From 5c49725d5c86d4dfdbbcce3e4a6e3579b8a02680 Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: dschlueter Date: Tue, 8 Sep 2026 15:20:06 +0200 Subject: [PATCH] Notebook-Uebersichtsseite - das fehlende Gegenstueck zu programme.html Der 403 auf /OR/Notebooks_04/ hatte eine andere Ursache als vermutet: Beim Eintragen der Website-Adresse ins README hatte ich in der Lesen-Tabelle das VERZEICHNIS verlinkt. Keine Seite der Website tut das - die Kapitelseiten zeigen direkt auf Notebooks_04/.ipynb, und das funktioniert. Der Webserver verweigert Directory-Listing, zu Recht. Die Frage "gibt es so etwas nicht schon?" war aber berechtigt und hat die eigentliche Luecke sichtbar gemacht: baue_programme_seite() erzeugt seit jeher programme.html, eine gestaltete Uebersicht der 76 Programme. Fuer die 25 Notebooks gab es kein Gegenstueck - sie wurden ausgeliefert, aber keine Seite listete sie. Neu ist baue_notebooks_seite(), nach demselben Muster und mit denselben Bausteinen: die Zuordnung Seite -> Notebook kommt fertig aus baue_notebooks(), Rahmen und Navigation aus baue_seiten_schablone() und baue_sidebar_html(). Gruppiert nach Vorspann, Kapiteln und Anhaengen; der einleitende Absatz nennt die drei Wege, ein Notebook auszufuehren. Dazu ein ZIP mit allen 25 Notebooks (208 KB), byteidentisch ueber zwei Laeufe. Ein ZIP speichert je Eintrag die Aenderungszeit; ohne festen Wert entstuende bei jedem Bau eine andere Datei, und da OR_HTML_04/ versioniert ist, wuechse das Repository bei jedem Lauf. Die Eintraege werden deshalb sortiert und mit ZipInfo(date_time=(1980,1,1,0,0,0)) geschrieben - dieselbe Sorgfalt wie svg.hashsalt bei den Diagrammen. Gegen kuenftige 403 schreiben spiegle_notebooks() und baue_programme_seite() je eine dreizeilige index.html mit meta refresh in ihr Downloadverzeichnis. Das behebt zugleich denselben latenten Fall bei programme/. Ein eigener Fehler, zum zweiten Mal derselbe: Das .replace(",", ".") fuer deutsche Tausenderpunkte hing am Ende eines mehrzeiligen f-Strings - und in Python bindet die Methode an die GESAMTE zusammengesetzte Zeichenkette. Aus "Drei Wege, sie auszufuehren" wurde "Drei Wege. sie auszufuehren". Exakt der Fehler, vor dem ich in erzeuge_wirkung.py selbst einen Kommentar hinterlassen hatte. Die Zahl wird jetzt getrennt formatiert. Geprueft: 25 gelistete Notebooks, 0 tote Links auf der Seite, ZIP mit 25 Eintraegen und identischen Zeitstempeln, Seitenleisteneintrag auf allen 40 Seiten mit Seitenleiste, --check fehlerfrei, PDF unveraendert 759 Seiten. Co-Authored-By: Claude Opus 5 --- CLAUDE.md | 6 + OR_HTML_04/Notebooks_04.zip | Bin 0 -> 212713 bytes OR_HTML_04/Notebooks_04/index.html | 4 + ...rations_Research_mit_Python_Version_04.pdf | Bin 3816207 -> 3816209 bytes OR_HTML_04/anhang-fehlerdiagnose.html | 2 +- OR_HTML_04/anhang-glossar-literatur.html | 2 +- OR_HTML_04/anhang-loesungen.html | 2 +- OR_HTML_04/anhang-modellierungsmuster.html | 2 +- OR_HTML_04/anhang-spickzettel.html | 2 +- OR_HTML_04/bruecke.html | 2 +- OR_HTML_04/cpsat.html | 2 +- OR_HTML_04/cvar.html | 2 +- OR_HTML_04/dekomposition.html | 2 +- OR_HTML_04/dynamische-programmierung.html | 2 +- OR_HTML_04/einfuehrung.html | 2 +- OR_HTML_04/finanzdaten.html | 2 +- OR_HTML_04/fundament.html | 2 +- OR_HTML_04/graphen.html | 2 +- OR_HTML_04/handelsmaschine.html | 2 +- OR_HTML_04/index.html | 2 +- OR_HTML_04/lp.html | 2 +- OR_HTML_04/markowitz.html | 2 +- OR_HTML_04/mehrziel.html | 2 +- OR_HTML_04/metaheuristiken.html | 2 +- OR_HTML_04/milp.html | 2 +- OR_HTML_04/modellierung.html | 2 +- OR_HTML_04/notation.html | 2 +- OR_HTML_04/notebooks.html | 116 ++++++++++++++++++ OR_HTML_04/oekosystem.html | 2 +- OR_HTML_04/praxisfallen.html | 2 +- OR_HTML_04/prognose.html | 2 +- OR_HTML_04/programme.html | 2 +- OR_HTML_04/programme/index.html | 4 + OR_HTML_04/projektwerkstatt.html | 2 +- OR_HTML_04/qp-nlp.html | 2 +- OR_HTML_04/stichwortverzeichnis.html | 4 +- OR_HTML_04/supplychain.html | 2 +- OR_HTML_04/synthese-anwendungen.html | 2 +- OR_HTML_04/synthese-grundlagen.html | 2 +- OR_HTML_04/synthese-kernverfahren.html | 2 +- OR_HTML_04/synthese-nichtlinear.html | 2 +- OR_HTML_04/synthese-praxis.html | 2 +- OR_HTML_04/testing.html | 2 +- OR_HTML_04/unsicherheit.html | 2 +- OR_HTML_04/vorwort.html | 2 +- Operations_Research_mit_Python_Version_04.pdf | Bin 3816207 -> 3816209 bytes .../build_version_04.py | 99 +++++++++++++++ PROGRESS.md | 41 +++++++ README.md | 2 +- 49 files changed, 311 insertions(+), 41 deletions(-) create mode 100644 OR_HTML_04/Notebooks_04.zip create mode 100644 OR_HTML_04/Notebooks_04/index.html create mode 100644 OR_HTML_04/notebooks.html create mode 100644 OR_HTML_04/programme/index.html diff --git a/CLAUDE.md b/CLAUDE.md index 2660a64..9a74227 100644 --- a/CLAUDE.md +++ b/CLAUDE.md @@ -161,6 +161,12 @@ Im PDF steht stattdessen ein Hinweis auf die Website. Das Buch steht online auf , das Repository oeffentlich auf . +Die Website hat vier Übersichtsseiten: `index.html` (Landing), `programme.html`, +`notebooks.html` und `stichwortverzeichnis.html`. Die beiden Downloadverzeichnisse +`programme/` und `Notebooks_04/` bekommen je eine `index.html`, die auf ihre Übersicht +weiterleitet — sonst antwortet der Webserver mit 403, weil Directory-Listing abgeschaltet +ist. + **Nach jedem `--pdf --html` muss `OR_HTML_04/` neu auf den Webserver kopiert werden** — sonst laeuft die veroeffentlichte Fassung dem Repository hinterher. Woran man das merkt: Ein `curl -s https://jamulix.de/OR/lp.html | grep -c colab.research` muss **0** ergeben, und die diff --git a/OR_HTML_04/Notebooks_04.zip b/OR_HTML_04/Notebooks_04.zip new file mode 100644 index 0000000000000000000000000000000000000000..c61c6079d2105868c142ec6c5c6f3cbb88d9a1dd GIT binary patch literal 212713 zcmZ6RQ?D=#tY)`u+qP}nwr$(CZQHhO+qUs;%{Q6M#W@#En*M>d>sboYz#u39000pG z6(PW@i7-45A^<=$D*yn+e-k--7gHm9duwNX1{QilI}1ZQb6PV~3ma1>6H7yLJ9}qS zI!gynJEKu;TW4(cq~AOJzzJ7!r9zC}jXv#FtM-%BBMVz#1UI}=b~EFFb+oBT39d-#clh68n%P?sP>>#fy0{scERFA5f$s{l$fm@!MoH$@ zpJbLrj{KQApq!10U$5FD5leHW@-a&;bob7Uf1Z~wLe$qO9E^0?GbwRS$mYtn7wsAr z4)F_#OmfG9eW>;!dJ*dh0uzokMA`CZaQJ!KENxDW z3T6<25_#4=58qlUOoIf1xL46xCvxRxERxR04yz}UOO;hD?$bMsZS~zL?nSdgWL#)W z^JSe`nx=3eY?;ZDLRAPKwNsWpYHwnh5|1<|IQ`+NQu)#DmpWt~S`@Y^sQIm~o$B-B zqBUbB!y1?|DNz{cIAOhkSdRnQETdimg^@Vx1b?=b>7gt}-e3JrwK)>C(#s^s%((MS zr?nYAzd`FZMUPfbpnB;V9+{D(3pQkRbyNaggSpPPZOEjxh|rg5l2=H)Xy4fI`(@E8 zBwHmRF5ME!Jz_}E+=!P-nWwkuCzGOIxNhG%-(@j~h$u`y`G0K6j*OX_w+1m{@@8@x zq53UcChGRe%(5>#iDl;zMk8XE ztZHfu8IOEd;H1f+i{SKtM5{l*N?_IA(vdZTtnK{}y#%R2q<-XNb)}1Li9FOb!8P}4 zbYQR+HiqJD4jLKl(u9vs=Y|b=B4kuXYlkDKsb-Lr#aB6-5WKu6u&z#uJG2HZkK`^j zCTE(+2_z<57To=E6U-6lmO!S^qfr5(tE3-iTS1DX2?greG#~zV?49QxyOJ+CS(3cB zIz}#`ksWU&h0Jc?k(p?0^YU}WtpFw#TWUMJ_g++6=jM^*qTWoF5enIy@VRoPJby~M z5lzTweft~Zl7wK-#6Fa0;5=mQNm=Wnk#Ctb635S+^s;WCPN)Yrx;n-dOjpPclM7l*B;IhAT2GvnX!NDsLzc960F2WKvY_ zoNP7`v^#Zo`w_n4T~Av4d??3O`c0- z9d<;{hQMD15sbQIRDr#gQo*TnSsJC9ap~2SSl!sfoJqfnFn=%x(>1~I1a0a$N`#MN zDnV~mSHP(l@x&?HtU6ksDrs2V$o=4Ge-LcIF0bYh?3vXay zp8~@skMi$ML-vg7(f`k=G%EGg-Y@B-R2_T$mht3X*2>|<;&5iPXb~w#QVZE$`lQ;K zEwkM+jH3KJn2TfrlKKw#wVqOuydv+GCuySKCP0A6?Recv$|a4#bx6r(MIzmco#x=={yqTTc99+Tqj83;tX2tZ3 z0IWZstkPxur2k{2zthZ=U5O}xVn<=ml6=thUisK$ChMI){R_B}9ibce5y)RBJieao z*XQEiv$1&@pC{}?PVVf1roSx)f+OIL;bM;K=x&-EAv3rjOKDLU&p zp9XF^Le$hB^hoa0KlCF#Ai|PAQls67AnenP=#D>D!!rmX0@VWgXm2@!)xQd1U9C*W zXEW#n@3YQ$NS#{iX3e;Bt(IvGG5i0vffTD7 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z?+*>1G?8g@vIEK31}<2!%WaKekX3;c5ukzn^tq44DpP95)dF;}b%WY`?zRZeuH6Y7 z$FqO#Z?Y<8I1*&9zrnuit>|d3=nQUr9`z_EciZWbZ3Bbq7m1lVb@Wua{nVSHso3qm z_Ce0RL7?jgE>Z`M|746duqMiBua$Ej0%EqocjLiVHF0{89i|-JBjf~Ul1#t98glXK zV;p~E-(X=^B{^$M8Jal;c-^2}09J+-gD)d-Y8Zm$>`*K@Kk0~p1xyPAi@^LTEdwMh z{S_wsI48gqN&&Y_{OFK)3m<~w))M0uPBOB8ZWbM()^n=X@mg(&PYva)h7nU6G*=tm zCQ)Gj>Ynv9sP*r*b|jJWU?F*jknD+&*AtK=C6bu$E(>&i$^IfrwDza+oZsAmtXw`{ ze7O2~KLKEVir;trtekY#vcOX%Y`K&fo@lbms(~gPsa4fW0vD6Q-$*s6c-B(^9VN!y zINMPdsomOLhH>YJ_Q3K!c~U=O$mPPbIZY#q&+3Zu|3`fG<(|OUL^O$NMWU5M18ks5yGC1M<23=`}C@ za99b6?4m6k&?iTmD`yuI?FCOWY<-0 zhq-Mx_{?rtVRkUk4x2LDVLUq|LCq|6|oulo^63;t5U;OmDwmkxJ%uJ1^v{uNH$ z0l^pb;mg;_@Cp(i_OCd0M+i=!bii>sEW0`^DLCK*=NFCVm%Y!r66LItD!7Ynw}=-M z7Jl2>y^ydtd_Z@IwC-yd*8I73x(?-Pk%d0uFLt`E(M=VegWVDMH-<;Np3uLp76h@+ z!}*_kRW306S046r|FPGw(o|Z?WUleioq{?M+rQq5pbHEqGpZ+}yeD%uC*f^V>G+Kv z%tlx6kz`9fdrJd#SUpSXuKK??kgpS-WNhVPuDCMeg}EdC1$U?=M(m31FJ8X1;0$FCa~y7 z?cFsS{ahQp8ihmeH?UD0L#7;khk%TgqkH{+;zIsvFn^VbzjBcn*1}$Z-GG#GD&6-i zAXw%Q%wXwvTL~;N0p<%1plb?HJ@jW0dpjOIB_WDp3CZn;#0iBYRzTn&619|^g2Y5f zyb`1Uz#F-u{(l9t1WfzyTa$m;|NrD8{#{ny$8RGR{9Z}HFPId}-&;_NSTGZK!Td`F zqdW?Ji>hFrrGoJV1;1}nFgsI0FWG`$IVqUaqhOAvf?s(k7=2UFhqj+wJ z`qLKt?n6O;xq@GRDCp%0B54wWcoC;?DDCj{{(C4<`S0M_1SEzqrmZyUL?FDnE z7xbws_??J?Um7atqgycArC>~SLGQbQ{+R{szXiWTR50SEU>5y?*4Tny9V!^(R&g9< zEA8cKuHYuF;W}>Mc5dNTW)IoHT|CFb+|PqN!6Q7)v%JfTyvobG#cRA{ZL2B&!QXjb zUZ(sfAF*N&8Q#twa-o0ntXN@HR_-nT@+mIZk{5ix7b?$q6~4?@S(CN-1{<;gJF*!Y zv%psDz&32hf$YL=?8ENt$pP%k@f^w#9L-T2$1%LjFFA!1IgPV9lV5NHzhd@*ueq2j zxSlJynrnH8-*OXoa1VF#AoubTkMT5*^CZvmXP)DE-%hse173gURo>=Z-uKFC%8!)G z%E~|fmv8)E&H(?ayfRi;l@0kaYw;D<<*R&?Z?HZ)unC*9C5vp&R&2{{9LlaNXJ@{{ z-t5Mn?9YB2!U3GbksQV`{E*`~k&8HulR1@hIh`{(oAdZJ7jP?=aS2y(Jy-KvZeYc? zU%Xs-r(HBdbwz*jJ$G>*_wXq9^B@oN6p!&be`NN7OT1?JPb%Nx4c_7}%${(U*%Kc4 zuZsO)+JCCtABsl87X3PH(HyNsvuzjk3@Ms(yJ)`FqJFbQGjA95*evRAP&EH`(JYrm zW7&%OQ54O^T{L@S(HxaU^Kuu>>{`@2v}o4HqM5pjej$Il=+{Myej&Q34?s~%eNi8z zq8_A0E$l_V99{IQqeZ<;i+(@4=od(f<}fV!9nzv!?4o{3MZZQ`^jp$J^8^;PycEr@ 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Z;)(wUA(W$Wm*+Y
- +
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diff --git a/OR_HTML_04/mehrziel.html b/OR_HTML_04/mehrziel.html index ab79eda..30e6941 100644 --- a/OR_HTML_04/mehrziel.html +++ b/OR_HTML_04/mehrziel.html @@ -94,7 +94,7 @@
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diff --git a/OR_HTML_04/metaheuristiken.html b/OR_HTML_04/metaheuristiken.html index 0ce41b7..cada582 100644 --- a/OR_HTML_04/metaheuristiken.html +++ b/OR_HTML_04/metaheuristiken.html @@ -94,7 +94,7 @@
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diff --git a/OR_HTML_04/milp.html b/OR_HTML_04/milp.html index 1b96f59..464ff25 100644 --- a/OR_HTML_04/milp.html +++ b/OR_HTML_04/milp.html @@ -94,7 +94,7 @@
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diff --git a/OR_HTML_04/modellierung.html b/OR_HTML_04/modellierung.html index fa34a06..ae89408 100644 --- a/OR_HTML_04/modellierung.html +++ b/OR_HTML_04/modellierung.html @@ -94,7 +94,7 @@
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- +
diff --git a/OR_HTML_04/notebooks.html b/OR_HTML_04/notebooks.html new file mode 100644 index 0000000..0787475 --- /dev/null +++ b/OR_HTML_04/notebooks.html @@ -0,0 +1,116 @@ + + + + + +Notebooks · Optimierte Entscheidungsfindung mit Python + + + + + + + + + +
+ + Optimierte Entscheidungsfindung mit Python +
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Notebooks

Zu jedem Kapitel gehört ein Jupyter-Notebook mit allen Codeblöcken in Lesereihenfolge — insgesamt 25. Drei Wege, sie auszuführen: in einer lokalen Jupyter-Installation öffnen, in Google Colab hochladen, oder mit dem Kurs-Image starten, das alle Solver mitbringt:

docker run --rm -p 127.0.0.1:8888:8888 or-mit-python

Alle 25 Notebooks als ZIP (208 KB)

Vorspann

Kapitel

Anhänge

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+ + + + + + diff --git a/OR_HTML_04/oekosystem.html b/OR_HTML_04/oekosystem.html index 124f6d9..b346716 100644 --- a/OR_HTML_04/oekosystem.html +++ b/OR_HTML_04/oekosystem.html @@ -94,7 +94,7 @@
- +
diff --git a/OR_HTML_04/praxisfallen.html b/OR_HTML_04/praxisfallen.html index 365d9f4..00b770a 100644 --- a/OR_HTML_04/praxisfallen.html +++ b/OR_HTML_04/praxisfallen.html @@ -94,7 +94,7 @@
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diff --git a/OR_HTML_04/prognose.html b/OR_HTML_04/prognose.html index 57cfc73..e2f01a2 100644 --- a/OR_HTML_04/prognose.html +++ b/OR_HTML_04/prognose.html @@ -94,7 +94,7 @@
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diff --git a/OR_HTML_04/programme.html b/OR_HTML_04/programme.html index ece26a1..4087bd9 100644 --- a/OR_HTML_04/programme.html +++ b/OR_HTML_04/programme.html @@ -94,7 +94,7 @@
- +
diff --git a/OR_HTML_04/programme/index.html b/OR_HTML_04/programme/index.html new file mode 100644 index 0000000..992bcf4 --- /dev/null +++ b/OR_HTML_04/programme/index.html @@ -0,0 +1,4 @@ + + +Weiterleitung +

Weiter zur Übersicht.

diff --git a/OR_HTML_04/projektwerkstatt.html b/OR_HTML_04/projektwerkstatt.html index 0b86d50..f40b055 100644 --- a/OR_HTML_04/projektwerkstatt.html +++ b/OR_HTML_04/projektwerkstatt.html @@ -94,7 +94,7 @@
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diff --git a/OR_HTML_04/qp-nlp.html b/OR_HTML_04/qp-nlp.html index 6c55b48..faae301 100644 --- a/OR_HTML_04/qp-nlp.html +++ b/OR_HTML_04/qp-nlp.html @@ -94,7 +94,7 @@
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diff --git a/OR_HTML_04/stichwortverzeichnis.html b/OR_HTML_04/stichwortverzeichnis.html index 24feda8..24f74a0 100644 --- a/OR_HTML_04/stichwortverzeichnis.html +++ b/OR_HTML_04/stichwortverzeichnis.html @@ -94,12 +94,12 @@
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Stichwortverzeichnis

219 Fachbegriffe. Ein Klick führt zum jeweiligen Kapitel/Abschnitt (statt einer im Web bedeutungslosen Seitenzahl wie im gedruckten Register).

A

Absolutbetrag (Modellierungsmuster) — Anhang B: Katalog der Modellierungsmuster
Adjusted Close — Kapitel 18: Finanzdaten-Modellierung — Renditen, Kovarianz und Shrinkage
Aktivierungsschalter (Modellierungsmuster) — Anhang B: Katalog der Modellierungsmuster
Almgren-Chriss-Modell — Anhang E: Glossar und Literatur, Kapitel 13: Dynamische Programmierung — Die Bellman-Gleichung und Order-Execution
Alternativoptima — Anhang E: Glossar und Literatur
Approximate Dynamic Programming — Kapitel 22: Praxisfallen und der Weg zum produktiven Einsatz

B

Bedingte Kopplung (Konjunktion) — Anhang B: Katalog der Modellierungsmuster
Bellman, Richard — Kapitel 13: Dynamische Programmierung — Die Bellman-Gleichung und Order-Execution
Bellman-Gleichung — Anhang E: Glossar und Literatur, Kapitel 13: Dynamische Programmierung — Die Bellman-Gleichung und Order-Execution
Benders-Zerlegung — Kapitel 22: Praxisfallen und der Weg zum produktiven Einsatz
Big-M-Methode — Anhang E: Glossar und Literatur, Kapitel 6: Gemischt-ganzzahlige Optimierung — Diskrete Entscheidungen und Branch-and-Bound
Binärvariable — Anhang E: Glossar und Literatur
Bipartites Matching — Anhang E: Glossar und Literatur, Kapitel 8: Graphen, Flüsse und Touren — Min-Cost-Flow, Matching und VRP
Black-Box-Effekt — Kapitel 22: Praxisfallen und der Weg zum produktiven Einsatz
Branch-and-Bound — Anhang E: Glossar und Literatur, Kapitel 6: Gemischt-ganzzahlige Optimierung — Diskrete Entscheidungen und Branch-and-Bound
Branch-and-Cut — Kapitel 6: Gemischt-ganzzahlige Optimierung — Diskrete Entscheidungen und Branch-and-Bound, Kapitel 3: Das Python-Ökosystem für OR — Solver, Bindings und Modellierungsschichten
Brute Force — Kapitel 1: Einführung in Operations Research — Vom Ursprung zur mathematischen Entscheidungsfindung
Budgeted Uncertainty — Anhang E: Glossar und Literatur, Kapitel 12: Optimierung unter Unsicherheit — Monte-Carlo, Stochastik, Robustheit
Budgetlimit — Anhang B: Katalog der Modellierungsmuster

C

Calmar Ratio — Anhang E: Glossar und Literatur
CDCL — Kapitel 7: Constraint Programming mit CP-SAT — Logik, Scheduling und Zuweisung, Kapitel 3: Das Python-Ökosystem für OR — Solver, Bindings und Modellierungsschichten
Chance Constraint — Kapitel 12: Optimierung unter Unsicherheit — Monte-Carlo, Stochastik, Robustheit
Column Generation — Kapitel 9: Metaheuristiken — wenn der exakte Solver aussteigt, Kapitel 22: Praxisfallen und der Weg zum produktiven Einsatz
Conditional Value at Risk (CVaR) — Anhang E: Glossar und Literatur, Kapitel 20: Tail-Risiko, CVaR und Transaktionskosten
Constraint Attribution — Kapitel 22: Praxisfallen und der Weg zum produktiven Einsatz
Constraint Programming (CP) — Anhang E: Glossar und Literatur, Kapitel 7: Constraint Programming mit CP-SAT — Logik, Scheduling und Zuweisung
Constraint Propagation — Anhang E: Glossar und Literatur, Kapitel 7: Constraint Programming mit CP-SAT — Logik, Scheduling und Zuweisung
Constraint-Trace — Kapitel 22: Praxisfallen und der Weg zum produktiven Einsatz
CP-SAT — Anhang E: Glossar und Literatur
CP-SAT-Solver — Kapitel 7: Constraint Programming mit CP-SAT — Logik, Scheduling und Zuweisung
CSR-Format — Kapitel 3: Das Python-Ökosystem für OR — Solver, Bindings und Modellierungsschichten
CVRPTW — Kapitel 8: Graphen, Flüsse und Touren — Min-Cost-Flow, Matching und VRP
CVXPY — Anhang E: Glossar und Literatur, Kapitel 3: Das Python-Ökosystem für OR — Solver, Bindings und Modellierungsschichten, Kapitel 11: Quadratische und nichtlineare Optimierung — KKT, Lagrange, Konvexität

D

Dantzig, George — Kapitel 1: Einführung in Operations Research — Vom Ursprung zur mathematischen Entscheidungsfindung, Kapitel 5: Lineare Programmierung — Simplex, Dualität und Schattenpreise
Data Snooping — Kapitel 21: Die vollständige quantitative Handelsmaschine
DCPError — Anhang C: Fehlerdiagnose-Handbuch
Deletion Filter — Anhang C: Fehlerdiagnose-Handbuch
Diskrete Rendite — Kapitel 18: Finanzdaten-Modellierung — Renditen, Kovarianz und Shrinkage
Diversifikation — Kapitel 19: Die moderne Portfoliotheorie nach Markowitz
Dual Simplex — Kapitel 3: Das Python-Ökosystem für OR — Solver, Bindings und Modellierungsschichten
Duales Problem — Kapitel 5: Lineare Programmierung — Simplex, Dualität und Schattenpreise
Dualitätstheorie — Anhang E: Glossar und Literatur
Dynamische Programmierung — Anhang E: Glossar und Literatur, Kapitel 13: Dynamische Programmierung — Die Bellman-Gleichung und Order-Execution

E

Ecke (Extrempunkt) — Kapitel 2: Das mathematische Fundament — Vektoren, Matrizen, Konvexität
Effizienzgrenze — Anhang E: Glossar und Literatur, Kapitel 19: Die moderne Portfoliotheorie nach Markowitz
Entartung — Kapitel 5: Lineare Programmierung — Simplex, Dualität und Schattenpreise
Entscheidungsvariable — Anhang E: Glossar und Literatur, Kapitel 1: Einführung in Operations Research — Vom Ursprung zur mathematischen Entscheidungsfindung
Entscheidungsvektor — Kapitel 2: Das mathematische Fundament — Vektoren, Matrizen, Konvexität
Entweder-Oder-Bedingung — Anhang B: Katalog der Modellierungsmuster
Error-Maximizer-Effekt — Anhang E: Glossar und Literatur, Kapitel 18: Finanzdaten-Modellierung — Renditen, Kovarianz und Shrinkage
EVPI — Anhang E: Glossar und Literatur, Kapitel 12: Optimierung unter Unsicherheit — Monte-Carlo, Stochastik, Robustheit
Exklusiv-Oder — Anhang B: Katalog der Modellierungsmuster
Expected Shortfall — Kapitel 20: Tail-Risiko, CVaR und Transaktionskosten
Explainable OR — Anhang E: Glossar und Literatur

F

Fallback-Strategie — Kapitel 22: Praxisfallen und der Weg zum produktiven Einsatz
Falsche Dualwerte (Fehlerbild) — Anhang C: Fehlerdiagnose-Handbuch
Fat Tails — Anhang E: Glossar und Literatur, Kapitel 20: Tail-Risiko, CVaR und Transaktionskosten
Fluch der Dimensionalität — Anhang E: Glossar und Literatur, Kapitel 13: Dynamische Programmierung — Die Bellman-Gleichung und Order-Execution
Fluch des Durchschnitts — Kapitel 12: Optimierung unter Unsicherheit — Monte-Carlo, Stochastik, Robustheit
Flusserhaltung — Anhang E: Glossar und Literatur, Anhang B: Katalog der Modellierungsmuster, Kapitel 8: Graphen, Flüsse und Touren — Min-Cost-Flow, Matching und VRP
Fundamentalsatz der linearen Optimierung — Anhang E: Glossar und Literatur, Kapitel 2: Das mathematische Fundament — Vektoren, Matrizen, Konvexität

G

Genetischer Algorithmus — Kapitel 9: Metaheuristiken — wenn der exakte Solver aussteigt
Gestaffelte Preise (stückweise linear) — Anhang B: Katalog der Modellierungsmuster
Gini-Koeffizient — Projektwerkstatt
Gleitendes Fenster — Anhang B: Katalog der Modellierungsmuster
Globale Constraints — Anhang E: Glossar und Literatur, Kapitel 7: Constraint Programming mit CP-SAT — Logik, Scheduling und Zuweisung
Globales Minimum — Kapitel 2: Das mathematische Fundament — Vektoren, Matrizen, Konvexität
GMV (Global Minimum Variance) — Anhang E: Glossar und Literatur, Kapitel 19: Die moderne Portfoliotheorie nach Markowitz
Goldene Regel des Backtestens — Kapitel 21: Die vollständige quantitative Handelsmaschine
Gradient — Kapitel 11: Quadratische und nichtlineare Optimierung — KKT, Lagrange, Konvexität
Gurobi — Kapitel 6: Gemischt-ganzzahlige Optimierung — Diskrete Entscheidungen und Branch-and-Bound

H

Herfindahl-Index — Projektwerkstatt
Hierarchische Relaxation — Kapitel 22: Praxisfallen und der Weg zum produktiven Einsatz
HiGHS — Anhang E: Glossar und Literatur, Kapitel 6: Gemischt-ganzzahlige Optimierung — Diskrete Entscheidungen und Branch-and-Bound

I

IIS (Irreducible Infeasible Subset) — Anhang C: Fehlerdiagnose-Handbuch
Implikation (Modellierungsmuster) — Anhang B: Katalog der Modellierungsmuster
Importfehler (ortools und highspy) — Anhang C: Fehlerdiagnose-Handbuch
Infeasibility — Anhang C: Fehlerdiagnose-Handbuch, Anhang E: Glossar und Literatur, Kapitel 1: Einführung in Operations Research — Vom Ursprung zur mathematischen Entscheidungsfindung
Instabile Lösung (Fehlerbild) — Anhang C: Fehlerdiagnose-Handbuch
Interior-Point-Verfahren — Kapitel 3: Das Python-Ökosystem für OR — Solver, Bindings und Modellierungsschichten
Intervallvariable — Anhang E: Glossar und Literatur, Kapitel 7: Constraint Programming mit CP-SAT — Logik, Scheduling und Zuweisung

J

Jensensche Ungleichung — Anhang E: Glossar und Literatur, Kapitel 12: Optimierung unter Unsicherheit — Monte-Carlo, Stochastik, Robustheit
Job-Shop-Scheduling — Kapitel 7: Constraint Programming mit CP-SAT — Logik, Scheduling und Zuweisung

K

Kanonische Standardform — Anhang E: Glossar und Literatur
Kapazitätsvektor — Kapitel 2: Das mathematische Fundament — Vektoren, Matrizen, Konvexität
Kardinalitätsbeschränkung — Anhang E: Glossar und Literatur, Anhang B: Katalog der Modellierungsmuster, Kapitel 6: Gemischt-ganzzahlige Optimierung — Diskrete Entscheidungen und Branch-and-Bound
KKT-Bedingungen — Anhang E: Glossar und Literatur, Kapitel 11: Quadratische und nichtlineare Optimierung — KKT, Lagrange, Konvexität
Kohärentes Risikomaß — Anhang E: Glossar und Literatur
Kombinatorische Explosion — Anhang E: Glossar und Literatur, Kapitel 1: Einführung in Operations Research — Vom Ursprung zur mathematischen Entscheidungsfindung
Komplementärer Schlupf — Anhang E: Glossar und Literatur, Kapitel 5: Lineare Programmierung — Simplex, Dualität und Schattenpreise, Kapitel 11: Quadratische und nichtlineare Optimierung — KKT, Lagrange, Konvexität
Konditionszahl — Anhang C: Fehlerdiagnose-Handbuch, Anhang E: Glossar und Literatur, Kapitel 2: Das mathematische Fundament — Vektoren, Matrizen, Konvexität
Konische Optimierung (SOCP, SDP) — Kapitel 22: Praxisfallen und der Weg zum produktiven Einsatz, Kapitel 12: Optimierung unter Unsicherheit — Monte-Carlo, Stochastik, Robustheit
Konvexität — Anhang E: Glossar und Literatur, Kapitel 2: Das mathematische Fundament — Vektoren, Matrizen, Konvexität, Kapitel 11: Quadratische und nichtlineare Optimierung — KKT, Lagrange, Konvexität
Korn-Transformation — Anhang E: Glossar und Literatur, Kapitel 19: Die moderne Portfoliotheorie nach Markowitz
Kostenzerlegung — Kapitel 22: Praxisfallen und der Weg zum produktiven Einsatz
Kovarianzmatrix — Anhang E: Glossar und Literatur, Kapitel 11: Quadratische und nichtlineare Optimierung — KKT, Lagrange, Konvexität
Kumulative Ressource — Anhang B: Katalog der Modellierungsmuster

L

Lagrange-Funktion — Kapitel 11: Quadratische und nichtlineare Optimierung — KKT, Lagrange, Konvexität
Lagrange-Multiplikator — Anhang E: Glossar und Literatur
Large Neighborhood Search — Kapitel 9: Metaheuristiken — wenn der exakte Solver aussteigt
Laufzeitexplosion (Fehlerbild) — Anhang C: Fehlerdiagnose-Handbuch
Ledoit-Wolf-Shrinkage — Anhang E: Glossar und Literatur, Kapitel 18: Finanzdaten-Modellierung — Renditen, Kovarianz und Shrinkage
Lexikografische Optimierung — Anhang B: Katalog der Modellierungsmuster, Kapitel 14: Mehrere Ziele — Pareto-Fronten statt Gewichte
Lineare Programmierung (LP) — Anhang E: Glossar und Literatur
Linopy — Kapitel 3: Das Python-Ökosystem für OR — Solver, Bindings und Modellierungsschichten
linprog — Kapitel 5: Lineare Programmierung — Simplex, Dualität und Schattenpreise
Logarithmische Rendite — Anhang E: Glossar und Literatur, Kapitel 18: Finanzdaten-Modellierung — Renditen, Kovarianz und Shrinkage
Lokales Minimum — Kapitel 2: Das mathematische Fundament — Vektoren, Matrizen, Konvexität
Lookahead-Bias — Anhang E: Glossar und Literatur, Kapitel 21: Die vollständige quantitative Handelsmaschine
LP-Relaxation — Kapitel 6: Gemischt-ganzzahlige Optimierung — Diskrete Entscheidungen und Branch-and-Bound

M

Makespan — Kapitel 7: Constraint Programming mit CP-SAT — Logik, Scheduling und Zuweisung
Marchenko-Pastur-Gesetz — Kapitel 18: Finanzdaten-Modellierung — Renditen, Kovarianz und Shrinkage
Markowitz-Modell (Mean-Variance) — Anhang E: Glossar und Literatur, Kapitel 19: Die moderne Portfoliotheorie nach Markowitz
Marktauswirkung — Anhang E: Glossar und Literatur, Kapitel 13: Dynamische Programmierung — Die Bellman-Gleichung und Order-Execution
Matrix-Vektor-Produkt — Kapitel 2: Das mathematische Fundament — Vektoren, Matrizen, Konvexität
Matrixform — Kapitel 2: Das mathematische Fundament — Vektoren, Matrizen, Konvexität
Maximin-Fairness — Anhang B: Katalog der Modellierungsmuster
Maximum Drawdown — Anhang E: Glossar und Literatur
Mensch in der Schleife — Kapitel 22: Praxisfallen und der Weg zum produktiven Einsatz
Metaheuristik — Kapitel 9: Metaheuristiken — wenn der exakte Solver aussteigt
MILP — Anhang E: Glossar und Literatur, Kapitel 6: Gemischt-ganzzahlige Optimierung — Diskrete Entscheidungen und Branch-and-Bound
Min-Cost-Flow — Anhang E: Glossar und Literatur, Kapitel 8: Graphen, Flüsse und Touren — Min-Cost-Flow, Matching und VRP
Mindestabnahmemenge — Anhang B: Katalog der Modellierungsmuster
MINLP — Kapitel 11: Quadratische und nichtlineare Optimierung — KKT, Lagrange, Konvexität
MIP-Gap — Anhang E: Glossar und Literatur, Kapitel 6: Gemischt-ganzzahlige Optimierung — Diskrete Entscheidungen und Branch-and-Bound, Kapitel 6: Gemischt-ganzzahlige Optimierung — Diskrete Entscheidungen und Branch-and-Bound
Monte-Carlo-Simulation — Anhang E: Glossar und Literatur, Kapitel 12: Optimierung unter Unsicherheit — Monte-Carlo, Stochastik, Robustheit
MTZ-Formulierung — Anhang E: Glossar und Literatur, Anhang B: Katalog der Modellierungsmuster, Kapitel 8: Graphen, Flüsse und Touren — Min-Cost-Flow, Matching und VRP
Multi-Objective Optimization — Kapitel 22: Praxisfallen und der Weg zum produktiven Einsatz

N

Nebenbedingung — Anhang E: Glossar und Literatur, Kapitel 1: Einführung in Operations Research — Vom Ursprung zur mathematischen Entscheidungsfindung
Newsvendor-Problem — Kapitel 12: Optimierung unter Unsicherheit — Monte-Carlo, Stochastik, Robustheit
Nichtlineare Programmierung (NLP) — Anhang E: Glossar und Literatur
Nichtüberlappung — Anhang B: Katalog der Modellierungsmuster
NP-schwer — Kapitel 6: Gemischt-ganzzahlige Optimierung — Diskrete Entscheidungen und Branch-and-Bound

O

Operations Research — Anhang E: Glossar und Literatur, Kapitel 1: Einführung in Operations Research — Vom Ursprung zur mathematischen Entscheidungsfindung
Optimalitätsprinzip — Anhang E: Glossar und Literatur, Kapitel 13: Dynamische Programmierung — Die Bellman-Gleichung und Order-Execution
OR-Tools — Kapitel 1: Einführung in Operations Research — Vom Ursprung zur mathematischen Entscheidungsfindung
Overfitting — Kapitel 21: Die vollständige quantitative Handelsmaschine

P

Parameter (Modell) — Kapitel 1: Einführung in Operations Research — Vom Ursprung zur mathematischen Entscheidungsfindung
Pareto-Front — Kapitel 14: Mehrere Ziele — Pareto-Fronten statt Gewichte
Pivotisierung — Anhang E: Glossar und Literatur
Polars — Kapitel 3: Das Python-Ökosystem für OR — Solver, Bindings und Modellierungsschichten
Polyeder — Anhang E: Glossar und Literatur, Kapitel 2: Das mathematische Fundament — Vektoren, Matrizen, Konvexität
Positiv (semi-)definit — Anhang E: Glossar und Literatur
Präskriptive Analytik — Anhang E: Glossar und Literatur, Kapitel 1: Einführung in Operations Research — Vom Ursprung zur mathematischen Entscheidungsfindung
Predict-then-Optimize — Kapitel 15: Predict-then-Optimize — die bessere Prognose, die schlechtere Entscheidung
Primales Problem — Kapitel 5: Lineare Programmierung — Simplex, Dualität und Schattenpreise
Pyomo — Kapitel 3: Das Python-Ökosystem für OR — Solver, Bindings und Modellierungsschichten

Q

Q-Learning — Kapitel 13: Dynamische Programmierung — Die Bellman-Gleichung und Order-Execution
Quadratische Programmierung (QP) — Anhang E: Glossar und Literatur, Kapitel 11: Quadratische und nichtlineare Optimierung — KKT, Lagrange, Konvexität

R

Rebalancing — Anhang E: Glossar und Literatur
Regime-Shift — Anhang E: Glossar und Literatur
Reinforcement Learning — Kapitel 13: Dynamische Programmierung — Die Bellman-Gleichung und Order-Execution
Relaxation — Anhang E: Glossar und Literatur
Robuste Optimierung — Anhang E: Glossar und Literatur, Kapitel 12: Optimierung unter Unsicherheit — Monte-Carlo, Stochastik, Robustheit
Rockafellar-Uryasev-Theorem — Anhang E: Glossar und Literatur, Kapitel 20: Tail-Risiko, CVaR und Transaktionskosten
Routing-Bibliothek — Kapitel 8: Graphen, Flüsse und Touren — Min-Cost-Flow, Matching und VRP
Rucksackproblem — Anhang B: Katalog der Modellierungsmuster, Kapitel 6: Gemischt-ganzzahlige Optimierung — Diskrete Entscheidungen und Branch-and-Bound
Rückwärtsinduktion — Kapitel 13: Dynamische Programmierung — Die Bellman-Gleichung und Order-Execution
Ruiz-Equilibrierung — Kapitel 2: Das mathematische Fundament — Vektoren, Matrizen, Konvexität
Rüstzeit — Anhang B: Katalog der Modellierungsmuster

S

SAT (Boolean Satisfiability) — Kapitel 7: Constraint Programming mit CP-SAT — Logik, Scheduling und Zuweisung
Satz von Birkhoff und von Neumann — Kapitel 8: Graphen, Flüsse und Touren — Min-Cost-Flow, Matching und VRP
Schattenpreis — Anhang E: Glossar und Literatur, Kapitel 5: Lineare Programmierung — Simplex, Dualität und Schattenpreise, Kapitel 5: Lineare Programmierung — Simplex, Dualität und Schattenpreise
Schätzfehler — Anhang E: Glossar und Literatur
Schlupfvariable — Anhang E: Glossar und Literatur, Kapitel 5: Lineare Programmierung — Simplex, Dualität und Schattenpreise
Schnittebenen — Anhang E: Glossar und Literatur, Kapitel 6: Gemischt-ganzzahlige Optimierung — Diskrete Entscheidungen und Branch-and-Bound
SCIP — Kapitel 6: Gemischt-ganzzahlige Optimierung — Diskrete Entscheidungen und Branch-and-Bound
Semikontinuierliche Variable — Anhang B: Katalog der Modellierungsmuster, Kapitel 6: Gemischt-ganzzahlige Optimierung — Diskrete Entscheidungen und Branch-and-Bound
Sensitivitätsanalyse — Anhang E: Glossar und Literatur, Kapitel 5: Lineare Programmierung — Simplex, Dualität und Schattenpreise
Shannon-Entropie — Kapitel 11: Quadratische und nichtlineare Optimierung — KKT, Lagrange, Konvexität
Sharpe-Ratio — Anhang E: Glossar und Literatur, Kapitel 19: Die moderne Portfoliotheorie nach Markowitz
Simplex-Algorithmus — Anhang E: Glossar und Literatur, Kapitel 1: Einführung in Operations Research — Vom Ursprung zur mathematischen Entscheidungsfindung, Kapitel 5: Lineare Programmierung — Simplex, Dualität und Schattenpreise
Simulated Annealing — Kapitel 9: Metaheuristiken — wenn der exakte Solver aussteigt
Skalarisierung — Kapitel 14: Mehrere Ziele — Pareto-Fronten statt Gewichte
Skalarprodukt — Kapitel 2: Das mathematische Fundament — Vektoren, Matrizen, Konvexität
SLSQP — Anhang E: Glossar und Literatur, Kapitel 11: Quadratische und nichtlineare Optimierung — KKT, Lagrange, Konvexität
Snapshot-Prinzip — Kapitel 22: Praxisfallen und der Weg zum produktiven Einsatz
Starker Dualitätssatz — Kapitel 5: Lineare Programmierung — Simplex, Dualität und Schattenpreise
Stichproben-Kovarianzmatrix — Kapitel 18: Finanzdaten-Modellierung — Renditen, Kovarianz und Shrinkage
Stochastische Programmierung — Kapitel 12: Optimierung unter Unsicherheit — Monte-Carlo, Stochastik, Robustheit
Strafkosten — Kapitel 1: Einführung in Operations Research — Vom Ursprung zur mathematischen Entscheidungsfindung
Subadditivität — Anhang E: Glossar und Literatur, Kapitel 20: Tail-Risiko, CVaR und Transaktionskosten
Subtour — Kapitel 8: Graphen, Flüsse und Touren — Min-Cost-Flow, Matching und VRP
Survivorship-Bias — Anhang E: Glossar und Literatur, Kapitel 21: Die vollständige quantitative Handelsmaschine
Symmetriebrechung — Anhang E: Glossar und Literatur, Anhang B: Katalog der Modellierungsmuster

T

Tabu-Suche — Kapitel 9: Metaheuristiken — wenn der exakte Solver aussteigt
Tangentialportfolio — Kapitel 19: Die moderne Portfoliotheorie nach Markowitz
Technologiematrix — Kapitel 2: Das mathematische Fundament — Vektoren, Matrizen, Konvexität
Totale Unimodularität — Anhang E: Glossar und Literatur, Kapitel 8: Graphen, Flüsse und Touren — Min-Cost-Flow, Matching und VRP
Transaktionskosten — Anhang E: Glossar und Literatur
Trickle Flow — Anhang A: Lösungen zu allen Übungsaufgaben
TSP (Traveling Salesperson Problem) — Kapitel 8: Graphen, Flüsse und Touren — Min-Cost-Flow, Matching und VRP
Turnover (Umschlag) — Anhang E: Glossar und Literatur, Kapitel 20: Tail-Risiko, CVaR und Transaktionskosten
TWAP — Kapitel 13: Dynamische Programmierung — Die Bellman-Gleichung und Order-Execution

U

Umrüstkosten (Modellierungsmuster) — Anhang B: Katalog der Modellierungsmuster
Unbounded (Fehlerbild) — Anhang C: Fehlerdiagnose-Handbuch
Ungarischer Algorithmus — Kapitel 8: Graphen, Flüsse und Touren — Min-Cost-Flow, Matching und VRP
Unsicherheitsmenge — Anhang E: Glossar und Literatur
Unsinniges Ergebnis (Fehlerbild) — Anhang C: Fehlerdiagnose-Handbuch

V

Value at Risk (VaR) — Anhang E: Glossar und Literatur, Kapitel 20: Tail-Risiko, CVaR und Transaktionskosten
Vehicle Routing Problem (VRP) — Anhang E: Glossar und Literatur
Verdächtig guter Backtest (Fehlerbild) — Anhang C: Fehlerdiagnose-Handbuch
Verhältnis-Bedingung — Anhang B: Katalog der Modellierungsmuster
Vertauschte Spalten (Fehlerbild) — Anhang C: Fehlerdiagnose-Handbuch
Volatilität — Anhang E: Glossar und Literatur
Vorrangbeziehung — Anhang B: Katalog der Modellierungsmuster

W

Walk-Forward-Backtest — Anhang E: Glossar und Literatur, Kapitel 21: Die vollständige quantitative Handelsmaschine
Warm-Start — Kapitel 6: Gemischt-ganzzahlige Optimierung — Diskrete Entscheidungen und Branch-and-Bound
Weiche Grenze mit Strafkosten — Anhang B: Katalog der Modellierungsmuster
Widersprüchliche Solver (Fehlerbild) — Anhang C: Fehlerdiagnose-Handbuch
Wurzel-Zeit-Regel — Anhang E: Glossar und Literatur

Z

Zielfunktion — Anhang E: Glossar und Literatur, Kapitel 1: Einführung in Operations Research — Vom Ursprung zur mathematischen Entscheidungsfindung
Zufallsmatrizentheorie — Kapitel 18: Finanzdaten-Modellierung — Renditen, Kovarianz und Shrinkage
Zulässiger Bereich — Anhang E: Glossar und Literatur, Kapitel 2: Das mathematische Fundament — Vektoren, Matrizen, Konvexität
Zuordnungsproblem (1:1) — Anhang B: Katalog der Modellierungsmuster
Zustandslosigkeit (OR-Plattform) — Kapitel 22: Praxisfallen und der Weg zum produktiven Einsatz
Zustandsraum — Kapitel 13: Dynamische Programmierung — Die Bellman-Gleichung und Order-Execution
Zwei-Phasen-Simplex-Methode — Anhang A: Lösungen zu allen Übungsaufgaben
Zweischichtige Architektur — Kapitel 3: Das Python-Ökosystem für OR — Solver, Bindings und Modellierungsschichten
+

Stichwortverzeichnis

219 Fachbegriffe. Ein Klick führt zum jeweiligen Kapitel/Abschnitt (statt einer im Web bedeutungslosen Seitenzahl wie im gedruckten Register).

A

Absolutbetrag (Modellierungsmuster) — Anhang B: Katalog der Modellierungsmuster
Adjusted Close — Kapitel 18: Finanzdaten-Modellierung — Renditen, Kovarianz und Shrinkage
Aktivierungsschalter (Modellierungsmuster) — Anhang B: Katalog der Modellierungsmuster
Almgren-Chriss-Modell — Anhang E: Glossar und Literatur, Kapitel 13: Dynamische Programmierung — Die Bellman-Gleichung und Order-Execution
Alternativoptima — Anhang E: Glossar und Literatur
Approximate Dynamic Programming — Kapitel 22: Praxisfallen und der Weg zum produktiven Einsatz

B

Bedingte Kopplung (Konjunktion) — Anhang B: Katalog der Modellierungsmuster
Bellman, Richard — Kapitel 13: Dynamische Programmierung — Die Bellman-Gleichung und Order-Execution
Bellman-Gleichung — Anhang E: Glossar und Literatur, Kapitel 13: Dynamische Programmierung — Die Bellman-Gleichung und Order-Execution
Benders-Zerlegung — Kapitel 22: Praxisfallen und der Weg zum produktiven Einsatz
Big-M-Methode — Anhang E: Glossar und Literatur, Kapitel 6: Gemischt-ganzzahlige Optimierung — Diskrete Entscheidungen und Branch-and-Bound
Binärvariable — Anhang E: Glossar und Literatur
Bipartites Matching — Anhang E: Glossar und Literatur, Kapitel 8: Graphen, Flüsse und Touren — Min-Cost-Flow, Matching und VRP
Black-Box-Effekt — Kapitel 22: Praxisfallen und der Weg zum produktiven Einsatz
Branch-and-Bound — Anhang E: Glossar und Literatur, Kapitel 6: Gemischt-ganzzahlige Optimierung — Diskrete Entscheidungen und Branch-and-Bound
Branch-and-Cut — Kapitel 6: Gemischt-ganzzahlige Optimierung — Diskrete Entscheidungen und Branch-and-Bound, Kapitel 3: Das Python-Ökosystem für OR — Solver, Bindings und Modellierungsschichten
Brute Force — Kapitel 1: Einführung in Operations Research — Vom Ursprung zur mathematischen Entscheidungsfindung
Budgeted Uncertainty — Anhang E: Glossar und Literatur, Kapitel 12: Optimierung unter Unsicherheit — Monte-Carlo, Stochastik, Robustheit
Budgetlimit — Anhang B: Katalog der Modellierungsmuster

C

Calmar Ratio — Anhang E: Glossar und Literatur
CDCL — Kapitel 7: Constraint Programming mit CP-SAT — Logik, Scheduling und Zuweisung, Kapitel 3: Das Python-Ökosystem für OR — Solver, Bindings und Modellierungsschichten
Chance Constraint — Kapitel 12: Optimierung unter Unsicherheit — Monte-Carlo, Stochastik, Robustheit
Column Generation — Kapitel 9: Metaheuristiken — wenn der exakte Solver aussteigt, Kapitel 22: Praxisfallen und der Weg zum produktiven Einsatz
Conditional Value at Risk (CVaR) — Anhang E: Glossar und Literatur, Kapitel 20: Tail-Risiko, CVaR und Transaktionskosten
Constraint Attribution — Kapitel 22: Praxisfallen und der Weg zum produktiven Einsatz
Constraint Programming (CP) — Anhang E: Glossar und Literatur, Kapitel 7: Constraint Programming mit CP-SAT — Logik, Scheduling und Zuweisung
Constraint Propagation — Anhang E: Glossar und Literatur, Kapitel 7: Constraint Programming mit CP-SAT — Logik, Scheduling und Zuweisung
Constraint-Trace — Kapitel 22: Praxisfallen und der Weg zum produktiven Einsatz
CP-SAT — Anhang E: Glossar und Literatur
CP-SAT-Solver — Kapitel 7: Constraint Programming mit CP-SAT — Logik, Scheduling und Zuweisung
CSR-Format — Kapitel 3: Das Python-Ökosystem für OR — Solver, Bindings und Modellierungsschichten
CVRPTW — Kapitel 8: Graphen, Flüsse und Touren — Min-Cost-Flow, Matching und VRP
CVXPY — Anhang E: Glossar und Literatur, Kapitel 3: Das Python-Ökosystem für OR — Solver, Bindings und Modellierungsschichten, Kapitel 11: Quadratische und nichtlineare Optimierung — KKT, Lagrange, Konvexität

D

Dantzig, George — Kapitel 1: Einführung in Operations Research — Vom Ursprung zur mathematischen Entscheidungsfindung, Kapitel 5: Lineare Programmierung — Simplex, Dualität und Schattenpreise
Data Snooping — Kapitel 21: Die vollständige quantitative Handelsmaschine
DCPError — Anhang C: Fehlerdiagnose-Handbuch
Deletion Filter — Anhang C: Fehlerdiagnose-Handbuch
Diskrete Rendite — Kapitel 18: Finanzdaten-Modellierung — Renditen, Kovarianz und Shrinkage
Diversifikation — Kapitel 19: Die moderne Portfoliotheorie nach Markowitz
Dual Simplex — Kapitel 3: Das Python-Ökosystem für OR — Solver, Bindings und Modellierungsschichten
Duales Problem — Kapitel 5: Lineare Programmierung — Simplex, Dualität und Schattenpreise
Dualitätstheorie — Anhang E: Glossar und Literatur
Dynamische Programmierung — Anhang E: Glossar und Literatur, Kapitel 13: Dynamische Programmierung — Die Bellman-Gleichung und Order-Execution

E

Ecke (Extrempunkt) — Kapitel 2: Das mathematische Fundament — Vektoren, Matrizen, Konvexität
Effizienzgrenze — Anhang E: Glossar und Literatur, Kapitel 19: Die moderne Portfoliotheorie nach Markowitz
Entartung — Kapitel 5: Lineare Programmierung — Simplex, Dualität und Schattenpreise
Entscheidungsvariable — Anhang E: Glossar und Literatur, Kapitel 1: Einführung in Operations Research — Vom Ursprung zur mathematischen Entscheidungsfindung
Entscheidungsvektor — Kapitel 2: Das mathematische Fundament — Vektoren, Matrizen, Konvexität
Entweder-Oder-Bedingung — Anhang B: Katalog der Modellierungsmuster
Error-Maximizer-Effekt — Anhang E: Glossar und Literatur, Kapitel 18: Finanzdaten-Modellierung — Renditen, Kovarianz und Shrinkage
EVPI — Anhang E: Glossar und Literatur, Kapitel 12: Optimierung unter Unsicherheit — Monte-Carlo, Stochastik, Robustheit
Exklusiv-Oder — Anhang B: Katalog der Modellierungsmuster
Expected Shortfall — Kapitel 20: Tail-Risiko, CVaR und Transaktionskosten
Explainable OR — Anhang E: Glossar und Literatur

F

Fallback-Strategie — Kapitel 22: Praxisfallen und der Weg zum produktiven Einsatz
Falsche Dualwerte (Fehlerbild) — Anhang C: Fehlerdiagnose-Handbuch
Fat Tails — Anhang E: Glossar und Literatur, Kapitel 20: Tail-Risiko, CVaR und Transaktionskosten
Fluch der Dimensionalität — Anhang E: Glossar und Literatur, Kapitel 13: Dynamische Programmierung — Die Bellman-Gleichung und Order-Execution
Fluch des Durchschnitts — Kapitel 12: Optimierung unter Unsicherheit — Monte-Carlo, Stochastik, Robustheit
Flusserhaltung — Anhang E: Glossar und Literatur, Anhang B: Katalog der Modellierungsmuster, Kapitel 8: Graphen, Flüsse und Touren — Min-Cost-Flow, Matching und VRP
Fundamentalsatz der linearen Optimierung — Anhang E: Glossar und Literatur, Kapitel 2: Das mathematische Fundament — Vektoren, Matrizen, Konvexität

G

Genetischer Algorithmus — Kapitel 9: Metaheuristiken — wenn der exakte Solver aussteigt
Gestaffelte Preise (stückweise linear) — Anhang B: Katalog der Modellierungsmuster
Gini-Koeffizient — Projektwerkstatt
Gleitendes Fenster — Anhang B: Katalog der Modellierungsmuster
Globale Constraints — Anhang E: Glossar und Literatur, Kapitel 7: Constraint Programming mit CP-SAT — Logik, Scheduling und Zuweisung
Globales Minimum — Kapitel 2: Das mathematische Fundament — Vektoren, Matrizen, Konvexität
GMV (Global Minimum Variance) — Anhang E: Glossar und Literatur, Kapitel 19: Die moderne Portfoliotheorie nach Markowitz
Goldene Regel des Backtestens — Kapitel 21: Die vollständige quantitative Handelsmaschine
Gradient — Kapitel 11: Quadratische und nichtlineare Optimierung — KKT, Lagrange, Konvexität
Gurobi — Kapitel 6: Gemischt-ganzzahlige Optimierung — Diskrete Entscheidungen und Branch-and-Bound

H

Herfindahl-Index — Projektwerkstatt
Hierarchische Relaxation — Kapitel 22: Praxisfallen und der Weg zum produktiven Einsatz
HiGHS — Anhang E: Glossar und Literatur, Kapitel 6: Gemischt-ganzzahlige Optimierung — Diskrete Entscheidungen und Branch-and-Bound

I

IIS (Irreducible Infeasible Subset) — Anhang C: Fehlerdiagnose-Handbuch
Implikation (Modellierungsmuster) — Anhang B: Katalog der Modellierungsmuster
Importfehler (ortools und highspy) — Anhang C: Fehlerdiagnose-Handbuch
Infeasibility — Anhang C: Fehlerdiagnose-Handbuch, Anhang E: Glossar und Literatur, Kapitel 1: Einführung in Operations Research — Vom Ursprung zur mathematischen Entscheidungsfindung
Instabile Lösung (Fehlerbild) — Anhang C: Fehlerdiagnose-Handbuch
Interior-Point-Verfahren — Kapitel 3: Das Python-Ökosystem für OR — Solver, Bindings und Modellierungsschichten
Intervallvariable — Anhang E: Glossar und Literatur, Kapitel 7: Constraint Programming mit CP-SAT — Logik, Scheduling und Zuweisung

J

Jensensche Ungleichung — Anhang E: Glossar und Literatur, Kapitel 12: Optimierung unter Unsicherheit — Monte-Carlo, Stochastik, Robustheit
Job-Shop-Scheduling — Kapitel 7: Constraint Programming mit CP-SAT — Logik, Scheduling und Zuweisung

K

Kanonische Standardform — Anhang E: Glossar und Literatur
Kapazitätsvektor — Kapitel 2: Das mathematische Fundament — Vektoren, Matrizen, Konvexität
Kardinalitätsbeschränkung — Anhang E: Glossar und Literatur, Anhang B: Katalog der Modellierungsmuster, Kapitel 6: Gemischt-ganzzahlige Optimierung — Diskrete Entscheidungen und Branch-and-Bound
KKT-Bedingungen — Anhang E: Glossar und Literatur, Kapitel 11: Quadratische und nichtlineare Optimierung — KKT, Lagrange, Konvexität
Kohärentes Risikomaß — Anhang E: Glossar und Literatur
Kombinatorische Explosion — Anhang E: Glossar und Literatur, Kapitel 1: Einführung in Operations Research — Vom Ursprung zur mathematischen Entscheidungsfindung
Komplementärer Schlupf — Anhang E: Glossar und Literatur, Kapitel 5: Lineare Programmierung — Simplex, Dualität und Schattenpreise, Kapitel 11: Quadratische und nichtlineare Optimierung — KKT, Lagrange, Konvexität
Konditionszahl — Anhang C: Fehlerdiagnose-Handbuch, Anhang E: Glossar und Literatur, Kapitel 2: Das mathematische Fundament — Vektoren, Matrizen, Konvexität
Konische Optimierung (SOCP, SDP) — Kapitel 22: Praxisfallen und der Weg zum produktiven Einsatz, Kapitel 12: Optimierung unter Unsicherheit — Monte-Carlo, Stochastik, Robustheit
Konvexität — Anhang E: Glossar und Literatur, Kapitel 2: Das mathematische Fundament — Vektoren, Matrizen, Konvexität, Kapitel 11: Quadratische und nichtlineare Optimierung — KKT, Lagrange, Konvexität
Korn-Transformation — Anhang E: Glossar und Literatur, Kapitel 19: Die moderne Portfoliotheorie nach Markowitz
Kostenzerlegung — Kapitel 22: Praxisfallen und der Weg zum produktiven Einsatz
Kovarianzmatrix — Anhang E: Glossar und Literatur, Kapitel 11: Quadratische und nichtlineare Optimierung — KKT, Lagrange, Konvexität
Kumulative Ressource — Anhang B: Katalog der Modellierungsmuster

L

Lagrange-Funktion — Kapitel 11: Quadratische und nichtlineare Optimierung — KKT, Lagrange, Konvexität
Lagrange-Multiplikator — Anhang E: Glossar und Literatur
Large Neighborhood Search — Kapitel 9: Metaheuristiken — wenn der exakte Solver aussteigt
Laufzeitexplosion (Fehlerbild) — Anhang C: Fehlerdiagnose-Handbuch
Ledoit-Wolf-Shrinkage — Anhang E: Glossar und Literatur, Kapitel 18: Finanzdaten-Modellierung — Renditen, Kovarianz und Shrinkage
Lexikografische Optimierung — Anhang B: Katalog der Modellierungsmuster, Kapitel 14: Mehrere Ziele — Pareto-Fronten statt Gewichte
Lineare Programmierung (LP) — Anhang E: Glossar und Literatur
Linopy — Kapitel 3: Das Python-Ökosystem für OR — Solver, Bindings und Modellierungsschichten
linprog — Kapitel 5: Lineare Programmierung — Simplex, Dualität und Schattenpreise
Logarithmische Rendite — Anhang E: Glossar und Literatur, Kapitel 18: Finanzdaten-Modellierung — Renditen, Kovarianz und Shrinkage
Lokales Minimum — Kapitel 2: Das mathematische Fundament — Vektoren, Matrizen, Konvexität
Lookahead-Bias — Anhang E: Glossar und Literatur, Kapitel 21: Die vollständige quantitative Handelsmaschine
LP-Relaxation — Kapitel 6: Gemischt-ganzzahlige Optimierung — Diskrete Entscheidungen und Branch-and-Bound

M

Makespan — Kapitel 7: Constraint Programming mit CP-SAT — Logik, Scheduling und Zuweisung
Marchenko-Pastur-Gesetz — Kapitel 18: Finanzdaten-Modellierung — Renditen, Kovarianz und Shrinkage
Markowitz-Modell (Mean-Variance) — Anhang E: Glossar und Literatur, Kapitel 19: Die moderne Portfoliotheorie nach Markowitz
Marktauswirkung — Anhang E: Glossar und Literatur, Kapitel 13: Dynamische Programmierung — Die Bellman-Gleichung und Order-Execution
Matrix-Vektor-Produkt — Kapitel 2: Das mathematische Fundament — Vektoren, Matrizen, Konvexität
Matrixform — Kapitel 2: Das mathematische Fundament — Vektoren, Matrizen, Konvexität
Maximin-Fairness — Anhang B: Katalog der Modellierungsmuster
Maximum Drawdown — Anhang E: Glossar und Literatur
Mensch in der Schleife — Kapitel 22: Praxisfallen und der Weg zum produktiven Einsatz
Metaheuristik — Kapitel 9: Metaheuristiken — wenn der exakte Solver aussteigt
MILP — Anhang E: Glossar und Literatur, Kapitel 6: Gemischt-ganzzahlige Optimierung — Diskrete Entscheidungen und Branch-and-Bound
Min-Cost-Flow — Anhang E: Glossar und Literatur, Kapitel 8: Graphen, Flüsse und Touren — Min-Cost-Flow, Matching und VRP
Mindestabnahmemenge — Anhang B: Katalog der Modellierungsmuster
MINLP — Kapitel 11: Quadratische und nichtlineare Optimierung — KKT, Lagrange, Konvexität
MIP-Gap — Anhang E: Glossar und Literatur, Kapitel 6: Gemischt-ganzzahlige Optimierung — Diskrete Entscheidungen und Branch-and-Bound, Kapitel 6: Gemischt-ganzzahlige Optimierung — Diskrete Entscheidungen und Branch-and-Bound
Monte-Carlo-Simulation — Anhang E: Glossar und Literatur, Kapitel 12: Optimierung unter Unsicherheit — Monte-Carlo, Stochastik, Robustheit
MTZ-Formulierung — Anhang E: Glossar und Literatur, Anhang B: Katalog der Modellierungsmuster, Kapitel 8: Graphen, Flüsse und Touren — Min-Cost-Flow, Matching und VRP
Multi-Objective Optimization — Kapitel 22: Praxisfallen und der Weg zum produktiven Einsatz

N

Nebenbedingung — Anhang E: Glossar und Literatur, Kapitel 1: Einführung in Operations Research — Vom Ursprung zur mathematischen Entscheidungsfindung
Newsvendor-Problem — Kapitel 12: Optimierung unter Unsicherheit — Monte-Carlo, Stochastik, Robustheit
Nichtlineare Programmierung (NLP) — Anhang E: Glossar und Literatur
Nichtüberlappung — Anhang B: Katalog der Modellierungsmuster
NP-schwer — Kapitel 6: Gemischt-ganzzahlige Optimierung — Diskrete Entscheidungen und Branch-and-Bound

O

Operations Research — Anhang E: Glossar und Literatur, Kapitel 1: Einführung in Operations Research — Vom Ursprung zur mathematischen Entscheidungsfindung
Optimalitätsprinzip — Anhang E: Glossar und Literatur, Kapitel 13: Dynamische Programmierung — Die Bellman-Gleichung und Order-Execution
OR-Tools — Kapitel 1: Einführung in Operations Research — Vom Ursprung zur mathematischen Entscheidungsfindung
Overfitting — Kapitel 21: Die vollständige quantitative Handelsmaschine

P

Parameter (Modell) — Kapitel 1: Einführung in Operations Research — Vom Ursprung zur mathematischen Entscheidungsfindung
Pareto-Front — Kapitel 14: Mehrere Ziele — Pareto-Fronten statt Gewichte
Pivotisierung — Anhang E: Glossar und Literatur
Polars — Kapitel 3: Das Python-Ökosystem für OR — Solver, Bindings und Modellierungsschichten
Polyeder — Anhang E: Glossar und Literatur, Kapitel 2: Das mathematische Fundament — Vektoren, Matrizen, Konvexität
Positiv (semi-)definit — Anhang E: Glossar und Literatur
Präskriptive Analytik — Anhang E: Glossar und Literatur, Kapitel 1: Einführung in Operations Research — Vom Ursprung zur mathematischen Entscheidungsfindung
Predict-then-Optimize — Kapitel 15: Predict-then-Optimize — die bessere Prognose, die schlechtere Entscheidung
Primales Problem — Kapitel 5: Lineare Programmierung — Simplex, Dualität und Schattenpreise
Pyomo — Kapitel 3: Das Python-Ökosystem für OR — Solver, Bindings und Modellierungsschichten

Q

Q-Learning — Kapitel 13: Dynamische Programmierung — Die Bellman-Gleichung und Order-Execution
Quadratische Programmierung (QP) — Anhang E: Glossar und Literatur, Kapitel 11: Quadratische und nichtlineare Optimierung — KKT, Lagrange, Konvexität

R

Rebalancing — Anhang E: Glossar und Literatur
Regime-Shift — Anhang E: Glossar und Literatur
Reinforcement Learning — Kapitel 13: Dynamische Programmierung — Die Bellman-Gleichung und Order-Execution
Relaxation — Anhang E: Glossar und Literatur
Robuste Optimierung — Anhang E: Glossar und Literatur, Kapitel 12: Optimierung unter Unsicherheit — Monte-Carlo, Stochastik, Robustheit
Rockafellar-Uryasev-Theorem — Anhang E: Glossar und Literatur, Kapitel 20: Tail-Risiko, CVaR und Transaktionskosten
Routing-Bibliothek — Kapitel 8: Graphen, Flüsse und Touren — Min-Cost-Flow, Matching und VRP
Rucksackproblem — Anhang B: Katalog der Modellierungsmuster, Kapitel 6: Gemischt-ganzzahlige Optimierung — Diskrete Entscheidungen und Branch-and-Bound
Rückwärtsinduktion — Kapitel 13: Dynamische Programmierung — Die Bellman-Gleichung und Order-Execution
Ruiz-Equilibrierung — Kapitel 2: Das mathematische Fundament — Vektoren, Matrizen, Konvexität
Rüstzeit — Anhang B: Katalog der Modellierungsmuster

S

SAT (Boolean Satisfiability) — Kapitel 7: Constraint Programming mit CP-SAT — Logik, Scheduling und Zuweisung
Satz von Birkhoff und von Neumann — Kapitel 8: Graphen, Flüsse und Touren — Min-Cost-Flow, Matching und VRP
Schattenpreis — Anhang E: Glossar und Literatur, Kapitel 5: Lineare Programmierung — Simplex, Dualität und Schattenpreise, Kapitel 5: Lineare Programmierung — Simplex, Dualität und Schattenpreise
Schätzfehler — Anhang E: Glossar und Literatur
Schlupfvariable — Anhang E: Glossar und Literatur, Kapitel 5: Lineare Programmierung — Simplex, Dualität und Schattenpreise
Schnittebenen — Anhang E: Glossar und Literatur, Kapitel 6: Gemischt-ganzzahlige Optimierung — Diskrete Entscheidungen und Branch-and-Bound
SCIP — Kapitel 6: Gemischt-ganzzahlige Optimierung — Diskrete Entscheidungen und Branch-and-Bound
Semikontinuierliche Variable — Anhang B: Katalog der Modellierungsmuster, Kapitel 6: Gemischt-ganzzahlige Optimierung — Diskrete Entscheidungen und Branch-and-Bound
Sensitivitätsanalyse — Anhang E: Glossar und Literatur, Kapitel 5: Lineare Programmierung — Simplex, Dualität und Schattenpreise
Shannon-Entropie — Kapitel 11: Quadratische und nichtlineare Optimierung — KKT, Lagrange, Konvexität
Sharpe-Ratio — Anhang E: Glossar und Literatur, Kapitel 19: Die moderne Portfoliotheorie nach Markowitz
Simplex-Algorithmus — Anhang E: Glossar und Literatur, Kapitel 1: Einführung in Operations Research — Vom Ursprung zur mathematischen Entscheidungsfindung, Kapitel 5: Lineare Programmierung — Simplex, Dualität und Schattenpreise
Simulated Annealing — Kapitel 9: Metaheuristiken — wenn der exakte Solver aussteigt
Skalarisierung — Kapitel 14: Mehrere Ziele — Pareto-Fronten statt Gewichte
Skalarprodukt — Kapitel 2: Das mathematische Fundament — Vektoren, Matrizen, Konvexität
SLSQP — Anhang E: Glossar und Literatur, Kapitel 11: Quadratische und nichtlineare Optimierung — KKT, Lagrange, Konvexität
Snapshot-Prinzip — Kapitel 22: Praxisfallen und der Weg zum produktiven Einsatz
Starker Dualitätssatz — Kapitel 5: Lineare Programmierung — Simplex, Dualität und Schattenpreise
Stichproben-Kovarianzmatrix — Kapitel 18: Finanzdaten-Modellierung — Renditen, Kovarianz und Shrinkage
Stochastische Programmierung — Kapitel 12: Optimierung unter Unsicherheit — Monte-Carlo, Stochastik, Robustheit
Strafkosten — Kapitel 1: Einführung in Operations Research — Vom Ursprung zur mathematischen Entscheidungsfindung
Subadditivität — Anhang E: Glossar und Literatur, Kapitel 20: Tail-Risiko, CVaR und Transaktionskosten
Subtour — Kapitel 8: Graphen, Flüsse und Touren — Min-Cost-Flow, Matching und VRP
Survivorship-Bias — Anhang E: Glossar und Literatur, Kapitel 21: Die vollständige quantitative Handelsmaschine
Symmetriebrechung — Anhang E: Glossar und Literatur, Anhang B: Katalog der Modellierungsmuster

T

Tabu-Suche — Kapitel 9: Metaheuristiken — wenn der exakte Solver aussteigt
Tangentialportfolio — Kapitel 19: Die moderne Portfoliotheorie nach Markowitz
Technologiematrix — Kapitel 2: Das mathematische Fundament — Vektoren, Matrizen, Konvexität
Totale Unimodularität — Anhang E: Glossar und Literatur, Kapitel 8: Graphen, Flüsse und Touren — Min-Cost-Flow, Matching und VRP
Transaktionskosten — Anhang E: Glossar und Literatur
Trickle Flow — Anhang A: Lösungen zu allen Übungsaufgaben
TSP (Traveling Salesperson Problem) — Kapitel 8: Graphen, Flüsse und Touren — Min-Cost-Flow, Matching und VRP
Turnover (Umschlag) — Anhang E: Glossar und Literatur, Kapitel 20: Tail-Risiko, CVaR und Transaktionskosten
TWAP — Kapitel 13: Dynamische Programmierung — Die Bellman-Gleichung und Order-Execution

U

Umrüstkosten (Modellierungsmuster) — Anhang B: Katalog der Modellierungsmuster
Unbounded (Fehlerbild) — Anhang C: Fehlerdiagnose-Handbuch
Ungarischer Algorithmus — Kapitel 8: Graphen, Flüsse und Touren — Min-Cost-Flow, Matching und VRP
Unsicherheitsmenge — Anhang E: Glossar und Literatur
Unsinniges Ergebnis (Fehlerbild) — Anhang C: Fehlerdiagnose-Handbuch

V

Value at Risk (VaR) — Anhang E: Glossar und Literatur, Kapitel 20: Tail-Risiko, CVaR und Transaktionskosten
Vehicle Routing Problem (VRP) — Anhang E: Glossar und Literatur
Verdächtig guter Backtest (Fehlerbild) — Anhang C: Fehlerdiagnose-Handbuch
Verhältnis-Bedingung — Anhang B: Katalog der Modellierungsmuster
Vertauschte Spalten (Fehlerbild) — Anhang C: Fehlerdiagnose-Handbuch
Volatilität — Anhang E: Glossar und Literatur
Vorrangbeziehung — Anhang B: Katalog der Modellierungsmuster

W

Walk-Forward-Backtest — Anhang E: Glossar und Literatur, Kapitel 21: Die vollständige quantitative Handelsmaschine
Warm-Start — Kapitel 6: Gemischt-ganzzahlige Optimierung — Diskrete Entscheidungen und Branch-and-Bound
Weiche Grenze mit Strafkosten — Anhang B: Katalog der Modellierungsmuster
Widersprüchliche Solver (Fehlerbild) — Anhang C: Fehlerdiagnose-Handbuch
Wurzel-Zeit-Regel — Anhang E: Glossar und Literatur

Z

Zielfunktion — Anhang E: Glossar und Literatur, Kapitel 1: Einführung in Operations Research — Vom Ursprung zur mathematischen Entscheidungsfindung
Zufallsmatrizentheorie — Kapitel 18: Finanzdaten-Modellierung — Renditen, Kovarianz und Shrinkage
Zulässiger Bereich — Anhang E: Glossar und Literatur, Kapitel 2: Das mathematische Fundament — Vektoren, Matrizen, Konvexität
Zuordnungsproblem (1:1) — Anhang B: Katalog der Modellierungsmuster
Zustandslosigkeit (OR-Plattform) — Kapitel 22: Praxisfallen und der Weg zum produktiven Einsatz
Zustandsraum — Kapitel 13: Dynamische Programmierung — Die Bellman-Gleichung und Order-Execution
Zwei-Phasen-Simplex-Methode — Anhang A: Lösungen zu allen Übungsaufgaben
Zweischichtige Architektur — Kapitel 3: Das Python-Ökosystem für OR — Solver, Bindings und Modellierungsschichten
diff --git a/OR_HTML_04/supplychain.html b/OR_HTML_04/supplychain.html index 2cab71e..d473fed 100644 --- a/OR_HTML_04/supplychain.html +++ b/OR_HTML_04/supplychain.html @@ -94,7 +94,7 @@
- +
diff --git a/OR_HTML_04/synthese-anwendungen.html b/OR_HTML_04/synthese-anwendungen.html index 62679d4..a2fc60b 100644 --- a/OR_HTML_04/synthese-anwendungen.html +++ b/OR_HTML_04/synthese-anwendungen.html @@ -94,7 +94,7 @@
- +
diff --git a/OR_HTML_04/synthese-grundlagen.html b/OR_HTML_04/synthese-grundlagen.html index 68b539a..c4e76c2 100644 --- a/OR_HTML_04/synthese-grundlagen.html +++ b/OR_HTML_04/synthese-grundlagen.html @@ -94,7 +94,7 @@
- +
diff --git a/OR_HTML_04/synthese-kernverfahren.html b/OR_HTML_04/synthese-kernverfahren.html index 0b88707..990418d 100644 --- a/OR_HTML_04/synthese-kernverfahren.html +++ b/OR_HTML_04/synthese-kernverfahren.html @@ -94,7 +94,7 @@
- +
diff --git a/OR_HTML_04/synthese-nichtlinear.html b/OR_HTML_04/synthese-nichtlinear.html index 3afef95..9b34839 100644 --- a/OR_HTML_04/synthese-nichtlinear.html +++ b/OR_HTML_04/synthese-nichtlinear.html @@ -94,7 +94,7 @@
- +
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- +
diff --git a/OR_HTML_04/testing.html b/OR_HTML_04/testing.html index 429280a..20c2a22 100644 --- a/OR_HTML_04/testing.html +++ b/OR_HTML_04/testing.html @@ -94,7 +94,7 @@
- +
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- +
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diff --git a/Operations_Research_mit_Python_Version_04.pdf b/Operations_Research_mit_Python_Version_04.pdf index 98f119dd5fef6bf2f3d19b77c6a991839658b690..03afc5d8313212cb963921f6362046d6bdaf4781 100644 GIT binary patch delta 18231 zcmce+cT`hf+byan@tI(raiTsPx`@6X_6$bdU}S zNQZg9dE@1Aqsd&V7ioPX{gYvvi_*&}K2)a=>}b({;t1>!p>|( zlQ>AyVrD$hY*fuBE1zsU)5c+bcAp3KvDMLaSY$FLeS5_g#;^pJn|m@>D_zC^|U_EV=Mm7Ec(TgIo$S>98lwp8=JnLWri{^`iC@Jo{ zofV2F+;_puXHWXciO5B|C0bDWq06Z+oGeT-i4){r)X~yBW|DZPhNr8TtDCJtsZ5j0 z6efmw5k>V1?|I#Qmi!aN-$lW?4<0IhDN-VT{@s8Tza!apu!X-(wbOh+bVfH2o^$f0 zP|;6P%~xoTVi_2D-*tKk@s7#yc(7yMFGqij7yl{S zdVoE)7K%wa{()5BAbMDudN*ByD)lm2f(sCpmwyQI_HwXsd+7hiGHEU{NAXq!!IAAS z2b$WJEPCeqvZ2&T47~`eovcxHqo?N1B)2NqJs;kA%#wh7emQAr7^0v1*_mslW42wu z`SHe-7_|5Ly~|^+=GxvQbul+N{_YzeV-k3Ft5MhYt=DG}tmn9r%Me!?TC$^!HejC@ zYb4)y<%A6gx|Uk^;-G!bhVrL-UHCbwwl#*r=d<*wZ37l^u;ldFvs&_yQvB*`dy|KP zt5Ur<_2E%M@?~BtX&0A|J?A6;3%P=%!m2$w+K6IK^K>F`%iE9>+f*cSk!@Ud#^+<@ zc+<7zEPP#UN?=CK{}ferNRUZr&K87fJ~p+*4-F`N 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zz(y^dCvX_qyK0qOI6j})YI>Ro!oGcW-UPxfrKTPyvlJ}VvX01290t4&!ZYoUy0#2`LiZxf5lA;rV2Vg|$%I(tL$NUhF>a3@CSkBS$H_LPKr;fiZ6Q zNU^{+J{czpD~t1vK99iFqH&bPDxh9q^}}GuNJfR#%q$e@kPVw01+i`*`}Ax`+NZb( zd?}ul0H5xfWnE3sW4G%|T>u>nH5%0}rq8!EUSL_~;8PwZVK5gxj*ki#h=+0rto zfpNkcidD!Mdg^!a!t2mp!*Ct6x=T^Jz_aZh5%<^fT-9nmsjaO(78xnA=3MP&U0kE# z>`h!E+pG=t_e|u7@8C zH$vZ5nxc?4500OQ^Pm41Rk4cSBW;UdLnf&XV)oPvM6h*fLZ83tty*DdD%TouBDNO+ zRBAQI{*U=gfaD-ps_royBE5y`ms1Gz^v>kWpmoRto65~+Rp6as_6Ln_NZ>O0p~J1t z_V~gbL2zQQ32-_28%bN^m!c*Q>8A~6HgtV%d&Xz2zo5!0H1Pu?U;@SA3fML#(34yu z1@kHkt4xj^CDXBHm|IU)g;*tvFV=T%xnd_qfS_o)IGR**SOmX@Zu%s@sK{)Std@4Kl;kar!Mcp(yTddI zR73s|4hRMGlyT&Jz_;(tfM@WkU)c6x_VyMQ0apDis0wK)cJv9H)pV3j(gcqHqi>np z@XA)1Y&`~_=N#jXhvwXMe!z0Ad5FjCsQsfm;O$^@K-M7YJ2k{8z=Xs*)_9^7xo`+4wC{NiXCFr4m`tP> z0-;+s#N9^C* zwrn?igzgT1CFLi{!Lb*i)b=}5O#_A~P1%T>IfG+|f_x%yIV zXdvwPkyfuc74#VR8>1Y^G!NQZ6u|kRVox0s7W7;3If5`P!T6u-9 zFn)JywDQ|o5(v_`;Z!XOvq1<5ee{ zzWod}X!%ws-62|6lyF7>V_?vCg#edEKUg@kW)_EEvWsVOkexgz^c!B;0Qvnb$Mc1c zf>;j0%J`x?!)$}c`M1{ ztrOG+?-aZZCzmy*quB#&Sd{~ykIUd5IWCO~gB)y71W`kxcqO7rIwD4KU^l#Zz6JR8 zt1%IqH|5m`mTK@uKE-_enru`kT3k^$QpqYX_gDjn5Idd*qlH-^7qvB` ze&@GSs>Eay#P(5WG#14ohU^&X$ZJXW{jMDl4>iaUJ;#3!%a9rz^EtV2_1AISI98Km zIjEc*!I*TdCabLaAl)T zceM@`3|UOSBR5r_((kSXu)s8E3%=XKwPWTVC#yYYlw1s;rN%A!Gdc zeRyN`!qF>0dw@J%5BfImh5&(tMga_6W}PrG?sCH~vSw|^(<+9)-YAd@?wSZGQo^ZE znPjM@$=dRPCR)Q*pAXVNTZV=*gH7n%Z7SD8jX5E3WMuZ?*RLGb!Joa4W!!M4joz5e z27BFlh9sg_d7wkyNwZhgLLO@hkt4t1{<`I^S4L3PEVjbrQB>X%|3sx%UCl+JE=vK+ zy8oVkSH#t!v;vo!H3r(hy;{kyerc=*W|8Vf9BLgg2#Bc&A5DZ3#wAx5tA$}QD@tQ$ z8SUdHBA}~V4`&(@)xeu>h3+=|o~VXrXaN9UdE_?h>OQM_unn=02ylB!lpyV*f^*Zi z5An|=G^?f89!UcoQdnhRLGeSW`J_mt0QO+?m|K1hp3lhSO)_e2cu#NeZpr%44Vm~# zR*b!Y4oB^>4%8xvCP*vO8gCu;Wxyg&H~n8Iii1s#1mkKX;?~LyVfSoU1+oGYcXRwC}=8q&2ano zAhB`ickAA*kcXoV0Nd|?nE|<*{G0GKeOWEIzuCpyY&vnH(Nlv&Ii1Q_{$2O4jsUP! z(FinrZ6@s?dT1d3&U`YHQPmhdsb#~11i9kT<<;hc;>-m^%R-+90#%B1N!r!8i=TDSq}ETtg+f?!504m!FAMFG-2KURj~UD`w0R0Df!c&NsD^WF zz}aBY4CI7RK>S*$;hySIQOKuaSRk%n+o;y|c%^{^_}SEou0m za&_)Ji(r)7(u1tV$_;VJ&K(TCDE%pcnD%YIAjKN9ha`--@LszlPdG>M(&G z?+*>1G?8g@vIEK31}<2!%WaKekX3;c5ukzn^tq44DpP95)dF;}b%WY`?zRZeuH6Y7 z$FqO#Z?Y<8I1*&9zrnuit>|d3=nQUr9`z_EciZWbZ3Bbq7m1lVb@Wua{nVSHso3qm z_Ce0RL7?jgE>Z`M|746duqMiBua$Ej0%EqocjLiVHF0{89i|-JBjf~Ul1#t98glXK zV;p~E-(X=^B{^$M8Jal;c-^2}09J+-gD)d-Y8Zm$>`*K@Kk0~p1xyPAi@^LTEdwMh z{S_wsI48gqN&&Y_{OFK)3m<~w))M0uPBOB8ZWbM()^n=X@mg(&PYva)h7nU6G*=tm zCQ)Gj>Ynv9sP*r*b|jJWU?F*jknD+&*AtK=C6bu$E(>&i$^IfrwDza+oZsAmtXw`{ ze7O2~KLKEVir;trtekY#vcOX%Y`K&fo@lbms(~gPsa4fW0vD6Q-$*s6c-B(^9VN!y zINMPdsomOLhH>YJ_Q3K!c~U=O$mPPbIZY#q&+3Zu|3`fG<(|OUL^O$NMWU5M18ks5yGC1M<23=`}C@ za99b6?4m6k&?iTmD`yuI?FCOWY<-0 zhq-Mx_{?rtVRkUk4x2LDVLUq|LCq|6|oulo^63;t5U;OmDwmkxJ%uJ1^v{uNH$ z0l^pb;mg;_@Cp(i_OCd0M+i=!bii>sEW0`^DLCK*=NFCVm%Y!r66LItD!7Ynw}=-M z7Jl2>y^ydtd_Z@IwC-yd*8I73x(?-Pk%d0uFLt`E(M=VegWVDMH-<;Np3uLp76h@+ z!}*_kRW306S046r|FPGw(o|Z?WUleioq{?M+rQq5pbHEqGpZ+}yeD%uC*f^V>G+Kv z%tlx6kz`9fdrJd#SUpSXuKK??kgpS-WNhVPuDCMeg}EdC1$U?=M(m31FJ8X1;0$FCa~y7 z?cFsS{ahQp8ihmeH?UD0L#7;khk%TgqkH{+;zIsvFn^VbzjBcn*1}$Z-GG#GD&6-i zAXw%Q%wXwvTL~;N0p<%1plb?HJ@jW0dpjOIB_WDp3CZn;#0iBYRzTn&619|^g2Y5f zyb`1Uz#F-u{(l9t1WfzyTa$m;|NrD8{#{ny$8RGR{9Z}HFPId}-&;_NSTGZK!Td`F zqdW?Ji>hFrrGoJV1;1}nFgsI0FWG`$IVqUaqhOAvf?s(k7=2UFhqj+wJ z`qLKt?n6O;xq@GRDCp%0B54wWcoC;?DDCj{{(C4<`S0M_1SEzqrmZyUL?FDnE z7xbws_??J?Um7atqgycArC>~SLGQbQ{+R{szXiWTR50SEU>5y?*4Tny9V!^(R&g9< zEA8cKuHYuF;W}>Mc5dNTW)IoHT|CFb+|PqN!6Q7)v%JfTyvobG#cRA{ZL2B&!QXjb zUZ(sfAF*N&8Q#twa-o0ntXN@HR_-nT@+mIZk{5ix7b?$q6~4?@S(CN-1{<;gJF*!Y zv%psDz&32hf$YL=?8ENt$pP%k@f^w#9L-T2$1%LjFFA!1IgPV9lV5NHzhd@*ueq2j zxSlJynrnH8-*OXoa1VF#AoubTkMT5*^CZvmXP)DE-%hse173gURo>=Z-uKFC%8!)G z%E~|fmv8)E&H(?ayfRi;l@0kaYw;D<<*R&?Z?HZ)unC*9C5vp&R&2{{9LlaNXJ@{{ z-t5Mn?9YB2!U3GbksQV`{E*`~k&8HulR1@hIh`{(oAdZJ7jP?=aS2y(Jy-KvZeYc? zU%Xs-r(HBdbwz*jJ$G>*_wXq9^B@oN6p!&be`NN7OT1?JPb%Nx4c_7}%${(U*%Kc4 zuZsO)+JCCtABsl87X3PH(HyNsvuzjk3@Ms(yJ)`FqJFbQGjA95*evRAP&EH`(JYrm zW7&%OQ54O^T{L@S(HxaU^Kuu>>{`@2v}o4HqM5pjej$Il=+{Myej&Q34?s~%eNi8z zq8_A0E$l_V99{IQqeZ<;i+(@4=od(f<}fV!9nzv!?4o{3MZZQ`^jp$J^8^;PycEr@ zT+|bwXq<1+Nb{nR@5M2Xx7%7S;36*LVy@u|uHr#%%7Bz_RL|dE_tN@)&RN z41eM!UgS+)=2c$z?)lz-=WYJVyL`xd{KM~q#fqd$`zIbJ{n@6h%Zx6S`HZcP^Fd`@{^NhIO#bOm>A!7! Z;)(wUA(W$Wm*+Y' + '
  • ' + icon("book") + ' Beispielprogramme
    • ' + + '
  • ' + icon("book") + ' Notebooks
    • ' + '
  • ' + icon("search") + ' Stichwortverzeichnis
    • ' + '
  • ' + icon("external-link") @@ -1855,6 +1857,21 @@ def baue_notebooks(struktur: list[dict]) -> dict[str, str]: return notizbuecher +def schreibe_verzeichnis_weiterleitung(verzeichnis: str, ziel: str) -> None: + """Legt in einem Downloadverzeichnis eine index.html an, die auf die + zugehoerige Uebersichtsseite weiterleitet. + + Keine Seite der Website verlinkt diese Verzeichnisse - verlinkt werden + immer die Einzeldateien. Wer die URL aber raet oder aus einer aelteren + Fassung uebernimmt, bekommt vom Webserver ein 403 (Directory-Listing ist + zu Recht abgeschaltet). Drei Zeilen machen daraus etwas Brauchbares.""" + with open(os.path.join(verzeichnis, "index.html"), "w", encoding="utf-8") as f: + f.write('\n' + f'\n' + f'Weiterleitung\n' + f'

    Weiter zur Übersicht.

    \n') + + def spiegle_notebooks(html_verz: str, notizbuecher: dict[str, str]) -> None: """Legt die Notebooks neben die Website, damit der Download-Link in der Kapitelkarte auch dann funktioniert, wenn nur OR_HTML_04/ auf einen @@ -1866,6 +1883,7 @@ def spiegle_notebooks(html_verz: str, notizbuecher: dict[str, str]) -> None: inhalt = f.read() with open(os.path.join(ziel_verz, name), "w", encoding="utf-8") as f: f.write(inhalt) + schreibe_verzeichnis_weiterleitung(ziel_verz, "../notebooks.html") # Letzte Zeile der Karte 'Kapitel auf einen Blick' - davor wird der @@ -2131,9 +2149,89 @@ def baue_programme_seite(html_verz: str, struktur: list[dict], pdf_verfuegbar: b inhalt_html=inhalt) with open(os.path.join(html_verz, "programme.html"), "w", encoding="utf-8") as f: f.write(html) + schreibe_verzeichnis_weiterleitung(ziel_verz, "../programme.html") print(f"Programme-Seite erzeugt: {kopiert} Dateien nach {ziel_verz} kopiert.") + +# Der ZIP-Nullpunkt. Ein ZIP speichert je Eintrag eine Aenderungszeit - ohne +# festen Wert entstuende bei jedem Bau eine andere Datei. Da OR_HTML_04/ +# versioniert ist, wuerde das Repository sonst bei jedem Lauf um die Groesse +# des Archivs wachsen. Dieselbe Ueberlegung wie svg.hashsalt und +# metadata={"Date": None} bei den Diagrammgeneratoren. +ZIP_ZEITSTEMPEL = (1980, 1, 1, 0, 0, 0) + + +def baue_notebooks_seite(html_verz: str, struktur: list[dict], + notizbuecher: dict[str, str], pdf_verfuegbar: bool) -> None: + """Uebersicht ueber alle Notebooks - das Gegenstueck zu + baue_programme_seite() fuer die andere Sorte Download. + + Die Zuordnung Seite -> Notebookname kommt fertig aus baue_notebooks(); + hier wird nichts neu hergeleitet. Gruppiert wird nach Typ, damit Vorwort + und Anhang nicht zwischen den Kapiteln stehen. + """ + gruppen = {"sonder": ("Vorspann", []), "kapitel": ("Kapitel", []), + "anhang": ("Anhänge", [])} + for e in struktur: + name = notizbuecher.get(e["seite"]) + if not name: + continue + beschriftung = (f'{e["nummer"]}: {e["titel"]}' if e.get("nummer") + else e["titel"]) + gruppen.get(e["typ"], gruppen["kapitel"])[1].append( + f'
  • {beschriftung} ' + f'' + f'{icon("download", "icon")} {name}
    • ') + + anzahl = sum(len(eintraege) for _, eintraege in gruppen.values()) + + # --- Alle Notebooks in einem Archiv --------------------------------- + archiv_name = f"{NOTEBOOK_NAME}.zip" + archiv_pfad = os.path.join(html_verz, archiv_name) + with zipfile.ZipFile(archiv_pfad, "w", zipfile.ZIP_DEFLATED) as archiv: + for datei in sorted(set(notizbuecher.values())): + with open(os.path.join(NOTEBOOK_VERZ, datei), encoding="utf-8") as f: + inhalt = f.read() + eintrag = zipfile.ZipInfo(f"{NOTEBOOK_NAME}/{datei}", ZIP_ZEITSTEMPEL) + eintrag.compress_type = zipfile.ZIP_DEFLATED + eintrag.external_attr = 0o644 << 16 + archiv.writestr(eintrag, inhalt) + archiv_kb = os.path.getsize(archiv_pfad) / 1024 + # Deutsche Tausenderpunkte NUR auf der Zahl. Ein .replace(",", ".") am Ende + # eines mehrzeiligen f-Strings trifft die gesamte zusammengesetzte + # Zeichenkette - also auch jedes Satzkomma davor. + archiv_groesse = f"{archiv_kb:,.0f}".replace(",", ".") + + gruppen_html = "".join( + f'

    {titel}

    ' + f'
      {"".join(eintraege)}
    ' + for titel, eintraege in gruppen.values() if eintraege) + + inhalt = ( + f"

    Notebooks

    " + f"

    Zu jedem Kapitel gehört ein Jupyter-Notebook mit allen Codeblöcken " + f"in Lesereihenfolge — insgesamt {anzahl}. Drei Wege, sie auszuführen: " + f"in einer lokalen Jupyter-Installation öffnen, in " + f"Google Colab hochladen, oder mit dem " + f"Kurs-Image starten, das alle Solver mitbringt:

    " + f'
    docker run --rm -p 127.0.0.1:8888:8888 or-mit-python
    ' + f'

    ' + f'' + f'{icon("download", "icon")} Alle {anzahl} Notebooks als ZIP ' + f'({archiv_groesse} KB)

    ' + + gruppen_html) + + html = baue_seiten_schablone( + titel="Notebooks", aktuelle_seite="notebooks.html", + sidebar_html=baue_sidebar_html(struktur, "notebooks.html", pdf_verfuegbar), + inhalt_html=inhalt) + with open(os.path.join(html_verz, "notebooks.html"), "w", encoding="utf-8") as f: + f.write(html) + print(f"Notebook-Seite erzeugt: {anzahl} Notebooks, " + f"Archiv {archiv_name} ({archiv_kb:.0f} KB).") + + _UMLAUT_TABELLE = str.maketrans( {"ä": "a", "ö": "o", "ü": "u", "ß": "s", "Ä": "a", "Ö": "o", "Ü": "u"}) @@ -2249,6 +2347,7 @@ def baue_html_website() -> None: suchindex, pdf_verfuegbar, notizbuecher) baue_landingpage(html_verz, struktur, labels, label_seite, datei_seite, pdf_verfuegbar) baue_programme_seite(html_verz, struktur, pdf_verfuegbar) + baue_notebooks_seite(html_verz, struktur, notizbuecher, pdf_verfuegbar) baue_stichwortverzeichnis(html_verz, struktur, stichwortregister, pdf_verfuegbar) erzeuge_suchindex(html_verz, suchindex) baue_gesamtdokument(html_verz) diff --git a/PROGRESS.md b/PROGRESS.md index 6e3c393..ed249ab 100644 --- a/PROGRESS.md +++ b/PROGRESS.md @@ -1952,6 +1952,47 @@ aus der Wurzel legt dort **null** Dateien ab. **Und `git gc`:** 653 lose Objekte gepackt, `.git` von 71 MB auf **28 MB** — reines Repacken, kein Inhalt berührt. +### ✅ Notebook-Übersichtsseite — und ein 403, dessen Ursache woanders lag + +`https://jamulix.de/OR/Notebooks_04/` lieferte 403. **Die Ursache war ein Link, den ich +selbst gesetzt hatte:** Beim Eintragen der Website-Adresse ins README hatte ich in der +Lesen-Tabelle das *Verzeichnis* verlinkt. Keine Seite der Website tut das — die +Kapitelseiten zeigen direkt auf `Notebooks_04/.ipynb`, und das funktioniert. Der +Webserver verweigert Directory-Listing, zu Recht. + +**Die Frage „gibt es so etwas nicht schon?" war aber berechtigt** — und hat die eigentliche +Lücke sichtbar gemacht: `baue_programme_seite()` erzeugt seit jeher `programme.html`, eine +gestaltete Übersicht der 76 Programme. Für die 25 Notebooks gab es kein Gegenstück; sie +wurden ausgeliefert, aber keine Seite listete sie. + +Neu ist deshalb `baue_notebooks_seite()`, gebaut nach demselben Muster und mit denselben +Bausteinen: die Zuordnung Seite → Notebook kommt fertig aus `baue_notebooks()`, Rahmen und +Navigation aus `baue_seiten_schablone()` und `baue_sidebar_html()`. Gruppiert nach Vorspann, +Kapiteln und Anhängen; der einleitende Absatz nennt die drei Wege, ein Notebook auszuführen +(Jupyter, Colab-Upload, Kurs-Image). + +**Dazu ein ZIP mit allen 25 Notebooks** — 208 KB, und **byteidentisch über zwei Läufe**. Ein +ZIP speichert je Eintrag die Änderungszeit; ohne festen Wert entstünde bei jedem Bau eine +andere Datei, und da `OR_HTML_04/` versioniert ist, wüchse das Repository bei jedem Lauf. +Die Einträge werden deshalb sortiert und mit `ZipInfo(date_time=(1980,1,1,0,0,0))` +geschrieben. Dieselbe Sorgfalt wie `svg.hashsalt` bei den Diagrammen. + +**Gegen künftige 403** schreiben `spiegle_notebooks()` und `baue_programme_seite()` je eine +dreizeilige `index.html` mit `meta refresh` in ihr Downloadverzeichnis. Wer die URL rät oder +einen alten Link hat, landet auf der Übersicht statt auf einem Fehler — das behebt zugleich +denselben latenten Fall bei `programme/`. + +**Ein eigener Fehler, zum zweiten Mal derselbe:** Das `.replace(",", ".")` für deutsche +Tausenderpunkte hing am Ende eines mehrzeiligen f-Strings — und in Python bindet die +Methode an die **gesamte** zusammengesetzte Zeichenkette. Aus „Drei Wege, sie auszuführen" +wurde „Drei Wege. sie auszuführen". Exakt der Fehler, vor dem ich in `erzeuge_wirkung.py` +selbst einen Kommentar hinterlassen hatte. Die Zahl wird jetzt getrennt formatiert, mit +demselben Warnhinweis daneben. + +Geprüft: 25 gelistete Notebooks, 0 tote Links auf der Seite, ZIP mit 25 Einträgen und +identischen Zeitstempeln, Seitenleisteneintrag auf allen 40 Seiten mit Seitenleiste +(`gesamtdokument.html` hat konstruktionsbedingt keine). + --- ## 8. Commit-Historie des V04-Strangs diff --git a/README.md b/README.md index 3efd8fd..c8157e6 100644 --- a/README.md +++ b/README.md @@ -26,7 +26,7 @@ Autor: **Dieter Schlüter** · Lizenz: MIT (Code) und CC BY-SA 4.0 (Text) | **Website** — eine Seite je Kapitel, mit Volltextsuche, Stichwortverzeichnis und vier interaktiven Plotly-Figuren | **** — oder lokal `OR_HTML_04/index.html` | | **PDF**, 759 Seiten | — oder lokal [`…_Version_04.pdf`](Operations_Research_mit_Python_Version_04.pdf) | | **Ein einziges HTML-Dokument** | | -| **Notebooks**, eines je Kapitel | — oder lokal `Notebooks_04/` | +| **Notebooks**, eines je Kapitel, einzeln oder als ZIP | — oder lokal `Notebooks_04/` | Die Website ist selbstgenügsam — alle Verweise zeigen auf Unterverzeichnisse (`assets/`, `bilder_04/`, `katex/`, `Notebooks_04/`). Der Ordner lässt sich unverändert auf einen

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