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diff --git a/buch/chapters/40-eigenwerte/eigenwerte.tex b/buch/chapters/40-eigenwerte/eigenwerte.tex
index 1af91f8..f0d7b16 100644
--- a/buch/chapters/40-eigenwerte/eigenwerte.tex
+++ b/buch/chapters/40-eigenwerte/eigenwerte.tex
@@ -80,6 +80,7 @@ E_\lambda
 \{ v\;|\; Av=\lambda v\}
 \]
 der {\em Eigenraum} zum Eigenwert $\lambda$.
+\index{Elambda(A)@$E_\lambda(A)$}%
 \index{Eigenraum}%
 \end{definition}
 
diff --git a/buch/chapters/40-eigenwerte/normalformen.tex b/buch/chapters/40-eigenwerte/normalformen.tex
index e59f1dc..96cb18b 100644
--- a/buch/chapters/40-eigenwerte/normalformen.tex
+++ b/buch/chapters/40-eigenwerte/normalformen.tex
@@ -103,6 +103,7 @@ ist mit $\lambda_i\in\Bbbk'$.
 
 Nach Satz~\ref{buch:eigenwerte:satz:zerlegung-in-eigenraeume} liefern
 die verallgemeinerten Eigenräume $V_i=\mathcal{E}_{\lambda_i}(A)$ eine
+\index{Elambda@$\mathcal{E}_{\lambda}(A)$}%
 Zerlegung von $V$ in invariante Eigenräume
 \[
 V=V_1\oplus V_2\oplus \dots\oplus V_l
diff --git a/buch/chapters/40-eigenwerte/spektralradius.tex b/buch/chapters/40-eigenwerte/spektralradius.tex
index 1cdaf35..c0d4de9 100644
--- a/buch/chapters/40-eigenwerte/spektralradius.tex
+++ b/buch/chapters/40-eigenwerte/spektralradius.tex
@@ -585,6 +585,7 @@ Dies führt uns auf die Grösse
 \limsup_{n\to\infty} \|M^n\|^\frac1n,
 \label{buch:eqn:gelfand-grenzwert}
 \end{equation}
+\index{pi(M)@$\pi(M)$}%
 die
 darüber entscheidet, ob die Potenzreihe $f(A)$ konvergiert.
 
@@ -631,9 +632,11 @@ Viel einfacher ist der Begriff des Spektralradius.
 
 \begin{definition}
 \label{buch:definition:spektralradius}
-Der {\em Spektralradius} der Matrix $M$ ist der Betrag des betragsgrössten
+Der {\em Spektralradius} $\varrho(M)$ der Matrix $M$ ist der Betrag des
+betragsgrössten
 \index{Spektralradius}%
 Eigenwertes.
+\index{rho(M)@$\varrho(M)$}%
 \end{definition}
 
 Wir wollen in diesem Abschnitt zeigen, dass der Gelfand-Radius mit
diff --git a/buch/chapters/90-crypto/chapter.tex b/buch/chapters/90-crypto/chapter.tex
index 56086af..2ea0932 100644
--- a/buch/chapters/90-crypto/chapter.tex
+++ b/buch/chapters/90-crypto/chapter.tex
@@ -9,10 +9,10 @@
 \label{buch:chapter:kryptographie}}
 \lhead{Kryptographie}
 \rhead{}
-Die algebraische Theorie der endlichen Körper hat sich als besonders
-nützliche herausgestellt in der Krypographie.
+Die algebraische Theorie der endlichen Körper hat sich
+in der Krypographie als besonders nützliche herausgestellt.
 Die Eigenschaften dieser Körper sind reichhaltig genug, um 
-kryptographsch widerstandsfähige Algorithmen zu liefern, die
+kryptographisch widerstandsfähige Algorithmen zu liefern, die
 auch in ihrer Stärke beliebig skaliert werden können.
 Gleichzeitig liefert die Algebra auch eine effiziente Implementierung.
 In diesem Abschnitt soll dies an einigen Beispielen gezeigt werden.
diff --git a/buch/papers/munkres/teil1.tex b/buch/papers/munkres/teil1.tex
index 0c23c7c..5f2fed6 100644
--- a/buch/papers/munkres/teil1.tex
+++ b/buch/papers/munkres/teil1.tex
@@ -18,6 +18,8 @@ Um dieses Problem in einer einfachen, händischen Art und Weise zu lösen wurde
 Als Beispiel betrachten wir den Fall, wo ein Bauunternehmer einen Bauingenieur beauftragt, eine optimale Transportroute für die Umplatzierung seiner Kräne zu eruieren. Das heisst, die Transportstrecke für die Umplatzierung seine Kräne
 soll möglichst klein werden. 
 Die Frage lautet: Wie sind die Kräne umzusetzen, damit deren Transportstrecke minimal wird? Bei der normalen Optimierung dürfen normalerweise beliebige reelle Werte $\mathbb{R}$ angenommen werden. 
+\index{Kran}%
+\index{Baustelle}%
 \index{Optimierung}%
 Für solche Optimierungsprobleme für reelle Variablen sind verschiedene Verfahren entwickelt worden, die im Allgemeinen auch sehr effizient sind. Das reelle Problem ist also in einer einfachen Art und Weise lösbar.