 5 \,&-&\, 2x_{1} \,&-&\, 2x_{2} \,&+&\, x_{4} \\
+			x_{3} \,&=&\, 2 \,&& &-&\, x_{2} \,&+&\, x_{4} \\
+			x_{5} \,&=&\, 1 \,&-&\, x_{1} \,&+&\, 2x_{2} \,&+&\, x_{4} \\ \cline{1 - 9}
+			w &=& -5 \,&+&\, 2x_{1} \,&+&\, 2x_{2} \,&-&\, x_{4}
+		\end{alignat*}
+		
+		\underline{1. Iteration}:
+		
+		Eingangsvariable: $x_{1}$ \\
+		Ausgangsvariable: $x_{5}$
+		
+		Es folgt
+		\begin{alignat*}{2}
+			x_{1} \,&=&&\, 1 + 2x_{2} + x_{4} - x_{5} \\
+			x_{0} \,&=&&\, 5 - 2\left(1 + 2x_{2} + x_{4} - x_{5}\right) - 2x_{2} + x_{4} \\
+			&=&&\, 5 - 2 - 4x_{2} - 2x_{4} + 2x_{5} - 2x_{2} + x_{4} \\
+			&=&&\, 3 - 6x_{2} - x_{4} + 2x_{5} \\
+			x_{3} \,&=&&\, 2 - x_{2} + x_{4} \\			
+			w \,&=&&\, -5 + 2\left(1 + 2x_{2} + x_{4} - x_{5}\right) + 2x_{2} - x_{4} \\
+			&=&&\, -5 + 2 + 4x_{2} + 2x_{4} - 2x_{5} + 2x_{2} - x_{4} \\
+			&=&&\, -3 + 6x_{2} + x_{4} - 2x_{5}
+		\end{alignat*}
+		
+		\underline{Ergebnis der 1. Iteration}:
+		\begin{alignat*}{5}
+			x_{1} \,&=&\, 1 \,&+&\, 2x_{2} \,&+&\, x_{4} \,&-&\, x_{5}  \\
+			x_{0} \,&=&\, 3 \,&-&\, 6x_{2} \,&-&\, x_{4} \,&+&\, 2x_{5} \\
+			x_{3} \,&=&\, 2 \,&-&\, x_{2} \,&+&\, x_{4} \,&& \\ \cline{1 - 9}
+			w &=&\, -3 \,&+&\, 6x_{2} \,&+&\, x_{4} \,&-&\, 2x_{5}
+		\end{alignat*}
+		
+		\underline{2. Iteration}:
+		
+		Eingangsvariable: $x_{2}$ \\
+		Ausgangsvariable: $x_{0}$
+		
+		Es folgt
+		\begin{alignat*}{2}
+			6x_{2} \,&=&&\, 3 - x_{4} + 2x_{5} - x_{0} \\
+			x_{2} \,&=&&\, \frac{1}{2} - \frac{1}{6}x_{4} + \frac{1}{3}x_{5} - \frac{1}{6}x_{0} \\
+			x_{1} \,&=&&\, 1 + 2\left(\frac{1}{2} - \frac{1}{6}x_{4} + \frac{1}{3}x_{5} - \frac{1}{6}x_{0}\right) + x_{4} - x_{5} \\
+			&=&&\, 1 + 1 - \frac{1}{3}x_{4} + \frac{2}{3}x_{5} - \frac{1}{3}x_{0} + x_{4} - x_{5} \\
+			&=&&\, 2 + \frac{2}{3}x_{4} - \frac{1}{3}x_{5} - \frac{1}{3}x_{0} \\
+			x_{3} \,&=&&\, 2 - \left(\frac{1}{2} - \frac{1}{6}x_{4} + \frac{1}{3}x_{5} - \frac{1}{6}x_{0}\right) + x_{4} \\		
+			&=&&\, 2 - \frac{1}{2} + \frac{1}{6}x_{4} - \frac{1}{3}x_{5} + \frac{1}{6}x_{0} + x_{4} \\
+			&=&&\, \frac{3}{2} + \frac{7}{6}x_{4} - \frac{1}{3}x_{5} + \frac{1}{6}x_{0} \\
+			w \,&=&&\, -3 + 6\left(\frac{1}{2} - \frac{1}{6}x_{4} + \frac{1}{3}x_{5} - \frac{1}{6}x_{0}\right) + x_{4} - 2x_{5} \\
+			&=&&\, -3 + 3 - x_{4} + 2x_{5} - x_{0} + x_{4} - 2x_{5} \\
+			&=&&\, 0 - x_{0}
+		\end{alignat*}
+		
+		\underline{Ergebnis der 2. Iteration}:
+		\begin{alignat*}{5}
+			x_{2} \,&=&\, \frac{1}{2} \,&-&\, \frac{1}{6}x_{4} \,&+&\, \frac{1}{3}x_{5} \,&-&\, \frac{1}{6}x_{0}  \\
+			x_{1} \,&=&\, 2 \,&+&\, \frac{2}{3}x_{4} \,&-&\,\frac{1}{3}x_{5} \,&-&\, \frac{1}{3}x_{0} \\
+			x_{3} \,&=&\, \frac{3}{2} \,&+&\, \frac{7}{6}x_{4} \,&-&\, \frac{1}{3}x_{5} \,&+&\, \frac{1}{6}x_{0} \\ \cline{1 - 9}
+			w &=& && && &-&\, x_{0}
+		\end{alignat*}
+		
+		Das Tableau ist optimal. Als optimale Lösung des Hilfsproblem erhält man:
+		\[
+			x_{0} = 0, x_{1} = 2, x_{2} = \frac{1}{2}
+		\]
+		
+		Als zulässige Lösung für das ursprüngliche Problem ergibt sich:
+		\[
+			x_{1} = 2, x_{2} = \frac{1}{2}
+		\]
+		
+		Die ursprüngliche Zielfunktion lautet $z = -3x_{1} - 5x_{2}$. Setzt man für $x_{1}$ und $x_{2}$ die rechten Seiten der Gleichungen im obigen Tableau ein, erhält man:
+		
+		\[
+			z = -\frac{17}{2} - \frac{7}{6}x_{4} - \frac{2}{3}x_{5}
+		\]
+		
+		Daraus ergibt sich dieses Starttableau:
+		
+		\begin{alignat*}{4}
+			x_{2} \,&=&\, \frac{1}{2} \,&-&\, \frac{1}{6}x_{4} \,&+&\, \frac{1}{3}x_{5} \\
+			x_{1} \,&=&\, 2 \,&+&\, \frac{2}{3}x_{4} \,&-&\, \frac{1}{3}x_{5} \\
+			x_{3} \,&=&\, \frac{3}{2} \,&+&\, \frac{7}{6}x_{4} \,&-&\, \frac{1}{3}x_{5} \\ \cline{1 - 7}
+			z \,&=&\, -\frac{17}{2} \,&-&\, \frac{7}{6}x_{4} \,&-&\, \frac{2}{3}x_{5}
+		\end{alignat*}
+		
+		Es lässt sich leicht erkennen, dass das Starttableau zugleich auch die optimale Lösung enthält. Die optimale Lösung für das Ölraffinerieproblem lautet demnach wie folgt:
+		\[
+			x_{1} = 2, x_{2} = \frac{1}{2}
+		\]
+		
+		Daraus ergibt sich durch Einsetzen in die Zielfunktion des ursprünglichen Minimierungsproblems, dass die geringsten Kosten unter Beachtung der Nebenbedingungen bei $8.5$ Euro liegen.
+\end{document}

optimierung/Uebungsblatt6.tex

@@ -0,0 +1,191 @@
+\documentclass[10pt,a4paper,oneside,ngerman,numbers=noenddot]{scrartcl}
+\usepackage[T1]{fontenc}
+\usepackage[utf8]{inputenc}
+\usepackage[ngerman]{babel}
+\usepackage{amsmath}
+\usepackage{amsfonts}
+\usepackage{amssymb}
+\usepackage{paralist}
+\usepackage{gauss}
+\usepackage{pgfplots}
+\usepackage[locale=DE,exponent-product=\cdot,detect-all]{siunitx}
+\usepackage{tikz}
+\usetikzlibrary{matrix,fadings,calc,positioning,decorations.pathreplacing,arrows,decorations.markings}
+\usepackage{polynom}
+\polyset{style=C, div=:,vars=x}
+\pgfplotsset{compat=1.8}
+\pagenumbering{arabic}
+% ensures that paragraphs are separated by empty lines
+\parskip 12pt plus 1pt minus 1pt
+\parindent 0pt
+% define how the sections are rendered
+\def\thesection{\arabic{section})}
+\def\thesubsection{\alph{subsection})}
+\def\thesubsubsection{(\roman{subsubsection})}
+% some matrix magic
+\makeatletter
+\renewcommand*\env@matrix[1][*\c@MaxMatrixCols c]{%
+  \hskip -\arraycolsep
+  \let\@ifnextchar\new@ifnextchar
+  \array{#1}}
+\makeatother
+
+\begin{document}
+\author{Jan Branitz (6326955), Jim Martens (6420323),\\
+Stephan Niendorf (6242417)}
+\title{Hausaufgaben zum 25. November}
+\maketitle
+\section{} %1
+	\subsection{} %a
+		Das duale Problem (D):
+		\begin{alignat*}{4}
+			\text{minimiere}\; & 5y_{1} \,&+&\, 11y_{2} \,&+&\, 8y_{3} && \\
+			\multicolumn{8}{l}{\text{unter den Nebenbedingungen}} && \\
+			\;& 2y_{1} \,&+&\, 4y_{2} \,&+&\, 3y_{3} \,&\geq & 5 \\
+			\;& 3y_{1} \,&+&\, y_{2} \,&+&\, 4y_{3} \,&\geq & 4 \\
+			\;& y_{1} \,&+&\, 2y_{2} \,&+&\, 2y_{3} \,&\geq & 3 \\
+			\multicolumn{6}{r}{$y_{1}, y_{2}, y_{3}$} \,&\geq &\, 0
+		\end{alignat*}
+	\subsection{} %b
+		Eine optimale Lösung für (D) ist $(y_{1}^{*}, y_{2}^{*}, y_{3}^{*}) = (1, 0, 1)$.
+	\subsection{} %c
+		Überprüfen, ob die in (b) abgelesene Lösung auch eine zulässige Lösung von (D) ist.
+		\begin{alignat*}{2}
+			2 \cdot 1 + 4 \cdot 0 + 3 \cdot 1 &=& 5 \geq 5 \\
+			3 \cdot 1 + 1 \cdot 0 + 4 \cdot 1 &=& 7 \geq 4 \\
+			1 \cdot 1 + 2 \cdot 0 + 2 \cdot 1 &=& 3 \geq 3
+		\end{alignat*}
+		Wie leicht zu erkennen ist, sind alle drei Nebenbedingungen plus die Nichtnegativitätsbedingungen von (D) durch diese Lösung erfüllt, womit die Lösung eine zulässige Lösung von (D) ist.
+	\subsection{} %d
+		Nach dem Dualitätssatz haben die optimale Lösung des primalen Problems und die optimale Lösung des dualen Problems die gleichen Zielfunktionswerte.
+		Für das primale Problem wurde der Zielfunktionswert $13$ errechnet (siehe Skript Seite 16). Nach dem Einsetzen der in (b) ermittelten Lösung in die Zielfunktion von (D) ergibt sich:
+		\[
+			5 \cdot 1 + 11 \cdot 0 + 8 \cdot 1 = 13
+		\]
+		Da die in (b) gefundene Lösung den gleichen Zielfunktionswert hat, wie die optimale Lösung des primalen Problems, ist die gefundene Lösung nach dem Dualitätssatz die optimale Lösung von (D).
+	\subsection{} %e
+		Zum Überprüfen der komplementären Schlupfbedingungen wird die Lösung des primalen Problems in die Ungleichungen des primalen Problems eingesetzt. Ist eine Ungleichheit nicht mit Gleichheit erfüllt, dann ist die entsprechende Variable im dualen Problem gleich $0$. Wenn eine Variable im primalen Problem größer $0$ ist, dann muss die entsprechende Ungleichung im dualen Problem mit Gleichheit erfüllt sein.
+		
+		Es ergibt sich:
+		\begin{alignat*}{3}
+			2 \cdot 2 + 3 \cdot 0 + 1 \cdot 1 &=& 5 &\leq &5 \\
+			4 \cdot 2 + 1 \cdot 0 + 2 \cdot 1 &=& 10 &\leq &11 \\
+			3 \cdot 2 + 4 \cdot 0 + 2 \cdot 1 &=& 8 &\leq &8
+		\end{alignat*}
+		Die erste und dritte Ungleichung ist somit mit Gleichheit erfüllt. Die zweite Ungleichung ist nicht mit Gleichheit erfüllt. Daher muss $y_{2}^{*} = 0$ gelten. Da sowohl $x_{1}^{*}$ als auch $x_{3}^{*}$ größer $0$ sind, müssen die erste und dritte Ungleichung des dualen Problems mit Gleichheit erfüllt sein. Daraus ergibt sich:
+		\begin{alignat*}{3}
+			2 \cdot 1 + 3 \cdot 1 &=& 5 &\geq & 5\\
+			1 \cdot 1 + 2 \cdot 1 &=& 3 &\geq & 3\\
+		\end{alignat*}
+		Wie zu erkennen ist, sind die beiden betreffenden Ungleichungen mit Gleichheit erfüllt. Damit gelten die komplementären Schlupfbedingungen, womit bestätigt ist, dass die gefundenen Lösungen optimal sind.
+\section{} %2
+	\subsection{} %a
+		Bestätigen der in den Präsenzaufgaben bestimmten Lösungen als optimale Lösungen mithilfe der komplementären Schlupfbedingungen:
+		\begin{alignat*}{3}
+			1 \cdot \frac{32}{29} + 3 \cdot \frac{8}{29} + 1 \cdot \frac{30}{29} &=& \frac{86}{29} &\leq & \frac{87}{29} = 3 \\
+			-1 \cdot \frac{32}{29} + 0 \cdot \frac{8}{29} + 3 \cdot \frac{30}{29} &=& \frac{58}{29} &\leq & \frac{58}{29} = 2 \\
+			2 \cdot \frac{32}{29} - 1 \cdot \frac{8}{29} + 2 \cdot \frac{30}{29} &=& \frac{116}{29} &\leq & \frac{116}{29} = 4 \\
+			2 \cdot \frac{32}{29} + 3 \cdot \frac{8}{29} - 1 \cdot \frac{30}{29} &=& \frac{58}{29} &\leq & \frac{58}{29} = 2
+		\end{alignat*}
+		Die erste Ungleichung ist nicht mit Gleichheit erfüllt, also muss $y_{1}^{*} = 0$ gelten. Da alle drei Variablen des primalen Problems größer $0$ sind, müssen alle Ungleichungen des dualen Problems mit Gleichheit erfüllt sein.
+		\begin{alignat*}{3}
+			1 \cdot 0 - 1 \cdot 1 + 2 \cdot 1 + 2 \cdot 2 &=& 5 &\geq & 5 \\
+			3 \cdot 0 + 0 \cdot 1 - 1 \cdot 1 + 3 \cdot 2 &=& 5 &\geq & 5 \\
+			1 \cdot 0 + 3 \cdot 1 + 2 \cdot 1 - 1 \cdot 2 &=& 3 &\geq & 3
+		\end{alignat*}
+		Wie zu erkennen ist, sind alle drei Ungleichungen mit Gleichheit erfüllt.D amit gelten die komplementären Schlupfbedingungen, womit bestätigt ist, dass die gefundenen Lösungen optimal sind.
+	\subsection{} %b
+		Das duale Problem (D):
+		\begin{alignat*}{3}
+			\text{minimiere}\; & 3y_{1} \,&+&\, y_{2} && \\
+			\multicolumn{6}{l}{\text{unter den Nebenbedingungen}} && \\
+			\;& y_{1} \,&-&\, y_{2} &\geq & 1 \\ 			
+			\;& y_{1} \,&-&\, 3y_{2} &\geq & -9 \\
+			\;& 3y_{1} \,&-&\, 7y_{2} &\geq & -11 \\ 						
+			\;& y_{1} \,&+&\, y_{2} &\geq & 3 \\ 			
+			\multicolumn{4}{r}{$y_{1}, y_{2}$} \,&\geq &\, 0
+		\end{alignat*}
+		Ablesen einer optimalen Lösung ergibt: $(y_{1}^{*}, y_{2}^{*}) = (2, 1)$.
+		Durch Einsetzen der soeben ermittelten Lösung des dualen Problems in die Nebenbedingungen ergibt sich:
+		\begin{alignat*}{3}
+			1 \cdot 2 - 1 \cdot 1 = 1 &\geq & 1 \\
+			1 \cdot 2 - 3 \cdot 1 = -1 &\geq & -9 \\
+			3 \cdot 2 - 7 \cdot 1 = 2 &\geq & -11 \\
+			1 \cdot 2 + 1 \cdot 1 = 3 &\geq & 3
+		\end{alignat*}
+		Somit ist die ermittelte Lösung eine zulässige Lösung des dualen Problems.
+		\subsubsection{} %i
+			Der Zielfunktionswert für die optimale Lösung des primalen Problems ist $7$. Nach Einsetzen der ermittelten dualen Lösung in die Zielfunktion ergibt sich:
+			\[
+				3 \cdot 2 + 1 \cdot 1 = 7
+			\]
+			Da die Zielfunktionswerte übereinstimmen sind sowohl die primale Lösung als auch die duale Lösung nach Dualitätssatz für das jeweilige Problem optimal.
+		\subsubsection{} %ii
+			Einsetzen der primalen Lösung in die Nebenbedingungen des primalen Problems:
+			\begin{alignat*}{3}
+				1 \cdot 1 + 1 \cdot 0 + 3 \cdot 0 + 1 \cdot 2 &=& 3 &\leq & 3 \\
+				-1 \cdot 1 - 3 \cdot 0 - 7 \cdot 0 + 1 \cdot 2 &=& 1 &\leq & 1 
+			\end{alignat*}
+			Es sind beide Ungleichungen mit Gleichheit erfüllt. Da $x_{1}$ und $x_{4}$ größer $0$ sind, müssen die erste und vierte Ungleichung des dualen Problems mit Gleichheit erfüllt sein.
+			\begin{alignat*}{3}
+				1 \cdot 2 - 1 \cdot 1 &=& 1 &\geq & 1 \\
+				1 \cdot 2 + 1 \cdot 1 &=& 3 &\geq & 3
+			\end{alignat*}
+			Da die beiden Ungleichungen mit Gleichheit erfüllt sind, gelten die komplementären Schlupfbedingungen für die ermittelte primale und duale Lösung. Daher sind beide für das jeweilige Problem die optimale Lösung.
+	\subsection{} %c
+		Das duale Problem (D):
+		\begin{alignat*}{4}
+			\text{minimiere}\; & 5y_{1} \,&-&\, 6y_{2} \,&-&\, 10y_{3} && \\
+			\multicolumn{8}{l}{\text{unter den Nebenbedingungen}} && \\
+			\;& y_{1} \,&-&\, 3y_{2} \,&-&\, 11y_{3} \,&\geq & -1 \\
+			\;& -y_{1} \,&-&\, y_{2} \,&-&\, y_{3} \,&\geq & -1 \\
+			\multicolumn{6}{r}{$y_{1}, y_{2}, y_{3}$} \,&\geq &\, 0
+		\end{alignat*}
+		Umformen in Maximierungsproblem:
+		\begin{alignat*}{4}
+			\text{maximiere}\; & -5y_{1} \,&+&\, 6y_{2} \,&+&\, 10y_{3} && \\
+			\multicolumn{8}{l}{\text{unter den Nebenbedingungen}} && \\
+			\;& -y_{1} \,&+&\, 3y_{2} \,&+&\, 11y_{3} \,&\leq & 1 \\
+			\;& y_{1} \,&+&\, y_{2} \,&+&\, y_{3} \,&\leq & 1 \\
+			\multicolumn{6}{r}{$y_{1}, y_{2}, y_{3}$} \,&\geq &\, 0
+		\end{alignat*}
+		
+		\underline{Starttableau}:
+		\begin{alignat*}{5}
+			y_{4} \,&=&\, 1 \,&+&\, y_{1} \,&-&\, 3y_{2} \,&-&\, 11y_{3} \\
+			y_{5} \,&=&\, 1 \,&-&\, y_{1} \,&-&\, y_{2} \,&-&\, y_{3} \\ \cline{1 - 9}
+			w &=& &-&\, 5y_{1} \,&+&\, 6y_{2} \,&+&\, 10y_{3}
+		\end{alignat*}
+		
+		\underline{1. Iteration}:
+		
+		Eingangsvariable: $y_{3}$\\
+		Ausgangsvariable: $y_{4}$
+		
+		Es folgt
+		\begin{alignat*}{2}
+			3y_{2} \,&=&&\, 1 + y_{1}  - 11y_{3} - y_{4} \\
+			y_{2} \,&=&&\, \frac{1}{3} + \frac{1}{3}y_{1} - \frac{11}{3}y_{3} - \frac{1}{3}y_{4} \\
+			y_{5} \,&=&&\, 1 - y_{1} - \left(\frac{1}{3} + \frac{1}{3}y_{1} - \frac{11}{3}y_{3} - \frac{1}{3}y_{4}\right) - y_{3} \\
+			&=&&\, 1 - y_{1} - \frac{1}{3} - \frac{1}{3}y_{1} + \frac{11}{3}y_{3} + \frac{1}{3}y_{4} - y_{3} \\
+			&=&&\, \frac{2}{3} - \frac{4}{3}y_{1} + \frac{8}{3}y_{3} + \frac{1}{3}y_{4} \\
+			w \,&=&&\, -5y_{1} + 6\left(\frac{1}{3} + \frac{1}{3}y_{1} - \frac{11}{3}y_{3} - \frac{1}{3}y_{4}\right) + 10y_{3} \\
+			&=&&\, -5y_{1} + 2 + 2y_{1} - 22y_{3} - 2y_{4} + 10y_{3} \\
+			&=&&\, 2 - 3y_{1} - 12y_{3} - 2y_{4}
+		\end{alignat*}
+		
+		\underline{Ergebnis der 1. Iteration}:
+		\begin{alignat*}{5}
+			y_{2} \,&=&\, \frac{1}{3} \,&+&\, \frac{1}{3}y_{1} \,&-&\, \frac{11}{3}y_{3} \,&-&\, \frac{1}{3}y_{4} \\
+			y_{5} \,&=&\, \frac{2}{3} \,&-&\, \frac{4}{3}y_{1} \,&+&\, \frac{8}{3}y_{3} \,&+&\, \frac{1}{3}y_{4} \\ \cline{1 - 9}
+			w &=& 2 \,&-&\, 3y_{1} \,&-&\, 12y_{3} \,&-&\, 2y_{4}
+		\end{alignat*}
+		Die optimale Lösung von (D) ist damit:
+		\[
+			y_{1} = 0, y_{2} = \frac{1}{3}, y_{3} = 0
+		\]
+		Mithilfe des letzten Tableaus lässt sich die optimale Lösung des primalen Problems ablesen:
+		\[
+			x_{1} = 2, x_{2} = 0
+		\]
+\end{document}

optimierung/Uebungsblatt7.tex

@@ -0,0 +1,212 @@
+\documentclass[10pt,a4paper,oneside,ngerman,numbers=noenddot]{scrartcl}
+\usepackage[T1]{fontenc}
+\usepackage[utf8]{inputenc}
+\usepackage[ngerman]{babel}
+\usepackage{amsmath}
+\usepackage{amsfonts}
+\usepackage{amssymb}
+\usepackage{paralist}
+\usepackage{gauss}
+\usepackage{pgfplots}
+\usepackage[locale=DE,exponent-product=\cdot,detect-all]{siunitx}
+\usepackage{tikz}
+\usetikzlibrary{matrix,fadings,calc,positioning,decorations.pathreplacing,arrows,decorations.markings}
+\usepackage{polynom}
+\polyset{style=C, div=:,vars=x}
+\pgfplotsset{compat=1.8}
+\pagenumbering{arabic}
+% ensures that paragraphs are separated by empty lines
+\parskip 12pt plus 1pt minus 1pt
+\parindent 0pt
+% define how the sections are rendered
+\def\thesection{\arabic{section})}
+\def\thesubsection{\alph{subsection})}
+\def\thesubsubsection{(\roman{subsubsection})}
+% some matrix magic
+\makeatletter
+\renewcommand*\env@matrix[1][*\c@MaxMatrixCols c]{%
+  \hskip -\arraycolsep
+  \let\@ifnextchar\new@ifnextchar
+  \array{#1}}
+\makeatother
+
+\begin{document}
+\author{Jan Branitz (6326955), Jim Martens (6420323),\\
+Stephan Niendorf (6242417)}
+\title{Hausaufgaben zum 2. Dezember}
+\maketitle
+\section{} %1
+	\subsection{} %a
+		LP-Problem (P):
+		
+		\begin{alignat*}{4}
+			\text{maximiere}\; & 3x_{1} \,&+&\, x_{2} \,&+&\, 2x_{3} && \\
+			\multicolumn{8}{l}{\text{unter den Nebenbedingungen}} && \\
+			\;& x_{1} \,&+&\, x_{2} \,&+&\, 3x_{3} \,&\leq & 30 \\
+			\;& 2x_{1} \,&+&\, 2x_{2} \,&+&\, 5x_{3} \,&\leq & 24 \\
+			\;& 4x_{1} \,&+&\, x_{2} \,&+&\, 2x_{3} \,&\leq & 36 \\
+			\multicolumn{6}{r}{$x_{1}, x_{2}, x_{3}$} \,&\geq &\, 0
+		\end{alignat*}
+		Duales Problem (D):
+		\begin{alignat*}{4}
+			\text{minimiere}\; & 30y_{1} \,&+&\, 24y_{2} \,&+&\, 36y_{3} && \\
+			\multicolumn{8}{l}{\text{unter den Nebenbedingungen}} && \\
+			\;& y_{1} \,&+&\, 2y_{2} \,&+&\, 4y_{3} \,&\geq & 3 \\
+			\;& y_{1} \,&+&\, 2y_{2} \,&+&\, y_{3} \,&\geq & 1 \\
+			\;& 3y_{1} \,&+&\, 5y_{2} \,&+&\, 2y_{3} \,&\geq & 2 \\
+			\multicolumn{6}{r}{$y_{1}, y_{2}, y_{3}$} \,&\geq &\, 0
+		\end{alignat*}
+		
+		Durch Einsetzen von $x_{1}^{*}, x_{2}^{*}, x_{3}^{*}$ in die erste Ungleichung von P ergibt sich:
+		\begin{alignat*}{2}
+			1 \cdot \frac{33}{4} + 1 \cdot 0 + 3 \cdot \frac{3}{2} &\leq & 30 \\
+			\frac{33}{4} + \frac{18}{4} &\leq & 30 \\
+			\frac{51}{4} &\leq & \frac{120}{4}
+		\end{alignat*}
+		Die erste Ungleichung ist nicht mit Gleichheit erfüllt, somit muss $y_{1}^{*} = 0$ gelten.
+		
+		Einsetzen in die zweite Ungleichung ergibt:
+		\begin{alignat*}{2}
+			2 \cdot \frac{33}{4} + 2 \cdot 0 + 5 \cdot \frac{3}{2} &\leq & 24 \\
+			\frac{33}{2} + \frac{15}{2} &\leq & 24 \\
+			\frac{48}{2} &\leq & \frac{48}{2}
+		\end{alignat*}
+		Die zweite Ungleichung ist mit Gleichheit erfüllt, woraus sich keine Schlüsse ziehen lassen.
+		
+		Einsetzen in die dritte Ungleichung ergibt:
+		\begin{alignat*}{2}
+			4 \cdot \frac{33}{4} + 1 \cdot 0 + 2 \cdot \frac{3}{2} &\leq & 36 \\
+			33 + 3 &\leq & 36 \\
+			36 &\leq & 36
+		\end{alignat*}
+		Auch die dritte Ungleichung ist mit Gleichheit erfüllt. Da $x_{1}^{*}$ und $x_{3}^{*}$ größer als $0$ sind, müssen die erste und dritte Ungleichung von D mit Gleichheit erfüllt sein.
+		
+		Unter Berücksichtigung von $y_{1}^{*} = 0$ ergibt sich daraus:
+		\begin{alignat*}{2}
+			I \;& 2y_{2} + 4y_{3} &=& 3 \\
+			II \;& 2y_{2} + y_{3} &=& 1 \\
+			I - II \;& 3y_{3} &=& 2 \\
+			& y_{3} &=& \frac{2}{3} \\
+			\intertext{Einsetzen von $y_{3}$ in $II$}
+			II \;& 2y_{2} + \frac{2}{3} &=& 1 \\
+			& 2y_{2} &=& \frac{1}{3} \\
+			& y_{2} &=& \frac{1}{6}
+		\end{alignat*}
+		Demnach sind $y_{1}^{*} = 0, y_{2}^{*} = \frac{1}{6}, y_{3}^{*} = \frac{2}{3}$ eindeutig bestimmte Zahlen, die zusammen mit den x-Werten die komplementären Schlupfbedingungen erfüllen. Auffallend ist, dass dies die gleichen Werte sind, die bereits im ersten Beispiel auf Skript Seite 63 herauskamen. Da dort bereits überprüft wurde, ob die Zahlen eine zulässige Lösung von D sind und dies bestätigt wurde, kann diese Überprüfung hier ausgelassen werden.
+		
+		Demnach ist $x_{1}^{*} = \frac{33}{4}, x_{2}^{*} = 0, x_{3}^{*} = \frac{3}{2}$ ebenso eine optimale Lösung für das LP-Problem.
+	\subsection{} %b
+		Zum Überprüfen der vorgeschlagenen Lösung werden die Werte zunächst in die Ungleichungen des LP-Problems eingesetzt.
+		
+		Erste Ungleichung:
+		\begin{alignat*}{2}
+			5 + 2 &\leq & 7 \\
+			7 &\leq & 7
+		\end{alignat*}
+		
+		Zweite Ungleichung:
+		\begin{alignat*}{2}
+			2 + 6 &\leq & 8 \\
+			8 &\leq & 8
+		\end{alignat*}
+		
+		Dritte Ungleichung:
+		\begin{alignat*}{2}
+			2 \cdot 5 + 2 &\leq & 12 \\
+			12 &\leq & 12
+		\end{alignat*}
+		
+		Da alle der Ungleichungen mit Gleichheit erfüllt sind, können keine Rückschlüsse auf y-Werte gezogen werden. Da alle x-Werte größer als 0 sind, müssen alle drei Ungleichungen von D mit Gleichheit erfüllt sein.
+		
+		Das duale Problem:
+		\begin{alignat*}{4}
+			\text{minimiere}\; & 7y_{1} \,&+&\, 8y_{2} \,&+&\, 12y_{3} && \\
+			\multicolumn{8}{l}{\text{unter den Nebenbedingungen}} && \\
+			\;& y_{1} \,&& &+&\, 2y_{3} \,&\geq & 2 \\
+			\;& y_{1} \,&+&\, y_{2} \,&+&\, y_{3} \,&\geq & 3 \\
+			\;& &&\, y_{2} && &\geq & 2 \\
+			\multicolumn{6}{r}{$y_{1}, y_{2}, y_{3}$} \,&\geq &\, 0
+		\end{alignat*}
+		
+		Aus der dritten Ungleichung lässt sich ablesen, dass $y_{2}^{*} = 2$ gilt. Es ergibt sich das folgende LGS:
+		\begin{alignat*}{2}
+			I \;& y_{1} + 2y_{3} &=& 2 \\
+			II \;& y_{1} + 2 + y_{3} &=& 3 \\
+			\;& y_{1} + y_{3} &=& 1 \\
+			I - II \;& y_{3} &=& 1 \\
+			\intertext{Einsetzen von $y_{3}$ in $I$}
+			I \;& y_{1} + 2 \cdot 1 &=& 2 \\
+			\;& y_{1} &=& 0
+		\end{alignat*}
+		
+		Es ergeben sich somit die eindeutig bestimmten Zahlen $y_{1}^{*} = 0, y_{2}^{*} = 2, y_{3}^{*} = 1$. Diese Zahlen erfüllen zusammen mit der vorgeschlagenen Lösung die komplementären Schlupfbedingungen.
+		Schließlich muss noch geprüft werden, ob diese Zahlen auch eine zulässige Lösung des dualen Problems sind. Dafür werden diese eingesetzt:
+
+		Erste Ungleichung:
+		\begin{alignat*}{2}
+			2 \cdot 1 &\geq & 2 \\
+			2 &\geq & 2
+		\end{alignat*}
+		
+		Zweite Ungleichung:
+		\begin{alignat*}{2}
+			2 + 1 &\geq & 3 \\
+			3 &\geq & 3
+		\end{alignat*}
+		
+		Dritte Ungleichung:
+		\begin{alignat*}{2}
+			2 &\geq & 2
+		\end{alignat*}
+		
+		Da alle drei Ungleichungen mit den herausgefundenen Zahlen gültig sind, stellen die gefundenen Zahlen eine zulässige Lösung des dualen Problems dar.
+\section{} %2
+	Zunächst wird das eigentliche LP-Problem noch einmal aufgestellt:
+	\begin{alignat*}{7}
+		\text{maximiere}\; & 8x_{1} &+& 3x_{2} &+& 6x_{3} &+& 3x_{4} &+& 9x_{5} &+& 5x_{6} &&  \\
+		\multicolumn{14}{l}{\text{unter den Nebenbedingungen}} && \\
+		& x_{1} &+& x_{2} && && && && &\leq &\, 400 \\
+		& && && x_{3} &+& x_{4} && && &\leq &\, 480 \\
+		& && && && && x_{5} &+& x_{6} &\leq &\, 230 \\
+		& x_{1} && &+& x_{3} && &+& x_{5} && &\leq &\, 420 \\
+		& && x_{2} && &+& x_{4} && &+& x_{6} &\leq &\, 250 \\
+		\multicolumn{12}{r}{$x_{1}, x_{2}, x_{3}, x_{4}, x_{5}, x_{6}$} \,&\geq &\, 0
+	\end{alignat*}
+	Die vorgeschlagene Lösung ist $x_{1}^{*} = 400, x_{2}^{*} = 0, x_{3}^{*} = 10, x_{4}^{*} = 30, x_{5}^{*} = 10, x_{6}^{*} = 220$.
+	
+	Es ist offensichtlich, dass die erste Ungleichung mit Gleichheit erfüllt ist. Die zweite Ungleichung ist ebenso offensichtlich nicht mit Gleichheit erfüllt ($10 + 30 = 40 < 480$). Die dritte Ungleichung ist mit Gleichheit erfüllt ($10 + 220 = 230$).
+	
+	Die vierte Ungleichung ist ebenso mit Gleichheit erfüllt ($400 + 10 + 10 = 420$), wie die fünfte Ungleichung ($0 + 30 + 220 = 250$).
+	
+	Daraus lässt sich schließen, dass $y_{2}^{*} = 0$ gelten muss. Ebenso müssen die erste, dritte, vierte, fünfte und sechste Ungleichung des dualen Problems mit Gleichheit erfüllt sein, da die entsprechenden Werte des primalen Problems größer $0$ sind.
+	
+	Das duale Problem:
+	\begin{alignat*}{6}
+		\text{minimiere}\; & 400y_{1} &+& 480y_{2} &+& 230y_{3} &+& 420y_{4} &+& 250y_{5} &&  \\
+		\multicolumn{12}{l}{\text{unter den Nebenbedingungen}} && \\
+		& y_{1} && && &+& y_{4} && &\geq &\, 8 \\
+		& y_{1} && && && &+& y_{5} &\geq &\, 3 \\
+		& && y_{2} && &+& y_{4} && &\geq &\, 6 \\
+		& && y_{2} && && && y_{5} &\geq &\, 3 \\
+		& && && y_{3} &+& y_{4} && &\geq &\, 9 \\
+		& && && y_{3} && &+& y_{5} &\geq &\, 5 \\		
+		\multicolumn{10}{r}{$y_{1}, y_{2}, y_{3}, y_{4}, y_{5}$} \,&\geq &\, 0
+	\end{alignat*}
+	
+	Unter der Berücksichtigung, dass $y_{2}^{*} = 0$ gilt und alle außer die zweite Ungleichung mit Gleichheit erfüllt sein müssen, ergibt sich direkt $y_{4}^{*} = 6$ und $y_{5}^{*} = 3$.
+	
+	Aufgrund dieser Werte lassen sich die restlichen Werte leicht errechnen:
+	\begin{alignat*}{2}
+		y_{1} + 6 &=& 8 \\
+		y_{1} &=& 2 \\
+		\intertext{Fünfte Ungleichung}
+		y_{3} + 6 &=& 9 \\
+		y_{3} &=& 3 \\
+		\intertext{Sechste Ungleichung}
+		y_{3} + 3 &=& 5 \\
+		y_{3} &=& 2
+	\end{alignat*}
+	Bei dem Errechnen von $y_{3}$ ergibt sich ein Widerspruch, denn $y_{3}$ kann nicht sowohl 2 als auch 3 sein. Eine Alternative gibt es hier nicht, da sowohl die fünfte als auch die sechste Ungleichung mit Gleichheit erfüllt sein müssen.
+	
+	Da es somit keine eindeutig bestimmbaren Zahlen $y_{i}^{*}$ mit $i = \{1,2,3,4,5\}$ gibt, die zusammen mit der vorgeschlagenen Lösung die komplementären Schlupfbedingungen erfüllen, entspricht die vorgeschlagene Lösung nicht der optimalen Strategie.
+\end{document}

prosem/Outline.tex

@@ -0,0 +1,85 @@
+\documentclass[10pt,a4paper,oneside,english,numbers=noenddot,titlepage]{scrartcl}
+\usepackage[T1]{fontenc}
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+\usetikzlibrary{matrix,fadings,calc,positioning,decorations.pathreplacing,arrows,decorations.markings}
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+\pgfplotsset{compat=1.8}
+\pagenumbering{arabic}
+% ensures that paragraphs are separated by empty lines
+\parskip 12pt plus 1pt minus 1pt
+\parindent 0pt
+% define how the sections are rendered
+%\def\thesection{\arabic{section})}
+%\def\thesubsection{\alph{subsection})}
+%\def\thesubsubsection{(\roman{subsubsection})}
+% some matrix magic
+\makeatletter
+\renewcommand*\env@matrix[1][*\c@MaxMatrixCols c]{%
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+  \let\@ifnextchar\new@ifnextchar
+  \array{#1}}
+\makeatother
+\addto{\captionsenglish}{\renewcommand{\refname}{Bibliography}}
+
+\begin{document}
+\author{Jim Martens}
+\title{Outline about ``With what methods can we understand natural language to build dialog systems?''}
+%\title{Outline about "Mit welchen Methoden können wir natürliche Sprache verstehen um Dialogsysteme aufzubauen?"}
+\maketitle
+\section*{Abstract}
+	This is a placeholder for the abstract.
+\tableofcontents
+\clearpage
+
+\section{Introduction}
+	\begin{itemize}
+		\item	two kinds of natural language: spoken language and written language
+		\item	will concentrate on written language
+		\item	important method for written language: parsing
+		\item	different approaches for the kind of grammar being used
+	\end{itemize}
+\section{Evaluation of approaches}
+	\subsection{CYK, PCFG, lexicalized PCFG, DCG}
+		\begin{itemize}
+			\item	presents the context-free approach explained by Norvig and Russel\cite{Russel2010}
+		\end{itemize}
+	\subsection{Link Grammar}
+		\begin{itemize}
+			\item	presents an alternative to PCFGs; referencing Sleator here\cite{Sleator1993}
+		\end{itemize}
+	\subsection{Dependency grammar}
+		\begin{itemize}
+			\item	presents dependency grammar here, referencing Paskin\cite{Paskin2001}
+		\end{itemize}
+	\subsection{Categorial grammar}
+		\begin{itemize}
+			\item	presents categorial grammars, using Clark\cite{Clark2004} here
+		\end{itemize}
+		
+\section{Critical discussion}
+	\begin{itemize}
+		\item	compares the presented grammar approaches with each other
+	\end{itemize}
+	
+\section{Conclusion}
+	 \begin{itemize}
+	 	\item	summarizes the results of the critical discussion
+	 	\item	depending on the results: may give an advice which approach is more useful/easier etc.
+	 \end{itemize}
+
+\clearpage
+
+\bibliography{prosem-ki}
+\bibliographystyle{ieeetr}
+\addcontentsline{toc}{section}{Bibliography}
+\end{document}

prosem/prosem-ki.bib

@@ -0,0 +1,422 @@
+% This file was created with JabRef 2.9b2.
+% Encoding: Cp1252
+
+@INPROCEEDINGS{Brin1998,
+  author = {Brin, Sergey and Page, Lawrence},
+  title = {The Anatomy of a Large-Scale Hypertextual Web Search Engine},
+  booktitle = {Seventh World Wide Web Conference},
+  year = {1998},
+  keywords = {World Wide Web, Search Engines, Information Retrieval, PageRank, Google},
+  owner = {jim},
+  quality = {1},
+  timestamp = {2013.10.29}
+}
+
+@CONFERENCE{Clark2004,
+  author = {Clark, Stephen and Curran, James R.},
+  title = {Parsing the {WSJ} using {CCG} and Log-Linear Models},
+  booktitle = {Proceedings of the 42nd Annual Meeting of the Association for Computational
+	Linguistics},
+  year = {2004},
+  pages = {104-111},
+  owner = {jim},
+  quality = {1},
+  timestamp = {2013.10.29}
+}
+
+@INBOOK{Jurafsky2009,
+  chapter = {18},
+  pages = {617--644},
+  title = {Speech and Language Processing},
+  publisher = {Pearson},
+  year = {2009},
+  author = {Jurafsky, Daniel and Martin, James H.},
+  series = {Prentice-Hall series in artificial intelligence},
+  edition = {Second},
+  abstract = {Sentences get their meanings from the words they contain and the syntactic
+	order of the words. Therefore the meaning of a sentence is partially
+	based on the words and its syntactic structure. The composition of
+	meaning representation is guided by the syntactic components and
+	relations provided by grammars such as CFGs.
+	
+	
+	A meaning representation is generated by first sending the input through
+	a parser which results in the syntactic analysis and second passing
+	this analysis as input to a semantic analyzer.
+	
+	
+	In the syntax-driven semantic analysis it is assumed that syntactic,
+	lexical and anaphoric ambiguities are not a problem.
+	
+	
+	The semantic meanings are attached to the grammar rules and lexical
+	entries from which trees are generated in the first place. This is
+	called rule-to-rule hypothesis.
+	
+	
+	The semantic attachments are written in braces after the syntactic
+	rules themselves.
+	
+	
+	After the syntactic analysis has been created, every word receives
+	a FOL predicate and/or term. The semantic analyzer goes the tree
+	up until the complete FOL term has been created. On the way lambda
+	reduction is used to replace predicates and terms with their proper
+	meanings, received from other parts of the tree.},
+  booktitle = {Speech and Language Processing},
+  owner = {jim},
+  quality = {1},
+  timestamp = {2013.11.16}
+}
+
+@INBOOK{Jurafsky2009a,
+  chapter = {17},
+  pages = {579--616},
+  title = {Speech and Language Processing},
+  publisher = {Pearson},
+  year = {2009},
+  author = {Jurafsky, Daniel and Martin, James H.},
+  series = {Prentice-Hall series in artificial intelligence},
+  edition = {Second},
+  abstract = {Lambda notation is used to bind variables dynamically to later appearing
+	contents.
+	
+	
+	lambda x P(x)(y) results in P(y) after a lambda reduction as x has
+	been bound to y.
+	
+	lambda P P(x)(lambda x Restaurant(x)) results in lambda x Restaurant(x)(x)
+	which results in Restaurant(x)},
+  booktitle = {Speech and Language Processing},
+  owner = {jim},
+  quality = {1},
+  timestamp = {2013.11.16}
+}
+
+@INBOOK{Jurafsky2009b,
+  chapter = {13},
+  pages = {461--492},
+  title = {Speech and Language Processing},
+  publisher = {Pearson},
+  year = {2009},
+  author = {Jurafsky, Daniel and Martin, James H.},
+  series = {Prentice-Hall series in artificial intelligence},
+  edition = {Second},
+  owner = {jim},
+  quality = {1},
+  timestamp = {2013.11.17}
+}
+
+@CONFERENCE{Kessler1997,
+  author = {Kessler, Brett and Nunberg, Geoffrey and Schuetze, Hinrich},
+  title = {Automatic Detection of Text Genre},
+  booktitle = {Proceedings of the 35th Annual Meeting of the Association for Computational
+	Linguistics},
+  year = {1997},
+  pages = {32-38},
+  owner = {jim},
+  quality = {1},
+  timestamp = {2013.10.29}
+}
+
+@CONFERENCE{Klein2003,
+  author = {Klein, Dan and Smarr, Joseph and Nguyen, Huy and Manning, Christopher
+	D.},
+  title = {Named Entity Recognition with Character-Level Models},
+  booktitle = {Conference on Natural Learning (CoNLL)},
+  year = {2003},
+  pages = {180-183},
+  owner = {jim},
+  quality = {1},
+  timestamp = {2013.10.29}
+}
+
+@TECHREPORT{Paskin2001,
+  author = {Paskin, Mark A.},
+  title = {Cubic-time Parsing and Learning Algorithms for Grammatical Bigram
+	Models},
+  institution = {University of California},
+  year = {2001},
+  number = {UCB/CSD-01-1148},
+  month = {June},
+  abstract = {In Dependency Grammar there are head words and dependents. Each phrase
+	has only one head word. The head word determines how all of its dependents
+	may be syntactically combined with other words to form a sentence.
+	A head word and all of its dependents form a constituent. In every
+	sentence there may be one or more dependency relationships with one
+	head word each.
+	
+	Dependents that precede their head are called predependents and dependents
+	that follow their head are called postdependents.
+	
+	
+	A dependency parse consists of a set of dependency relationships that
+	satisfies three constraints: 1. Every word except one (the root)
+	is dependent to exactly one head. 2. The dependency relationships
+	are acyclic; no word is, through a sequence of dependency relationships,
+	dependent to itself. 3. When drawn as a graph above the sentence,
+	no two dependency relations cross - a property known as projectivity
+	or planarity.
+	
+	
+	The Grammatical Bigram Probability Model assumes that all the dependents
+	of a head word are independent of one another and their relative
+	order. This is a strong approximation as in full English there are
+	argument structure constraints that rely on the order of dependents.
+	This simplification allows for a reduced computational complexity
+	for parsing and learning. The grammar model falls into the class
+	of "Bilexical grammars".
+	
+	
+	A dependency parse consists of multiple spans. A span has at least
+	two words up to n words. Spans have one property: No word in the
+	span has a parent outside the span. Spans can be joined and closed.
+	To join the span one of them has to be connected (both end words
+	are connected with an edge) and both spans have to share one endword.
+	The new span will be connected if both subspans were connected. If
+	that is not the case, it can be closed by adding an edge between
+	the endwords of the new span.
+	
+	
+	Every dependency parse has a unique span decomposition. For joining
+	the left subspan has be simple. That means it has to have an edge
+	between its endwords or consist of two words only. Relying on this
+	ensures that each span is derived only once.
+	
+	
+	Every span has a signature. This signature states the indexes of its
+	endwords, if it is simple and whether the left or right endword have
+	parents within the span. Spans where both the left and right endword
+	have the parent within the string are called toplevel signatures
+	as such signatures characterize valid parses.
+	
+	
+	Parser operations take signatures as input rather than spans. They
+	produce signatures as well. SEED creates an unconnected and simple
+	span with two adjacent words. CLOSE-LEFT adds an edge between the
+	endwords and makes the left endword the parent of the right one.
+	CLOSE-RIGHT does the opposite and makes the right endword the parent
+	of the left one. These operators require that neither the left nor
+	the right endword have a parent within the span.
+	
+	
+	JOIN takes two input spans and joins them. It requires that the spans
+	share an endword (1.), the shared endword has one parent (2.) and
+	the left input is simple (3.). The JOIN rule applies only if the
+	left span doesn't start the sentence.
+	
+	
+	These operators constitute an algebra over span signatures called
+	span signature algebra. A derivation D is an expression in this algebra.
+	Like operations it evaluates to span signatures. These expressions
+	can be represented as trees where the nodes are operations. There
+	is an isomorphism between dependency parses and their corresponding
+	derivations.
+	
+	
+	Optimal derivation must consist of an operation over the results of
+	optimal sub-derivations. Therefore it is enough to record the parse
+	operation with the most likely derivation of a given signature in
+	order to reconstruct the most likely derivation of the entire sentence.
+	
+	
+	The chart-parse algorithm returns the optimal parse. It uses a subprocedure
+	called EXTRACT-OPT-PARSE that constructs the optimal parse by finding
+	the top-level signature (sigma) with maximum optimal probability
+	(pi*). It backtracks then recursively through the optimal derivation
+	defined by (omega*). If CLOSE operations are encountered edges are
+	recorded in the parse. The algorithm requires O(n<>) time and O(n<>)
+	space.},
+  owner = {jim},
+  quality = {1},
+  timestamp = {2013.10.29}
+}
+
+@INBOOK{Russel2010,
+  chapter = {23},
+  pages = {888--927},
+  title = {Artificial intelligence: A Modern Approach},
+  publisher = {Pearson},
+  year = {2009},
+  author = {Russel, Stuart J. and Norvig, Peter},
+  series = {Prentice-Hall series in artificial intelligence},
+  edition = {Third},
+  abstract = {The first method to understanding natural language is syntactic analysis
+	or parsing. The goal is to find the phrase structure of a sequence
+	of words according to the rules of the applied grammar.
+	
+	A strict top-to-bottom or bottom-to-top parsing can be inefficient.
+	Given two sentences with the same first 10 words and a difference
+	only from the 11th word on, parsing from left-to-right would force
+	the parser to make a guess about the nature of the sentence. But
+	it doesn't know if it's right until the 11th word. From there it
+	had to backtrack and reanalyze the sentence.
+	
+	
+	To prevent that dynamic programming is used. Every analyzed substring
+	gets stored for later. Once it is discovered that for example "the
+	students in section 2 of Computer Science 101" is a noun phrase,
+	this information can be stored in a structure known as chart. Algorithms
+	that do such storing are called chart parsers. One of this chart
+	parsers is a bottom-up version called CYK algorithm after its inventors
+	John Cocke, Daniel Younger and Tadeo Kasami. This algorithm requires
+	a grammar in the Chomsky Normal Form. The algorithm takes O(n<>m)
+	space for the P table with n being the number of words in the sentence
+	and m the number of nonterminal symbols in the grammar. It takes
+	O(n<>m) time whereas m is constant for a particular grammar. That's
+	why it is commonly described as O(n<>). There is no faster algorithm
+	for general context-free grammars.
+	
+	
+	The CYK algorithm only co mputes the probability of the most probable
+	tree. The subtrees are all represented in P table.
+	
+	
+	PCFGs (Probabilistic context free grammars) have many rules with a
+	probability for each one of them. Learning the grammar from data
+	is better than a knowledge engineering approach. Learning is easiest
+	if we are given a corpus of correctly parsed sentences; commonly
+	known as a treebank. The best known treebank is the Penn Treebank
+	as it consists of 3 million words which have been annotated with
+	part of speech and parse-tree structure. Given an amount of trees,
+	a PCFG can be created just by counting and smoothing.
+	
+	
+	If no treebank is given it is still possible to learn the grammar
+	but it is more difficult. In such a case there are actually two problems:
+	First learning the structure of the grammar rules and second learning
+	the probabilities associated with them.
+	
+	
+	PCFGs have the problem that they are context-free. Combining a PCFG
+	and Markov model will get the best of both. This leads ultimately
+	to lexicalized PCFGs. But another problem of PCFGs is there preference
+	for short sentences.
+	
+	
+	Lexicalized PCFGs introduce so called head words. Such words are the
+	most important words in a phrase and the probabilities are calculated
+	between the head words. Example: "eat a banana" "eat" is the head
+	of the verb phrase "eat a banana", whereas "banana" is the head of
+	the noun phrase "a banana". Probability P1 now depends on "eat" and
+	"banana" and the result would be very high. If the head of the noun
+	phrase were "bandanna", the result would be significantly lower.
+	
+	
+	The next step are definite clause grammars. They can be used to parse
+	in a way of logical inference and makes it possible to reason about
+	languages and strings in many different ways. Furthermore augmentations
+	allow for distinctions in a single subphrase. For example the noun
+	phrase (NP) depends on the subject case and the person and number
+	of persons. A real world example would be "to smell". It is "I smell",
+	"you smell", "we smell", "you smell" and "they smell" but "he/she/it
+	smells". It depends on the person what version is taken.
+	
+	
+	Semantic interpretation is used to give sentences a meaning. This
+	is achieved through logical sentences. The semantics can be added
+	to an already augmented grammar (created during the previous step),
+	resulting in multiple augmentations at the same time. Chill is an
+	inductive logic programming program that can learn to achieve 70%
+	to 85% accuracy on various database query tasks.
+	
+	
+	But there are several complications as English is endlessly complex.
+	First there is the time at which things happened (present, past,
+	future). Second you have the so called speech act which is the speaker's
+	action that has to be deciphered by the hearer. The hearer has to
+	find out what type of action it is (a statement, a question, an order,
+	a warning, a promise and so on). Then there are so called long-distance
+	dependencies and ambiguity. The ambiguity can reach from lexical
+	ambiguity where a word has multiple usages, over syntactic ambiguity
+	where a sentence has multiple parses up to semantic ambiguity where
+	the meaning of and the same sentence can be different. Last there
+	is ambiguity between literal meaning and figurative meanings.
+	
+	
+	Finally there are four models that need to be combined to do disambiguation
+	properly: the world model, the mental model, the language model and
+	the acoustic model.
+	
+	
+	-- not so much an abstract of the specific content of that section
+	as an abstract about speech recognition in general --
+	
+	
+	The second method is speech recognition. It has the added difficulty
+	that the words are not clearly separated and every speaker can pronounce
+	the same sentence with the same meaning different. An example is
+	"The train is approaching". Another written form would be "The train's
+	approaching". Both convey the same meaning in the written language.
+	But if a BBC, a CNN and a german news anchor speeks this sentence
+	it will sound dramatically different. Speech recognition has to deal
+	with that problem to get the written text associated with the spoken
+	words. From the text the first method can than be used to analyze
+	the words and find a meaning. Finally this meaning can be used to
+	create some kind of action in a dialog system.
+	
+	
+	--
+	
+	
+	Some problems of speech recognition are segmentation, coarticulation
+	and homophones. Two used models are the acoustic model and the language
+	model. Another major model is the noisy channel model, named after
+	Claude Shannon (1948). He showed that the original message can always
+	be recovered in a noisy channel if the original message is encoded
+	in a redundant enough way.
+	
+	
+	The acoustic model in particular is used to get to the really interesting
+	parts. It is not interesting how words were spoken but more what
+	words where spoken. That means that not all available information
+	needs to be stored and a relative low sample rate is enough. 80 samples
+	at 8kHz with a frame length of about 10 milliseconds is enough for
+	that matter. To distinguish words so called phones are used. There
+	are 49 phones used in English. A phoneme is the smallest unit of
+	sound that has a distinct meaning to speakers of a particular language.
+	Back to the frames: every frame is summarized by a vector of features.
+	Features are important aspects of a speech signal. It can be compared
+	to listening to an orchestra and saying "here the French horns are
+	playing loudly and the violins are playing softly". Yet another difficulty
+	are dialect variations.
+	
+	
+	The language model should be learned from a corpus of transcripts
+	of spoken language. But such a thing is more difficult than building
+	an n-gram model of text, because it requires a hidden Markov model.
+	
+	
+	All in all speech recognition is most effective when used for a specific
+	task against a restricted set of options. A general purpose system
+	can only work accurately if it creates one model for every speaker.
+	Prominent examples like Apple's siri are therefore not very accurate.},
+  bookauthor = {Russel, Stuart J. and Norvig, Peter},
+  booktitle = {Artificial intelligence: A Modern Approach},
+  date = {December 11},
+  owner = {jim},
+  timestamp = {2013.10.24}
+}
+
+@INPROCEEDINGS{Sleator1993,
+  author = {Sleator, Daniel D. K. and Temperley, Davy},
+  title = {Parsing English with a Link Grammar},
+  booktitle = {Third Annual Workshop on Parsing technologies},
+  year = {1993},
+  owner = {jim},
+  quality = {1},
+  timestamp = {2013.10.29}
+}
+
+@CONFERENCE{Smith2008,
+  author = {Smith, David A. and Eisner, Jason},
+  title = {Dependency Parsing by Belief Propagation},
+  booktitle = {Conference on Empirical Methods in Natural Language Processing},
+  year = {2008},
+  pages = {145-156},
+  date = {October 25 - October 27},
+  owner = {jim},
+  quality = {1},
+  timestamp = {2013.10.29}
+}
+

prosem/prosempaper.tex

@@ -0,0 +1,326 @@
+\documentclass[12pt,twoside]{scrartcl}
+%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
+% Meta informations:
+\newcommand{\trauthor}{Jim Martens}
+\newcommand{\trtype}{Proseminar Paper} %{Seminararbeit} %{Proseminararbeit}
+\newcommand{\trcourse}{Proseminar Artificial Intelligence}
+\newcommand{\trtitle}{Methods for understanding natural language}
+\newcommand{\trmatrikelnummer}{6420323}
+\newcommand{\tremail}{2martens@informatik.uni-hamburg.de}
+\newcommand{\trarbeitsbereich}{Knowledge Technology, WTM}
+\newcommand{\trdate}{10.02.2014}
+
+%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
+% Languages:
+
+% Falls die Ausarbeitung in Deutsch erfolgt:
+% \usepackage[german]{babel}
+% \usepackage[T1]{fontenc}
+% \usepackage[latin1]{inputenc}
+% \usepackage[latin9]{inputenc}	 				
+% \selectlanguage{german}
+
+% If the thesis is written in English:
+\usepackage[english]{babel} 						
+\selectlanguage{english}
+\addto{\captionsenglish}{\renewcommand{\refname}{Bibliography}}
+%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
+% Bind packages:
+\usepackage{acronym}                    % Acronyms
+\usepackage{algorithmic}								% Algorithms and Pseudocode
+\usepackage{algorithm}									% Algorithms and Pseudocode
+\usepackage{amsfonts}                   % AMS Math Packet (Fonts)
+\usepackage{amsmath}                    % AMS Math Packet
+\usepackage{amssymb}                    % Additional mathematical symbols
+\usepackage{amsthm}
+\usepackage{booktabs}                   % Nicer tables
+%\usepackage[font=small,labelfont=bf]{caption} % Numbered captions for figures
+\usepackage{color}                      % Enables defining of colors via \definecolor
+\definecolor{uhhRed}{RGB}{254,0,0}		  % Official Uni Hamburg Red
+\definecolor{uhhGrey}{RGB}{122,122,120} % Official Uni Hamburg Grey
+\usepackage{fancybox}                   % Gleichungen einrahmen
+\usepackage{fancyhdr}										% Packet for nicer headers
+%\usepackage{fancyheadings}             % Nicer numbering of headlines
+
+%\usepackage[outer=3.35cm]{geometry} 	  % Type area (size, margins...) !!!Release version
+%\usepackage[outer=2.5cm]{geometry} 		% Type area (size, margins...) !!!Print version
+%\usepackage{geometry} 									% Type area (size, margins...) !!!Proofread version
+\usepackage[outer=3.15cm]{geometry} 	  % Type area (size, margins...) !!!Draft version
+\geometry{a4paper,body={5.8in,9in}}
+
+\usepackage{graphicx}                   % Inclusion of graphics
+%\usepackage{latexsym}                  % Special symbols
+\usepackage{longtable}									% Allow tables over several parges
+\usepackage{listings}                   % Nicer source code listings
+\usepackage{multicol}										% Content of a table over several columns
+\usepackage{multirow}										% Content of a table over several rows
+\usepackage{rotating}										% Alows to rotate text and objects
+\usepackage[hang]{subfigure}            % Allows to use multiple (partial) figures in a fig
+%\usepackage[font=footnotesize,labelfont=rm]{subfig}	% Pictures in a floating environment
+\usepackage{tabularx}										% Tables with fixed width but variable rows
+\usepackage{url,xspace,boxedminipage}   % Accurate display of URLs
+
+%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
+% Configurationen:
+
+\hyphenation{whe-ther} 									% Manually use: "\-" in a word: Staats\-ver\-trag
+\hyphenation{spe-ci-fies}
+\hyphenation{spe-ci-fi-ca-tion}
+
+%\lstloadlanguages{C}                   % Set the default language for listings
+\DeclareGraphicsExtensions{.pdf,.svg,.jpg,.png,.eps} % first try pdf, then eps, png and jpg
+\graphicspath{{./src/}} 								% Path to a folder where all pictures are located
+\pagestyle{fancy} 											% Use nicer header and footer
+
+% Redefine the environments for floating objects:
+\setcounter{topnumber}{3}
+\setcounter{bottomnumber}{2}
+\setcounter{totalnumber}{4}
+\renewcommand{\topfraction}{0.9} 			  %Standard: 0.7
+\renewcommand{\bottomfraction}{0.5}		  %Standard: 0.3
+\renewcommand{\textfraction}{0.1}		  	%Standard: 0.2
+\renewcommand{\floatpagefraction}{0.8} 	%Standard: 0.5
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+% Tables with a nicer padding:
+\renewcommand{\arraystretch}{1.2}
+
+%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
+% Additional 'theorem' and 'definition' blocks:
+\theoremstyle{plain}
+\newtheorem{theorem}{Theorem}[section]
+%\newtheorem{theorem}{Satz}[section]		% Wenn in Deutsch geschrieben wird.
+\newtheorem{axiom}{Axiom}[section] 	
+%\newtheorem{axiom}{Fakt}[chapter]			% Wenn in Deutsch geschrieben wird.
+%Usage:%\begin{axiom}[optional description]%Main part%\end{fakt}
+
+\theoremstyle{definition}
+\newtheorem{definition}{Definition}[section]
+
+%Additional types of axioms:
+\newtheorem{lemma}[axiom]{Lemma}
+\newtheorem{observation}[axiom]{Observation}
+
+%Additional types of definitions:
+\theoremstyle{remark}
+%\newtheorem{remark}[definition]{Bemerkung} % Wenn in Deutsch geschrieben wird.
+\newtheorem{remark}[definition]{Remark} 
+
+%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
+% Provides TODOs within the margin:
+\newcommand{\TODO}[1]{\marginpar{\emph{\small{{\bf TODO: } #1}}}}
+
+%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
+% Abbreviations and mathematical symbols
+\newcommand{\modd}{\text{ mod }}
+\newcommand{\RS}{\mathbb{R}}
+\newcommand{\NS}{\mathbb{N}}
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+
+\newcommand{\erdos}{Erd\H{o}s}
+\newcommand{\renyi}{-R\'{e}nyi}
+%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
+% Document:
+\begin{document}
+\renewcommand{\headheight}{14.5pt}
+
+\fancyhead{}
+\fancyhead[LE]{ \slshape \trauthor}
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+\fancyhead[RE]{}
+\fancyhead[RO]{ \slshape \trtitle}
+
+%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
+% Cover Header:
+\begin{titlepage}
+	\begin{flushleft}
+		Universit\"at Hamburg\\
+		Department Informatik\\
+		\trarbeitsbereich\\
+	\end{flushleft}
+	\vspace{3.5cm}
+	\begin{center}
+		\huge \trtitle\\
+	\end{center}
+	\vspace{3.5cm}
+	\begin{center}
+		\normalsize\trtype\\
+		[0.2cm]
+		\Large\trcourse\\
+		[1.5cm]
+		\Large \trauthor\\
+		[0.2cm]
+		\normalsize Matr.Nr. \trmatrikelnummer\\
+		[0.2cm]
+		\normalsize\tremail\\
+		[1.5cm]
+		\Large \trdate
+	\end{center}
+	\vfill
+\end{titlepage}
+
+	%backsite of cover sheet is empty!
+\thispagestyle{empty}
+\hspace{1cm}
+\newpage
+
+%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
+% Abstract:
+
+% Abstract gives a brief summary of the main points of a paper:
+\section*{Abstract}
+  Syntactic parsing and semantic analysis are two important methods for understanding natural language. Each of them has their individual strengths and weaknesses. But both of them have major issues with ambiguity once a restricted environment is left. Understanding unrestricted natural language is therefore far from being reached.
+
+% Lists:
+\setcounter{tocdepth}{2} 					% depth of the table of contents (for Seminars 2 is recommented)
+\tableofcontents
+\pagenumbering{arabic}
+\clearpage
+
+%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
+% Content:
+
+% the actual content, usually separated over a number of sections
+% each section is assigned a label, in order to be able to put a
+% crossreference to it
+
+\section{Introduction}
+\label{sec:introduction}
+
+	It's the dream of many Science-Fiction fans: A fully sentient AI. Let's ignore for a moment all the odds that are against it (morality, physics, etc.) and concentrate on one aspect that is mandatory for even much less ambitious dreams. Imagine a computer game in which you can talk natural language to the NPC counterparts so that they react appropriately to it. Well maybe that is still too ambitious. What about writing what you want to say? In that case the computer needs to understand what you are writing so that it can react to it.
+	
+	This process of understanding natural language contains multiple methods. The first one is the syntactic parsing, the second one the semantic analysis. Syntactic parsing relies on a grammar that describes the set of possible input, also called syntax. The syntax specifies what are allowed sentence structures and how these are built.
+	The semantic analysis relies on the semantics of a given input. That means what the given input means. An example: ``You run around the bush''. The semantic meaning of this sentence is that you are running around a bush. The pragmatics define what is the intended meaning of an input. In this example it's not that you run around the bush but actually that you take a long time to get to the point in a discussion. It's a so called idiom. This difference between semantic meaning, where just the sentence as it is written is considered, and pragmatic meaning, where the intended meaning is considered, generates ambiguity that is easy for humans to resolve but difficult for computers. But even the pragmatics in this example are ambigious, because it depends on the context what it actually means. If two persons are walking around in a forest and one starts running around the bush, the sentence of this example, would have the semantic meaning as it's pragmatic meaning.
+	
+	On top of that the semantic meaning itself isn't always clear either. Sometimes words have multiple meanings, so that even the semantic meaning can have different possible interpretations.
+	
+	In this paper both syntactic parsing and semantic analysis are presented. After the presentation of the methods, they are critically discussed to finally come to a conclusion.
+
+\section{Evaluation of methods}
+\label{sec:evalMethods}
+	\subsection{Syntactic Parsing}
+	\label{subSec:syntacticParsing}
+		Syntactic Parsing is used to create parse trees. These can be used for grammar checks in a text editor: ``A sentence that cannot be parsed may have grammatical errors''\cite[p.~461]{Jurafsky2009b}. But they more likely ``serve as an important intermediate stage of representation for semantic analysis''\cite[p.~461]{Jurafsky2009b}. There are different algorithms available to create such trees. The CYK\footnote{named after inventors John Cocke, Daniel Younger and Tadeo Kasami} algorithm will be explained further. But before the CYK algorithm is explained, the reason for its existance is presented.
+		
+		There are two classical ways of parsing a sentence. The one is bottom-up and the other one is top-down. Both approaches have their own advantages and disadvantages. In addition the ambiguity creates problems. To implement bottom-up and top-down search algorithms in the face of ambiguity, ``an agenda-based backtracking strategy''\cite[p.~468]{Jurafsky2009b} is used. The problem here is that every time the parser recognizes that the current parse tree is wrong, it has to backtrack and explore other parts of the sentence. This creates a huge amount of work duplication and is therefore inefficient.
+		
+		A solution to these problems is offered by ``dynamic programming parsing methods''\cite[p.~469]{Jurafsky2009b}. The CYK algorithm is one of multiple algorithms based on dynamic programming.
+		
+		The CYK does only work with grammars in the Chomsky Normal Form (CNF). Every context-free grammar can be converted to CNF without loss in expressiveness. Therefore this restriction does no harm but simplifies the parsing. For information on how context-free grammars can be converted to CNF, refer to Jurafsky\cite{Jurafsky2009b}.
+		
+		CYK requires $\mathcal{O}(n^{2}m)$ space for the $P$ table (a table with probabilities), where ``$m$ is the number of nonterminal symbols in the grammar''\cite[p.~893]{Russel2010}, and uses $\mathcal{O}(n^{3}m)$ time. ``$m$ is constant for a particular grammar, [so it] is commonly described as $\mathcal{O}(n^{3})$''\cite[p.~893]{Russel2010}. There is no algorithm that is better than CYK for general context-free grammars\cite{Russel2010}. 
+		
+		But how does CYK work? CYK doesn't examine all parse trees. It just examines the most probable one and computes the probability of that tree. All the other parse trees are present in the $P$ table and could be enumerated with a little work (in exponential time). But the strength and beauty of CYK is, that they don't have to be enumerated. CYK defines ``the complete state space defined by the `apply grammar rule' operator''\cite[p.~894]{Russel2010}. You can search just a part of this space with $A^{*}$ search.\cite{Russel2010} ``With the $A^{*}$ algorithm [...] the first parse found will be the most probable''\cite[p.~895]{Russel2010}.
+		
+		But these probabilities need to be learned from somewhere. This somewhere is usually a ``treebank''\cite[p.~895]{Russel2010}, which contains a corpus of correctly parsed sentences. The best known is the Penn Treebank\cite{Russel2010}, which ``consists of 3 million words which have been annotated with part of speech and parse-tree structure, using human labor assisted by some automated tools''\cite[p.~895]{Russel2010}. The probabilities are then computed by counting and smoothing in the given data.\cite{Russel2010} There are other ways to learn the probabilities that are more difficult. For more information refer to Russel\cite{Russel2010}.		
+		
+	\subsection{Semantic Analysis}
+	\label{subSec:semanticAnalysis}
+	
+		Semantic analysis provides multiple approaches. In this paper the approach of ``syntax-driven semantic analysis''\cite[p.~617]{Jurafsky2009} is explained further. In this approach the output of a parser, the syntactic analysis, ``is passed as input to a semantic analyzer to produce a meaning representation''\cite[p.~618]{Jurafsky2009}.
+
+		Therefore context-free grammar rules are augmented with ``semantic attachments''\cite[p.~618]{Jurafsky2009}. Every word and syntactic structure in a sentence gets such a semantic attachment. The tree with syntactic components is now traversed in a bottom-up manner. On the way the semantic attachments are combined to finally produce ``First-Order Logic''\cite[p.~589]{Jurafsky2009a} that can be interpreted in a meaningful way. This procedure has some prerequisites that will be explained first.
+		
+		The mentioned \textit{First-Order Logic} can be represented by a context-free grammar specification. It is beyond this paper to describe this specification completely. Jurafsky\cite{Jurafsky2009a} provides a detailed picture of the specification with all elements in figure 17.3. The most important aspects of this specification are explained here. The logic provides terms which can be functions, constants and variables. Functions have a term as argument. Syntactically they are the same as single-argument predicates. But functions represent one unique object.
+		Predicates can have multiple terms as arguments. In addition the logic provides quantifiers ($\forall, \exists$) and connectives ($\wedge, \vee, \Rightarrow$).
+		
+		Another prerequisite is the ``lambda notation''\cite[p.~593]{Jurafsky2009a}. A simple example of this notation is an expression of the following form\footnote{examples taken from Jurafsky\cite[pp.~593-594]{Jurafsky2009a}}:		
+		\[
+			\lambda x.P(x)
+		\]
+		
+		The $\lambda$ can be reduced in a so called ``$\lambda$-reduction''\cite[p.~593]{Jurafsky2009a}. The expression above could be reduced in the following way:
+		
+		\begin{alignat*}{2}
+			\lambda x.&P(x)&(A) \\
+			&P(A)&
+		\end{alignat*}
+		
+		Those expressions can be extended to $n$ such $\lambda$s. An example is this expression:
+		\[
+			\lambda x.\lambda y.Near(x,y)
+		\]
+				
+		This expression can be reduced in multiple steps.
+		\begin{alignat*}{1}
+			\lambda x.\lambda y.&Near(x,y)(Bacaro) \\
+			\lambda y.&Near(Bacaro, y)(Centro) \\
+			&Near(Bacaro, Centro)
+		\end{alignat*}
+				
+		This technique is called ``currying''\cite[p.~594]{Jurafsky2009a} and is used to convert ``a predicate with multiple arguments into a sequence of single-argument predicates''\cite[p.~594]{Jurafsky2009a}.
+		
+		After the prerequisites are now explained, it is time to start with the actual syntax-driven semantic analysis. It will be shown with an example provided by Jurafsky. Assume the sentence \textit{Every restaurant closed}. ``The target representation for this example should be the following''\cite[p.~621]{Jurafsky2009}.
+		
+		\begin{equation}
+		\label{eq:tarRep}
+			\forall x \,Restaurant(x) \Rightarrow \exists e \,Closed(e) \wedge ClosedThing(e,x)
+		\end{equation}
+		
+		The first step is to determine what the meaning representation of \textit{Every restaurant} should be. \textit{Every} is responsible for the $\forall$ quantifier and \textit{restaurant} specifies the category over which is quantified. This is called the ``restriction''\cite[p.~622]{Jurafsky2009} of the noun phrase. The meaning representation could be $\forall x\,Restaurant(x)$. It is a valid logical formula but it doesn't make much sense. ``It says that everything is a restaurant.''\cite[p.~622]{Jurafsky2009} ``Noun phrases like [this] are [usually] embedded in expressions that [say] something about the universally quantified variable. That is, we're probably trying to \textit{say something} about all restaurants. This notion is traditionally referred to as the \textit{NP}'s nuclear scope''\cite[p.~622]{Jurafsky2009}. In the given example, the nuclear scope is \textit{closed}. To represent this notion in the target representation, a dummy predicate $Q$ is added, which results in this expression:
+		\[
+			\forall x\,Restaurant(x) \Rightarrow Q(x)
+		\]
+		To replace $Q$ with something meaningful, the $\lambda$ notation is needed.
+		\[
+			\lambda Q.\forall x\,Restaurant(x) \Rightarrow Q(x)
+		\] 
+		After more generalization, this is the result:
+		\[
+			\lambda P.\lambda Q.\forall x\,P(x) \Rightarrow Q(x)
+		\]
+		What happened? The descriptor \textit{every} gets this last expression as semantic attachment. The noun \textit{restaurant} gets $\lambda x.Restaurant(x)$. When combined, the second expression is the result. The verb is still missing. Therefore the verb \textit{closed} gets the following expression.
+		\[
+			\lambda x.\exists e\,Closed(e) \wedge ClosedThing(e,x)
+		\]
+		After combining the formulas of the verb and the noun phrase, the previously shown target representation\eqref{eq:tarRep} is the result.
+		
+		This example is just one of many, but it shows how semantic meaning can be attached to syntactic components. Furthermore it should be clear now, how semantic analysis in a syntax-driven approach works.
+\section{Critical discussion}
+\label{sec:critDiscussion}
+
+	Now that both methods have been presented with one selected approach each, it is time to discuss them critically. The CYK algorithm solves many problems like ambiguity; at least to a certain degree. But it also is problematic, because of the restriction to CNF. While in theory every context-free grammar can be converted to CNF, in practice it poses ``some non-trivial problems''\cite[p.~475]{Jurafsky2009b}. One of this problems can be explored in conjunction with the second presented method (semantic analysis). ``[T]he conversion to CNF will complicate any syntax-driven approach to semantic analysis''\cite[p.~475]{Jurafsky2009b}. A solution to this problem is some kind of post-processing in which the trees are converted back to the original grammar.\cite{Jurafsky2009b} Another option is to use a more complex dynamic programming algorithm that accepts any kind of context-free grammar. Such an algorithm is the ``Earley Algorithm''\cite[p.~477]{Jurafsky2009b}.
+	
+	The syntax-driven semantic analysis, as it has been presented, is a powerful method that is easy to understand. But it has one essential problem. It relies upon an existing set of grammar rules with semantic attachments to them. In a real world example such a table would contain thousands of grammar rules. While it is relatively easy to compute the final meaning representation with such a given table, it is very hard to create the table in the first place. The difficulty to create this table is split into two main issues. The first one being that you must find a grammar specification that fits all your use cases. This problem applies for the syntactic parsing as well. The second issue is that one has to find out the semantic attachments to the grammar rules.
+	
+	This initial workload to create a state, in which the semantic analysis works, is a unique effort. In a restricted environment with a limited set of words and topics, this workload is of low importance. Even if it takes one month to create such a table by hand or by computing it, the subsequent analysis of input based on this table is rather quick and the initial workload is therefore acceptable. But this is only true for restricted environments. If someone tried to use syntax-driven semantic analysis for the complete language of modern English, the creation of such a table would outweigh any possible usage.
+	
+	Comparing the complexity of the two methods it shows a mirror-like image. For the parsing the creation of the grammar is comparatively easy. The presented CYK algorithm works with context-free grammars which are a very restricted set compared to natural languages. But even within these context-free grammars there are ambiguities inside the texts themselves. The creation of the parse trees is therefore more of a problem.
+	
+	Syntax-driven semantic analysis on the other hand requires a decent amount of work to add semantic attachments to grammar rules. But once this has been done, it works very fast.
+	
+	Both methods require a unique work for one specific usage. This unique workload is the grammar creation for the parsing and the extension of the grammar with semantic attachments for the semantic analysis. The less restricted the usage environment, the more complex the initial workload becomes. The same is true for the recurring workload inside one specific usage.
+	
+	Judging by the state-of-the-art of computer technology, parsing does still pose a significant challenge once the restricted field of programming languages is left. The semantic analysis as the second method in the chain has therefore even more problems to date. As the presented syntax-driven approach does only work with parse trees, a semantic analysis can only be undertaken once the syntactic parsing succeeds.
+	
+	The ambiguity remains one of the bigges issues for both methods. Especially the syntax-driven semantic analysis does only consider the semantic meaning alone. It's not it's fault as the analysis doesn't know the context. The presented approach looks at each sentence in a sandbox. The generated meaning representations are therefore only of limited use for a less restricted grammar.
+	
+\section{Conclusion}
+\label{sec:concl}
+
+	Syntactic parsing is an important method on the way to understand natural language. The usage of dynamic programming algorithms circumvents many of the issues that classical top-down or bottom-up parsing algorithms face. Ambiguity is the most prominent of those issues. The best algorithm for context-free grammars is the CYK algorithm, which is a dynamic programming algorithm. But in practice it is very restricted, because it only works with grammars in CNF. But there are more complex dynamic programming algorithms that allow any kind of context-free grammar.
+	
+	Semantic analysis is the second method in the chain to understand natural language and therefore important as well. There are different approaches to the analysis. One of them is the syntax-driven approach that depends on parse trees. This dependency creates a delay effect: As long as a certain peace of text cannot be parsed, it definitely can't be analyzed for it's semantic meaning either. This is not an issue for restricted environments like programming languages or a very restricted subset of a natural language's grammar. But it is a major issue for real natural language, because there already the parsing does pose significant challenges.
+	
+	Looking into the future both methods require substantial improvements on the algorithm side to reach a point where understanding non-restricted natural languages becomes possible. But as it is right now it is not possible to create dialog systems that interact fully natural with humans. To make any kind of language interaction, the set of possible words and sentence structures must be restricted. But even if that is given (like in a flight check-in automaton), the computer has only a finite set of possible cases. The programmer can add tons of if-clauses or comparable statements to check for different cases but in the end it's all finite so that many of the user inputs must lead to the same output or no output at all. This fact has led to the current situation in which the most interaction with a computer happens via a restricted interface in which the user can only choose from a limited set of options (by clicking on a button, selecting an item of a list, etc.).
+	
+	In addition the ambiguity of natural language is a major issue. Going back to the example in the introduction, the syntax-driven semantic analysis	does only work properly if the semantic meaning of the input has no ambiguity. But even than the generated meaning representation does not represent the pragmatic meaning. A dialog system is therefore far from being reached, because every input of a human can have dozens of different meanings. The intended meaning can sometimes depend on a thought that this human had while typing the input. As the computer doesn't have the ability to read thoughts, it would be impossible for the computer to determine the intended meaning of the input.
+	
+	In a mission critical environment this ambiguity could lead to catastrophic results, because the computer, simply put, ``didn't get it''. This risk limits the usability of natural language communication with a computer for propably a long time to a very restricted set of use cases.
+	
+%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
+% hier werden - zum Ende des Textes - die bibliographischen Referenzen
+% eingebunden
+%
+% Insbesondere stehen die eigentlichen Informationen in der Datei
+% ``bib.bib''
+%
+\clearpage
+\bibliography{prosem-ki}
+\bibliographystyle{plain}
+\addcontentsline{toc}{section}{Bibliography}% Add to the TOC
+
+\end{document}
+
+

se3/G08_B02_Jim-2martens_Britta-2noack_Jan-Simon-0giesel.rkt

@@ -0,0 +1,184 @@
+#lang racket
+
+#|
+SE 3 Funktional Blatt 2
+Abgebende: Jim 2martens, Britta 2noack, Jan-Simon 0giesel
+|#
+
+; 1) Definitionen
+(define miau 'Katze)
+(define plueschi miau)
+(define peter 'miau)
+(define (welcherNameGiltWo PersonA PersonB)
+  (let ((PersonA 'Sam)
+        (PersonC PersonA))
+    PersonC))
+(define xs1 '(0 1 2 miau plueschi))
+(define xs3 (list miau plueschi))
+(define xs2 (cons plueschi miau))
+
+#| 1. zu 'Katze, da miau als 'Katze definiert wurde
+2. zu 'Katze, da plueschi als miau definiert wurde, 
+welches als 'Katze definiert wurde
+bei der Ausführung werden Symbole so lange ausgewertet, bis ein ' auftaucht
+oder eine Zahl/ein String
+3. zu 'miau, da peter als 'miau definiert wurde und ' die Auswertung von miau verhindert
+4. zu 'plueschi, da die Funktion quote das Symbol selbst ohne Auswertung zurückgibt
+5. zu 'Katze, da eval den Inhalt von peter auswertet, welcher das Symbol miau ist
+6. wirft Fehler, da kein Symbol Katze definiert wurde, eben dieses aber in miau als Inhalt steht
+durch eval wird nun versucht den Inhalt von miau auszuwerten, also den Inhalt von Katze zu finden
+das geschieht, weil vor Ausführung von eval bereits plueschi zu 'Katze ausgewertet wird
+7. zu 'Katze, da nun das Symbol plueschi selbst ausgewertet wird durch eval, was miau und damit 'Katze ergibt
+8. zu 'Ich, da das Symbol Ich den Wert 'Sam zugewiesen bekommt und PersonC den Wert 'Ich
+bei der anschließenden Rückgabe von PersonC wird daher 'Ich zurückgegeben
+9. zu '(miau plueschi), da die ersten drei Listenglieder durch cdddr entfernt werden
+und nur die verbleibende Liste zurückgegeben wird
+10. zu 'Katze, da (cons plueschi miau) ein Paar mit den Werten 'Katze und 'Katze erzeugt
+cdr gibt nun das zweite Element zurück
+11. zu '(Katze), da (list plueschi miau) eine Liste '('Katze 'Katze) erzeugt
+cdr schneidet das erste Element ab und gibt die verbleibende Liste zurück
+12. zu 0.1411200080598672, da zunächst der Sinus von 3 berechnet wird 
+und eval einer Zahl eben diese zurückgibt
+13. zu 'peter, da der Aufruf von welcherNameGiltWo 'peter zurückgibt
+eval wird also mit ''peter aufgerufen; die Auswertung durch eval ergibt daher 'peter
+14. zu 'miau, da der Aufruf von welcherNameGiltWo 'peter zurückgibt
+eval wird also mit 'peter aufgerufen; eval wertet damit das Symbol peter aus, welches den Wert 'miau hat
+|#
+
+; 2.1
+(define (fakultaet n)
+  (letrec (
+           ; rekursive Hilfsfunktion
+           (helper (λ (x)
+                     ; 0! ergibt 1
+                     (cond ([= 0 x] 1)
+                           ; ansonsten ergibt sich x! aus x*(x-1)!
+                           (else (* x (helper (- x 1)))
+                                 )
+                           )
+                     )
+                   )
+           )
+    ; aufrufen der rekursiven Hilfsfunktion
+    (helper n)
+    )
+  )
+
+; 2.2
+(define (power r n)
+  (letrec (
+           ; rekursive Hilfsfunktion
+           (helper (λ (x y)
+                     ; r⁰ ergibt immer 1
+                     (cond ([= 0 y] 1)
+                           ; wenn y gerade ist, dann rechne (x^(y/2))² 
+                           ([even? y] 
+                            (sqr (expt x (/ y 2)))
+                            )
+                           ; ansonsten rechne x*x^(y-1)
+                           (else 
+                            (* (expt x (- y 1)) x)
+                            )
+                           )
+                     )
+                   )
+           )
+    ; aufrufen der rekursiven Hilfsfunktion
+    (helper r n)
+    )
+  )
+
+; 2.3
+; berechnen des Limits hier aus Gründen der Optimierung
+(define limit (power 10 1000))
+(define e 
+  (letrec (
+           ; rekursive Hilfsfunktion
+           (helper (λ (x y)
+                     ; wenn x kleiner als 1/(10^1000) ist, breche ab
+                     (cond ([< x (/ 1 limit)] 0)
+                           ; ansonsten addiere x mit dem Ergebnis aus einem weiteren Aufruf
+                           ; der Hilfsfunktion
+                           (else 
+                            (+ x (helper (/ 1 (fakultaet (+ y 1))) (+ y 1) ))
+                            )
+                           )
+                     )
+                   )
+           )
+    ; aufrufen der Hilfsfunktion und multiplizieren des Ergebnisses mit
+    ; 10^1001
+    (* (helper 1 0) 10 limit)
+    )
+  )
+
+; 2.4
+(define my-pi 
+  (letrec (
+           ; rekursive Hilfsfunktion
+           (helper (λ (x plus?)
+                     ; wenn x größer ist als 22000, breche ab
+                     (cond ([> x 22000] 0)
+                           ; andernfalls fahre fort
+                           (else
+                            ; und addiere 1/x
+                            (cond (plus?
+                                   (+ (/ 1 x) (helper (+ x 2) #f))
+                                   )
+                                  ; oder -1/x mit dem Ergebnis eines weiteren Aufrufs der Hilfsfunktion
+                                  (else 
+                                   (+ (* -1 (/ 1 x)) (helper (+ x 2) #t))
+                                   )
+                                  )
+                            )
+                           )
+                     )
+                   ))
+    ; aufrufen der Hilfsfunktion und anschließendes Multiplizieren mit
+    ; 4 und 10^1000
+    (* (* (helper 1 #t) 4) limit)
+    )
+  )
+
+; 3
+; Typbestimmung
+(define (type-of input)
+  (cond ([boolean? input] 'boolean)
+        ([list? input] 'list)
+        ([pair? input] 'pair)
+        ([symbol? input] 'symbol)
+        ([number? input] 'number)
+        ([char? input] 'char)
+        ([string? input] 'string)
+        ([vector? input] 'vector)
+        ([procedure? input] 'procedure)
+        (else 'noneOfThem)
+        )
+  )
+
+; Ausgaben
+(display "(type-of (+ 3 7)): ")
+(type-of (+ 3 7))
+; zu 'number, da (+ 3 7) zunächst zu 10 und damit einer number ausgewertet wird
+(display "(type-of type-of): ")
+(type-of type-of)
+; zu 'procedure, da type-of eine Funktion ist
+(display "(type-of (type-of type-of)): ")
+(type-of (type-of type-of))
+; zu 'symbol, da (type-of type-of) 'procedure zurückgibt und dies ein Symbol ist
+(display "(type-of (string-ref \"Schneewitchen_und_die_7_Zwerge\" 2)): ")
+(type-of (string-ref "Schneewitchen_und_die_7_Zwerge" 2))
+; zu 'char, da string-ref den char an der Position 2 zurückgibt
+(display "(type-of (lambda (x) x)): ")
+(type-of (lambda (x) x))
+; zu 'procedure, da lambda eine Funktion erstellt
+(define (id z) z)
+(display "(type-of (id cos)): ")
+(type-of (id cos))
+; zu 'procedure, da id den Parameter zurückgibt, welcher eine Funktion ist
+(display "(type-of '(1 2 3)): ")
+(type-of '(1 2 3))
+; zu 'list, da '(1 2 3) eine Liste ist
+(display "(type-of '()): ")
+(type-of '())
+; zu 'list, da '() eine leere Liste ist

se3/G08_B03_Jim-2martens_Britta-2noack_Jan-Simon-0giesel.rkt

@@ -0,0 +1,117 @@
+#lang racket
+
+#|
+SE 3 Funktional Blatt 3
+Abgebende: Jim 2martens, Britta 2noack, Jan-Simon 0giesel
+|#
+
+; 1.1
+; Diese Datenstruktur in Form einer Funktion erlaubt das Zurückgeben einer
+; Liste, die an erster Stelle den Buchstaben und an zweiter Stelle dessen
+; Zuordnung im Buchstabieralphabet als Symbol enthält.
+
+; Die Rückgabe einer Liste mit dem Buchstaben an erster Stelle und einer
+; Liste als zweitem Element, die wiederum den Schlüssel an erster Stelle
+; enthält, erlaubt ein einfaches Auswerten der Zuordnung.
+(define buchstabiertafel
+  '((#\A . Alfa)
+    (#\B . Bravo)
+    (#\C . Charlie)
+    (#\D . Delta)
+    (#\E . Echo)
+    (#\F . Foxtrott)
+    (#\G . Golf)
+    (#\H . Hotel)
+    (#\I . India)
+    (#\J . Juliett)
+    (#\K . Kilo)
+    (#\L . Lima)
+    (#\M . Mike)
+    (#\N . November)
+    (#\O . Oscar)
+    (#\P . Papa)
+    (#\Q . Quebec)
+    (#\R . Romeo)
+    (#\S . Sierra)
+    (#\T . Tango)
+    (#\U . Uniform)
+    (#\V . Viktor)
+    (#\W . Whiskey)
+    (#\X . X-ray)
+    (#\Y . Yankee)
+    (#\Z . Zulu)
+    (#\0 . Nadazero)
+    (#\1 . Unaone)
+    (#\2 . Bissotwo)
+    (#\3 . Terrathree)
+    (#\4 . Kartefour)
+    (#\5 . Pantafive)
+    (#\6 . Sosisix)
+    (#\7 . Setteseven)
+    (#\8 . Oktoeight)
+    (#\9 . Novenine)
+    (#\, . Decimal)
+    (#\. . Stop)
+    ))
+
+; 1.2
+(define (char->schlüssel char tafel)
+  (cdr (assoc (char->upper char) tafel)))
+
+; 1.3
+(define (char->upper char)
+  (let ([charInt (char->integer char)])
+    (cond ([<= 96 charInt 122] (integer->char (- charInt 32)))
+          ([<= 65 charInt 90] (integer->char charInt))
+          (else char))))
+                            
+; 1.4
+(define (buchstabiere text tafel)
+  (letrec ((rec (λ (xs)
+                  (if (null? xs)
+                      null
+                      (cons (char->schlüssel (car xs) tafel)
+                            (rec (cdr xs)))))))
+    (rec (string->list text))))
+
+(require se3-bib/flaggen-module)
+; 2.1
+; Analoger Entwurf wie bei 1.1, diesmal mit den Flaggen.
+(define flaggentafel
+  `((#\A . ,A)
+    (#\B . ,B)
+    (#\C . ,C)
+    (#\D . ,D)
+    (#\E . ,E)
+    (#\F . ,F)
+    (#\G . ,G)
+    (#\H . ,H)
+    (#\I . ,I)
+    (#\J . ,J)
+    (#\K . ,K)
+    (#\L . ,L)
+    (#\M . ,M)
+    (#\N . ,N)
+    (#\O . ,O)
+    (#\P . ,P)
+    (#\Q . ,Q)
+    (#\R . ,R)
+    (#\S . ,S)
+    (#\T . ,T)
+    (#\U . ,U)
+    (#\V . ,V)
+    (#\W . ,W)
+    (#\X . ,X)
+    (#\Y . ,Y)
+    (#\Z . ,Z)
+    (#\0 . ,Z0)
+    (#\1 . ,Z1)
+    (#\2 . ,Z2)
+    (#\3 . ,Z3)
+    (#\4 . ,Z4)
+    (#\5 . ,Z5)
+    (#\6 . ,Z6)
+    (#\7 . ,Z7)
+    (#\8 . ,Z8)
+    (#\9 . ,Z9)
+    ))

se3/G08_B04_Jim-2martens_Britta-2noack_Jan-Simon-0giesel.rkt

@@ -0,0 +1,198 @@
+#lang racket
+
+#|
+SE 3 Funktional Blatt 4
+Abgebende: Jim 2martens, Britta 2noack, Jan-Simon 0giesel
+|#
+
+; 1)
+; 1. (max (min 2 (- 2 5)) 0) -> 0
+; zunächst wird (- 2 5) ausgeführt, was -3 ergibt
+; als nächstes wird (min 2 -3) ausgeführt, was -3 ergibt
+; dann kommt (max -3 0) mit dem Ergebnis 0
+; 2. '(+ (- 2 13) 2) -> (+ (- 2 13) 2)
+; das Quote verzögert die Auswertung, wodurch der Ausdruck nicht ausgewertet wird
+; 3. (cadr '(Alle Jahre wieder)) -> 'Jahre
+; zunächst wird (cdr '(Alle Jahre wieder)) ausgeführt mit dem Ergebnis '(Jahre wieder)
+; anschließend wird (car '(Jahre wieder)) mit dem Ergebnis 'Jahre ausgeführt
+; 4. (cddr '(kommt (das Weihnachtfest))) -> '()
+; zunächst wird (cdr '(kommt (das Weihnachtfest))) ausgeführt mit dem Ergebnis '((das Weihnachtfest))
+; anschließend wird (cdr '((das Weihnachtfest))) ausgeführt mit dem Ergebnis '()
+; dies liegt an der doppelt geschachtelten Liste:
+; (cons 'kommt (list (list 'das 'Weihnachtfest))) -> '(kommt (das Weihnachtfest))
+; 5. (cons 'Listen '(ganz einfach und)) -> '(Listen ganz einfach und)
+; da '(ganz einfach und) eine Liste ist, verkettet cons 'Listen schlichtweg mit der Liste
+; 6. (cons 'Paare 'auch) -> '(Paare . auch)
+; hier verkettet cons zwei einfache Elemente, wodurch ein Paar entsteht, welches keine Liste ist
+; 7. (equal? (list 'Racket 'Prolog 'Java) '(Racket Prolog Java)) -> #t
+; list erzeugt eine Liste mit den angegebenen Elementen und '(Racket Prolog Java) ist ebenfalls eine Liste mit den gleichen Elementen
+; 8. (eq? (list 'Racket 'Prolog 'Java) (cons 'Racket '(Prolog Java))) -> #f
+; list erzeugt wieder eine Liste und cons verknüpft hier ein einfaches Element mit einer Liste, wodurch wieder eine Liste entsteht;
+; allerdings sind die beiden Listen nicht identisch, aber genau das prüft eq?
+
+; 2)
+; 1.
+; <notmeldung>    ::= <ueberschrift><notfallort><notfallart><hilfeleistung><peilzeichen><unterschrift><over>
+; <ueberschrift>  ::= <hierist><line-end><schiffname3mal><rufzeichen><line-end><summary><line-end>
+; <summary>       ::= "MAYDAY "<schiffname>" ICH BUCHSTABIERE "<snamechars>" "<rufzeichen>
+; <snamechars>    ::= <string>
+; <schiffname3mal>::= <schiffname>" "<schiffname>" "<schiffname>
+; <schiffname>    ::= <word>
+; <notfallort>    ::= <standort><zeitpunkt>
+; <notfallart>    ::= <string><line-end>
+; <hilfeleistung> ::= <string><line-end><lines>
+; <peilzeichen>   ::= "ICH SENDE DEN TRÄGER --"<line-end>
+; <unterschrift>  ::= <word>" "<rufzeichen><line-end>
+; <rufzeichen>    ::= <word>" "<word>" "<word>" "<word>
+; <lines>         ::= <string><line-end> | <string><line-end><lines>
+; <standort>      ::= "NOTALLPOSITION "<string><line-end>
+; <zeitpunkt>     ::= "NOTFALLZEIT "<time>" UTC"<line-end>
+; <time>          ::= <hour><minute>
+; <hour>          ::= "0"<digit> | "1"<digit> | "2"<hdigit>
+; <minute>        ::= "0"<digit> | "1"<digit> | "2"<digit> | "3"<digit> | "4"<digit> | "5"<digit>
+; <digit>         ::= "0" | "1" | "2" | "3" | "4" | "5" | "6" | "7" | "8" | "9"
+; <hdigit>        ::= "0" | "1" | "2" | "3"
+; <string>        ::= <word> | <word>" "<string>
+; <word>          ::= <letter> | <letter><word>
+; <line-end>      ::= <EOL> 
+; <over>          ::= "OVER"
+
+; 2.2
+(define buchstabiertafel
+  '((#\A . ALFA)
+    (#\B . BRAVO)
+    (#\C . CHARLIE)
+    (#\D . DELTA)
+    (#\E . ECHO)
+    (#\F . FOXTROTT)
+    (#\G . GOLF)
+    (#\H . HOTEL)
+    (#\I . INDIA)
+    (#\J . JULIETT)
+    (#\K . KILO)
+    (#\L . LIMA)
+    (#\M . MIKE)
+    (#\N . NOVEMBER)
+    (#\O . OSCAR)
+    (#\P . PAPA)
+    (#\Q . QUEBEC)
+    (#\R . ROMEO)
+    (#\S . SIERRA)
+    (#\T . TANGO)
+    (#\U . UNIFORM)
+    (#\V . VIKTOR)
+    (#\W . WHISKEY)
+    (#\X . X-RAY)
+    (#\Y . YANKEE)
+    (#\Z . ZULU)
+    (#\0 . NADAZERO)
+    (#\1 . UNAONE)
+    (#\2 . BISSOTWO)
+    (#\3 . TERRATHREE)
+    (#\4 . KARTEFOUR)
+    (#\5 . PANTAFIVE)
+    (#\6 . SOSISIX)
+    (#\7 . SETTESEVEN)
+    (#\8 . OKTOEIGHT)
+    (#\9 . NOVENINE)
+    (#\, . DECIMAL)
+    (#\. . STOP)
+    ))
+
+(define (char->schlüssel char tafel)
+  (cdr (assoc (char->upper char) tafel)))
+
+(define (char->upper char)
+  (let ([charInt (char->integer char)])
+    (cond ([<= 96 charInt 122] (integer->char (- charInt 32)))
+          ([<= 65 charInt 90] (integer->char charInt))
+          (else char))))
+
+(define (liste->string liste)
+  (letrec ((rec (λ (string xs)
+                  (if (null? xs)
+                      string
+                      (if (empty? string)
+                          (rec (symbol->string (car xs)) (cdr xs))
+                          (rec (string-append string " " (symbol->string (car xs))) (cdr xs)))))))
+                          
+    (rec "" liste)))
+
+(define (buchstabiere text tafel)
+  (letrec ((rec (λ (xs)
+                  (if (null? xs)
+                      null
+                      (cons (char->schlüssel (car xs) tafel)
+                            (rec (cdr xs)))))))
+    (liste->string (rec (string->list text)))))
+
+
+
+(define mayday "MAYDAY")
+(define notposition "NOTFALLPOSITION")
+(define notzeit "NOTFALLZEIT")
+(define space " ")
+(define linebreak "\n")
+(define hierist "HIER IST")
+(define buchstabieren "ICH BUCHSTABIERE")
+(define ruf "RUFZEICHEN")
+(define senden "ICH SENDE DEN TRÄGER --")
+
+(define (generiereNotmeldung schiffname rufzeichen position weitereAngaben)
+  (display (string-append mayday space mayday space mayday linebreak 
+                          hierist linebreak 
+                          schiffname space schiffname space schiffname (buchstabiere rufzeichen buchstabiertafel) linebreak 
+                          mayday space schiffname space buchstabieren (buchstabiere schiffname buchstabiertafel) (buchstabiere rufzeichen buchstabiertafel) linebreak 
+                          ruf (buchstabiere rufzeichen buchstabiertafel) linebreak
+                          notposition space position linebreak
+                          weitereAngaben
+                          senden linebreak
+                          schiffname (buchstabiere rufzeichen buchstabiertafel) linebreak
+                          "OVER")))
+; 2.3
+(display "BABETTE:\n") 
+(generiereNotmeldung "BABETTE" "DEJY" "UNGEFÄHR 10 SM NORDÖSTLICH LEUCHTTURM KIEL" "SCHWERER WASSEREINBRUCH WIR SINKEN\nKEINE VERLETZTEN\nVIER MANN GEHEN IN DIE RETTUNGSINSEL\nSCHNELLE HILFE ERFORDERLICH\n")
+(display "\n\nAMIRA:\n")
+(generiereNotmeldung "AMIRA" "AMRY" "57°46'N, 006°31'E\nNOTFALLZEIT 0640 UTC" "KENTERUNG WIR SINKEN\n9 MANN AN BORD\nSCHIFF 15 M LANG\nGRÜNER RUMPF\n")
+
+; 3)
+; bei innerer Reduktion werden die Terme von innen nach außen reduziert
+; bei äußerer Reduktion werden die Terme von außen nach innen reduziert
+; innere Reduktion:
+; (hoch3 (* 3 (+ 1 (hoch3 2))))
+; -> (hoch3 (* 3 (+ 1 (* 2 2 2)))) ; (hoch3)
+; -> (hoch3 (* 3 (+ 1 8))) ; (*)
+; -> (hoch3 (* 3 9)) ; (+)
+; -> (hoch3 27) ; (*)
+; -> (* 27 27 27) ; (hoch3)
+; -> 19683 ; (*)
+; äußere Reduktion:
+; (* (* 3 (+ 1 (hoch3 2))) (* 3 (+ 1 (hoch3 2))) (* 3 (+ 1 (hoch3 2)))) ; (hoch3)
+; -> (* (* 3 (+ 1 (* 2 2 2))) (* 3 (+ 1 (hoch3 2))) (* 3 (+ 1 (hoch3 2)))) ; (hoch3)
+; -> (* (* 3 (+ 1 8)) (* 3 (+ 1 (hoch3 2))) (* 3 (+ 1 (hoch3 2)))) ; (*)
+; -> (* (* 3 9) (* 3 (+ 1 (hoch3 2))) (* 3 (+ 1 (hoch3 2)))) ; (+)
+; -> (* 27 (* 3 (+ 1 (hoch3 2))) (* 3 (+ 1 (hoch3 2)))) ; (*)
+; -> (* 27 (* 3 (+ 1 (* 2 2 2))) (* 3 (+ 1 (hoch3 2)))) ; (hoch3)
+; -> (* 27 (* 3 (+ 1 8)) (* 3 (+ 1 (hoch3 2)))) ; (*)
+; -> (* 27 (* 3 9) (* 3 (+ 1 (hoch3 2)))) ; (+)
+; -> (* 27 27 (* 3 (+ 1 (hoch3 2)))) ; (*)
+; -> (* 27 27 (* 3 (+ 1 (* 2 2 2)))) ; (hoch3)
+; -> (* 27 27 (* 3 (+ 1 8))) ; (*)
+; -> (* 27 27 (* 3 9)) ; (+)
+; -> (* 27 27 27) ; (*)
+; -> 19683 ; (*)
+
+; In Racket wird die strikte innere Reduktion für Funktionen angewendet.
+; Für Spezialformen wird je nach Spezialform eine andere Strategie angewendet.
+; Allgemein kann jedoch gesagt werden, dass dort von außen nach innen gegangen wird.
+
+; Wenn Alyssa das Programm benutzt, dann entsteht eine Endlosschleife, da 
+; cond aufgrund der inneren Reduktion niemals aufgerufen wird. Pro Rekursionsaufruf
+; werden zunächst alle drei Parameter ausgewertet. Ab dem fünften Rekursionsschritt
+; wird (> counter max-count) zwar zu false ausgewertet, aber erst wenn der faculty
+; Aufruf komplett ausgewertet ist, wird new-if aufgerufen. Da in jedem Rekursionsschritt 
+; faculty aufgerufen wird, entsteht eine Endlosschleife.
+
+; Anhand dieses Beispiels wird deutlich, dass zunächst die Bedingung ausgewertet werden muss
+; und abhängig von dieser dann entweder nur die then-clause oder nur die else-clause. Bei jeder Rekursion
+; muss dies passieren, da sonst die Abbruchbedingung nie zum Abbruch führt.

se3/G08_B05_Jim-2martens_Britta-2noack_Jan-Simon-0giesel.rkt

@@ -0,0 +1,226 @@
+#lang racket
+
+#|
+SE 3 Funktional Blatt 5
+Abgebende: Jim 2martens, Britta 2noack, Jan-Simon 0giesel
+|#
+
+; 1)
+; Folgende Teilprobleme sind zu lösen:
+; - bestimmen der rezessiven Merkmale des Vaters
+; - bestimmen der rezessiven Merkmale der Mutter
+; - bestimmen der vererbten Merkmale des Vaters
+; - bestimmen der vererbten Merkmale der Mutter
+; - bestimmen der sichtbaren Merkmale von Kindern
+; - anzeigen eines Schmetterlings
+; - bestimmen von beliebig vielen Kindern
+
+; Das Programm hat die Hauptfunktion mendel, die als Parameter die dominanten
+; Merkmale des Vaters und der Mutter, sowie die Anzahl der Kinder bekommt.
+
+; Davon ausgehend werden dann zufällig die rezessiven Merkmale des Vaters bzw. der Mutter
+; gewählt. Dafür wird eine Funktion randomRezessiv benötigt, die ebendies bewerkstelligt.
+
+; randomRezessiv greift auf die Dominanzliste zurück. Dafür wird eine Zugriffsfunktion
+; key->wert benutzt. Zusätzlich wird eine Hilfsfunktion (randomList) benutzt, um
+; von der Liste der dominierten Merkmale ein zufälliges Merkmal auszuwählen.
+
+; randomSelection wählt aus gegebenen dominanten und rezessiven Merkmalen zufällig eine Liste
+; an Merkmalen aus, die dann die vererbten Merkmale darstellen.
+
+; sichtbar ermittelt bei gegebenen Merkmalen des Vaters und der Mutter 
+; die sichtbaren Elemente.
+
+; zeigeSchmetterling zeigt einen Schmetterling bei gegebenen Merkmalen in einer Liste an.
+
+; Die Datenstruktur zum Speichern des Genoms ist sehr einfach:
+; Es ist eine Liste von Listen, deren erstes Element jeweils ein Merkmal darstellt
+; und deren zweites Element jeweils eine Liste von Merkmalen darstellt, 
+; die von dem Merkmal an erster Stelle dominiert werden.
+
+; Durch diesen Entwurf lassen sich die Teilprobleme leicht lösen und es
+; wird eine optimale Anzahl an Funktionen erreicht, die nicht mehr aber auch
+; nicht weniger machen, als benötigt wird.
+
+; Datenstruktur der Dominanzabhängigkeiten, wobei der Wert immer eine Liste
+; all jener Merkmale ist, die von dem key dominiert werden
+(define dominanzliste
+  '((punkte . (streifen sterne))
+    (streifen . (sterne))
+    (sterne . (sterne))
+    (rot . (gruen blau gelb))
+    (gruen . (blau gelb))
+    (blau . (gelb))
+    (gelb . (gelb))
+    (gerade . (gekruemmt geschweift))
+    (gekruemmt . (geschweift))
+    (geschweift . (geschweift))
+    (rhombisch . (hexagonal elliptisch))
+    (hexagonal . (elliptisch))
+    (elliptisch . (elliptisch))
+    ))
+
+; Datenstruktur für Übersetzung, um show-butterfly korrekt aufzurufen
+(define translationlist
+  '((punkte . dots)
+    (streifen . stripes)
+    (sterne . stars)
+    (rot . red)
+    (gruen . green)
+    (blau . blue)
+    (gelb . yellow)
+    (gerade . straight)
+    (gekruemmt . curved)
+    (geschweift . curly)
+    (rhombisch . rhomb)
+    (hexagonal . hexagon)
+    (elliptisch . ellipse)
+    ))
+
+; gibt den Wert von key in tafel zurück
+(define (key->wert key tafel)
+  (cdr (assoc key tafel)))
+
+; wählt ein zufälliges Element einer Liste aus
+(define (randomListe xs)
+  (car (shuffle xs)))
+
+; wählt zu einer gegebenen Liste an dominanten Merkmalen die rezessiven Merkmale aus
+(define (randomRezessiv dominant)
+  (letrec ((help (λ (xs result)
+                   (if (empty? xs)
+                       result
+                       (help 
+                        (cdr xs) 
+                        (cons 
+                         (randomListe (key->wert (car xs) dominanzliste))
+                         result
+                         ))
+                       ))))
+    (reverse (help dominant '()))))
+
+; wählt von den gegebenen Elementen zufällig eines aus
+(define (randomElement x y)
+  (let ((r (random 2)))
+    (if (= r 0)
+        x
+        y)))
+
+; wählt aus der Liste der dominanten und rezessiven Merkmale zufällig
+; Merkmale aus
+(define (randomSelection dominant rezessiv)
+  (letrec ((select (λ (xs ys result)
+                     (if (empty? xs)
+                         result
+                         (select (cdr xs) (cdr ys) (cons (randomElement (car xs) (car ys)) 
+                                                         result))
+                         ))))
+    (reverse (select dominant rezessiv '()))))
+
+; bestimmt aus den zufälligen Merkmalen des Vaters und der Mutter die sichtbaren Elemente
+; beim Kind
+(define (sichtbar vaterMerkmale mutterMerkmale)
+  (letrec ((rec (λ (xs ys result)
+                  (if (empty? xs)
+                      result
+                      (if (empty? (filter (λ (x) (equal? x (car ys))) (key->wert (car xs) dominanzliste)))
+                          (rec (cdr xs) (cdr ys) (cons (car ys) result))
+                          (rec (cdr xs) (cdr ys) (cons (car xs) result))
+                          )))))
+    (reverse (rec vaterMerkmale mutterMerkmale '()))))
+
+(require se3-bib/butterfly-module)
+
+(define (zeigeSchmetterling merkmale)
+  (show-butterfly (key->wert (cadr merkmale) translationlist)
+                  (key->wert (car merkmale) translationlist)
+                  (key->wert (caddr merkmale) translationlist)
+                  (key->wert (cadddr merkmale) translationlist)
+                  ))
+; zeigt (in dieser Reihenfolge) den Vater, die Mutter und die Kinder
+(define (mendel vaterDominant mutterDominant anzahlKinder)
+  (let ((vaterRezessiv (randomRezessiv vaterDominant))
+        (mutterRezessiv (randomRezessiv mutterDominant))
+        )
+    (letrec ((rec (λ (counter result)
+                    (if (= 0 counter)
+                        result
+                        (rec (- counter 1) 
+                          (cons (sichtbar 
+                                 (randomSelection vaterDominant vaterRezessiv) 
+                                 (randomSelection mutterDominant mutterRezessiv)) 
+                                result))))))
+      (map zeigeSchmetterling (cons vaterDominant (cons mutterDominant (rec anzahlKinder '()))))
+      )
+    )
+  )
+
+; Austesten des Falles von einem Vater, der als dominante Merkmale die absolut
+; dominantesten Merkmale hat und einer Mutter, die als dominante Merkmale die absolut
+; schwächsten Merkmale hat
+
+; diese Daten testen einen möglichen Extremfall
+; bei diesem Fall sind die vererbten Merkmale der Mutter immer dieselben
+; ein Merkmal der Mutter wird sich daher nur durchsetzen, wenn der Vater dies als
+; rezessives Merkmal hat und das rezessive Merkmal vom Vater vererbt wird
+(mendel '(punkte rot gerade rhombisch) '(sterne gelb geschweift elliptisch) 2)
+
+; Austesten des Falles, dass sowohl Vater als auch Mutter die schwächsten Merkmale
+; als dominante Merkmale haben
+; bei diesem Extremfall sehen die Kinder genau gleich aus (alle von 1 bis n)
+(mendel '(sterne gelb geschweift elliptisch) '(sterne gelb geschweift elliptisch) 2)
+
+; Austesten des Falles, dass beide Elternteile die dominantesten Merkmale
+; als dominante Merkmale haben. Die Kinder können hier die größten Unterschiede aufweisen.
+; In den meisten Fällen werden sie aber so aussehen, wie die Eltern.
+(mendel '(punkte rot gerade rhombisch) '(punkte rot gerade rhombisch) 2)
+
+; 2)
+; überprüft, ob ein Element in einer Liste ist
+(define (in-list? element list)
+  (if (pair? (member element list))
+      #t
+      #f))
+
+; negiert ein Prädikat
+(define (not pred)
+  (if pred
+      #f
+      #t))
+
+(define erbbarliste
+  '((punkte . (punkte streifen sterne))
+    (streifen . (streifen sterne))
+    (sterne . (sterne))
+    (rot . (rot gruen blau gelb))
+    (gruen . (gruen blau gelb))
+    (blau . (blau gelb))
+    (gelb . (gelb))
+    (gerade . (gerade gekruemmt geschweift))
+    (gekruemmt . (gekruemmt geschweift))
+    (geschweift . (geschweift))
+    (rhombisch . (rhombisch hexagonal elliptisch))
+    (hexagonal . (hexagonal elliptisch))
+    (elliptisch . (elliptisch))
+    ))
+
+; überprüft, ob das Kind von den Eltern abstammen kann
+(define (testeElternschaft sichtbarVater sichtbarMutter sichtbarKind)
+  (letrec ((rec (λ (xs ys zs valid)
+               (if (or (not valid) (empty? xs))
+                   valid
+                   (rec (cdr xs)
+                     (cdr ys) 
+                     (cdr zs) 
+                     (or (in-list? (car zs) (key->wert (car xs) erbbarliste))
+                         (in-list? (car zs) (key->wert (car ys) erbbarliste))
+                     ))
+                  ))))
+    (rec sichtbarVater sichtbarMutter sichtbarKind #t)))
+
+(display "\nSind Anton und Antonia die Eltern von Toni:")
+(testeElternschaft '(sterne gruen geschweift rhombisch) '(streifen blau gekruemmt hexagonal) '(sterne rot gekruemmt rhombisch))
+(display "\nSind Anton und Antonia die Eltern von Tini:")
+(testeElternschaft '(sterne gruen geschweift rhombisch) '(streifen blau gekruemmt hexagonal) '(punkte gruen gerade rhombisch))
+(display "\nSind Anton und Antonia die Eltern von Tina:")
+(testeElternschaft '(sterne gruen geschweift rhombisch) '(streifen blau gekruemmt hexagonal) '(streifen gelb geschweift elliptisch))

se3/blatt1.rkt

@@ -2,7 +2,7 @@
 
 #|
 SE 3 Funktional Blatt 1
-Abgebende: Jim 2martens, 2noack, 0giebel
+Abgebende: Jim 2martens, Britta 2noack, Jan-Simon 0giesel
 |#
 
 ; 1.1

sonstiges/Wordpress-Vortrag.tex

@@ -0,0 +1,136 @@
+\documentclass{beamer}
+\usepackage[T1]{fontenc}
+\usepackage[utf8]{inputenc}
+\usepackage[ngerman]{babel}
+%\usepackage{paralist}
+\useoutertheme{infolines} 
+\usepackage{graphicx}
+\usepackage{hyperref}
+\usepackage{listings}
+\usetheme{Berkeley}
+\pagenumbering{arabic}
+\def\thesection{\arabic{section})}
+\def\thesubsection{\alph{subsection})}
+\def\thesubsubsection{(\roman{subsubsection})}
+\setbeamertemplate{navigation symbols}{}
+\graphicspath{ {src/} }
+\lstset{language=PHP}
+
+\begin{document}
+\author{Jim Martens}
+\title{Warum sich ein eigenes CMS lohnt}
+
+\section{Situation}
+\begin{frame}{Situation}
+	\begin{itemize}
+		\item	Wordpress erhielt 2009 den Overall Best Open Source CMS Award
+		\item	2010 folgte Hall of Fame CMS
+		\item	gilt als eines der beliebtesten CMS weltweit
+	\end{itemize}
+\end{frame}
+
+\begin{frame}
+	\centering
+	Warum man dennoch ein eigenes CMS schreiben sollte?
+\end{frame}
+
+\begin{frame}[fragile]{Darum}
+	aus wp-login.php Zeile 207 ff. (etwas HTML ausgelassen, gekennzeichnet durch Kommentar)
+	\begin{lstlisting}
+		function login_footer($input_id = '') {
+		    global $interim_login;
+		    if ( ! $interim_login ): ?>
+			    <p id="backtoblog"><!-- something --></p>
+		    <?php endif; ?>
+	\end{lstlisting}
+\end{frame}
+
+\begin{frame}
+	\centering	
+	Warum ist der gezeigte Code nicht so toll?
+\end{frame}
+
+\begin{frame}{Deswegen}
+	\begin{itemize}
+		\item	\texttt{global} is Bad Practice
+		\begin{itemize}		
+			\item	stammt aus PHP 4 Zeiten
+			\item	nicht objektorientiert
+		\end{itemize}
+		\item	keine Trennung zwischen Businesslogik und Ausgabe
+	\end{itemize}
+\end{frame}
+
+\section{Verbesserung}
+\begin{frame}
+	\centering
+	Wie kann man es besser machen?
+\end{frame}	
+
+\begin{frame}{So kann man es besser machen}
+	\begin{itemize}
+		\item	OOP-Framework wie Symfony 2 nutzen
+		\begin{itemize}
+			\item[$\rightarrow$] klare Trennung zwischen Businesslogik und Ausgabe
+			\item[$\rightarrow$] Object-Relational Mapping (Doctrine)
+			\item[$\rightarrow$] Templateengine (Twig)	
+			\item[$\rightarrow$] Dependency Management (Composer)
+			\item[$\rightarrow$] einfache Konfigurierbarkeit
+			\item[$\rightarrow$] Unterstützung für Unit- und Integrationstests (PHPUnit)
+			\item[$\rightarrow$] hohe Code Coverage der Unittests
+		\end{itemize}
+	\end{itemize}
+\end{frame}
+
+\section{Call for Action}
+\begin{frame}
+	\centering
+	Warum erzähle ich euch das eigentlich alles?
+\end{frame}
+
+\begin{frame}{Planung}
+	\begin{itemize}
+		\item	habe bereits ein CMS auf Basis des WoltLab Community Framework (WCF) entwickelt
+		\item	das wird vsl. Januar/Februar RC-Status erreichen (Betaseite: beta.plugins-zum-selberbauen.de)
+		\item	nächstes Projekt: WCF-Funktionen mit Symfony mergen
+		\begin{itemize}
+			\item	ACP, Paketsystem, einfache Installation
+			\item	Mehrsprachigkeit, User und Benutzergruppen
+			\item	flexibles Stilsystem, Event Listener
+		\end{itemize}
+		\item	und dann, ja dann: CMS mit Symfony und WCF-Erweiterungen
+	\end{itemize}
+\end{frame}
+
+\begin{frame}
+	\centering
+	Warum interessiert euch das?
+\end{frame}
+
+\begin{frame}{Anforderungsprofil}
+	\begin{itemize}
+		\item	praktische Erfahrung sammeln mit OOP-Entwicklung
+		\item	Voraussetzungen: PHP-Kenntnis (>= 5.3), OOP-Kenntnis, Bereitschaft sich einzuarbeiten, Coding-Standards einhalten
+		\item	Git als VCS (github.com/frmwrk123/symfony-wcf)
+		\item	Lizenz: LGPL
+		\item	keine Zeitvorgabe - it's done when it's done
+	\end{itemize}
+\end{frame}
+
+\section{Fertig}
+\begin{frame}{Ich habe fertig}
+	\centering
+	Vielen Dank für Eure Aufmerksamkeit!
+\end{frame}
+
+
+\section{Quellen}
+\begin{frame}{Quellen}
+	\begin{itemize}	
+		\item	http://webdesign.about.com/b/2010/11/22/wordpress-wins-best-cms-award.html
+		\item	http://wordpress.org/news/2009/11/wordpress-wins-cms-award/
+		\item	http://symfony.com/doc/master
+	\end{itemize}
+\end{frame}
+
+\end{document}