Vorwort: Überschrift 'Erforderliche Software-Umgebung' entfernt

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 <li><a href="#über-den-kurs" id="toc-über-den-kurs">Über den Kurs</a>
 <ul>
 <li><a href="#vorwort" id="toc-vorwort">Vorwort</a></li>
-<li><a href="#erforderliche-software-umgebung-die-programme-des-kurses-laufen-auf-linux-macos-und-window-wsl-gleichermaßen-entweder-im-terminal-in-jupyter-notebook-oder-nach-dem-hochladen-in-google-colab.-entwickelt-und-ausgiebig-gestest-wurden-sie-in-der-linux-umgebung." id="toc-erforderliche-software-umgebung-die-programme-des-kurses-laufen-auf-linux-macos-und-window-wsl-gleichermaßen-entweder-im-terminal-in-jupyter-notebook-oder-nach-dem-hochladen-in-google-colab.-entwickelt-und-ausgiebig-gestest-wurden-sie-in-der-linux-umgebung."><strong>Erforderliche Software-Umgebung</strong> Die Programme des Kurses laufen auf Linux, MacOS und Window (WSL) gleichermaßen, entweder im Terminal, in Jupyter Notebook oder nach dem Hochladen in Google Colab. Entwickelt und ausgiebig gestest wurden sie in der Linux-Umgebung.</a></li>
+<li><a href="#die-programme-des-kurses-laufen-auf-linux-macos-und-window-wsl-gleichermaßen-entweder-im-terminal-in-jupyter-notebook-oder-nach-dem-hochladen-in-google-colab.-entwickelt-und-ausgiebig-gestest-wurden-sie-in-der-linux-umgebung." id="toc-die-programme-des-kurses-laufen-auf-linux-macos-und-window-wsl-gleichermaßen-entweder-im-terminal-in-jupyter-notebook-oder-nach-dem-hochladen-in-google-colab.-entwickelt-und-ausgiebig-gestest-wurden-sie-in-der-linux-umgebung.">Die Programme des Kurses laufen auf Linux, MacOS und Window (WSL) gleichermaßen, entweder im Terminal, in Jupyter Notebook oder nach dem Hochladen in Google Colab. Entwickelt und ausgiebig gestest wurden sie in der Linux-Umgebung.</a></li>
 <li><a href="#ziel-der-masterclass" id="toc-ziel-der-masterclass">Ziel der Masterclass</a>
 <ul>
 <li><a href="#vorausgesetzte-kenntnisse" id="toc-vorausgesetzte-kenntnisse">Vorausgesetzte Kenntnisse</a></li>
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 </p>
 <p>Die Quelldateien, Programmbeispiele, des Glossars, Stichwortverzeichnisses sowie der Online- und PDF-Fassung wurden in einer Linux-basierten Arbeitsumgebung erstellt. Dabei kamen unter anderem textbasierte Auszeichnungsformate und Werkzeuge wie Markdown, Pandoc und LaTeX zum Einsatz; auch bei einzelnen technischen und redaktionellen Arbeitsschritten wurden KI-Systeme unterstützend verwendet.<br />
 </p>
-<h2 id="erforderliche-software-umgebung-die-programme-des-kurses-laufen-auf-linux-macos-und-window-wsl-gleichermaßen-entweder-im-terminal-in-jupyter-notebook-oder-nach-dem-hochladen-in-google-colab.-entwickelt-und-ausgiebig-gestest-wurden-sie-in-der-linux-umgebung."><strong>Erforderliche Software-Umgebung</strong> Die Programme des Kurses laufen auf Linux, MacOS und Window (WSL) gleichermaßen, entweder im Terminal, in Jupyter Notebook oder nach dem Hochladen in Google Colab. Entwickelt und ausgiebig gestest wurden sie in der Linux-Umgebung.</h2>
+<h2 id="die-programme-des-kurses-laufen-auf-linux-macos-und-window-wsl-gleichermaßen-entweder-im-terminal-in-jupyter-notebook-oder-nach-dem-hochladen-in-google-colab.-entwickelt-und-ausgiebig-gestest-wurden-sie-in-der-linux-umgebung.">Die Programme des Kurses laufen auf Linux, MacOS und Window (WSL) gleichermaßen, entweder im Terminal, in Jupyter Notebook oder nach dem Hochladen in Google Colab. Entwickelt und ausgiebig gestest wurden sie in der Linux-Umgebung.</h2>
 <h2 class="unnumbered" id="ziel-der-masterclass">Ziel der Masterclass</h2>
 <p>Ein umfassendes, didaktisch von Grund auf aufgebautes Lehrbuch zur mathematischen Entscheidungsoptimierung (<strong>Operations Research, OR</strong>) mit praktischer Umsetzung in <strong>Python</strong>. Dieser Kurs der <strong>mathematischen Optimierung</strong> setzt kein Vorwissen in OR voraus und führt schrittweise von den algebraischen und kombinatorischen Grundlagen über Scheduling- und Constraint-Modelle bis hin zur professionellen Anwendung im quantitativen Aktienhandel, Portfoliomanagement und Risikocontrolling.</p>
 <h3 class="unnumbered" id="vorausgesetzte-kenntnisse">Vorausgesetzte Kenntnisse</h3>

OR_HTML_04/vorwort.html

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 </p>
 <p>Die Quelldateien, Programmbeispiele, des Glossars, Stichwortverzeichnisses sowie der Online- und PDF-Fassung wurden in einer Linux-basierten Arbeitsumgebung erstellt. Dabei kamen unter anderem textbasierte Auszeichnungsformate und Werkzeuge wie Markdown, Pandoc und LaTeX zum Einsatz; auch bei einzelnen technischen und redaktionellen Arbeitsschritten wurden KI-Systeme unterstützend verwendet.<br />
 </p>
-<h2 id="erforderliche-software-umgebung-die-programme-des-kurses-laufen-auf-linux-macos-und-window-wsl-gleichermaßen-entweder-im-terminal-in-jupyter-notebook-oder-nach-dem-hochladen-in-google-colab.-entwickelt-und-ausgiebig-gestest-wurden-sie-in-der-linux-umgebung."><strong>Erforderliche Software-Umgebung</strong> Die Programme des Kurses laufen auf Linux, MacOS und Window (WSL) gleichermaßen, entweder im Terminal, in Jupyter Notebook oder nach dem Hochladen in Google Colab. Entwickelt und ausgiebig gestest wurden sie in der Linux-Umgebung.</h2>
+<p>Die Programme des Kurses laufen auf Linux, MacOS und Window (WSL) gleichermaßen, entweder im Terminal, in Jupyter Notebook oder nach dem Hochladen in Google Colab. Entwickelt und ausgiebig gestest wurden sie in der Linux-Umgebung.</p>
+<hr />
 <h2 class="unnumbered" id="ziel-der-masterclass">Ziel der Masterclass</h2>
 <p>Ein umfassendes, didaktisch von Grund auf aufgebautes Lehrbuch zur mathematischen Entscheidungsoptimierung (<strong>Operations Research, OR</strong>) mit praktischer Umsetzung in <strong>Python</strong>. Dieser Kurs der <strong>mathematischen Optimierung</strong> setzt kein Vorwissen in OR voraus und führt schrittweise von den algebraischen und kombinatorischen Grundlagen über Scheduling- und Constraint-Modelle bis hin zur professionellen Anwendung im quantitativen Aktienhandel, Portfoliomanagement und Risikocontrolling.</p>
 <h3 class="unnumbered" id="vorausgesetzte-kenntnisse">Vorausgesetzte Kenntnisse</h3>