Vorwort: Hinweis zur Entstehung und verwendeten Werkzeugen ergänzt

OR_HTML_04/gesamtdokument.html

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 <li><a href="#über-den-kurs" id="toc-über-den-kurs">Über den Kurs</a>
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 <li><a href="#vorwort" id="toc-vorwort">Vorwort</a></li>
+<li><a href="#die-erstellung-der-quelldateien-programmbeispiele-des-glossars-stichwortverzeichnisses-sowie-der-online--und-pdf-fassung-erfolgte-in-einer-linux-basierten-arbeitsumgebung.-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." id="toc-die-erstellung-der-quelldateien-programmbeispiele-des-glossars-stichwortverzeichnisses-sowie-der-online--und-pdf-fassung-erfolgte-in-einer-linux-basierten-arbeitsumgebung.-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.">Die Erstellung der Quelldateien, Programmbeispiele, des Glossars, Stichwortverzeichnisses sowie der Online- und PDF-Fassung erfolgte in einer Linux-basierten Arbeitsumgebung. 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.</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><strong>Erstens: Formeln werden übersetzt.</strong> Zu jeder nicht-trivialen Formel gehört in dieser Ausgabe eine Lesehilfe, die jedes Symbol einzeln benennt, und eine Umschreibung in Alltagssprache. Formeln sind eine Abkürzung für Menschen, die den Inhalt schon kennen — wer ihn erst lernt, braucht den ausgeschriebenen Text daneben. Niemand sollte an der Notation scheitern, wenn er den Gedanken versteht.</p>
 <p><strong>Zweitens: Es wird geübt.</strong> Über 130 Aufgaben mit vollständigen Lösungen begleiten die Kapitel. Sie sind gestaffelt: von Verständnisfragen, die man im Kopf beantwortet, über Handrechnungen bis zu Programmieraufgaben, die auf den Kapitelbeispielen aufbauen. Wer Optimierung nur liest, kann anschließend über Optimierung reden. Wer die Aufgaben rechnet, kann optimieren.</p>
 <p><strong>Drittens: Der Weg zur eigenen Anwendung ist ausgeschildert.</strong> Die Projektwerkstatt am Ende enthält elf vollständig ausgearbeitete Projektaufträge — vom Schul-Vertretungsplaner über die Tourenoptimierung eines Lieferdienstes bis zum eigenen Portfolio-Rebalancer. Jeder Auftrag nennt Datenquellen, Modellskizze, Abnahmekriterien und Stolperfallen. Sie sind so zugeschnitten, dass sie in 10 bis 25 Stunden zu einem vorzeigbaren Ergebnis führen.</p>
-<hr />
+<p><strong>Hinweis zur Entstehung und zu verwendeten Werkzeugen</strong> Dieser Kurs wurde vom Autor konzipiert, redaktionell bearbeitet und technisch umgesetzt. Zur Unterstützung bei der Konzeption, sprachlichen Ausarbeitung und Überarbeitung einzelner Textpassagen wurden generative KI-Systeme eingesetzt.</p>
+<p>Die Verantwortung für Inhalt, Auswahl und Darstellung liegt beim Autor. Sämtliche fachlichen Aussagen, Herleitungen, Rechenwege, Python-Beispiele und Literaturangaben wurden überprüft. Die im Text angeführten Quellen wurden unabhängig recherchiert und verifiziert.</p>
+<h2 id="die-erstellung-der-quelldateien-programmbeispiele-des-glossars-stichwortverzeichnisses-sowie-der-online--und-pdf-fassung-erfolgte-in-einer-linux-basierten-arbeitsumgebung.-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.">Die Erstellung der Quelldateien, Programmbeispiele, des Glossars, Stichwortverzeichnisses sowie der Online- und PDF-Fassung erfolgte in einer Linux-basierten Arbeitsumgebung. 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.</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><strong>Erstens: Formeln werden übersetzt.</strong> Zu jeder nicht-trivialen Formel gehört in dieser Ausgabe eine Lesehilfe, die jedes Symbol einzeln benennt, und eine Umschreibung in Alltagssprache. Formeln sind eine Abkürzung für Menschen, die den Inhalt schon kennen — wer ihn erst lernt, braucht den ausgeschriebenen Text daneben. Niemand sollte an der Notation scheitern, wenn er den Gedanken versteht.</p>
 <p><strong>Zweitens: Es wird geübt.</strong> Über 130 Aufgaben mit vollständigen Lösungen begleiten die Kapitel. Sie sind gestaffelt: von Verständnisfragen, die man im Kopf beantwortet, über Handrechnungen bis zu Programmieraufgaben, die auf den Kapitelbeispielen aufbauen. Wer Optimierung nur liest, kann anschließend über Optimierung reden. Wer die Aufgaben rechnet, kann optimieren.</p>
 <p><strong>Drittens: Der Weg zur eigenen Anwendung ist ausgeschildert.</strong> Die Projektwerkstatt am Ende enthält elf vollständig ausgearbeitete Projektaufträge — vom Schul-Vertretungsplaner über die Tourenoptimierung eines Lieferdienstes bis zum eigenen Portfolio-Rebalancer. Jeder Auftrag nennt Datenquellen, Modellskizze, Abnahmekriterien und Stolperfallen. Sie sind so zugeschnitten, dass sie in 10 bis 25 Stunden zu einem vorzeigbaren Ergebnis führen.</p>
-<hr />
+<p><strong>Hinweis zur Entstehung und zu verwendeten Werkzeugen</strong> Dieser Kurs wurde vom Autor konzipiert, redaktionell bearbeitet und technisch umgesetzt. Zur Unterstützung bei der Konzeption, sprachlichen Ausarbeitung und Überarbeitung einzelner Textpassagen wurden generative KI-Systeme eingesetzt.</p>
+<p>Die Verantwortung für Inhalt, Auswahl und Darstellung liegt beim Autor. Sämtliche fachlichen Aussagen, Herleitungen, Rechenwege, Python-Beispiele und Literaturangaben wurden überprüft. Die im Text angeführten Quellen wurden unabhängig recherchiert und verifiziert.</p>
+<h2 id="die-erstellung-der-quelldateien-programmbeispiele-des-glossars-stichwortverzeichnisses-sowie-der-online--und-pdf-fassung-erfolgte-in-einer-linux-basierten-arbeitsumgebung.-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.">Die Erstellung der Quelldateien, Programmbeispiele, des Glossars, Stichwortverzeichnisses sowie der Online- und PDF-Fassung erfolgte in einer Linux-basierten Arbeitsumgebung. 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.</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>

Operations_Research_mit_Python_Version_04.md

@@ -50,6 +50,11 @@ Dieses Kompendium versteht sich als **Arbeitsbuch**. Das zeigt sich an drei Stel
 
 **Drittens: Der Weg zur eigenen Anwendung ist ausgeschildert.** Die Projektwerkstatt am Ende enthält elf vollständig ausgearbeitete Projektaufträge — vom Schul-Vertretungsplaner über die Tourenoptimierung eines Lieferdienstes bis zum eigenen Portfolio-Rebalancer. Jeder Auftrag nennt Datenquellen, Modellskizze, Abnahmekriterien und Stolperfallen. Sie sind so zugeschnitten, dass sie in 10 bis 25 Stunden zu einem vorzeigbaren Ergebnis führen.
 
+**Hinweis zur Entstehung und zu verwendeten Werkzeugen** Dieser Kurs wurde vom Autor konzipiert, redaktionell bearbeitet und technisch umgesetzt. Zur Unterstützung bei der Konzeption, sprachlichen Ausarbeitung und Überarbeitung einzelner Textpassagen wurden generative KI-Systeme eingesetzt.
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+Die Verantwortung für Inhalt, Auswahl und Darstellung liegt beim Autor. Sämtliche fachlichen Aussagen, Herleitungen, Rechenwege, Python-Beispiele und Literaturangaben wurden überprüft. Die im Text angeführten Quellen wurden unabhängig recherchiert und verifiziert.
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+Die Erstellung der Quelldateien, Programmbeispiele, des Glossars, Stichwortverzeichnisses sowie der Online- und PDF-Fassung erfolgte in einer Linux-basierten Arbeitsumgebung. 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.
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 ## Ziel der Masterclass {-}

Operations_Research_mit_Python_Version_04/00_Vorwort_und_Lesehilfe.md

@@ -59,6 +59,12 @@ die Tourenoptimierung eines Lieferdienstes bis zum eigenen Portfolio-Rebalancer.
 Auftrag nennt Datenquellen, Modellskizze, Abnahmekriterien und Stolperfallen. Sie sind so
 zugeschnitten, dass sie in 10 bis 25 Stunden zu einem vorzeigbaren Ergebnis führen.
 
+**Hinweis zur Entstehung und zu verwendeten Werkzeugen**
+Dieser Kurs wurde vom Autor konzipiert, redaktionell bearbeitet und technisch umgesetzt. Zur Unterstützung bei der Konzeption, sprachlichen Ausarbeitung und Überarbeitung einzelner Textpassagen wurden generative KI-Systeme eingesetzt.
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+Die Verantwortung für Inhalt, Auswahl und Darstellung liegt beim Autor. Sämtliche fachlichen Aussagen, Herleitungen, Rechenwege, Python-Beispiele und Literaturangaben wurden überprüft. Die im Text angeführten Quellen wurden unabhängig recherchiert und verifiziert.
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+Die Erstellung der Quelldateien, Programmbeispiele, des Glossars, Stichwortverzeichnisses sowie der Online- und PDF-Fassung erfolgte in einer Linux-basierten Arbeitsumgebung. 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.
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 ## Ziel der Masterclass {-}