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Description: Das heutige Leben ist durchdrungen von komplexen Technologien. Ohne Kommunikationsnetze, Internet, Mobilfunk, Logistik, Verkehrstechnik, medizinische Apparate, etc. könnte die moderne Gesellschaft nicht funktionieren. Fast alle dieser Technologien haben einen hohen Mathematikanteil. Der "normale Bürger"' weiss davon nichts, der Schulunterricht könnte dem ein wenig abhelfen. Einige mathematische Aspekte dieser Technologien sind einfach und sogar spielerisch intuitiv zugänglich. Solche Anwendungen, die zusätzlich noch der Lebensumwelt der Schüler zugehören, können dazu genutzt werden, die mathematische Modellierung, also die mathematische Herangehensweise an die Lösung praktischer Fragen, anschaulich zu erläutern. Gerade in der diskreten Mathematik können hier, quasi "nebenbei" mathematische Theorien erarbeitet und Teilaspekte (Definitionen, Fragestellungen, einfache Sachverhalte) durch eigenständiges Entdecken der Schüler entwickelt werden. Wir beginnen mit einigen Beispielen.

Description: Every day, millions of people are transported by buses, trains, and airplanes in Germany. Public transit (PT) is of major importance for the quality of life of individuals as well as the productivity of entire regions. Quality and efficiency of PT systems depend on the political framework (state-run, market oriented) and the suitability of the infrastructure (railway tracks, airport locations), the existing level of service (timetable, flight schedule), the use of adequate technologies (information, control, and booking systems), and the best possible deployment of equipment and resources (energy, vehicles, crews). The decision, planning, and optimization problems arising in this context are often gigantic and “scream” for mathematical support because of their complexity. This article sketches the state and the relevance of mathematics in planning and operating public transit, describes today’s challenges, and suggests a number of innovative actions. The current contribution of mathematics to public transit is — depending on the transportation mode — of varying depth. Air traffic is already well supported by mathematics. Bus traffic made significant advances in recent years, while rail traffic still bears significant opportunities for improvements. In all areas of public transit, the existing potentials are far from being exhausted. For some PT problems, such as vehicle and crew scheduling in bus and air traffic, excellent mathematical tools are not only available, but used in many places. In other areas, such as rolling stock rostering in rail traffic, the performance of the existing mathematical algorithms is not yet sufficient. Some topics are essentially untouched from a mathematical point of view; e.g., there are (except for air traffic) no network design or fare planning models of practical relevance. PT infrastructure construction is essentially devoid of mathematics, even though enormous capital investments are made in this area. These problems lead to questions that can only be tackled by engineers, economists, politicians, and mathematicians in a joint effort. Among other things, the authors propose to investigate two specific topics, which can be addressed at short notice, are of fundamental importance not only for the area of traffic planning, should lead to a significant improvement in the collaboration of all involved parties, and, if successful, will be of real value for companies and customers: • discrete optimal control: real-time re-planning of traffic systems in case of disruptions, • model integration: service design in bus and rail traffic. Work on these topics in interdisciplinary research projects could be funded by the German ministry of research and education (BMBF), the German ministry of economics (BMWi), or the German science foundation (DFG).

Description: Dieser kurze Aufsatz zur Algorithmengeschichte ist Eberhard Knobloch, meinem Lieblings-Mathematikhistoriker, zum 65. Geburtstag gewidmet. Eberhard Knobloch hat immer, wenn ich ihm eine historische Frage zur Mathematik stellte, eine Antwort gewusst – fast immer auch sofort. Erst als ich mich selbst ein wenig und dazu amateurhaft mit Mathematikgeschichte beschäftigte, wurde mir bewusst, wie schwierig dieses „Geschäft“ ist. Man muss nicht nur mehrere (alte) Sprachen beherrschen, sondern auch die wissenschaftliche Bedeutung von Begriffen und Symbolen in früheren Zeiten kennen. Man muss zusätzlich herausfinden, was zur Zeit der Entstehung der Texte „allgemeines Wissen“ war, insbesondere, was seinerzeit gültige Beweisideen und -schritte waren, und daher damals keiner präzisen Definition oder Einführung bedurfte. Es gibt aber noch eine Steigerung des historischen Schwierigkeitsgrades: Algorithmengeschichte. Dies möchte ich in diesem Artikel kurz darlegen in der Hoffnung, dass sich Wissenschaftshistoriker dieses Themas noch intensiver annehmen, als sie das bisher tun. Der Grund ist, dass heute Algorithmen viele Bereiche unserer Alltagswelt steuern und unser tägliches Leben oft von funktionierenden Algorithmen abhängt. Daher wäre eine bessere Kenntnis der Algorithmengeschichte von großem Interesse.

Description: We provide an introduction into the mathematics of and with paths. Not on the shortest, but hopefully on an entertaining path!

Description: Eigentlich war der erste Autor nur zu einem Grußwort zur Tagung „GML² 2009 - Grundfragen Multi¬medialen Lehrens und Lernens“ eingeladen. Daraus wurde ein E-Learning-bezogener Vortrag, der – basierend auf Erfahrungen im Fach Mathematik – einen kritischen Blick auf die E-Learning-Szene in Deutschland wirft und diese mit entsprechenden Aktivitäten weltweit vergleicht. Dies ist die in seinen mathematischen Teilen gekürzte, in den E-Learning-Anteilen ein wenig erweiterte schriftliche Fassung des Vortrags. Der Artikel stammt nicht von E-Learning-Spezialisten sondern von Personen, die sich seit fast zwanzig Jahren mit elektronischer Information und Kommunikation (kurz: IuK) – insbesondere in der Mathematik – beschäftigen. Nach einer Definition von Michael Kerres kennzeichnet der Begriff E-Learning (electronic learning – elektronisch unterstütztes Lernen) alle Formen von Lernen, bei denen digitale Medien für die Präsentation und Distribution von Lernmaterialien und/oder zur Unterstützung zwischenmenschlicher Kommunikation zum Einsatz kommen, siehe z.B. http://de.wikipedia.org/wiki/E-Learning. IuK und E-Learning haben nach dieser Begriffsbildung viele Berührungspunkte. Deswegen wagen wir es, unsere positiven und negativen Erfahrungen im Bereich IuK in diesem Eröffnungsvortrag zu berichten, einige Entwicklungslinien zu vergleichen und eine eigene Kurzversion der Definition von E-Learning (besser E-Teaching and -Learning) voranzustellen: „Lehren und Lernen mit Unterstützung elektronischer Hilfsmittel“.

Description: In the simplex algorithm, solving linear systems with the basis matrix and its transpose accounts for a large part of the total computation time. We investigate various methods from modern numerical linear algebra to improve the computation speed of the basis updates arising in LPs. The experiments are executed on a large real-world test set. The most widely used solution technique is sparse LU factorization, paired with an updating scheme that allows to use the factors over several iterations. Clearly, small number of fill-in elements in the LU factors is critical for the overall performance. Using a wide range of LPs we show numerically that after a simple permutation the non-triangular part of the basis matrix is so small, that the whole matrix can be factorized with (relative) fill-in close to the optimum. This permutation has been exploited by simplex practitioners for many years. But to our knowledge no systematic numerical study has been published that demonstrates the effective reduction to a surprisingly small non-triangular problem, even for large scale LPs. For the factorization of the non-triangular part most existing simplex codes use some variant of dynamic Markowitz pivoting, which originated in the late 1950s. We also show numerically that, in terms of fill-in and in the simplex context, dynamic Markowitz is quite consistently superior to other, more recently developed techniques.

Description: This paper reviews George Dantzig's contribution to integer programming, especially his seminal work with Fulkerson and Johnson on the traveling salesman problem

Description: Millionen von Menschen werden allein in Deutschland täglich von Bussen, Bahnen und Flugzeugen transportiert. Der öffentliche Personenverkehr (ÖV) ist von großer Bedeutung für die Lebensqualität einzelner aber auch für die Leistungsfähigkeit ganzer Regionen. Qualität und Effizienz von ÖV-Systemen hängen ab von politischen Rahmenbedingungen (staatlich geplant, wettbewerblich organisiert) und der Eignung der Infrastruktur (Schienensysteme, Flughafenstandorte), vom vorhandenen Verkehrsangebot (Fahr- und Flugplan), von der Verwendung angemessener Technologien (Informations-, Kontroll- und Buchungssysteme) und dem bestmöglichen Einsatz der Betriebsmittel (Energie, Fahrzeuge und Personal). Die hierbei auftretenden Entscheidungs-, Planungs- und Optimierungsprobleme sind z.T. gigantisch und "schreien" aufgrund ihrer hohen Komplexität nach Unterstützung durch Mathematik. Dieser Artikel skizziert den Stand und die Bedeutung des Einsatzes von Mathematik bei der Planung und Durchführung von öffentlichem Personenverkehr, beschreibt die bestehenden Herausforderungen und regt zukunftsweisende Maßnahmen an.