Design im Kreativitätsdispositiv:
Gespeichert in:
1. Verfasser: | |
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Format: | Buch |
Sprache: | German |
Veröffentlicht: |
Hamburg
Adocs Verlag
2018
|
Schriftenreihe: | Studienhefte problemorientiertes Design
6 |
Schlagworte: | |
Online-Zugang: | Inhaltsverzeichnis Inhaltsverzeichnis |
Beschreibung: | Dieser als Vortrag für die 10. Jahrestagung der Deutschen Gesellschaft für Designtheorie und -forschung "Die Politik der Maker" verfasste Text basiert auf dem 2012 im Suhrkamp Verlag erschienenen Buch von Andreas Reckwitz "Die Erfindung der Kreativität. Zum Prozess gesellschaftlicher Ästhethisierung" (S. 4) |
Beschreibung: | 77 Seiten 18 cm |
ISBN: | 9783943253221 3943253228 |
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INHALTSVERZEICHNIS
EINLEITUNG 13
1 SICHERE MEHRPARTEIENBERECHNUNGEN 17
1.1 ANSAETZE 17
1.1.1 IMPLEMENTIERUNG MITTELS GENERISCHER KONSTRUKTIONEN .
18
1.1.2 IMPLEMENTIERUNG MITTELS HOMOMORPHER
VERSCHLUESSELUNG 18
1.1.3 IMPLEMENTIERUNG MITTELS LINEAREN SECRET SHARING
SCHEMES 19
1.2 ANGREIFERMODELL UND
SICHERHEIT 21
1.2.1 ANGREIFERMODELL 21
1.2.2 SICHERHEIT 21
1.3 KONTROLLSTRUKTUREN 23
1.3.1 IF 23
1.3.2 WHILE 24
1.3.3 GOTO 24
1.4 KOMPLEXITAET 25
1.4.1 RECHENKOMPLEXITAET 25
1.4.2 RUNDENKOMPLEXITAET 25
1.4.3 PRAE-BERECHNUNGEN/PRE-COMPUTATION 26
1.5 BITOPERATIONEN 27
1.6 ZUFAELLIGE SHARINGS VON 0 UND
1 27
2 DIE FIXPUNKTARITHMETIK VON CATRINA/SAXENA UND ERWEITERUNGEN 29
2.1 SICHERES VERTEILTES RECHNEN MIT NICHT-GANZEN ZAHLEN 29
2.1.1 UMSCHREIBEN DER
ALGORITHMEN 29
2.1.2 BRUCHRECHNUNG 30
2.1.3 GLEITKOMMAARITHMETIK 31
2.2 DIE FIXPUNKTARITHMETIK VON CATRINA/SAXENA 32
2.2.1 SICHERHEIT 33
2.2.2 PROTOKOLLE 33
2.2.3 ERZEUGUNG VON BIT-SHARES UEBER F
?1
34
2.2.4 VERBESSERUNGEN EINIGER ELEMENTARER PROTOKOLLE 34
2.2.5 BEDEUTUNG DES KOERPERS
F
2
S 35
2.3 ERWEITERUNGEN UND VARIATIONEN 35
2.3.1 INVERTIEREN EINES ELEMENTS 35
2.3.2 EQZ 37
5
HTTP://D-NB.INFO/1034577603
2.3.3 MIN 37
2.3.4 VERGLEICHE UNTER TOLERANZEN 37
2.4 SICHERE BERECHNUNG DER WURZELFUNKTION 38
2.4.1 MATHEMATISCHER HINTERGRUND 38
2.4.1.1 ITERATIONEN NACH NEWTON-RAPHSON ZUR BERECH
NUNG
DER
QUADRATWURZEL 38
2.4.1.2 DER ALGORITHMUS VON
GOLDSCHMIDT 39
2.4.1.3 BERECHNUNG DES
STARTWERTS 39
2.4.2 BESCHREIBUNG UND
ANALYSE DER
ALGORITHMEN 41
2.4.2.1 NORM 41
2.4.2.2 APPROXIMATION 41
2.4.2.3 DER ALGORITHMUS VON GOLDSCHMIDT 43
2.4.2.4 SICHERHEIT 44
3 SICHERE VEKTOR- UND MATRIZENRECHNUNG 45
3.1 VEKTORRECHNUNG 45
3.1.1 SKALARPRODUKT 45
3.1.2 SICHERER ZUGRIFF/SCHREIBEN AUF/VON
VEKTORELEMENTE(N) . . 46
3.1.3 NORM
EINES VEKTORS 46
3.1.4 VERGLEICH EINES VEKTORS MIT
DEM
NULLVEKTOR 46
3.1.5 BESTIMMUNG DES MINIMUMS
EINES VEKTORS 47
3.1.6 BESTIMMUNG DES
MINIMUMS (MAXIMUMS
EINER FOLGE VON
BRUECHEN) 49
3.1.7 KODIEREN EINER ZAHL
IN EINEM VEKTOR 50
3.1.8 PREFIX-OR 52
3.1.9 FINDFIRST 52
3.1.10 ZUSAMMENSCHIEBEN EINES VEKTORS 53
3.2 MATRIZENRECHNUNG 55
3.2.1 SICHERES SCHREIBEN UND LESEN VON ELEMENTEN 55
3.2.2 MATRIZENMULTIPLIKATION 56
3.2.3 ERSTELLEN EINER PERMUTATIONSMATRIX 56
4 LINEARE GLEICHUNGSSYSTEME 59
4.1 GAUSSVERFAHREN 59
4.1.1 SICHERE BERECHNUNG DER LR-ZERLEGUNG 59
4.1.2 SICHERE VORWAERTS- UND RUECKWAERTSSUBSTITUTION 61
4.2 DAS
SICHERE QR-VERFAHREN 63
4.2.1 SICHERE BERECHNUNG VON HOUSEHOLDER-VEKTOREN 64
4.2.1.1 MULTIPLIKATION MIT EINER HOUSEHOLDER-MATRIX . . 65
4.2.2 SICHERE BERECHNUNG DER
QR-ZERLEGUNG 66
4.2.3 SICHERES LOESEN LINEARER GLEICHUNGSSYSTEME DURCH QR-
VERFAHREN 66
6
4.3 DAS SICHERE CHOLESKY-VERFAHREN 68
4.3.1 DIE SICHERE CHOLESKY-ZERLEGUNG 68
4.3.2 SICHERES LOESEN LINEARER
GLEICHUNGSSYSTEME DURCH
CHOLESKY-
VERFAHREN 69
4.4 DAS SICHERE CG-VERFAHREN 69
4.5 KOMPLEXITAET DER
ALGORITHMEN 71
5 QUADRATISCHE OPTIMIERUNG 75
5.1 ALLGEMEINES 75
5.1.1 DAS QUADRATISCHE OPTIMIMIERUNGSPROBLEM 75
5.1.2 DEFINITIONEN UND BEDINGUNGEN FUER
OPTIMALITAET 76
5.2 PRAEPROZESS 77
5.2.1 BESTIMMUNG DER
FIXPUNKTPARAMETER 77
5.2.2 SKALIERUNG DER NEBENBEDINGUNGEN 78
5.3 NUR
GLEICHHEITSBEDINGUNGEN 79
5.4 DIE HAUPTPIVOTISIERUNGSMETHODE 79
5.4.1 GROBE BESCHREIBUNG DES VERFAHRENS 79
5.4.2 PROBLEME BEI DER UMSETZUNG ALS SICHERE MEHRPARTEIEN
BERECHNUNG 81
5.5 PRIMALE AKTIVE MENGEN
STRATEGIE 81
5.5.1 AKTIVE MENGEN
STRATEGIEN 81
5.5.2 PRIMALE AKTIVE MENGEN
STRATEGIE 82
5.5.3 BERECHNUNG DES
STARTWERTS 82
5.5.3.1 DER PHASE
I-ALGORITHMUS 82
5.5.3.2 BESTIMMUNG DER
AKTIVEN MENGE 85
5.5.4 DER PRIMALE ALGORITHMUS 85
5.5.5 UMSETZUNG ALS MEHRPARTEIENBERECHNUNG 87
5.5.5.1 BESTIMMUNG DER
SCHRITTWEITE 87
5.5.5.2 BERECHNUNG VON UND AKTUALISIERUNG DER
AKTIVEN MENGE 88
5.5.6 GLEICHHEITSNEBENBEDINGUNGEN 92
5.6 BESCHREIBUNG DES ALGORITHMUS VON
GOLDFARB UND
IDNANI 92
5.6.1 NOTATION 92
5.6.2 OPERATOREN 92
5.6.2.1 DIE GEWICHTETE PSEUDOINVERSE 92
5.6.3 DEFINITIONEN 94
5.6.4 EIGENSCHAFTEN UND GEOMETRISCHE INTERPRETATION DER
OPE
RATOREN 95
5.6.5 DER ALGORITHMUS 96
5.6.6 DIE IMPLEMENTIERUNG VON N* UND H 99
5.6.7 DIE SUCHRICHTUNG Z UND
DIE SCHRITTLAENGE 101
7
5.7 UMSETZUNG ALS MEHRPARTEIENBERECHNUNG 103
5.7.1 VORBEMERKUNG 104
5.7.2 BERECHNUNG DER
VERLETZTEN NEBENBEDINGUNG 104
5.7.3 SCHRITT 0 105
5.7.4 SCHRITT 1 106
5.7.4.1 AUSWAHL DER
VERLETZTEN NEBENBEDINGUNG .
106
5.7.5 SCHRITT 2 108
5.7.6 BERECHNUNG VON Z UND
R 109
5.7.7 BERECHNUNG DER
SCHRITTWEITE 111
5.7.8 NEUBERECHNUNG VON X 113
5.7.9 DER FALL
H = T
2
114
5.7.10 NEUBERECHNUNG VON [U] UND [U
+
] 114
5.7.11 AKTUALISIERUNG DES WERTS DER
ZIELFUNKTION 114
5.7.12 BERECHNUNG VON / 114
5.7.12.1 DETAILS DER
SICHEREN IMPLEMENTIERUNG
MITTELS TEIL
WEISER AKTUALISIERUNG VON
[[SS]] 117
5.7.12.2 IM VERGLEICH: NEUBERECHNUNG VON [[B]] 121
5.7.13 GLEICHHEITSNEBENBEDINGUNGEN 121
5.8 SICHERHEIT 122
5.9 GRENZEN DER
PARALLELISIERUNG AM BEISPIEL TRUNCPR 122
ANWENDUNGEN 123
6.1 SEQUENTIELLE QUADRATISCHE PROGRAMMIERUNG 123
6.1.1 OPTIMIERUNG NICHT-LINEARER
FUNKTIONEN UNTER
GLEICHHEITS
BEDINGUNGEN 124
6.1.2 UNGLEICHHEITSBEDINGUNGEN 125
6.1.3 LOESUNGSANSAETZE ALS SICHERE MEHRPARTEIENBERECHNUNGEN . 125
6.2 INSTITUTUEBERGREIFENDES CREDIT-SCORING MIT HILFE SICHERER, VERTEIL
TER SUPPORT
VECTOR MACHINES 126
6.2.1 LINEARE SUPPORT VECTOR MACHINES 126
6.2.2 LINEARE SOFT-MARGIN SUPPORT
VECTOR MACHINES 129
6.2.3 NICHT-LINEARE SUPPORT
VECTOR MACHINES 130
6.2.4 LOESUNG DES
QUADRATISCHEN OPTIMIERUNGSPROBLEMS .
131
6.2.5 ANWENDUNG
AUF
CREDIT SCORING 132
6.2.6 WAHL DER PARAMETER 133
6.2.7 WAHL DES KERNELS 133
6.2.8 VOR- UND
NACHTEILE
VON
SUPPORT VECTOR
MACHINES ALS
KLAS
SIFIKATIONSWERKZEUG 133
6.2.9 ALLGEMEINES ZUR VERWENDUNG
ZUM
DATENSCHUTZFREUNDLI
CHEN
CREDIT-SCORING 133
6.2.10 IMPLEMENTIERUNG 134
6.2.11 IMPLEMENTIERUNG
MIT
HILFE DER
PRIMALEN AKTIVEN-MENGEN-
STRATEGIE 136
6.2.12 IMPLEMENTIERUNG MIT HILFE DES
DUALEN ALGORITHMUS . . . 137
7 THEORETISCHE VERGLEICHE UND EXPERIMENTELLE ERGEBNISSE 139
7.1 TECHNISCHE DATEN 139
7.2 DAS ALLGEMEINE MEHRPARTEIENSZENARIO 139
7.3 KOMPLEXITAET VON ALGORITHMEN
- THEORETISCH GESEHEN 140
7.4 KOMPLEXITAET VON ALGORITHMEN
- PRAKTISCH GESEHEN 140
7.5 DER WURZELALGORITHMUS 142
7.6 VERGLEICH DER METHODEN ZUM
LOESEN VON
GLEICHUNGSSYSTEMEN . . 142
7.6.1 ALLGEMEINE VERFAHREN - THEORIE 142
7.6.2 VERFAHREN FUER SYMMETRISCH POSITIV DEFINITE MATRIZEN . . . 142
7.6.3 EXPERIMENTELLE ERGEBNISSE 143
7.7 TEST DER ALGORITHMEN ZUR
SICHEREN VERTEILTEN QUADRATISCHEN OP
TIMIERUNG 146
7.7.1 GETESTETE PROBLEMSTELLUNGEN 146
7.7.2 DURCHFUEHRUNG UND
ERGEBNISSE 149
7.7.2.1 ERGEBNISSE DES PRIMALEN ALGORITHMUS 149
7.7.2.2 ERGEBNISSE DES DUALEN ALGORITHMUS 150
7.8 TEST DER
SICHEREN VERTEILEN IMPLEMENTIERUNG
DER
SUPPORT VEKTOR
MASCHINEN 151
7.8.1 TESTBESCHREIBUNG 151
7.8.2 TESTERGEBNISSE 153
ZUSAMMENFASSUNG UND AUSBLICK 157
LITERATURVERZEICHNIS 159
ABBILDUNGSVERZEICHNIS 169
TABELLENVERZEICHNIS 173
A EXPERIMENTELLE DATEN 175
B PROTOTYPISCHE IMPLEMENTIERUNG 177
B.L GRUNDLEGENDE BAUSTEINE 177
ALLGEMEINES 177
DIE KLASSEN VEKTOR, SHARE UND MATRIX 177
DIE KLASSEN MATRIX_LA UND VEKTOR_LA 178
DIE KLASSE SIMPLEX_STARTWERT_CATRINA 179
DIE KLASSE SVM 180
DIE KLASSE VEKTOR_MPF
_T UND
MATRIX_MPF
_T 180
9
FUNKTIONSWEISE 180
B.2 SPEZIFISCHE BAUSTEINE 181
DIE PRIMALE AKTIVE
MENGEN
STRATEGIE 182
DER STARTWERT 182
DER ALGORITHMUS 182
DER ALGORITHMUS VON
GOLDFARB/IDNANI 182
BERECHNUNG VON
SUPPORT VEKTOR MASCHINEN 182
C UEBERSICHT UEBER DIE METHODEN DER IMPLEMENTIERUNG 183
C.L DIE KLASSE VEKTOR 183
C.2 DIE KLASSE MATRIX 184
C.3 DIE KLASSE SHARE 184
C.4 DIE KLASSE VEKTOR_LA 188
C.5 DIE KLASSE MATRIX_LA 192
C.6 DIE KLASSE SIMPLEX_STARTWERT 195
C.7 DIE KLASSE SHARE_F2M 196
C.8 DIE KLASSE SVM 198
C.9 DIE KLASSE VEKTOR_MPF_T 199
C.10 DIE KLASSE MATRIX.MPF_T 200
C.LL DIE
KLASSE GF256 201
D DIE IMPLEMENTIERUNGEN DER OPTIMIERUNGSROUTINEN 203
D.L DER PRIMALE ALGORITHMUS 203
DIE MAIN-FUNKTION 203
BERECHNUNG DER
SCHRITTWEITE A 215
BERECHNUNG DER
ZIELFUNKTION 216
AUFSTELLEN DER MATRIX ZUM LOESEN DES ITERATIVEN GLEICHHEITSPRO
BLEMS 217
ERSTELLEN DES ZUGEHOERIGEN VEKTORS 217
BERECHNUNG DER
AKTIVEN MENGE 218
D.2 DIE IMPLEMENTIERUNG DES
DUALEN ALGORITHMUS 218
DIE MAIN-FUNKTION 218
DIE BERECHNUNG VON Z UND
R
237
DIE AKTUALISIERUNG VON / 238
AUSWAHL
DER
VERLETZTEN NEBENBEDINGUNG
MIT
HILFE DER
G-NORM-
STRATEGIE 240
AUSWAHL DER VERLETZEN NEBENBEDINGUNGEN
MIT HILFE DER EUKLI
DISCHEN NORM-STRATGIE 241
AUSWAHL DER VERLETZTEN NEBENBEDINGUNG MIT DER RESIDUUMSS
TRATEGIE 242
10
E DIE SVM-ROUTINEN 243
E.L VERWENDUNG DES PRIMALEN ALGORIHMUS 243
E.2 VERWENDUNG DES
DUALEN ALGORITHMUS 259
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