Glossar: Sprungleiste, Abkürzungen ausschreiben, CLAUDE.md-Regel

Sprungleiste (A B C ... Z) im Glossar — wie im Stichwortverzeichnis:
ein Klick je Buchstabe springt zur '## <Buchstabe>'-Überschrift.
Eingebaut in erzeuge_glossar_04.py als {=html}-Rohblock (nur HTML,
im PDF bedeutungslos).

Abkürzungen beim ersten Mal ausschreiben: 'VaR' → 'VaR (Value at Risk)',
'EVPI' → 'EVPI (Expected Value of Perfect Information)' als Link-Text
bei der ersten Nennung je Datei; danach nur die Abkürzung. 19 Abkürzungen
erfasst (VaR, CVaR, KKT, NLP, MILP, EVPI, LP, QP, ...).

CLAUDE.md: Regel 'Glossar-Links: Fachbegriffe im Fließtext automatisch
verlinkt' dokumentiert — resolve_glossar(), LINK_TEXTE,
ABBREV_ERSTE_NENNUNG, _NICHT_AUTO_LINKEN, _ZU_KURZ_ABK, .glossar-link,
{gl:}-Marke, Sprungleiste, {#gloss:<slug>}-Anchor.

OR_HTML_04/dynamische-programmierung.html

@@ -234,7 +234,7 @@ Restkosten je Ort: {'Ziel': 0, 'Ost': 5, 'West': 8, &#39
 <li>… Zustand, Stufe, Aktion und Wertfunktion für ein gegebenes Problem benennen.</li>
 <li>… eine Rückwärtsinduktion von Hand für ein kleines Problem durchführen.</li>
 <li>… das Almgren-Chriss-Ausführungsproblem lösen und die Lösung interpretieren.</li>
-<li>… einschätzen, wann <a href="anhang-glossar.md#gloss:dynamische-programmierung-dp" class="glossar-link">DP</a> funktioniert und wann der „<a href="anhang-glossar.md#gloss:fluch-der-dimensionalitaet" class="glossar-link">Fluch der Dimensionalität</a>“ zuschlägt.</li>
+<li>… einschätzen, wann <a href="anhang-glossar.md#gloss:dynamische-programmierung-dp" class="glossar-link">DP (Dynamische Programmierung)</a> funktioniert und wann der „<a href="anhang-glossar.md#gloss:fluch-der-dimensionalitaet" class="glossar-link">Fluch der Dimensionalität</a>“ zuschlägt.</li>
 <li>… die Wertfunktion als <strong>Nachschlagetabelle</strong> lesen: Sie liefert keine Planfolge, sondern eine Regel, die auch bei Abweichungen gilt.</li>
 <li>… einen <a href="anhang-glossar.md#gloss:zustandsraum" class="glossar-link">Zustandsraum</a> auf Vollständigkeit prüfen und erkennen, wann eine Kostenart Vorgeschichte erfordert.</li>
 </ol>
@@ -885,7 +885,7 @@ Abweichung DP zur analytischen Loesung: 5.788 % (Diskretisierung: 1000 Stueck)
 <p><strong>Aufgabe 13.1 ⭐ — Bausteine benennen.</strong> Ein Wanderer plant eine 5-Tages-Tour und muss täglich entscheiden, wie weit er läuft. Bestimmen Sie Stufe, Zustand, Aktion und Wertfunktion. Was gehört <strong>nicht</strong> in den Zustand?</p>
 <p><strong>Aufgabe 13.2 ⭐ — Optimalitätsprinzip anwenden.</strong> Warum folgt aus dem Optimalitätsprinzip, dass man rückwärts rechnen darf? Was würde schiefgehen, wenn die Kosten einer Periode auch von <strong>früheren</strong> Aktionen abhängen (und nicht nur vom aktuellen Zustand)?</p>
 <p><strong>Aufgabe 13.3 ⭐⭐ — Rückwärtsinduktion von Hand.</strong> 5 Einheiten in 3 Perioden, Kosten <span class="math inline">C(n) = n^2 + 2n</span>. Erstellen Sie die vollständige Wertfunktionstabelle und bestimmen Sie den optimalen Pfad. Prüfen Sie mit <code>Bellman_Minimalbeispiel.py</code> (angepasst).</p>
-<p><strong>Aufgabe 13.4 ⭐⭐ — <a href="anhang-glossar.md#gloss:rucksackproblem" class="glossar-link">Rucksackproblem</a> als DP.</strong> Lösen Sie das Rucksackproblem aus <a href="milp.html#kap-milp">Kapitel 6</a> mit dynamischer Programmierung statt <a href="anhang-glossar.md#gloss:gemischt-ganzzahlige-optimierung-milp" class="glossar-link">MILP</a>. (Zustand: verbleibende Kapazität; Stufe: betrachteter Gegenstand.) Vergleichen Sie Laufzeit und Ergebnis mit dem MILP-<a href="anhang-glossar.md#gloss:solver" class="glossar-link">Solver</a>.</p>
+<p><strong>Aufgabe 13.4 ⭐⭐ — <a href="anhang-glossar.md#gloss:rucksackproblem" class="glossar-link">Rucksackproblem</a> als DP.</strong> Lösen Sie das Rucksackproblem aus <a href="milp.html#kap-milp">Kapitel 6</a> mit dynamischer Programmierung statt <a href="anhang-glossar.md#gloss:gemischt-ganzzahlige-optimierung-milp" class="glossar-link">MILP (Gemischt-ganzzahlige Optimierung)</a>. (Zustand: verbleibende Kapazität; Stufe: betrachteter Gegenstand.) Vergleichen Sie Laufzeit und Ergebnis mit dem MILP-<a href="anhang-glossar.md#gloss:solver" class="glossar-link">Solver</a>.</p>
 <p><strong>Aufgabe 13.5 ⭐⭐⭐ — Risikoaversion kalibrieren.</strong> Untersuchen Sie mit <code>Mehrperiodige_Order_Execution.py</code>: (a) Bei welchem <span class="math inline">\lambda</span> verkauft das Modell in der ersten Periode mehr als 50 %? (b) Stellen Sie den Zusammenhang zwischen <span class="math inline">\lambda</span> und den erwarteten Gesamtkosten dar. (c) Ein Händler sagt: „Ich will höchstens 20 % Marktauswirkungskosten und den Rest an Risiko.“ Welches <span class="math inline">\lambda</span> setzen Sie?</p>
 <p><strong>Aufgabe 13.6 ⭐⭐⭐ — Zustandsraum erweitern.</strong> Erweitern Sie das Ausführungsmodell um einen zweiten Zustand: die aktuelle <strong>Orderbuchtiefe</strong> (3 Stufen: dünn/normal/tief), die mit gegebenen Übergangswahrscheinlichkeiten wechselt und <span class="math inline">\eta</span> um Faktor 2 / 1 / 0,5 skaliert. Wie ändert sich die Strategie? Wie stark wächst die Rechenzeit?</p>
 <hr />