Stichwortregister: automatische Markierung aller Glossarbegriffe (988 statt 456 Marker)

Neues Skript erzeuge_stichwortregister_04.py:
- Sucht alle Glossarbegriffe (Anzeigename) in den Kapiteldateien
  und markiert die erste Fundstelle je Datei mit {idx:Indexmarke}
- Termliste aus glossar_eintraege_04.py + vorhandenen {idx:...}-Markern
- Idempotent: erkennt vorhandene Marker und überspringt sie
- Überspringt Codeblöcke, Inline-Code und Math
- --check und --bericht Modi
- 605 Marker eingefügt (2 Durchläufe: 597 + 8)

Zusätzlich:
- titeltexte_04.py _saeubern(): entfernt {idx:...}-Marker vor
  Titeltext-Vergleich (pruefe_titeltexte schlug sonst fehl)

OR_HTML_04/Notebooks_04/cpsat.ipynb

@@ -4,7 +4,7 @@
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    "metadata": {},
    "source": [
-    "# Kapitel 7: Constraint Programming mit CP-SAT — Logik, Scheduling und Zuweisung\n",
+    "# Kapitel 7: Constraint Programming mit CP-SAT{idx:CP-SAT} — Logik, Scheduling und Zuweisung\n",
     "\n",
     "Begleitnotebook zu *Optimierte Entscheidungsfindung mit Python*. Die Codezellen sind identisch mit den im Buch abgedruckten Programmen.\n"
    ]

OR_HTML_04/Notebooks_04/cvar.ipynb

@@ -4,7 +4,7 @@
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    "metadata": {},
    "source": [
-    "# Kapitel 20: Tail-Risiko, CVaR und Transaktionskosten\n",
+    "# Kapitel 20: Tail-Risiko, CVaR und Transaktionskosten{idx:Transaktionskosten}\n",
     "\n",
     "Begleitnotebook zu *Optimierte Entscheidungsfindung mit Python*. Die Codezellen sind identisch mit den im Buch abgedruckten Programmen.\n"
    ]

OR_HTML_04/Notebooks_04/dynamische-programmierung.ipynb

@@ -4,7 +4,7 @@
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    "source": [
-    "# Kapitel 13: Dynamische Programmierung — Die Bellman-Gleichung und Order-Execution\n",
+    "# Kapitel 13: Dynamische Programmierung — Die Bellman-Gleichung{idx:Bellman-Gleichung} und Order-Execution\n",
     "\n",
     "Begleitnotebook zu *Optimierte Entscheidungsfindung mit Python*. Die Codezellen sind identisch mit den im Buch abgedruckten Programmen.\n"
    ]

OR_HTML_04/Notebooks_04/finanzdaten.ipynb

@@ -25,7 +25,7 @@
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    "source": [
-    "## Logarithmische Rendite\n",
+    "## Logarithmische Rendite{idx:Logarithmische Rendite}\n",
     "\n",
     "`Renditen_Vergleich.py`\n"
    ]
@@ -110,7 +110,7 @@
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    "source": [
-    "## Das Schätzfehler-Problem\n",
+    "## Das Schätzfehler{idx:Schätzfehler}-Problem\n",
     "\n",
     "`Schaetzrauschen_Demo.py`\n"
    ]

OR_HTML_04/Notebooks_04/fundament.ipynb

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-    "# Kapitel 2: Das mathematische Fundament — Vektoren, Matrizen, Konvexität\n",
+    "# Kapitel 2: Das mathematische Fundament — Vektoren, Matrizen, Konvexität{idx:Konvexität}\n",
     "\n",
     "Begleitnotebook zu *Optimierte Entscheidungsfindung mit Python*. Die Codezellen sind identisch mit den im Buch abgedruckten Programmen.\n"
    ]

OR_HTML_04/Notebooks_04/graphen.ipynb

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-    "## Der Satz von Birkhoff und von Neumann\n",
+    "## Der Satz von Birkhoff und von Neumann{idx:Satz von Birkhoff und von Neumann}\n",
     "\n",
     "`Zuordnung_Ungarisch.py`\n"
    ]

OR_HTML_04/Notebooks_04/milp.ipynb

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-    "# Kapitel 6: Gemischt-ganzzahlige Optimierung — Diskrete Entscheidungen und Branch-and-Bound\n",
+    "# Kapitel 6: Gemischt-ganzzahlige Optimierung — Diskrete Entscheidungen und Branch-and-Bound{idx:Branch-and-Bound}\n",
     "\n",
     "Begleitnotebook zu *Optimierte Entscheidungsfindung mit Python*. Die Codezellen sind identisch mit den im Buch abgedruckten Programmen.\n"
    ]
@@ -133,7 +133,7 @@
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-    "## Beispiel: Das Rucksackproblem\n",
+    "## Beispiel: Das Rucksackproblem{idx:Rucksackproblem}\n",
     "\n",
     "`Rucksack.py`\n"
    ]

OR_HTML_04/Notebooks_04/praxisfallen.ipynb

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-    "## Falle 1 — Infeasibility\n",
+    "## Falle 1 — Infeasibility{idx:Infeasibility}\n",
     "\n",
     "`Infeasibility_Diagnose.py`\n"
    ]
@@ -256,7 +256,7 @@
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    "source": [
-    "## Constraint Attribution: welche Bedingung kostet wie viel?\n",
+    "## Constraint Attribution{idx:Constraint Attribution}: welche Bedingung kostet wie viel?\n",
     "\n",
     "`Constraint_Attribution.py`\n"
    ]

OR_HTML_04/Notebooks_04/prognose.ipynb

@@ -4,7 +4,7 @@
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-    "# Kapitel 15: Predict-then-Optimize — die bessere Prognose, die schlechtere Entscheidung\n",
+    "# Kapitel 15: Predict-then-Optimize{idx:Predict-then-Optimize} — die bessere Prognose, die schlechtere Entscheidung\n",
     "\n",
     "Begleitnotebook zu *Optimierte Entscheidungsfindung mit Python*. Die Codezellen sind identisch mit den im Buch abgedruckten Programmen.\n"
    ]

OR_HTML_04/Notebooks_04/unsicherheit.ipynb

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    "source": [
-    "## Monte-Carlo-Simulation\n",
+    "## Monte-Carlo-Simulation{idx:Monte-Carlo-Simulation}\n",
     "\n",
     "`Monte_Carlo.py`\n"
    ]
@@ -340,7 +340,7 @@
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    "source": [
-    "## Robuste Optimierung: gegen den Worst Case absichern\n",
+    "## Robuste Optimierung{idx:Robuste Optimierung}: gegen den Worst Case absichern\n",
     "\n",
     "`Robuste_Optimierung.py`\n"
    ]

OR_HTML_04/bilder_04/titelseite.svg

@@ -2444,37 +2444,42 @@ z
     </g>
    </g>
    <g id="text_14">
-    <!-- Stand: 9. September 2026 -->
+    <!-- Stand: 10. September 2026 -->
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      <defs>
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     </g>
    </g>
    <g id="text_15">

OR_HTML_04/gesamtdokument.html

@@ -381,7 +381,7 @@
 <p>Mit Python planen, optimieren und entscheiden: von <strong>Personal, Schichten und Logistik</strong> über <strong>Energie, Ressourcen und Netzwerke</strong> bis zur <strong>Portfoliooptimierung an den Finanzmärkten</strong>.</p>
 <p>Autor / Herausgeber: Dieter Schlüter</p>
 <p>&lt;dieter(dot)schlueter(atsign)linix(dot)de&gt;</p>
-<p>Stand: 9. September 2026</p>
+<p>Stand: 10. September 2026</p>
 <hr />
 <nav id="TOC" role="doc-toc">
 <ul>
@@ -16655,7 +16655,7 @@ DCP-konvex (CVXPY-Pruefung)? False
 <p><span class="math display">
 \min_{\mathbf{w}}\quad \underbrace{\tfrac12\mathbf{w}^\top\boldsymbol{\Sigma}\mathbf{w}}_{\text{Risiko}}
 \;-\;\underbrace{\alpha\,\boldsymbol{\mu}^\top\mathbf{w}}_{\text{Ertrag}}
-\;-\;\underbrace{\beta\Big(-\textstyle\sum_i w_i\ln w_i\Big)}_{\text{Diversifikation}}
+\;-\;\underbrace{\beta\Big(-\textstyle\sum_i w_i\ln w_i\Big)}_{\text{Diversifikation`\index{Diversifikation}`{=latex}}}
 </span></p>
 <blockquote>
 <p><strong>📐 Formel-Lesehilfe zur Entropie</strong> <span class="math inline">H(\mathbf{w}) = -\sum_i w_i \ln w_i</span> ist ein Streuungsmaß: * Alles in einem Titel (<span class="math inline">w = (1,0,0,0)</span>): <span class="math inline">H = 0</span> — minimale Streuung. * Gleichverteilt (<span class="math inline">w_i = 1/4</span>): <span class="math inline">H = \ln 4 \approx 1{,}386</span> — maximale Streuung.</p>
@@ -19985,7 +19985,7 @@ e(x) \le \varepsilon
 <h2 id="sec:mehrziel-vorlegen">14.8 Wie man die Front vorlegt</h2>
 <p>Eine Front mit zehn Punkten ist kein Ergebnis, sondern eine Speisekarte. Damit sie entscheidbar wird, gehört eine Spalte dazu, die im Programm <code>EUR je kg</code> heißt:</p>
 <p><span class="math display">
-\text{Schattenpreis} = \frac{\text{Aufpreis gegenüber dem Kostenminimum}}
+\text{Schattenpreis`\index{Schattenpreis}`{=latex}} = \frac{\text{Aufpreis gegenüber dem Kostenminimum}}
 {\text{eingesparte Kilogramm}}
 </span></p>
 <p>Diese Zahl ist mit etwas vergleichbar, das das Unternehmen ohnehin kennt: dem internen CO₂-Preis oder dem Zertifikatspreis. Liegt der Schattenpreis darunter, ist die Entscheidung kaufmännisch schon getroffen.</p>
@@ -26173,6 +26173,11 @@ von allen Fehlversuchen genau einen: den erfolgreichsten.
 <h3 id="falle-5-laufzeitexplosion">Falle 5 — Laufzeitexplosion</h3>
 <p>Exakte Optimalität kann bei MILP oder CP-SAT Minuten bis Stunden dauern — und die Laufzeit wächst nicht linear mit der Problemgröße.</p>
 <table>
+<colgroup>
+<col style="width: 33%" />
+<col style="width: 33%" />
+<col style="width: 33%" />
+</colgroup>
 <thead>
 <tr class="header">
 <th>Einsatzszenario</th>