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Überarbeitung Kapitel 18.1

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diff --git a/buch/papers/clifford/0_ElevatorPitch.tex b/buch/papers/clifford/0_ElevatorPitch.tex
index 0db5617..ad9bcc2 100644
--- a/buch/papers/clifford/0_ElevatorPitch.tex
+++ b/buch/papers/clifford/0_ElevatorPitch.tex
@@ -1,2 +1,6 @@
-TODO...
-GA [Geometric Algebra i.a.W. Clifford Algebra] provides a unified language for the whole of physics and for much of mathematics and its applications that is conceptually and computationally superior to alternative mathematical systems in many application domains.
\ No newline at end of file
+
+Der Nutzen, welche die Clifford Algebra hat, lässt sich am besten mit den Worten des modernen Begründers dieser erläutern.
+
+"GA [Geometric Algebra i.a.W. Clifford Algebra] provides a unified language for the whole of physics and for much of mathematics and its applications that is conceptually and computationally superior to alternative mathematical systems in many application domains." \cite{clifford:hestenes_GA} 
+
+Im folgenden hoffen wir den Leser von der Nützlichkeit und der geometrischen Schönheit der Clifford Algebra zu überzeugen.
\ No newline at end of file
diff --git a/buch/papers/clifford/1_Vektordarstellung.tex b/buch/papers/clifford/1_Vektordarstellung.tex
index 88a5789..ac00a33 100644
--- a/buch/papers/clifford/1_Vektordarstellung.tex
+++ b/buch/papers/clifford/1_Vektordarstellung.tex
@@ -1,7 +1,7 @@
 \section{Vektoroperationen\label{clifford:section:Vektoroperationen}}
 \rhead{Vektoroperationen}
 \subsection{Vektordarstellung\label{clifford:section:Vektordarstellung}}
-Vektoren können neben der üblichen Darstellung, auch als Linearkombination aus Basisvektoren dargestellt werden
+Vektoren können neben der üblichen Spaltendarstellung, auch als Linearkombination aus Basisvektoren
 \begin{equation}
     \begin{split}
     \textbf{a} 
@@ -31,12 +31,14 @@ Vektoren können neben der üblichen Darstellung, auch als Linearkombination aus
     \sum_{i=1}^{n} a_i \textbf{e}_i
     \qquad
     a_i \in \mathbb{R}
-    , \textbf{e}_i \in \mathbb{R}^n.
+    , \textbf{e}_i \in \mathbb{R}^n
     \end{split}
 \end{equation}
-Diese Basisvektoren sollen orthonormal sein und um die Darstellung zu vereinfachen werden sie durch $\textbf{e}_1 , \textbf{e}_2, ...$ ersetzt.
+dargestellt werden.
+Diese Basisvektoren werden so gewählt, dass sie orthonormal sind. 
+Um die Darstellung zu vereinfachen werden sie durch $\textbf{e}_1 , \textbf{e}_2, \dots$ ersetzt.
 \begin{beispiel}
-Linearkombination von Basisvektoren in $\mathbb{R}^4$
+Eine Linearkombination von Basisvektoren in $\mathbb{R}^4$ könnte wie folgt aussehen
     \begin{equation}
         \begin{pmatrix} 
         42 \\ 2 \\ 1291 \\ 4    
@@ -65,7 +67,7 @@ Linearkombination von Basisvektoren in $\mathbb{R}^4$
         + 
         1291\textbf{e}_3
         + 
-        4\textbf{e}_4
+        4\textbf{e}_4.
     \end{equation}
+Dieses Beispiel ist für einen vier dimensionalen Vektor, dies kann selbstverständlich für beliebig viele Dimensionen nach demselben Schema erweitert werden.
 \end{beispiel}
-Wobei Beispiel für einen vier dimensionalen Vektor ist, dies kann selbstverständlich für beliebig viele Dimensionen nach demselben Schema erweitert werden.
\ No newline at end of file
diff --git a/buch/papers/clifford/2_QuadratVektoren.tex b/buch/papers/clifford/2_QuadratVektoren.tex
index cfb05d6..6c6fb7d 100644
--- a/buch/papers/clifford/2_QuadratVektoren.tex
+++ b/buch/papers/clifford/2_QuadratVektoren.tex
@@ -1,54 +1,71 @@
 \subsection{Quadrat von Vektoren}
-Was eine Addition von Vektoren bedeutet ist sehr intuitiv und auch leicht geometrisch darzustellen, was allerdings das Produkt von Vektoren ergibt mag anfänglich unintuitiv wirken. 
+\subsubsection{Ziel der Multiplikation}
+Was eine Addition von Vektoren bedeutet ist sehr intuitiv und auch leicht geometrisch darzustellen wie in Abbildung \ref{figure:addition}, was allerdings das Produkt von Vektoren ergibt mag anfänglich unintuitiv wirken.
+\begin{figure}[htb]
+	\centering
+		\begin{tikzpicture}
+			\draw[thin,gray!40] (0,0) grid (4,4);
+			\draw[blue,thick,->] (0,0)--(3.5,2) node[midway,above,sloped] {$\textbf{a}$};
+			\draw[red,thick,->] (3.5,2)--(1.5,3.8) node[midway,above,sloped] {$\textbf{b}$};
+			\draw[black,thick,->] (0,0)--(1.5,3.8)node[midway,above,sloped] {$\textbf{a} +\textbf{b} = \textbf{c} $};
+		\end{tikzpicture}
+		\caption{Addition von zwei Vektoren\label{figure:addition}}
+\end{figure}
 Was soll es schon heissen zwei Vektoren miteinander zu multiplizieren? 
-\newline
 Im Folgenden werden wir versuchen diese Operation ähnlich intuitiv darzustellen.
-\newline
-Um sinnvoll eine neue Operation zwischen zwei Elementen einer Algebra, in diesem Fall Vektoren, zu definieren, muss man überlegen, was das Ziel dieser Operation ist. 
-Als grundsätzliches Ziel wird definiert, dass das Quadrat eines Vektor dessen Länge im Quadrat ergibt, da dies auch in vielen anderen Bereichen der Mathematik,zum Beispiel bei komplexen Zahlen, auch so definiert ist.  
-\newline 
-Zusätzlich wollen wir auch das Assoziativgesetz und das Kommutativgesetz für Skalare beibehalten. Wobei das Kommutativgesetz leider, oder wie man sehen wird zum Glück, in der geometrischen Algebra im generellen nicht mehr gilt. Das heisst wir dürfen ausklammern \ref{eq:assoziativ} und die Position von Skalaren im Produkt ändern \ref{eq:kommSkalar}, allerdings nicht die Position der Vektoren \ref{eq:kommVector}.
+
+Um sinnvoll eine neue Operation zwischen zwei Elementen einer Algebra, in diesem Fall sind diese Elemente Vektoren, zu definieren, muss man überlegen, was das Ziel dieser Operation sein soll.
+ 
+Als grundsätzliches Ziel wird definiert, dass das Quadrat eines Vektor dessen Länge im Quadrat ergibt, da dies auch in vielen anderen Bereichen der Mathematik,zum Beispiel bei komplexen Zahlen,so definiert ist.  
+
+Zusätzlich soll auch das Assoziativgesetz für die Multiplikation von Vektoren gelten, dass heisst wir dürfen ausklammern
 \begin{equation}
     \label{eq:assoziativ}
     \textbf{e}_i(\textbf{e}_j + \textbf{e}_k) 
     = 
-    \textbf{e}_i\textbf{e}_j + \textbf{e}_i\textbf{e}_k 
+    \textbf{e}_i\textbf{e}_j + \textbf{e}_i\textbf{e}_k.
 \end{equation}
+Allerdings gilt das Kommutativgesetz leider, oder wie man sehen wird zum Glück, nur für skalare Elemente 
 \begin{equation}
     \label{eq:kommSkalar}
     a\textbf{e}_ib\textbf{e}_j 
     = 
-    ab\textbf{e}_i\textbf{e}_j
+    ab\textbf{e}_i\textbf{e}_j \qquad a,b \in \mathbb{R}
 \end{equation}
+und nicht für Vektoren
 \begin{equation}
     \label{eq:kommVector}
     \textbf{e}_i\textbf{e}_j 
     \neq 
-    \textbf{e}_j\textbf{e}_i
+    \textbf{e}_j\textbf{e}_i.
+\end{equation}
+\subsubsection{Quadrieren eines Vektors}
+Betrachten wir nun mit diesen Regeln das Quadrat eines Vektors. Zuerst werden die Vektoren als Linearkombinationen geschrieben
+\begin{equation}
+	    \textbf{a}^2 = 
+		\left ( 
+		\sum_{i=1}^{n} a_i \textbf{e}_i 
+		\right ) 
+		\left ( 
+		\sum_{i=1}^{n} a_i \textbf{e}_i 
+		\right )
+		\label{eq:quad_a_1}.
+\end{equation}
+Das Quadrat kann nun in zwei Summen aufgeteilt werden
+\begin{equation}
+	\textbf{a}^2 =
+	\textcolor{red}{\sum_{i=1}^{n} a_i^2\textbf{e}_i^2} 
+	+ 
+	\textcolor{blue}{\sum_{\begin{subarray}{l}i,j=1\\i \neq j\end{subarray}}^n  a_ia_j\textbf{e}_i\textbf{e}_j } 
+	\label{eq:quad_a_2},
+\end{equation}
+wobei die roten Summe die quadrierten Terme und die blaue Summe die Mischterme beinhaltet. Da $\textbf{e}_i^2 = 1$ gilt, weil das zuvor definierte Ziel des Quadrates eines Vektors dessen Länge ergibt und die Basisvektoren Länge 1 haben, wird dies nun eingesetzt
+\begin{equation}
+	\textbf{a}^2 = \textcolor{cyan}{\sum_{i=1}^{n} a_i^2} + \textcolor{orange}{\sum_{\begin{subarray}{l}i,j=1\\i \neq j\end{subarray}}^n  a_ia_j\textbf{e}_i\textbf{e}_j}.
+	\label{eq:quad_a_3}
 \end{equation}
-Betrachten wir nun mit diesen Regeln das Quadrat eines Vektors.
-\begin{align}
-    \textbf{a}^2 &= 
-    \left ( 
-    \sum_{i=1}^{n} a_i \textbf{e}_i 
-    \right ) 
-    \left ( 
-    \sum_{i=1}^{n} a_i \textbf{e}_i 
-    \right )
-    \label{eq:quad_a_1}
-    \\
-    &= 
-    \textcolor{red}{\sum_{i=1}^{n} a_i^2\textbf{e}_i^2} 
-    + 
-    \textcolor{blue}{\sum_{\begin{subarray}{l}i,j=1\\i \neq j\end{subarray}}^n  a_ia_j\textbf{e}_i\textbf{e}_j } 
-    \label{eq:quad_a_2}
-    \\
-    &= \textcolor{cyan}{\sum_{i=1}^{n} a_i^2} + \textcolor{orange}{\sum_{\begin{subarray}{l}i,j=1\\i \neq j\end{subarray}}^n  a_ia_j\textbf{e}_i\textbf{e}_j}.
-    \label{eq:quad_a_3}
-\end{align}
-
 \begin{beispiel}
-Quadrat eines Vektors in $\mathbb{R}^2$
+Das Quadrat des Vektor $a$ in $\mathbb{R}^2$ ist
 \begin{equation}
     \begin{split}
     \textbf{a}^2 
@@ -56,22 +73,17 @@ Quadrat eines Vektors in $\mathbb{R}^2$
     &= \textcolor{red}{a_1^2\textbf{e}_1^2 + a_2^2\textbf{e}_2^2} 
     + \textcolor{blue}{a_1\textbf{e}_1a_2\textbf{e}_2 + a_2\textbf{e}_2a_1\textbf{e}_2}   \\\
     & = \textcolor{cyan}{a_1^2 + a_2^2} + \textcolor{orange}{a_1b\textbf{e}_1a_2\textbf{e}_2 + a_2\textbf{e}_2a_1\textbf{e}_2}
-    \end{split}
+    \end{split}.
 \end{equation}
-
 \end{beispiel}
-Der Vektor wird in \ref{eq:quad_a_1} als Linearkombination geschrieben.
-Das Quadrat kann, wie in \ref{eq:quad_a_2} gezeigt, in zwei Summen aufteilen werden , wobei die roten Summe die quadrierten Terme und die blaue Summe die Mischterme beinhaltet. 
-\newline
-Da $\textbf{e}_i^2 = 1$ gilt, da zuvor vorausgesetzt wurde, dass man mit orthonormalen Einheitsvektoren arbeitet, wird dies nun eingesetzt ergibt sich \ref{eq:quad_a_3}
-\newline
-Die hellblaue Teil ist nun bereits Länge im Quadrat eines Vektors, also das Ziel der Multiplikation. 
-Daher muss der restliche Teil dieser Gleichung null ergeben. 
-Aus dieser Erkenntnis leiten wir in \ref{eq:Mischterme_Null} weitere Eigenschaften für die Multiplikation her.
+
+Die hellblaue Teil ist nun bereits die Länge im Quadrat, also das zuvor definierte Ziel der Multiplikation. 
+Daraus lässt sich schliessen, dass der restliche Teil dieser Gleichung null ergeben muss
 \begin{equation}
     \label{eq:Mischterme_Null}
-    \sum_{\begin{subarray}{l}i,j=1\\i \neq j\end{subarray}}^n  a_ia_j\textbf{e}_i\textbf{e}_j  = \textcolor{blue}{a_1a_2(\textbf{e}_1\textbf{e}_2 + \textbf{e}_2\textbf{e}_1)} + a_1a_3(\textbf{e}_1\textbf{e}_3 + \textbf{e}_3\textbf{e}_1) + \dots =  0
+    \sum_{\begin{subarray}{l}i,j=1\\i \neq j\end{subarray}}^n  a_ia_j\textbf{e}_i\textbf{e}_j  = \textcolor{blue}{a_1a_2(\textbf{e}_1\textbf{e}_2 + \textbf{e}_2\textbf{e}_1)} + a_1a_3(\textbf{e}_1\textbf{e}_3 + \textbf{e}_3\textbf{e}_1) + \dots =  0.
 \end{equation}
+Aus dieser Erkenntnis können weitere Eigenschaften für die Multiplikation hergeleitet werden.
 Da dies für beliebige $a_i$ gelten muss werden alle Terme bis auf $a_1$ und $a_2$ gleich null gesetzt. Somit fallen alle Terme bis auf den blauen weg. Wird dies weiter vereinfacht ergibt sich
 \begin{equation}
 \begin{split}
@@ -81,15 +93,13 @@ Da dies für beliebige $a_i$ gelten muss werden alle Terme bis auf $a_1$ und $a_
 \end{split}
 \end{equation}
 \begin{satz}
-    Die Multiplikation von Vektoren ist antikommutativ, wenn die multiplizierten Vektoren orthogonal sind.
+  Die Multiplikation von Vektoren ist antikommutativ, wenn die multiplizierten Vektoren orthogonal sind, es gilt also
     \begin{equation}
-        \textbf{e}_i\textbf{e}_j = -\textbf{e}_j\textbf{e}_i \qquad \textbf{e}_i \perp \textbf{e}_j
+        \textbf{e}_i\textbf{e}_j = -\textbf{e}_j\textbf{e}_i \quad \textrm{für} \quad \textbf{e}_i \perp \textbf{e}_j.
     \end{equation}
 \end{satz}
-Dieses Wissen reicht nun bereits um alle Produkte der Basisvektoren zu berechnen, was in \ref{tab:multip_vec} gemacht wurde.
+Dieses Wissen reicht nun bereits um alle Produkte der Basisvektoren zu berechnen, was in Tabelle \ref{tab:multip_vec} gemacht wurde.
 \begin{table}
-\caption{Multiplikationstabelle für Vektoren}
-\label{tab:multip_vec}
 \begin{center}
 \begin{tabular}{ |c|c|c|c|c|c| } 
  \hline
@@ -107,4 +117,6 @@ Dieses Wissen reicht nun bereits um alle Produkte der Basisvektoren zu berechnen
  \hline
 \end{tabular}
 \end{center}
+\caption{Multiplikationstabelle für Vektoren}
+\label{tab:multip_vec}
 \end{table}
\ No newline at end of file
diff --git a/buch/papers/clifford/3_MultiplikationVektoren.tex b/buch/papers/clifford/3_MultiplikationVektoren.tex
index 841dde4..0969b89 100644
--- a/buch/papers/clifford/3_MultiplikationVektoren.tex
+++ b/buch/papers/clifford/3_MultiplikationVektoren.tex
@@ -1,11 +1,14 @@
 \subsection{Multiplikation von Vektoren}
-Was geschieht nun wenn zwei beliebige Vektoren,$u$ und $v$, miteinander multipliziert werden?
+Was geschieht nun wenn zwei beliebige Vektoren, $u$ und $v$
 \begin{equation}
     \textbf{u} = 
     \sum_{i=1}^{n} u_i \textbf{e}_i 
     \qquad 
     \textbf{v} = \sum_{i=1}^{n} v_i \textbf{e}_i
 \end{equation}
+ miteinander multipliziert werden? 
+ 
+ Wieder werden die Vektoren zuerst als Linearkombinationen darstellen und danach in zwei Summen aufgeteilt, eine Summe mit quadrierten Termen und eine Summe mit Mischtermen
 \begin{equation}
     \begin{split}
         \textbf{u}\textbf{v} 
@@ -18,12 +21,12 @@ Was geschieht nun wenn zwei beliebige Vektoren,$u$ und $v$, miteinander multipli
         \right) 
         = 
         \sum_{i=1}^n u_iv_i\underbrace{\textbf{e}_i^2}_{1} 
-        + \sum_{\begin{subarray}{l}i,j=1\\i \neq j\end{subarray}}^n  u_iv_j\textbf{e}_i\textbf{e}_j 
+        + \sum_{\begin{subarray}{l}i,j=1\\i \neq j\end{subarray}}^n  u_iv_j\textbf{e}_i\textbf{e}_j,
     \end{split}
 \end{equation}
+wobei die Summe der quadrierten Termen bereits bekannt vorkommen könnte, es ist nämlich das Skalarprodukt von $u$ und $v$. Die Summe der Mischterme bilden etwas neues, dass wir das äussere Produkt von $u$ und $v$ nennen.
 \begin{beispiel}
     Multiplikation von Vektoren in $\mathbb{R}^2$
-\end{beispiel}
 \begin{equation}
     \begin{split}
         \textbf{u}\textbf{v} 
@@ -44,7 +47,7 @@ Was geschieht nun wenn zwei beliebige Vektoren,$u$ und $v$, miteinander multipli
         \underbrace{(u_1v_2 - u_2v_1)\textbf{e}_1\textbf{e}_2}_{\text{Äusseres Produkt}}
     \end{split}
 \end{equation}
-Der linke Teil dieser Multiplikation ergibt das Skalarprodukt der zwei Vektoren, der rechte Term ergibt etwas neues das sich das äussere Produkt der zwei Vektoren nennt.
+\end{beispiel}
 \subsubsection{Äusseres Produkt}
 Das äussere Produkt von zwei Vektoren wird mit einem $\wedge$ dargestellt
 \begin{equation}
@@ -53,123 +56,118 @@ Das äussere Produkt von zwei Vektoren wird mit einem $\wedge$ dargestellt
     \sum_{\begin{subarray}{l}i,j=1\\i \neq j\end{subarray}}^n  u_iv_j\textbf{e}_i\textbf{e}_j 
 \end{equation}
 \begin{beispiel}
-Äusseres Produkt von zwei Vektoren in $\mathbb{R}^3$
-\end{beispiel}
+Das äusseres Produkt von zwei Vektoren in $\mathbb{R}^3$ ist
 \begin{equation}
-    \begin{split}
-        u \wedge v 
-        &= 
-        u_1v_2\textbf{e}_1\textbf{e}_2 
-        + 
-        u_1v_3\textbf{e}_1\textbf{e}_3 
-        + 
-        u_2v_2\textbf{e}_2\textbf{e}_3 
-        + 
-        u_2v_1\textbf{e}_2\textbf{e}_1 
-        + 
-        u_3v_1\textbf{e}_3\textbf{e}_1 
-        +
-        u_3v_2\textbf{e}_3\textbf{e}_2 \\\ 
-        &= 
-        (u_1v_2 - u_2v_1)\textbf{e}_1\textbf{e}_2 
-        + 
-        (u_1v_3 - v_3u_1)\textbf{e}_1\textbf{e}_3 
-        + 
-        (u_2v_3 - u_3v_2)\textbf{e}_2\textbf{e}_3
-    \end{split}
+	\begin{split}
+		u \wedge v 
+		&= 
+		u_1v_2\textbf{e}_1\textbf{e}_2 
+		+ 
+		u_1v_3\textbf{e}_1\textbf{e}_3 
+		+ 
+		u_2v_2\textbf{e}_2\textbf{e}_3 
+		+ 
+		u_2v_1\textbf{e}_2\textbf{e}_1 
+		+ 
+		u_3v_1\textbf{e}_3\textbf{e}_1 
+		+
+		u_3v_2\textbf{e}_3\textbf{e}_2 \\\ 
+		&= 
+		(u_1v_2 - u_2v_1)\textbf{e}_1\textbf{e}_2 
+		+ 
+		(u_1v_3 - v_3u_1)\textbf{e}_1\textbf{e}_3 
+		+ 
+		(u_2v_3 - u_3v_2)\textbf{e}_2\textbf{e}_3.
+	\end{split}
 \end{equation}
-Im letzten Schritt des Beispiels wurden nun, mit Hilfe der antikommutativität des Produkts, die Vektorprodukte, welche die gleichen Einheitsvektoren beinhalten, zusammengefasst. Dieses Vorgehen kann man auch allgemein anwenden, wie in den Gleichungen \ref{eq:u_wedge_v}-\ref{eq:u_wedge_v_5} hergeleitet.
+\end{beispiel}
+
+Im letzten Schritt des Beispiels wurden nun, mit Hilfe der antikommutativität des Produkts, die Vektorprodukte, welche die gleichen Einheitsvektoren beinhalten, zusammengefasst. Dieses Vorgehen kann man auch allgemein anwenden, wie in den Gleichungen \eqref{eq:u_wedge_v}-\eqref{eq:u_wedge_v_5} hergeleitet. Die Summe,
 \begin{align}
         \textbf{u}\wedge \textbf{v}
         &= 
         \sum_{\begin{subarray}{l}i,j=1\\i \neq j\end{subarray}}^n  
-        u_iv_j\textbf{e}_i\textbf{e}_j 
+        u_iv_j\textbf{e}_i\textbf{e}_j,
         \label{eq:u_wedge_v}
-        \\
+        \intertext{wird in zwei verschiedene Summen aufgeteilt. 
+        	Wobei die linke Summe jeweils den Basisvektor mit dem höheren Index an erster Stelle und die rechte Summe diesen jeweils an zweiter Stelle hat}
         \label{eq:u_wedge_v_1}
         &= 
         \sum_{\begin{subarray}{l}i,j=1\\i < j\end{subarray}}^n u_iv_j\textbf{e}_i\textbf{e}_j 
         + 
-        \sum_{\begin{subarray}{l}i,j=1\\j < i\end{subarray}}^n u_iv_j\textbf{e}_i\textbf{e}_j 
-        \\
+        \sum_{\begin{subarray}{l}i,j=1\\j < i\end{subarray}}^n u_iv_j\textbf{e}_i\textbf{e}_j. 
+        \intertext{Nun werden die Indexe der zweiten Summe vertauscht}
         \label{eq:u_wedge_v_2}
         &= 
         \sum_{\begin{subarray}{l}i,j=1\\i < j\end{subarray}}^n u_iv_j\textbf{e}_i\textbf{e}_j 
         + 
-        \sum_{\begin{subarray}{l}i,j=1\\i < j\end{subarray}}^n u_jv_i\textbf{e}_j\textbf{e}_i
-        \\
-        \label{eq:u_wedge_v_3}
+        \sum_{\begin{subarray}{l}i,j=1\\i < j\end{subarray}}^n u_jv_i\textbf{e}_j\textbf{e}_i,
+       	\intertext{und diese wird nun mit Hilfe der Antikommutativität umgeformt zu}
         &= 
         \sum_{\begin{subarray}{l}i,j=1\\i < j\end{subarray}}^n u_iv_j\textbf{e}_i\textbf{e}_j 
         - 
-        \sum_{\begin{subarray}{l}i,j=1\\i < j\end{subarray}}^n u_jv_i\textbf{e}_i\textbf{e}_j
-        \\
+        \sum_{\begin{subarray}{l}i,j=1\\i < j\end{subarray}}^n u_jv_i\textbf{e}_i\textbf{e}_j.
+        \intertext{Nun können die zwei Summen wieder zusammengefasst werden}
         \label{eq:u_wedge_v_4}
         &= 
-        \sum_{\begin{subarray}{l}i,j=1\\i < j\end{subarray}}^n (u_iv_j -u_jv_i)\textbf{e}_i\textbf{e}_j
-        \\
-        \label{eq:u_wedge_v_5}
+        \sum_{\begin{subarray}{l}i,j=1\\i < j\end{subarray}}^n (u_iv_j -u_jv_i)\textbf{e}_i\textbf{e}_j.
+        \intertext{Der Term in der Summe könnte einem bereits bekannt vorkommen, es ist nämlich die Determinante einer Matrix mit $u$ und $v$ als ihre Spalten}
         &= 
+        \label{eq:u_wedge_v_5}
         \sum_{\begin{subarray}{l}i,j=1\\i < j\end{subarray}}^n \begin{vmatrix} 
         u_i & v_i \\
         u_j & v_j
-    \end{vmatrix}\textbf{e}_i\textbf{e}_j
+    \end{vmatrix}\textbf{e}_i\textbf{e}_j.
 \end{align}
-Die Summe aus \ref{eq:u_wedge_v_1} wird in \ref{eq:u_wedge_v} in zwei verschiedene Summen aufgeteilt. 
-Wobei die linke Summe jeweils den Basisvektor mit dem höheren Index an erster Stelle und die rechte Summe diesen jeweils an zweiter Stelle hat. 
-\newline
-Bei \ref{eq:u_wedge_v_2} werden die Indexe der zweiten Summe vertauscht, damit man nun bei beiden Teilen die gleiche Summe hat.
-Danach werden in \ref{eq:u_wedge_v_3}, mit Hilfe der Antikommutativität, die Einheitsvektoren der zweiten Summe vertauscht.
-\newline
-Nun können die Summen, wie in \ref{eq:u_wedge_v_4} wieder in eine Summe zusammengefasst werden.
-\newline
-Der Term in der Klammer in \ref{eq:u_wedge_v_4} kann auch als Determinante einer 2x2 Matrix dargestellt werden, was in \ref{eq:u_wedge_v_5} gemacht wird.
-\newline
-Die Determinante einer Matrix beschreibt welche von den Spaltenvektoren aufgespannt wird, wie in Abbildung \ref{figure:det} dargestellt.
-\begin{figure}
-\centering
-\begin{tikzpicture}
-  \draw[thin,gray!40] (0,0) grid (4,4);
-  \draw[<->] (0,0)--(4,0) ;
-  \draw[<->] (0,0)--(0,4) ;
-  \draw[line width=0,fill=gray!40] (0,0)--(3,1)--(4,3)--(1,2);
-  \draw[line width=2pt,blue,-stealth](0,0)--(3,1) node[anchor=north
-  west]{$\boldsymbol{u}$};
-  \draw[line width=2pt,red,-stealth](0,0)--(1,2) node[anchor=south east]{$\boldsymbol{v}$};
-  \draw[black] (2,1.5)--(-0.5,2.5) node[anchor = east]{$\begin{vmatrix} 
-        u_i & v_i \\
-        u_j & v_j
-    \end{vmatrix} = u_iv_j - v_iu_j$};
-\end{tikzpicture}
-\caption{Geometrische Interpretation der Determinante einer 2x2 Matrix\label{figure:det}}
+Die Determinante einer Matrix beschreibt die Fläche, welche von den Spaltenvektoren aufgespannt wird, wie in Abbildung \ref{figure:det} dargestellt.
+\begin{figure}[htb]
+	\centering
+	\begin{minipage}[t]{.45\linewidth}
+		\centering
+		\begin{tikzpicture}
+			\draw[thin,gray!40] (0,0) grid (4,4);
+			\draw[<->] (0,0)--(4,0) ;
+			\draw[<->] (0,0)--(0,4) ;
+			\draw[line width=0,fill=gray!40] (0,0)--(3,1)--(4,3)--(1,2);
+			\draw[line width=2pt,blue,-stealth](0,0)--(3,1) node[anchor=north
+			west]{$\boldsymbol{u}$};
+			\draw[line width=2pt,red,-stealth](0,0)--(1,2) node[anchor=south east]{$\boldsymbol{v}$};
+			\draw[black] (2,1.5)--(1.8,3.2) node[anchor = south]{$\begin{vmatrix} 
+					u_i & v_i \\
+					u_j & v_j
+				\end{vmatrix} = u_iv_j - v_iu_j$};
+		\end{tikzpicture}
+		\caption{Geometrische Interpretation der Determinante einer $2 \times 2$ Matrix\label{figure:det}}
+	\end{minipage}%
+	\hfill%
+	\begin{minipage}[t]{.45\linewidth}
+		\centering
+		\begin{tikzpicture} 
+			\draw[thin,gray!40] (0,0) grid (4,4);
+			\draw[<->] (0,0)--(4,0) node[right]{$x$};
+			\draw[<->] (0,0)--(0,4) node[above]{$y$};
+			\draw[line width=0,fill=gray!40] (0,0)--(3,1)--(4,3)--(1,2);
+			\draw[line width=2pt,blue,-stealth](0,0)--(3,1) node[anchor=north
+			west]{$\boldsymbol{u}$};
+			\draw[line width=2pt,red,-stealth](0,0)--(1,2) node[anchor=south east]{$\boldsymbol{v}$};
+			\draw[->] (2.15,1.5) arc (0:310:0.3);
+			\draw[black] (2,1.5)--(2.5,3.2) node[anchor = south]{$u\wedge v = \begin{vmatrix} 
+					u_i & v_i \\
+					u_j & v_j
+				\end{vmatrix} e_1e_2 = (u_iv_j - v_iu_j)\textbf{e}_1\textbf{e}_2$};
+		\end{tikzpicture}
+		\caption{Geometrische Interpretation des äusseren Produktes \label{figure:wedge}}
+	\end{minipage}
 \end{figure}
-\newline
 Das äussere Produkt besteht nun also aus der Summe 
-    $\sum_{\begin{subarray}{l}i,j=1\\i < j\end{subarray}}^n$
+    \(\sum_{\begin{subarray}{l}i,j=1\\i < j\end{subarray}}^n\)
     von Flächen 
-    $\begin{vmatrix} 
-        u_i & v_i \\
-        u_j & v_j
-    \end{vmatrix}$, welche in $\textbf{e}_i\textbf{e}_j$ aufgespannt sind, wie man in \ref{eq:u_wedge_v_5} sieht. 
+    \(\begin{vmatrix} 
+    	u_i & v_i \\
+    	u_j & v_j
+    \end{vmatrix}\)
+, welche in $\textbf{e}_i\textbf{e}_j$ aufgespannt sind, wie man in \ref{eq:u_wedge_v_5} sieht. 
 Dieses Produkt $\textbf{e}_i\textbf{e}_j$ der Basisvektoren interpretiert man als Umlaufrichtung.
 Wobei die gebildete Fläche in Richtung des ersten Vektors umschritten wird. 
-Dies ist in \ref{figure:wedge} dargestellt, wobei bei diesem Beispiel die Umlaufrichtung im Gegenuhrzeigersinn ist, da die Fläche in Richtung u umschritten wird. 
+Dies ist in Abbildung \ref{figure:wedge} dargestellt, wobei bei diesem Beispiel die Umlaufrichtung im Gegenuhrzeigersinn ist, da die Fläche in Richtung u umschritten wird. 
 Diese Fläche mit einer Richtung nennt man in der geometrischen Algebra einen Bivektor, da er eine Art zwei dimensionaler Vektor ist. 
-\begin{figure}
-\centering
-\begin{tikzpicture}
-  \draw[thin,gray!40] (0,0) grid (4,4);
-  \draw[<->] (0,0)--(4,0) node[right]{$x$};
-  \draw[<->] (0,0)--(0,4) node[above]{$y$};
-  \draw[line width=0,fill=gray!40] (0,0)--(3,1)--(4,3)--(1,2);
-  \draw[line width=2pt,blue,-stealth](0,0)--(3,1) node[anchor=north
-  west]{$\boldsymbol{u}$};
-  \draw[line width=2pt,red,-stealth](0,0)--(1,2) node[anchor=south east]{$\boldsymbol{v}$};
- \draw[->] (2.15,1.5) arc (0:310:0.3);
-  \draw[black] (2,1.5)--(-0.5,2.5) node[anchor = east]{$u\wedge v = \begin{vmatrix} 
-        u_i & v_i \\
-        u_j & v_j
-    \end{vmatrix} e_1e_2 = (u_iv_j - v_iu_j)\textbf{e}_1\textbf{e}_2$};
-\end{tikzpicture}
-\caption{Geometrische Interpretation des äusseren Produkt in $\mathbb{R}^2$\label{figure:wedge}}
-\end{figure}
\ No newline at end of file
diff --git a/buch/papers/clifford/4_GeometrischesProdukt.tex b/buch/papers/clifford/4_GeometrischesProdukt.tex
index a19e983..f18b90d 100644
--- a/buch/papers/clifford/4_GeometrischesProdukt.tex
+++ b/buch/papers/clifford/4_GeometrischesProdukt.tex
@@ -12,9 +12,9 @@ Ein Multivektor besteht aus den verschiedenen Bauteilen, wie zum Beispiel Vektor
     M = \sum \left ( \prod a_i\textbf{e}_j \right)
 \end{equation}
 \end{definition}
-Besteht eine Clifford Algebra aus n Basisvektoren so hat sie n Dimensionen, dies wird nicht wie in der linearen Algebra mit $\mathbb{R}^n$ sondern mit $\mathbb{G}^n$ beschrieben. 
+Besteht eine Clifford Algebra aus n Basisvektoren so hat sie n Dimensionen, dies wird nicht wie in der linearen Algebra mit $\mathbb{R}^n$ sondern mit $G_n(\mathbb{R})$ beschrieben. Dies wird so geschrieben da man eine neue Algebrastruktur um die Vektoren einführt.
 \begin{beispiel}
-Allgemeiner Multivektor in $\mathbb{G}^3$
+Allgemeiner Multivektor in $G_3(\mathbb{R})$
 \begin{equation}
     M = a 
     + 
@@ -26,34 +26,30 @@ Allgemeiner Multivektor in $\mathbb{G}^3$
 \end{equation}
 \end{beispiel}
 \begin{definition}
-Um das Produkt von Basisvektoren in Zukunft darzustellen wird folgende Notation definiert
+Für das Produkt von Basisvektoren wird folgende Notation definiert
     \begin{equation}
-        e_ie_j = e_{ij}
+        e_ie_j = e_{ij}.
     \end{equation}
 \end{definition}
-Nun da das geometrische Produkt vollständig definiert wurde können Multiplikationstabellen für verschiedene Dimensionen $\mathbb{G}^n$ erstellt werden. In \ref{tab:multip} ist dies für  $\mathbb{G}^3$ gemacht.
+Nun da das geometrische Produkt vollständig definiert wurde können Multiplikationstabellen für verschiedene Dimensionen $G_n(\mathbb{R})$ erstellt werden. In Tabelle \ref{tab:multip} ist dies für  $G_3(\mathbb{R})$ gemacht.
 \begin{table}
-    \caption{Multiplikationstabelle für $\mathbb{G^3}$}
     \label{tab:multip}
     \begin{center}
-    \begin{tabular}{ |c|c|c|c|c|c|c|c| } 
+    \begin{tabular}{ |c|ccc|ccc|c| } 
      \hline
      1 & $\textbf{e}_1$ & $\textbf{e}_2$ &$\textbf{e}_3$ & $\textbf{e}_{12}$ & $\textbf{e}_{13}$ & $\textbf{e}_{23}$ & $\textbf{e}_{123}$\\
      \hline
      $\textbf{e}_1$ & 1 & $\textbf{e}_{12}$ & $\textbf{e}_{12}$ & $\textbf{e}_2$ & $\textbf{e}_3$ & $\textbf{e}_{123}$ & $\textbf{e}_{23}$\\
-     \hline
      $\textbf{e}_2$ & $-\textbf{e}_{12}$ & 1 & $\textbf{e}_{23}$ & $-\textbf{e}_1$ & $-\textbf{e}_{123}$ & $\textbf{e}_3$ & $-\textbf{e}_{13}$\\
-     \hline
      $\textbf{e}_3$ & $-\textbf{e}_{13}$ & $-\textbf{e}_{23}$ & 1 & $\textbf{e}_{123}$ & $-\textbf{e}_1$ & $-\textbf{e}_2$ & $\textbf{e}_{12}$\\
      \hline
      $\textbf{e}_{12}$ & -$\textbf{e}_2$ & $\textbf{e}_1$& $\textbf{e}_{123}$ & -1 & $-\textbf{e}_{23}$ & $\textbf{e}_{13}$ &  $-\textbf{e}_{3}$\\
-     \hline
      $\textbf{e}_{13}$ & $-\textbf{e}_{3}$ & $-\textbf{e}_{123}$ & $\textbf{e}_{1}$ & $\textbf{e}_{23}$ & -1 & $-\textbf{e}_{12}$ &  $\textbf{e}_{2}$\\
-     \hline
      $\textbf{e}_{23}$ &  $\textbf{e}_{123}$ & $-\textbf{e}_{3}$ & $\textbf{e}_{2}$ & $-\textbf{e}_{13}$ & $\textbf{e}_{12}$ & -1 & $-\textbf{e}_{1}$ \\
      \hline
      $\textbf{e}_{123}$ & $\textbf{e}_{23}$ & $-\textbf{e}_{13}$ & $\textbf{e}_{12}$ & $-\textbf{e}_{3}$& $\textbf{e}_{2}$ & $-\textbf{e}_{1}$ & -1 \\
      \hline
     \end{tabular}
     \end{center}
+ 	\caption{Multiplikationstabelle für $G_3(\mathbb{R})$}
 \end{table}
diff --git a/buch/papers/clifford/references.bib b/buch/papers/clifford/references.bib
index ff829d6..9090005 100644
--- a/buch/papers/clifford/references.bib
+++ b/buch/papers/clifford/references.bib
@@ -4,32 +4,13 @@
 % (c) 2020 Autor, Hochschule Rapperswil
 %
 
-@online{clifford:bibtex,
-	title = {BibTeX},
-	url = {https://de.wikipedia.org/wiki/BibTeX},
-	date = {2020-02-06},
-	year = {2020},
-	month = {2},
-	day = {6}
-}
-
-@book{clifford:numerical-analysis,
-	title = {Numerical Analysis},
-	author = {David Kincaid and Ward Cheney},
-	publisher = {American Mathematical Society},
-	year = {2002},
-	isbn = {978-8-8218-4788-6},
-	inseries = {Pure and applied undegraduate texts},
-	volume = {2}
-}
-
-@article{clifford:mendezmueller,
-        author = { Tabea Méndez and Andreas Müller },
-        title = { Noncommutative harmonic analysis and image registration },
-        journal = { Appl. Comput. Harmon. Anal.},
-        year = 2019,
-        volume = 47,
-        pages = {607--627},
-        url = {https://doi.org/10.1016/j.acha.2017.11.004}
+@article{clifford:hestenes_GA,
+        author = { David Hestenes, Garret Eugene Sobczyk and James S. Marsh },
+        title = { Clifford Algebra to Geometric Calculus. A Unified Language for Mathematics and Physics },
+        journal = { American Journal of Physics },
+        year = 1985,
+        volume = 53,
+        pages = {24},
+        url = {https://www.researchgate.net/publication/258944244_Clifford_Algebra_to_Geometric_Calculus_A_Unified_Language_for_Mathematics_and_Physics}
 }