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Mit dem Informationsdienst Math&Industry soll ein Prototyp eines dezentralen Informationssystems für Förderprogramme und Forschungsprojekte geschaffen werden, das sich auf andere Programme (bezüglich angewandter Mathematik, aber auch darüber hinaus) übertragen lässt. Das betrifft sowohl die Konzeption (Strukturierung der Informationen) als auch die Werkzeuge, die anderen BMBF-Förderprogrammen zur Verfügung gestellt werden können. Damit sollen diese in die Lage versetzt werden, die in Math&Industry entwickelten Konzepte und Werkzeuge an ihre spezifischen Bedürfnisse anzupassen.
Millionen von Menschen werden allein in Deutschland täglich von Bussen, Bahnen und Flugzeugen transportiert. Der öffentliche Personenverkehr (ÖV) ist von großer Bedeutung für die Lebensqualität einzelner aber auch für die Leistungsfähigkeit ganzer Regionen. Qualität und Effizienz von ÖV-Systemen hängen ab von politischen Rahmenbedingungen (staatlich geplant, wettbewerblich organisiert) und der Eignung der Infrastruktur (Schienensysteme, Flughafenstandorte), vom vorhandenen Verkehrsangebot (Fahr- und Flugplan), von der Verwendung angemessener Technologien (Informations-, Kontroll- und Buchungssysteme) und dem bestmöglichen Einsatz der Betriebsmittel (Energie, Fahrzeuge und Personal). Die hierbei auftretenden Entscheidungs-, Planungs- und Optimierungsprobleme sind z.T. gigantisch und "schreien" aufgrund ihrer hohen Komplexität nach Unterstützung durch Mathematik. Dieser Artikel skizziert den Stand und die Bedeutung des Einsatzes von Mathematik bei der Planung und Durchführung von öffentlichem Personenverkehr, beschreibt die bestehenden Herausforderungen und regt zukunftsweisende Maßnahmen an.
Das heutige Leben ist durchdrungen von komplexen Technologien. Ohne Kommunikationsnetze, Internet, Mobilfunk, Logistik, Verkehrstechnik, medizinische Apparate, etc. könnte die moderne Gesellschaft nicht funktionieren. Fast alle dieser Technologien haben einen hohen Mathematikanteil. Der "normale Bürger"' weiss davon nichts, der Schulunterricht könnte dem ein wenig abhelfen. Einige mathematische Aspekte dieser Technologien sind einfach und sogar spielerisch intuitiv zugänglich. Solche Anwendungen, die zusätzlich noch der Lebensumwelt der Schüler zugehören, können dazu genutzt werden, die mathematische Modellierung, also die mathematische Herangehensweise an die Lösung praktischer Fragen, anschaulich zu erläutern. Gerade in der diskreten Mathematik können hier, quasi "nebenbei" mathematische Theorien erarbeitet und Teilaspekte (Definitionen, Fragestellungen, einfache Sachverhalte) durch eigenständiges Entdecken der Schüler entwickelt werden. Wir beginnen mit einigen Beispielen.
Dieser kurze Aufsatz zur Algorithmengeschichte ist Eberhard Knobloch, meinem Lieblings-Mathematikhistoriker, zum 65. Geburtstag gewidmet. Eberhard Knobloch hat immer, wenn ich ihm eine historische Frage zur Mathematik stellte, eine Antwort gewusst – fast immer auch sofort. Erst als ich mich selbst ein wenig und dazu amateurhaft mit Mathematikgeschichte beschäftigte, wurde mir bewusst, wie schwierig dieses „Geschäft“ ist. Man muss nicht nur mehrere (alte) Sprachen beherrschen, sondern auch die wissenschaftliche Bedeutung von Begriffen und Symbolen in früheren Zeiten kennen. Man muss zusätzlich herausfinden, was zur Zeit der Entstehung der Texte „allgemeines Wissen“ war, insbesondere, was seinerzeit gültige Beweisideen und -schritte waren, und daher damals keiner präzisen Definition oder Einführung bedurfte. Es gibt aber noch eine Steigerung des historischen Schwierigkeitsgrades: Algorithmengeschichte. Dies möchte ich in diesem Artikel kurz darlegen in der Hoffnung, dass sich Wissenschaftshistoriker dieses Themas noch intensiver annehmen, als sie das bisher tun. Der Grund ist, dass heute Algorithmen viele Bereiche unserer Alltagswelt steuern und unser tägliches Leben oft von funktionierenden Algorithmen abhängt. Daher wäre eine bessere Kenntnis der Algorithmengeschichte von großem Interesse.
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