Download Alles Mathematik: Von Pythagoras zu Big Data by Martin Aigner, Ehrhard Behrends PDF

By Martin Aigner, Ehrhard Behrends

Dieses Buch ist für ein allgemeines Publikum und bietet spannende Beiträge renommierter Mathematiker(innen), die mit den gängigen Vorurteilen "Mathematik ist zu schwer, zu trocken, zu abstrakt, zu abgehoben" aufräumen. Denn Mathematik ist überall in den Anwendungen gefragt, weil sie das oft einzige Mittel ist, praktische Probleme zu analysieren und zu verstehen. Vom CD-Player zur Börse, von der Computertomographie zur Verkehrsplanung, alles ist (auch) Mathematik. Wer hätte gedacht, dass die Primzahlen, die schon seit der Antike die Mathematiker beschäftigen, heute ganz wesentlich zu unserer Datensicherheit beitragen? Zwei wesentliche Aspekte der Mathematik werden deutlich: Einmal ist sie die reinste Wissenschaft - Denken als Kunst -, und andererseits ist sie durch eine Vielzahl von Anwendungen in allen Lebensbereichen gegenwärtig. In der jetzt vorliegenden four. Auflage wurde das Spektrum der behandelten Themen durch neue Beiträge erweitert. guy kann sich nun über giant information, Mathematik und Wahlen, Visualisierung sowie Computerbeweise informieren.

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Dieses Buch macht für Studienanfänger_innen nachvollziehbar, wie sich die Frauen- und Geschlechterforschung in der Auseinandersetzung mit den empirisch-praktischen Lebensverhältnissen, sozialwissenschaftlichen Denktraditionen und eigenen Konzepten ihren Gegenstand geschaffen hat. Damit wird deutlich, dass Frauen- und Geschlechterforschung in der Lehre als nicht abgeschlossenes Projekt zu vermitteln ist, dessen Geschichte um seiner Zukunft willen wichtig wird.

Zur Aktualität von Helmut Schelsky: Einleitung in sein Werk

Obwohl es sich um den wohl einflussreichsten Soziologen der (bundes-)deutschen Nachkriegszeit handelt, ist es um Helmut Schelsky (1912-1984) und sein Werk nonetheless geworden. Zwar sind seine öffentlichkeitswirksamen Deutungsangebote – von der „skeptischen iteration“ über die „nivellierte Mittelstandsgesellschaft“ bis hin zum „Sachzwang“ – heute noch weithin geläufig.

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In unserem speziellen Fall sind wir an einer sehr einfachen Form der Regularisierung und damit der Lösungsstruktur interessiert: Die Lösung soll möglichst wenige Parameter bzw. Komponenten enthalten. Damit ändert sich der grundlegende Ansatz zur Problemlösung. Zur Erinnerung: Das betrachtete Problem besteht darin, dass in einer sehr großen Menge von Informationen (Milliarden von Variablen aus biomedizinischen Messungen, wie etwa dem Genom) diejenigen Variablen identifiziert werden sollen, die mit dem untersuchten Merkmal (beispielsweise einer Krankheit) korreliert sind.

4 beträgt, werden 85 richtige Hypothesen als richtig angegeben. Tatsächlich sind davon über die Hälfte (45) falsch! Falsch Positiv Abbildung 5. Übersicht der Auswirkungen von falsch-positiv-Rate und Test-Stärke (nach Darstellung im „The Economist“, Ausgabe vom 19. 10. 2013) re Signifikanz, von denen wir wissen, dass 100 richtig sind. Ein Test mit einer Teststärke von 80 % wird nun 80 der richtigen Korrelation finden. Von den 900 falschen Korrelationen wird der Test allerdings 45 als richtig einstufen (5 % Typ 1 Fehler).

Ein Ausgusspräparat und die daraus rekonstruierten Segmente zur Validierung der Segmenteinteilung. 39 Bildverarbeitung und Visualisierung für die Operationsplanung (a) (b) Abbildung 7. Im Ergebnis der Gefäßanalyse entsteht ein Skelett der Pfortaderäste, von dem ausgehend die Couinaud-Segmente nach der Nächste-Nachbar-Methode abgeschätzt wurden. Die Segmente unterscheiden sich deutlich von den durch planare Flächen begrenzten Segmenten im Couinaud-Schema (vgl. Abbildung 1 auf S. 30). Die Farbe der Gefäße im linken Bild entspricht der Farbe der CouinaudSegmente im rechten Bild.

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