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@@ -13,6 +13,8 @@ grundlegenden Modelle werden dabei verfeinert, verallgemeinert
 und auf vielfältige Weise angewandt.
 
 Den Anfang machen {\em Robine Luchsinger} und {\em Pascal Andreas Schmid},
+\index{Luchsinger, Robine}%
+\index{Schmid, Pascal Andreas}%
 die zeigen, wie man basierend auf der Adjazenzmatrix Suchalgorithmen
 für Netzwerke aufbauen kann.
 Sie konzentrieren sich dabei auf Verkehrsnetze, die die zusätzliche
@@ -23,6 +25,7 @@ Einfluss auf die Effizienz der Suchalgorithmen haben können.
 Die naive Umsetzung der Definition der Matrizenmultiplikation in
 ein Coputerprogramm ist nicht unbedingt die effizienteste.
 {\em Michael Schmid} stellt die Algorithmen von Strassen und
+\index{Schmid, Michael}%
 Windograd vor, welche ermöglichen, die Laufzeitkomplexität
 von $O(n^3)$ auf $O(n^{2.8074})$ oder noch schneller zu verbessern.
 Allerdings nur unter gewissen Voraussetzungen, die im Paper
@@ -31,6 +34,8 @@ ebenfalls diskutiert werden.
 Eine der schönsten Anwendungen der Gruppentheorie ist die
 Kristallographie.
 {\em Naoki Pross} und {\em Tim Tönz} zeigen, wie man mit ihrer
+\index{Pross, Naoki}%
+\index{Tönz, Tim}%
 Hilfe Kristalle klassifizieren kann, und sie illustrieren am Beispiel
 der Piezoelektrizität, dass man auch physikalische Eigenschaften daraus
 ableiten kann.
@@ -42,6 +47,8 @@ und DVDs, begegnet er uns heute auch in den allgegenwärtigen QR-Codes.
 Ein ganzes Arsenal von algebraischen Methoden ist nötig, um seine
 Funktionsweise zu verstehen.
 {\em Joshua Bär} und {\em Michael Steiner} zeigen in vielen Einzelschritten,
+\index{Bär, Joshua}%
+\index{Steiner, Michael}%
 wie die man die einzelnen Ideen an vertrauteren Beispielen aus der
 elementaren Algebra und der Fourier-Theorie verstehen kann.
 Die Übertragung in einen Polynomring über einem endlichen Körper 
@@ -52,6 +59,7 @@ die diskrete Fourier-Transformation beide als Matrizen schreibt.
 Wer glaubt, mit linearen Abbildungen lassen sich nur gradlinige
 Objekte beschreiben, liegt völlig falsch.
 Die Arbeit von {\em Alain Keller} zeigt, dass die Iteration von
+\index{Keller, Alain}%
 affinen Abbildungen hochkomplexe Fraktale hervorbringen kann.
 Solche iterierten Funktionsschemata erzeugen aber nicht nur schöne
 Bilder, man kann daraus auch eine Idee zur Kompression von
@@ -64,6 +72,7 @@ brechen könnte.
 Das McEliece-Kryptosystem kombiniert verschiedene Arten von Matrizen
 mit zufälligem Rauschen und einem fehlerkorrigierenden Code.
 Wie {\em Reto Fritsche} erklärt, kommt dabei ein Verschlüsselungsverfahren
+\index{Fritsche, Reto}%
 heraus, welches nach heutigem Wissensstand gegen Angriffe mit
 Quantencomputern resistent ist.
 
@@ -75,6 +84,8 @@ In der Ebene kann man die komplexen Zahlen als Modell verwenden,
 wo Drehungen und Translationen durch einfache arithmetische
 Operationen mit Zahlen beschrieben werden können.
 {\em Marius Baumann} und {\em Thierry Schwaller} tauchen in die
+\index{Baumann, Marius}%
+\index{Schwaller, Thierry}%
 geometrische Algebra ein, welche diese Idee verallgemeinert.
 Sie illustrieren, wie sich mit geometrischer Algebra Bewegungen
 in $\mathbb{R}^n$ einfach beschreiben lassen.
@@ -91,6 +102,8 @@ der von einem Gebäude im darunterliegenden Boden aufgebaut wird,
 im Detail verstehen und modellieren können sollte.
 Dazu muss man erst eine geeignete Darstellung finden.
 {\em Thomas Reichlin} und {\em Adrian Schuler} zeigen, wie man 
+\index{Reichlin, Thomas}%
+\index{Schuler, Adrian}%
 dazu eigentlich über die Welt der Matrizen hinaus gehen muss und
 sich mit sogenannten Tensoren herumschlagen muss.
 Dank sinnvollen Annahmen über die reale Situation im Boden
@@ -107,6 +120,8 @@ aufzeichen kann.
 Doch welcher Teil der aufgezeichneten Bewegung kommt vom Erdbeben
 und welcher Teil ist Eigenschwingung der Messmasse?
 Dieser Frage gehen {\em Fabio Viecelli} und {\em Lukas Zogg} nach.
+\index{Viecelli, Fabio}%
+\index{Zogg, Lukas}%
 Die Antwort gelingt mit einem Klassiker unter den Ingenieur-Methoden:
 dem Kalman-Filter.
 Die Autoren stellen die für den Filter nötigen Matrizen zusammen
@@ -119,6 +134,7 @@ Doch wie findet man jetzt diejenige Zuteilung der Aufgaben
 zu den Anbietern, die die Gesamtkosten minimiert.
 Für dieses klassische Zuordnungsproblem ist die
 von {\em Marc Kühne} beschriebene ungarische Methode,
+\index{Kühne, Marc}%
 auch als Munkres-Algorithmus bekannt, eine besonders effiziente
 Lösung.