Ansatz für ein Begriffsgerüst. Semantische Begriffe für die Modellierung:

Größe: px
Ab Seite anzeigen:

Download "Ansatz für ein Begriffsgerüst. Semantische Begriffe für die Modellierung:"

Transkript

1 Semantische Begriffe für die Modellierung: ein erster Schritt für die Erfindung einer formalen Sprache zur Beschreibung statischer und dynamischer Gesichtspunkte eines Unternehmens. Ansatz für ein Begriffsgerüst Informationssysteme sollen Mitteilungen kommunikativ Handelnder innerhalb eines Unternehmens vermitteln. schwammig Aufgabenstellung unklar ausgefranst modellieren Modell der Aufgabenstellung formalisieren gedachte Maschine für anwendungsnahe formale Sprache Maschine (hardware) Dazu müssen Ausschnitte des Unternehmens daraufhin untersucht werden, ob und gegebenenfalls wie sie formalisiert werden können. Ein erster Ansatz für ein Begriffsgerüst umfaßt: (handelnde) Personen; ihre (strukturellen) Verpflichtungen innerhalb des Unternehmens, die von einer jeweils ausgeführten (sozialen) Rolle abhängen; ihr dazu notwendiges Wissen über das Unternehmen; ihre (formalen) Handlungen; die zugrunde liegenden Mitteilungen.. J. Biskup Informationssysteme Modellierung J. Biskup Informationssysteme Modellierung

2 Seiendes oder Entität (entity): bedeuten Wirklichkeit: aus einfachen Elementen wohlstrukturiert zusammengesetzte Erscheinungen vertreten etwas, das wirklich existiert ; das Sein einer Einheit der Welt (im Gegensatz zu seinen Eigenschaften, Beziehungen usw.). Sprache: Ausdrücke und Sätze benennen Raum der Begriffe und Gesetze der Logik Beziehung (relationship): ein Zusammenhang zwischen Seienden; die Bestandteile einer Beziehung, die Seienden, werden dabei als bedeutungsvoll auch unabhängig von der Beziehung angesehen. J. Biskup Informationssysteme Modellierung J. Biskup Informationssysteme Modellierung

3 Eigenschaft / Attribut (predicate / attribute): Sowohl ein Seiendes als auch eine Beziehung können Eigenschaften besitzen. Seiendes wird häufig durch seine Eigenschaften eindeutig bestimmt (extensionale Sicht von Dingen): a ist gleich b genau dann wenn a und b die gleichen Eigenschaften. (nicht) besitzen (d.h. Beobachter, der nur Gesamtheit der möglichen Eigenschaften sieht, kann a und b nicht unterscheiden). Eigenschaft kann auch aufgefaßt werden als Zusammenhang zwischen einem Seienden (entity) und dem Wert eines sogenannten Attributs (attribute). Wird Seiendes durch seine Eigenschaften, (Werte seiner Attribute) eindeutig bestimmt, so kann man (in einer formalisierten Sicht) über ein Seiendes ausschließlich über seine Attribute verfügen. Entsprechend kann man auch eine Eigenschaft einer Beziehung als einen Zusammenhang zwischen der Beziehung und einem Attributwert ansehen. Rolle (role): Die Bedeutung eines Seienden oder einer Eigenschaft in einem Zusammenhang wird durch eine Rolle beschrieben. Damit kann man insbesondere das mehrmalige Auftreten eines Seienden in einer oder mehreren Beziehungen inhaltlich voneinander unterscheiden. Klassenbildung (abstraction): Über Seiendes und ihre Beziehungen und Eigenschaften kann man Aussagen machen. Man kann dann diejenigen Seienden (oder Beziehungen oder Eigenschaften) zu einer Klasse zusammenfassen, für die gleichartige Aussagen gelten. Wenn eine Aussageform gegeben ist, so ergibt sich die grundlegende Schwierigkeit, die Gesamtheit derjenigen Seienden (Beziehungen, Eigenschaften) zu überschauen, für die sinnvoll gefragt werden kann, ob für sie die entsprechende Aussage gilt oder nicht. J. Biskup Informationssysteme Modellierung J. Biskup Informationssysteme Modellierung

4 Aussonderung (separation / specialization): Hat man eine wohlbestimmte Menge von Seienden (Beziehungen, Eigenschaften) schon bestimmt, so kann man durch Angabe einer Aussageform diejenigen Seienden (Beziehungen, Eigenschaften) aus der vorgegebenen Menge aussondern, für die die entsprechende Aussage gilt. Verallgemeinerung (generalization): Hat man zwei oder mehr wohlbestimmte Mengen von Seienden (Beziehungen, Eigenschaften) schon bestimmt, etwa mit Hilfe geeigneter Aussageformen, so kann man diese vereinigen. Aggregation (aggregation): Was man jeweils als Seiendes oder als Beziehung auffaßt, hängt im allgemeinen vom Standpunkt des Betrachters des Unternehmens ab; letztlich müssen die verschiedenen Betrachter eine Entscheidung darüber aushandeln. Aus diesem Grund, aber auch um Begriffshierarchien aufbauen zu können, ist es häufig zweckmäßig, Beziehungen wieder wie Seiendes verwenden zu können. Beziehungen können dann insbesondere wieder Bestandteile von (höherstufigen) Beziehungen sein. Eine die Vereinigung beschreibende Aussageform wird dann als besonders aussagekräftig angesehen, wenn sie die vorgefundenen Aussageformen begrifflich verallgemeinert (anstatt diese einfach nur aufzuzählen und mit dem logischen oder zu verbinden). J. Biskup Informationssysteme Modellierung J. Biskup Informationssysteme Modellierung

5 statische Gesichtspunkte eines Unternehmens kann man zunächst ansatzweise mit Hilfe des vorgestellten Begriffsgerüsts durch Aufzählung der vorhandenen Seienden, ihrer zutreffenden Eigenschaften und Beziehungen usw. beschreiben. Dieser Ansatz bedarf aus folgenden Gründen einer Ergänzung: Die Gesamtheit der als möglich angesehenen Seienden, Beziehungen usw. ist so nicht darstellbar. Neben dem aufzählend dargestellten Wissen über die statischen Gesichtspunkte benötigt man also noch Wissen in Form von Bedingungen und Regeln: Bedingungen (constraints) schränken die Aufzählungen ein. Regeln (rules) dienen dazu, gegebenenfalls mit Hilfe des aufzählend dargestellten Wissens und der Bedingungen, das Sein und die Art von Seienden, Beziehungen usw. zu erschließen. Einschränkende Bedingungen an diejenigen Aufzählungen, die man als (wirklichkeits-) getreue (oder wünschenswerte) Beschreibungen des Unternehmens ansehen will, sind nicht ausdrückbar. Allgemein sind dann keine (Meta-) Aussagen über zukünftige Beschreibungen möglich. J. Biskup Informationssysteme Modellierung J. Biskup Informationssysteme Modellierung

6 Typische Bedingungen: Innerhalb einer Seiendenklasse müssen die Werte gewisser Attribute die Seienden eindeutig bestimmen: Schlüsselbedingung (key constraint). Elemente einer Seiendenklasse müssen auch Elemente einer bzw. mehrerer anderer Seiendenklasse(n) sein, wobei folgende Formen wichtig sind. Jedes Seiende aus einer (Teil-) Klasse S i muß auch in der (Ober-) Klasse S sein: Aussonderungsbedingung (specialization constraint, isaconstraint). Jedes Seiende aus der (Ober-) Klasse S muß auch in [genau] einer (ihrer Unter-) Klasse(n) S i sein: Verallgemeinerungsbedingung oder Partitionsbedingung (partition constraint). Eine Beziehungenklasse soll einen funktionalen Zusammenhang beschreiben, d.h. jedes Seiende aus einer Klasse S1 darf nur mit höchstens einem Seienden aus einer Klasse S2 in Beziehung stehen: viele-eins-bedingung, (many-one-constraint, n:1-constraint). Eine Beziehungenklasse bezieht jedes Seiende einer Seiendenklasse mit ein, d.h. jedes Seiende aus einer Klasse S1 muß mit mindestens einem Seienden aus einer Klasse S2 in Beziehung stehen: Seinsbedingung (existence constraint). In einer Beziehungenklasse auftretende Seiende müssen in einer Seiendenklasse oder einer anderen Beziehungenklasse vorkommen: Verweisbedingung (referential constraint). Typische Regeln: Die Gesamtheit der möglichen Seienden einer Art wird abschließend durch die Angaben... beschrieben: Gesamtheitsregel (universe of discourse rule). Ist eine Beziehung in der Gesamtheit der möglichen Beziehungen, aber weder in der Aufzählung noch erschließbar, so soll die entsprechende Aussage nicht gelten: Verneinungsregel (negation rule). Sind die Beziehungen R 1,...,R k in der Aufzählung oder schon erschlossen, so soll auch die Beziehung erschlossen werden können, die man aus R 1,...,R k gemäß den Angaben... erstellen kann: Sichtregel (view rule). J. Biskup Informationssysteme Modellierung J. Biskup Informationssysteme Modellierung

7 dynamische Gesichtspunkte des Unternehmens: Bedingungen beschreiben nicht nur statische Gesichtspunkte, sondern indirekt auch dynamische Gesichtspunkte des Unternehmens. Faßt man nämlich Mitteilungen ebenfalls als (Bruchstücke von) Wissen auf, so bedeutet eine Mitteilung die Aufforderung an den Empfänger, sein derzeitiges Wissen zu verändern. Da der Empfänger sein Wissen nur innerhalb der durch die Bedingungen ausgedrückten Einschränkungen aufbauen kann (oder will), müssen gegebenenfalls auftretende Widersprüche unter den Beteiligten aufgelöst werden. dynamische Gesichtspunkte: Die dynamischen Gesichtspunkte kann man auch direkter beschreiben, indem man die kommunikativen Handlungen in den Mittelpunkt der Betrachtung stellt: eine (formale) Handlung (action) wird dann wie folgt angegeben: eine Änderung im Wissen eines Senders, d.h. eine Information, löst eine Mitteilung an einen (oder mehrere) Empfänger aus, die dann ihrerseits ihr Wissen geeignet verändern oder eine anschließende Handlung auslösen, d.h. zu verstehen versuchen. Da der Vorgang des Verstehens als grundsätzlich offen für Annahme oder Ablehnung und für Anschlußkommunikation gedacht wird, müssen nicht nur einzelne Handlungen, sondern auch (formale) Handlungsfolgen beschrieben werden. J. Biskup Informationssysteme Modellierung J. Biskup Informationssysteme Modellierung

8 So wie die Bedingungen indirekt auch dynamische Gesichtspunkte beschreiben, beinhalten formale Handlungen und Handlungsfolgen auch statische Gesichtspunkte. Tatsächlich sind Wissen und Handlung, statische und dynamische Gesichtspunkte stets unmittelbar aufeinander bezogen und werden nur zum Zweck einer Formalisierung begrifflich getrennt. Verpflichtungen (obligation): Die Verpflichtungen (obligation) einer handelnden Person innerhalb einer (sozialen) Rolle beschreibt man dann, indem man angibt, welches Wissen ihr zugänglich sein bzw. welche Handlungsfolgen sie ausführen muß, gegebenenfalls unter Angabe von auslösenden Ursachen; welches Wissen ihr zugänglich sein bzw. welche Handlungsfolgen sie ausführen darf, gegebenenfalls unter Angabe von Voraussetzungen. J. Biskup Informationssysteme Modellierung J. Biskup Informationssysteme Modellierung

9 Begriffsgerüst für die Modellierung zwischen zeitabhängigen und zeitunabhängigen Teilen unterscheiden: Person Wissen Verpflichtung Seiendes Müssen-Ursachen Beziehung Dürfen-Voraussetzungen Eigenschaft / Attribut (soziale) Rolle Rolle (bei einer Beziehung) Klassenbildung: Gesamtheit Aussonderung Verallgemeinerung Aggregation Bedingung: Schlüsselbedingung Aussonderungsbedingung Verallgemeinerungsbedingung viele-eins-bedingung Seinsbedingung Verweisbedingung Regel: Gesamtheitsregel Verneinungsregel Sichtregel Handlung Information Mitteilung Verstehen Handlungsfolge Bei zeitabhängigen Beschreibungen erwartet man häufig Änderungen und möchte diese in der tatsächlichen Verwirklichung leicht durchführen können. Bei zeitunabhängigen Beschreibungen erwartet man im allgemeinen keine Änderungen; sie können also in der tatsächlichen Verwirklichung ausschließlich unter dem Gesichtspunkt leichter Nutzung behandelt werden. Als zeitabhängig wird angesehen: aufzählend dargestelltes Wissen. Als zeitunabhängig wird in den meisten verwirklichten Ansätzen angesehen: Formate für die Aufzählungen, Bedingungen, Regeln für die Gesamtheit der möglichen Seienden und für negative Information, formale Handlungen. J. Biskup Informationssysteme Modellierung J. Biskup Informationssysteme Modellierung

10 Schema und Instanz ER-Diagramme Die Zusammenfassung der zeitunabhängigen Teile nennt man Schema: Formate (Typen) für Aufzählungen (Deklaration) Bedingungen (Invarianten) für Aufzählungen Regeln (vordefinierte Prozeduren) zum Erschließen von Nicht-Aufgezähltem Zeichen für Klassen Seiendenklasse Beziehungenklasse die Zusammenfassung der zeitabhängigen Teile nennt man A Attribut Instanz: (Zustand) Aufzählung entsprechend Formaten erfüllt Invariante A mengenwertiges Attribut In einer aus Schema und Instanz bestehenden Beschreibung kann das Schema als eine Art Selbstbeschreibung angesehen werden. Rolle Rolle In den Verwirklichungen versucht man im allgemeinen das Schema und die Instanz mit den gleichen (oder zumindest ähnlichen) Techniken zu behandeln.... Aggregation Aggregation durch Beziehungenklasse, aufgefaßt als Seiendenklasse J. Biskup Informationssysteme Modellierung J. Biskup Informationssysteme Modellierung

11 ER-Diagramme: ER-Diagramme: Zeichen für Bedingungen Zeichen für Bedingungen S (Verallgemeinerung) Aussonderungsbedingung: jedes Seiende aus S i muß auch in S sein A Schlüsselbedingung S... S 1 k (Aussonderung) S1 1 S2 viele-eins-bedingung: jedes Seiende aus S1 steht mit höchstens einem Seienden aus S2 in Beziehung S (Verallgemeinerung) S1 1 S2 Seinsbedingung: jedes Seiende aus S1 steht mit mindestens einem Seienden aus S2 in Beziehung (!) S... S 1 k Verallgemeinerungsbedingung (Partitionsbedingung): jedes Seiende aus S muß auch in (genau) einem S i sein (Aussonderung) S1 S2 B Verweisbedingung: jedes Seiende aus S1, das in einer Beziehung aus B vorkommt, ist auch Seiendes aus S2 J. Biskup Informationssysteme Modellierung J. Biskup Informationssysteme Modellierung

12 Regelgraphen veranschaulichen eine Regel folgender Art: Wenn die Aussagen ψ(r 1,...,r k ),..., χ(s 1,...,s l ) und die Gleichheitsbedingung alle zutreffen oder eine alternative Menge von Aussagen mit entsprechender Gleichheitsbedingung zutrifft, dann trifft auch die Aussage ϕ(t 1,...,t n ) zu, wobei die Terme t i wie angegeben gebildet werden. t := exp (r,...,r,...s,...,s ) k 1 l. t n := exp n (r 1,...,r,...,s 1,...,s ) k l ϕ(t,...,t ) 1 n or or ϕ(t 1,...,t n) select... Stelle... and... Transition als Sender gedeutete Stellen: eine eingehende Mitteilung vermittelt jeweils Information als Empfänger gedeutete Stellen and and Gleichheitsbedingung ψ(r,...,r ) χ(s,...,s ) 1 k 1 l eingehende Mitteilungen als Erstellung und Übertragung von Mitteilungen gedeutete Transition Auslösung von anschließenden Handlungen J. Biskup Informationssysteme Modellierung J. Biskup Informationssysteme Modellierung

13 Beispiel handelnde Personen: Ärzte Angestellte Patienten } Behandelnde Name Vorname Geschlecht Geburtstag: Geburtsort Tag, Monat, Jahr Person Anschrift: Straße, Nr, Plz, Ort statische Gesichtspunkte des Wissens (des Leiters), d.h. globale Sicht: private Telefonnummer weitere Telefonnummern Seiende: Beziehungen: Personen, insb. die handelnden Arbeitgeber Versicherungsgesellschaften Protokolle Karteikarten... Versicherung Beschäftigung Behandlung Dokumentation Behandelnder Person Arzt Angestellter Patient J. Biskup Informationssysteme Modellierung J. Biskup Informationssysteme Modellierung

14 Name Vorname Geschlecht Geburtstag: Geburtsort Tag, Monat, Jahr Anschrift: Straße, Nr, Plz, Ort Patient Versicherter Versicherung Versicherungsnehmer Person Person private Telefonnummer Versicherungsgesellschaft! weitere Telefonnummern Behandelnder AOK Ersatzkasse Privatkasse Arzt Angestellter Patient J. Biskup Informationssysteme Modellierung J. Biskup Informationssysteme Modellierung

15 Patient 1 Versicherter 1 Versicherung Versicherungsnehmer Person Protokoll! Versicherungsgesellschaft Anamnese Untersuchung / Befunde verordnete Therapie Sonstiges Beschwerden Diagnose durchgeführte Therapie Patient beschäftigt bei Arbeitgeber Datum Patient Behandlung Behandelnder Protokoll J. Biskup Informationssysteme Modellierung J. Biskup Informationssysteme Modellierung

16 Datum Arbeitgeber Patient Behandlung Behandelnder beschäftigt bei Protokoll! Patient Versicherter 1 1 Versicherung Versicherungsnehmer Person Versicherungsgesellschaft! Anamnes Beschwerden Untersuchung / Befunde Diagnose verordnete Therapie durchgeführte Therapie Sonstiges AOK Ersatzkasse Privatkasse J. Biskup Informationssysteme Modellierung J. Biskup Informationssysteme Modellierung

17 Name, Vorname, Geschlecht, Geburtstag, Geburtsort Datum Patient Behandlung Behandelnder 1 Patient pat Uhr dat beh Behandelnder Protokoll behandlung(pat,dat,prot,beh) 1 Dokumentation 1 Karteikarte dok(patient,kartei) dat, prot, beh Anonym Geschlecht Jahrgang andere Merkmale Protokoll (pat, dat, prot, beh) select t (dat, prot, beh) Karteikarte J. Biskup Informationssysteme Modellierung J. Biskup Informationssysteme Modellierung

18 Jung Vorfahr Alt Jung Vorfahr Alt Jung := Kind Alt := Alt or Jung := Kind Alt := Eltern and Elternschaft Eltern = Jung Kind Eltern Elternschaft Kind := Kind Eltern := Mutter Kind or Eltern Kind := Kind Eltern := Vater Mutterschaft 1 Kind Patient! Kind 1 Vaterschaft Kind := Kind Mutter := Eltern Mutterschaft Eltern.Geschlecht = weiblich 1 Kind Geschlecht Patient! Eltern.Geschlecht = männlich Kind 1 Kind := Kind Vater := Eltern Vaterschaft Mutter Vater Mutter Vater Frau Mann Frau Mann J. Biskup Informationssysteme Modellierung J. Biskup Informationssysteme Modellierung

19 paradigm formale Sprache theory abstraction design erfinden verwirklichen benutzen J. Biskup Informationssysteme Modellierung

Grundbegriffe aus Logik und Mengenlehre. Prädikatenlogik

Grundbegriffe aus Logik und Mengenlehre. Prädikatenlogik Grundbegriffe aus Logik und Mengenlehre Prädikatenlogik wohlverstandene Grundlagen, eine formale Sprache zur Beschreibung statischer und dynamischer Gesichtspunkte eines Unternehmens syntaktisch und semantisch

Mehr

Datenbanksysteme: Entwurf

Datenbanksysteme: Entwurf Wichtigste Themen hier: Datenbanksysteme: Entwurf DB Entwurf ist in der Regel eingebettet in ein größeres Projekt: siehe Informationssysteme Die Daten dienen einem Zweck und sind dennoch universell nutzbar:

Mehr

ER-Diagramme. eine Modellierung. Beziehungen der Elternschaft:

ER-Diagramme. eine Modellierung. Beziehungen der Elternschaft: eine Modellierung Jede ist ein Seiendes, von dem als grundlegende Eigenschaft nur der Name bedeutsam sei. Zwischen zwei en kann eine Beziehung der Elternschaft vorliegen. ER-Diagramme Beziehungen der Elternschaft:

Mehr

Grundlagen der Programmentwurfstechnik Fundamentals of Software Engineering 1

Grundlagen der Programmentwurfstechnik Fundamentals of Software Engineering 1 Fundamentals of Software Engineering 1 Inhaltsverzeichnis 1. Einführung 2. Allgemeine Modellbildung - Klassische Konzepte des Software Engineering- 2.1 Das Kontextmodell 2.2 Entscheidungstabellen 2.3 Zustandsmodelle

Mehr

funktionale Abhängigkeiten: Semantik funktionale Abhängigkeiten: Syntax

funktionale Abhängigkeiten: Semantik funktionale Abhängigkeiten: Syntax funktionale Abhängigkeiten: Syntax < R U F > ein Relationenschema mit R ein Relationensymbol, U eine Menge von Attributen, F eine Menge von funktionalen Abhängigkeiten (über R und U) Eine funktionale Abhängigkeit

Mehr

5.2 Entity-Relationship-Modell

5.2 Entity-Relationship-Modell 5.2 Entity-Relationship-Modell Mod-5.8 Entity-Relationship-Modell, ER-Modell (P. Chen 1976): Kalkül zur Modellierung von Aufgabenbereichen mit ihren Objekten, Eigenschaften und Beziehungen. Weitergehende

Mehr

Daten Bank. 2. Vorlesung. Dr. Karsten Tolle PRG2 SS 2014

Daten Bank. 2. Vorlesung. Dr. Karsten Tolle PRG2 SS 2014 Daten Bank 2. Vorlesung Dr. Karsten Tolle PRG2 SS 2014 Letzte Vorlesung Grundbegriffe SQL create table insert select Dr. Karsten Tolle PRG2 SS 2014 2 Heute Übersicht Modellierung (ER-Diagramme) Entitäten

Mehr

Kapitel DB:IV (Fortsetzung)

Kapitel DB:IV (Fortsetzung) Kapitel DB:IV (Fortsetzung) IV. Logischer Datenbankentwurf mit dem relationalen Modell Das relationale Modell Integritätsbedingungen Umsetzung ER-Schema in relationales Schema DB:IV-46 Relational Design

Mehr

Universität Augsburg, Institut für Informatik WS 2009/2010 Prof. Dr. W. Kießling 06. Nov Dr. A. Huhn, F. Wenzel, M. Endres Lösungsblatt 2

Universität Augsburg, Institut für Informatik WS 2009/2010 Prof. Dr. W. Kießling 06. Nov Dr. A. Huhn, F. Wenzel, M. Endres Lösungsblatt 2 Universität Augsburg, Institut für Informatik WS 2009/2010 Prof. Dr. W. Kießling 06. Nov. 2009 Dr. A. Huhn, F. Wenzel, M. Endres Lösungsblatt 2 Aufgabe 1: ER-Modellierung 1. Siehe Unterstreichungen in

Mehr

Daten- bzw. Wissensbasisorganisation auf Grundlage eines typisierten Prädikatenkalküls n-ter Ordnung

Daten- bzw. Wissensbasisorganisation auf Grundlage eines typisierten Prädikatenkalküls n-ter Ordnung Titel Daten- bzw. Wissensbasisorganisation auf Grundlage eines typisierten Prädikatenkalküls n-ter Ordnung Verfasser Dr.sc.techn. Wolfgang Matthes Franz-Mehring-Straße 22 9006 Chemnitz 1. Grundlagen Es

Mehr

Grundlagen der Mathematik

Grundlagen der Mathematik Universität Hamburg Winter 2016/17 Fachbereich Mathematik Janko Latschev Grundlagen der Mathematik Lösungsskizzen 2 Präsenzaufgaben (P2) Wir betrachten drei Teilmengen der natürlichen Zahlen: - A = {n

Mehr

1 Einführung, Architektur

1 Einführung, Architektur 1 Einführung, Architektur Ausgangspunkt IS werden an vielen Stellen eingesetzt Problem Was genau ist ein IS? Unter welchen Aspekten werden IS hier behandelt? Lösung Definition von IS; Blickwinkel auf IS,

Mehr

Das Entity-Relationship-Modell. Prof. Dr. T. Kudraß 1

Das Entity-Relationship-Modell. Prof. Dr. T. Kudraß 1 Das Entity-Relationship-Modell Prof. Dr. T. Kudraß 1 Datenmodell Datenmodelle System von Konzepten zur abstrakten Darstellung eines Ausschnitts der realen Welt mittels Daten Verschiedene Abstraktionsebenen

Mehr

Probeklausur mit Musterlösung

Probeklausur mit Musterlösung Carl-Schurz-Schule 07.03.2012 Informatik, Q2 Victor Hahn Probeklausur mit Musterlösung Ihr Name: Maximal erreichbare Anzahl Verrechnungspunkte (VP): 64 Einziges zugelassenes Hilfsmittel: Ein Blatt DIN

Mehr

Vielen Dank für Ihre Mitarbeit! Das Team des Hamburger Autismus Instituts

Vielen Dank für Ihre Mitarbeit! Das Team des Hamburger Autismus Instituts Liebe/r Antragssteller/in auf Autismus-Therapie, der folgende Fragebogen dient der Erhebung einiger organisatorischer Daten sowie der Einschätzung Ihrer Bedarfe bzgl. der Therapie einer Autismus-Spektrum-Störung

Mehr

Dieser Foliensatz darf frei verwendet werden unter der Bedingung, dass diese Titelfolie nicht entfernt wird.

Dieser Foliensatz darf frei verwendet werden unter der Bedingung, dass diese Titelfolie nicht entfernt wird. Thomas Studer Relationale Datenbanken: Von den theoretischen Grundlagen zu Anwendungen mit PostgreSQL Springer, 2016 ISBN 978-3-662-46570-7 Dieser Foliensatz darf frei verwendet werden unter der Bedingung,

Mehr

Vorsemesterkurs Informatik

Vorsemesterkurs Informatik Vorsemesterkurs Informatik Sommersemester 2018 Ronja Düffel 14. März 2018 Theoretische Informatik Wieso, weshalb, warum??!? 1 Modellieren und Formalisieren von Problemen und Lösungen 2 Verifikation (Beweis

Mehr

Zur Beschreibung datenbasierter Parametrisierung von Softwarekomponenten

Zur Beschreibung datenbasierter Parametrisierung von Softwarekomponenten Zur Beschreibung datenbasierter Parametrisierung von Softwarekomponenten Jörg Ackermann Uni Augsburg Jörg Ackermann: Zur Beschreibung datenbasierter Parametrisierung von Softwarekomponenten. AKA 2004 /

Mehr

Konzeptuelle Modellierung

Konzeptuelle Modellierung Kapitel 2 Konzeptuelle Modellierung 2.1 Das Entity-Relationship-Modell Die grundlegenden Modellierungsstrukturen dieses Modells sind die Entities (Gegenstände) und die Relationships (Beziehungen) zwischen

Mehr

Elementare Mengenlehre

Elementare Mengenlehre Vorkurs Mathematik, PD Dr. K. Halupczok WWU Münster Fachbereich Mathematik und Informatik 5.9.2013 Ÿ2 Elementare Mengenlehre Der grundlegendste Begri, mit dem Objekte und Strukturen der Mathematik (Zahlen,

Mehr

Standardisierte Vorgehensweisen und Regeln zur Gewährleistung von: Eindeutigkeit Schlussfolgerungen aus empirischen Befunden sind nur dann zwingend

Standardisierte Vorgehensweisen und Regeln zur Gewährleistung von: Eindeutigkeit Schlussfolgerungen aus empirischen Befunden sind nur dann zwingend Standardisierte Vorgehensweisen und Regeln zur Gewährleistung von: Eindeutigkeit Schlussfolgerungen aus empirischen Befunden sind nur dann zwingend oder eindeutig, wenn keine alternativen Interpretationsmöglichkeiten

Mehr

UML im objektorientierten Reverse Engineering strukturierter DB-Anwendungen

UML im objektorientierten Reverse Engineering strukturierter DB-Anwendungen UML im objektorientierten Reverse Engineering strukturierter DB-Anwendungen Großer Beleg Norbert Graf Aufgabenstellung Ausgangspunkte und Voraussetzungen Analysemodelle einer klassischen Datenbankanwendung

Mehr

Kapitel DB:IV (Fortsetzung)

Kapitel DB:IV (Fortsetzung) Kapitel DB:IV (Fortsetzung) IV. Logischer Datenbankentwurf mit dem relationalen Modell Das relationale Modell Integritätsbedingungen Umsetzung ER-Schema in relationales Schema DB:IV-45 Relational Design

Mehr

Vorsemesterkurs Informatik

Vorsemesterkurs Informatik Vorsemesterkurs Informatik Vorsemesterkurs Informatik Mario Holldack WS2015/16 30. September 2015 Vorsemesterkurs Informatik 1 Einleitung 2 Aussagenlogik 3 Mengen Vorsemesterkurs Informatik > Einleitung

Mehr

CURTIUS KLINIK Psychosomatische Medizin

CURTIUS KLINIK Psychosomatische Medizin Angaben zur Person: Name: Vorname: PLZ, Wohnort: Kreis: Bundesland: Geburtsdatum: Telefon privat: Telefon dienstlich: E-Mailadresse: Geschlecht: weiblich männlich Geburtsname: Geburtsort: Telefon mobil:

Mehr

Informatik II: Modellierung Prof. Dr. Martin Glinz. Kapitel 2. Datenmodellierung. Universität Zürich Institut für Informatik

Informatik II: Modellierung Prof. Dr. Martin Glinz. Kapitel 2. Datenmodellierung. Universität Zürich Institut für Informatik Informatik II: Modellierung Prof. Dr. Martin Glinz Kapitel 2 Datenmodellierung Universität Zürich Institut für Informatik 2.1 Grundlagen und Motivation Betriebliche Daten sind in der Regel langlebig stabil

Mehr

Inhaltsverzeichnis. 1. Fragestellung

Inhaltsverzeichnis. 1. Fragestellung Inhaltsverzeichnis 1. Fragestellung... 1 2. Herleitung zum Thema... 1 3. Das Entity Relationship Modell (ERM)... 2 4. Praktisches Beispiel zum ERM... 7 5. Anhang...Fehler! Textmarke nicht definiert. 1.

Mehr

CURTIUS KLINIK Psychosomatische Medizin

CURTIUS KLINIK Psychosomatische Medizin Anrede: Name: PLZ, Wohnort: Geburtsdatum: Telefon privat: Telefon dienstlich: E-Mailadresse: Titel: Vorname: Bundesland: Geschlecht: weiblich männlich unbestimmt Geburtsname: Geburtsort: Telefon mobil:

Mehr

Kapitel 6: Das E/R-Modell

Kapitel 6: Das E/R-Modell Ludwig Maximilians Universität München Institut für Informatik Lehr- und Forschungseinheit für Datenbanksysteme Skript zur Vorlesung Wintersemester 2013/2014 Vorlesung: Prof. Dr. Christian Böhm Übungen:

Mehr

Dieser Foliensatz darf frei verwendet werden unter der Bedingung, dass diese Titelfolie nicht entfernt wird.

Dieser Foliensatz darf frei verwendet werden unter der Bedingung, dass diese Titelfolie nicht entfernt wird. Thomas Studer Relationale Datenbanken: Von den theoretischen Grundlagen zu Anwendungen mit PostgreSQL Springer, 2016 ISBN 978-3-662-46570-7 Dieser Foliensatz darf frei verwendet werden unter der Bedingung,

Mehr

Datenbanken Unit 2: Das ER-Modell

Datenbanken Unit 2: Das ER-Modell Datenbanken Unit 2: Das ER-Modell 28. II. 2017 Outline 1 Organisatorisches 2 SQL 3 Das Entity-Relationship Modell Grundbegriffe Termin erster Zwischentest UE-Tests (Thema: SQL) erster Zwischentests am

Mehr

Übungen Teil 1: ER-Modelle. Dozent: Stefan Maihack Dipl. Ing. (FH)

Übungen Teil 1: ER-Modelle. Dozent: Stefan Maihack Dipl. Ing. (FH) Übungen Teil 1: ER-Modelle Dozent: Stefan Maihack Dipl. Ing. (FH) Die (min, max) - Notation Bei der Verwendung der Funktionalität ist für einen Entity-Typen nur die maximale Anzahl der Beziehungen mit

Mehr

Die einzelnen Vorgehensweisen werden wir uns im folgenden näher ansehen.

Die einzelnen Vorgehensweisen werden wir uns im folgenden näher ansehen. 1 In diesem Abschnitt werden wir uns mit der Fragestellung beschäftigen, wie man überhaupt vorgeht, um Datenmodelle zu erstellen. Ziel ist es ja, ein Datenmodell zu erstellen, in dem wir verstehen, welche

Mehr

Kapitel 3: Datenbanksysteme

Kapitel 3: Datenbanksysteme LUDWIG- MAXIMILIANS- UNIVERSITY MUNICH DEPARTMENT INSTITUTE FOR INFORMATICS Skript zur Vorlesung: Einführung in die Informatik: Systeme und Anwendungen Sommersemester 2008 Kapitel 3: Datenbanksysteme Vorlesung:

Mehr

Das Entity-Relationship Modell

Das Entity-Relationship Modell Kapitel 2 Das Entity-Relationship Modell 2.1 Fragen zur Theorie Aufgabe 2.1 [Entität Eigenschaft] Wenn man davon ausgeht, dass der Begriff für das System wichtig ist, so muss man überlegen, ob zu diesem

Mehr

Logic in a Nutshell. Christian Liguda

Logic in a Nutshell. Christian Liguda Logic in a Nutshell Christian Liguda Quelle: Kastens, Uwe und Büning, Hans K., Modellierung: Grundlagen und formale Methoden, 2009, Carl Hanser Verlag Übersicht Logik - Allgemein Aussagenlogik Modellierung

Mehr

Grundlagen der Theoretischen Informatik

Grundlagen der Theoretischen Informatik FH Wedel Prof. Dr. Sebastian Iwanowski GTI22 Folie 1 Grundlagen der Theoretischen Informatik Sebastian Iwanowski FH Wedel Kap. 2: Logik, Teil 2.2: Prädikatenlogik FH Wedel Prof. Dr. Sebastian Iwanowski

Mehr

KAPITEL I EINLEITUNG

KAPITEL I EINLEITUNG KAPITEL I EINLEITUNG A. Hintergrunds Eines des wichtigsten Kommunikationsmittel ist die Sprache. Sprache ist ein System von Lauten, von Wörtern und von Regeln für die Bildung von Sätzen, das man benutzt,

Mehr

Das relationale Datenmodell

Das relationale Datenmodell Das relationale Datenmodell Konzepte Attribute, Relationenschemata, Datenbank-Schemata Konsistenzbedingungen Beispiel-Datenbank Seite 1 Einführung Zweck datenmäßige Darstellung von Objekten und Beziehungen

Mehr

Wirtschaftsinformatik 2

Wirtschaftsinformatik 2 Wirtschaftsinformatik 2 Prof. Dr. Dr. L. Schmidt-Thieme MSc. André Busche Übung 2 1. Übungsblatt 2 2. Saalübung 02.05.12 2/ Aufgabe 2a (2 Punkte) Welche Vorteile bietet die Verwaltung von Daten in Datenbanken?

Mehr

Informatik II Modellierung Übung 5 Petrinetze/Klassendiagramme

Informatik II Modellierung Übung 5 Petrinetze/Klassendiagramme I Informatik II Modellierung Übung 5 Petrinetze/Klassendiagramme Abgabetermin: 11. Juni 24.00 Uhr Per e-mail an Tutor Seite 1 / 9 Aufgabe 1 (3%) Klassendiagramme von einer abstrakten Klasse können keine

Mehr

Zentrale Kompetenzen: Die Schülerinnen und Schüler

Zentrale Kompetenzen: Die Schülerinnen und Schüler Klasse 9 Unterrichtsvorhaben 9.1: Begegnungen in literarischen Texten 1. Leitsequenz: Kurze Erzähltexte (Deutschbuch, Kap.4, S. 77 ff.: Begegnungen - Kreatives Schreiben zu Bildern und Parabeln ; Deutschbuch,

Mehr

Objektorientierte Modellierung (1)

Objektorientierte Modellierung (1) Objektorientierte Modellierung (1) Die objektorientierte Modellierung verwendet: Klassen und deren Objekte Beziehungen zwischen Objekten bzw. Klassen Klassen und Objekte Definition Klasse Eine Klasse ist

Mehr

Vorlesung Datenbank-Entwurf Klausur

Vorlesung Datenbank-Entwurf Klausur Dr. Stefan Brass 3. Juli 2002 Institut für Informatik Universität Giessen Vorlesung Datenbank-Entwurf Klausur Name: Geburtsdatum: Geburtsort: (Diese Daten werden zur Ausstellung des Leistungsnachweises

Mehr

Kapitel 3: Datenbanksysteme

Kapitel 3: Datenbanksysteme LUDWIG- MAXIMILIANS- UNIVERSITY MUNICH DEPARTMENT INSTITUTE FOR INFORMATICS Skript zur : Einführung in die Informatik: Systeme und Anwendungen Sommersemester 2009 Kapitel 3: Datenbanksysteme : PDDr. Peer

Mehr

Kapitel 1: Wiederholungsfragen Grundlagen DBS

Kapitel 1: Wiederholungsfragen Grundlagen DBS Grundlagen DBS 1. Welche zentralen Anforderungen an ein DBS definierte Edgar Codd? 2. Was ist eine Transaktion? 3. Welche Eigenschaften muss das DBMS bei der Transaktionsverarbeitung sicherstellen? 4.

Mehr

Cox-Regression. Ausgangspunkt Ansätze zur Modellierung von Einflussgrößen Das Cox-Modell Eigenschaften des Cox-Modells

Cox-Regression. Ausgangspunkt Ansätze zur Modellierung von Einflussgrößen Das Cox-Modell Eigenschaften des Cox-Modells Cox-Regression Ausgangspunkt Ansätze zur Modellierung von Einflussgrößen Das Cox-Modell Eigenschaften des Cox-Modells In vielen Fällen interessiert, wie die Survivalfunktion durch Einflussgrößen beeinflusst

Mehr

Logik und modelltheoretische Semantik. Was ist Bedeutung?

Logik und modelltheoretische Semantik. Was ist Bedeutung? Logik und modelltheoretische Semantik Was ist Bedeutung? Robert Zangenfeind Centrum für Informations- und Sprachverarbeitung, LMU München 30.5.2017 Zangenfeind: Was ist Bedeutung? 1 / 19 Zunächst: der

Mehr

Die Bestellungen eines Schreibwarengeschäftes sollen auf eine aktuelle Form mit Hilfe einer zeitgemäßen Datenbank umgestellt werden.

Die Bestellungen eines Schreibwarengeschäftes sollen auf eine aktuelle Form mit Hilfe einer zeitgemäßen Datenbank umgestellt werden. Die Bestellungen eines Schreibwarengeschäftes sollen auf eine aktuelle Form mit Hilfe einer zeitgemäßen Datenbank umgestellt werden. Die nachfolgende Tabellenform, eine sogenannte Nullform muss in eine

Mehr

Tilman Bauer. 4. September 2007

Tilman Bauer. 4. September 2007 Universität Münster 4. September 2007 und Sätze nlogik von Organisatorisches Meine Koordinaten: Sprechstunden: Di 13:30-14:30 Do 9:00-10:00 tbauer@uni-muenster.de Zimmer 504, Einsteinstr. 62 (Hochhaus)

Mehr

Aussagenlogik. Aussagen und Aussagenverknüpfungen

Aussagenlogik. Aussagen und Aussagenverknüpfungen Aussagenlogik Aussagen und Aussagenverknüpfungen Aussagen sind Sätze, von denen sich sinnvollerweise sagen läßt, sie seien wahr oder falsch. Jede Aussage besitzt also einen von zwei möglichen Wahrheitswerten,

Mehr

Kapitel 3: Berechnungstheorie Gliederung

Kapitel 3: Berechnungstheorie Gliederung Gliederung 0. Motivation und Einordnung 1. Endliche Automaten 2. Formale Sprachen 3. Berechnungstheorie 4. Komplexitätstheorie 3.1. Einordnung 3.2. Berechnungsmodelle 3.3. Diskussion 3.4. Ergebnisse und

Mehr

Datenbankentwurf. Kapitel 3. Datenbankentwurf 76 / 508

Datenbankentwurf. Kapitel 3. Datenbankentwurf 76 / 508 Kapitel 3 Datenbankentwurf 76 / 508 Phasen des Datenbankentwurfs Phasen des Datenbankentwurfs Anforderungsanalyse Spezifikation Konzeptueller Entwurf Konzeptuelles Schema Logischer Entwurf Logisches Schema

Mehr

ER-Modell, Normalisierung

ER-Modell, Normalisierung ER-Modell Mit dem Entity-Relationship-Modell kann die grundlegende Tabellen- und Beziehungsstruktur einer Datenbank strukturiert entworfen und visualisiert werden. Das fertige ER-Modell kann dann ganz

Mehr

Klausur Konzeptionelle Modellierung

Klausur Konzeptionelle Modellierung Klausur Konzeptionelle Modellierung Braindump Wintersemester 2012/2013 Inhaltsverzeichnis 1 Allgemeines 2 1.1 Begriffe............................... 2 1.2 Konzeptionelles Schema..................... 2

Mehr

Introduction to Data and Knowledge Engineering Übung 1: Entity Relationship Model

Introduction to Data and Knowledge Engineering Übung 1: Entity Relationship Model Introduction to Data and Knowledge Engineering Übung 1: Entity Relationship Model FB Informatik Datenbanken und Verteilte Systeme Arthur Herzog 1 Entity Relationship Model FB Informatik Datenbanken und

Mehr

Mathem.Grundlagen der Computerlinguistik I, WS 2004/05, H. Leiß 1

Mathem.Grundlagen der Computerlinguistik I, WS 2004/05, H. Leiß 1 Mathem.Grundlagen der Computerlinguistik I, WS 2004/05, H. Leiß 1 1 Vorbemerkungen Mathematische Begriffe und Argumentationsweisen sind in vielen Fällen nötig, wo man über abstrakte Objekte sprechen und

Mehr

Bei näherer Betrachtung des Diagramms Nr. 3 fällt folgendes auf:

Bei näherer Betrachtung des Diagramms Nr. 3 fällt folgendes auf: 18 3 Ergebnisse In diesem Kapitel werden nun zunächst die Ergebnisse der Korrelationen dargelegt und anschließend die Bedingungen der Gruppenbildung sowie die Ergebnisse der weiteren Analysen. 3.1 Ergebnisse

Mehr

Übung zur Einführung in die Wirtschaftsinformatik

Übung zur Einführung in die Wirtschaftsinformatik Übung zur Einführung in die Wirtschaftsinformatik 2006-07 - 19 Die ARIS-Architektur ARIS = ARchitektur integrierter InformationsSysteme Beschreibung von Unternehmen und Anwendungssystemen Verwendung betriebswirtschaftlicher

Mehr

EinfÅhrung in die objektorientiere Programmierung (OOP) unter Delphi 6.0. EDV Kurs 13/2

EinfÅhrung in die objektorientiere Programmierung (OOP) unter Delphi 6.0. EDV Kurs 13/2 EinfÅhrung in die objektorientiere Programmierung (OOP) unter Delphi 6.0 EDV Kurs 13/2 Inhaltsverzeichnis 1 Objekte... 1 2 Klassen... 3 2.1 Beziehungen zwischen Klassen... 4 2.1.1 Vererbung... 4 2.1.2

Mehr

Rückblick: Entity-Relationship-Modell

Rückblick: Entity-Relationship-Modell Rückblick: Entity-Relationship-Modell Entity-Relationship-Modell für konzeptuellen Entwurf Entitytypen (entity types) (z.b. Studenten) Beziehungstypen (relationships) (z.b. hören) Attribute beschreiben

Mehr

ELEKTRONISCHES TESTARCHIV

ELEKTRONISCHES TESTARCHIV Leibniz Zentrum für Psychologische Information und Dokumentation (ZPID) ELEKTRONISCHES TESTARCHIV Testverfahren aus dem Elektronischen Testarchiv Liebe Nutzerinnen und liebe Nutzer, wir freuen uns, dass

Mehr

Das Entity-Relationship-Modell

Das Entity-Relationship-Modell Das Entity-Relationship-Modell 1976 vorgeschlagen von Peter Chen Entities wohlunterschiedbare Dinge der realen Welt Beispiele: Personen, Autos weithin akzeptiertes Modellierungswerkzeug, denn ist unabhšngig

Mehr

Datenbankanwendungen werden oft über einen sehr langen Zeitraum (z.b. Jahrzehnte) eingesetzt

Datenbankanwendungen werden oft über einen sehr langen Zeitraum (z.b. Jahrzehnte) eingesetzt 2. Datenbankentwurf Motivation Datenbankanwendungen werden oft über einen sehr langen Zeitraum (z.b. Jahrzehnte) eingesetzt Fehler sind umso teurer zu beheben, je weiter die Entwicklung bzw. der Einsatz

Mehr

11. Übung Formale Grundlagen der Informatik

11. Übung Formale Grundlagen der Informatik Institut für Informatik der Universität Zürich Sommersemester 2002 11. Übung Formale Grundlagen der Informatik Norbert E. Fuchs (fuchs@ifi.unizh.ch) Verantwortlicher Assistent Bruno Nietlispach (nietli@ifi.unizh.ch)

Mehr

Datenbankmodelle 1. Das Entity-Relationship-Modell. Prof. Dr. Bernhard Schiefer 2-1

Datenbankmodelle 1. Das Entity-Relationship-Modell. Prof. Dr. Bernhard Schiefer 2-1 Datenbankmodelle 1 Das Entity-Relationship-Modell Prof. Dr. Bernhard Schiefer 2-1 Datenbankmodelle ER-Modell hierarchisches Modell Netzwerkmodell relationales Modell objektorientierte Modelle Prof. Dr.

Mehr

Entwurf: Fortgeschrittene Konzepte

Entwurf: Fortgeschrittene Konzepte Bisher: Entwurf als grafisches Diagramm mit Entitätsmengen (auch weiche) Beziehungsmengen Attribute Assoziationstypen, Beziehungstypen und ausschließlich 2 stellige Beziehungen Extended / Enhanced (Erweitertes)

Mehr

Patientenfürsprecherinnen und -fürsprecher

Patientenfürsprecherinnen und -fürsprecher Poster-Ausstellung Fachtagung Bildung auf und der Gesundheit zweiten - Gesundheit Netzwerktagung und Bildung für Patienteninnen und - Sehr geehrte Damen und Herren, liebe Patienteninnen und -, wir freuen

Mehr

Mathematik-Vorkurs für Informatiker Formale Sprachen 1

Mathematik-Vorkurs für Informatiker Formale Sprachen 1 Christian Eisentraut & Julia Krämer www.vorkurs-mathematik-informatik.de Mathematik-Vorkurs für Informatiker Formale Sprachen 1 Aufgabe 1. (Wiederholung wichtiger Begriffe) Kategorie 1 Notieren Sie die

Mehr

Vorlesung "Software-Engineering"

Vorlesung Software-Engineering Vorlesung "Software-Engineering" Rainer Marrone, TUHH, Arbeitsbereich STS Vorige Vorlesung Pflichtenheft (requirements specification document) Charakterisierung von Software-Qualität Detaillierte Anforderungsanalyse

Mehr

Musterlösung Grundbegriffe der Mathematik Frühlingssemester 2016, Aufgabenblatt 1

Musterlösung Grundbegriffe der Mathematik Frühlingssemester 2016, Aufgabenblatt 1 Musterlösung Grundbegriffe der Mathematik Frühlingssemester 01, Aufgabenblatt 1 Aufgabenblatt 1 0 Punkte Aufgabe 1 Welche der folgenden Ausdrücke sind Aussagen, welche sind Aussageformen und welche sind

Mehr

Übungen Softwaretechnik I

Übungen Softwaretechnik I Universität Stuttgart Institut für Automatisierungstechnik und Softwaresysteme Prof. Dr.-Ing. M. Weyrich Übungen Softwaretechnik I Übung 5: Objektorientierte Analyse Einführung Objektorientierung in der

Mehr

1. Einführung in Temporallogik CTL

1. Einführung in Temporallogik CTL 1. Einführung in Temporallogik CTL Temporallogik dient dazu, Aussagen über Abläufe über die Zeit auszudrücken und zu beweisen. Zeit wird in den hier zunächst behandelten Logiken als diskret angenommen

Mehr

Fundamentals of Software Engineering 1

Fundamentals of Software Engineering 1 Folie a: Name Fundamentals of Software Engineering 1 Grundlagen der Programmentwurfstechnik 1 Sommersemester 2012 Dr.-Ing. Stefan Werner Fakultät für Ingenieurwissenschaften Folie 1 Inhaltsverzeichnis

Mehr

Brückenkurs Mathematik

Brückenkurs Mathematik Brückenkurs Mathematik 6.10. - 17.10. Vorlesung 1 Logik,, Doris Bohnet Universität Hamburg - Department Mathematik Mo 6.10.2008 Zeitplan Tagesablauf: 9:15-11:45 Vorlesung Audimax I 13:00-14:30 Übung Übungsräume

Mehr

Fragebogen. zu Ihrem Besuch in der Arztpraxis Kinder- und Jugendmedizin

Fragebogen. zu Ihrem Besuch in der Arztpraxis Kinder- und Jugendmedizin Fragebogen zu Ihrem Besuch in der Arztpraxis Stand: 04/2016 Sehr geehrte Patientin, sehr geehrter Patient, wir danken Ihnen für die Teilnahme an dieser Befragung. Die folgenden Fragen beschäftigen sich

Mehr

Kapitel 1. Grundlegendes

Kapitel 1. Grundlegendes Kapitel 1 Grundlegendes Abschnitt 1.4 Vollständige Induktion Charakterisierung der natürlichen Zahlen Die Menge N 0 = {0, 1, 2, 3,...} der natürlichen Zahlen läßt sich wie folgt charakterisieren: 1. 0

Mehr

Neutrale Zweitmeinungen

Neutrale Zweitmeinungen OPcheck Zweitmeinung OPcheck vermittelt Ihnen einen neutralen Facharzt, der Sie im Rahmen einer Zweitmeinung zu allen Fragen einer Operation berät. Sie besuchen den Arzt in seiner Praxis und führen dort

Mehr

Kapitel 1: Einführung 1.1 Datenbanken?

Kapitel 1: Einführung 1.1 Datenbanken? Kapitel 1: Einführung 1.1 Datenbanken? 1. Einführung 1.1. Datenbanken Grundlagen der Datenbanksysteme, WS 2012/13 29. Oktober 2012 Seite 1 1. Einführung 1.1. Datenbanken Willkommen! Studierenden-Datenbank

Mehr

Die Anfänge der Logik

Die Anfänge der Logik Die Anfänge der Logik Die Entwicklung des logischen Denkens vor Aristoteles Holger Arnold Universität Potsdam, Institut für Informatik arnold@cs.uni-potsdam.de Grundfragen Was ist Logik? Logik untersucht

Mehr

Anamnesefragebogen. Angaben zu Ihren aktuellen Beschwerden und Problemen

Anamnesefragebogen. Angaben zu Ihren aktuellen Beschwerden und Problemen Anamnesefragebogen Familienname: Geburtsdatum: Straße: Telefon (Festnetz): E-Mail: Krankenkasse: Vorname: Familienstand: PLZ, Ort: Telefon (mobil): Beruf: Versichertennummer: Um mir zu Beginn der Behandlung

Mehr

P1 Grundlagen der Pathologie. Inhalt. Gesundheit und Krankheit. Terminologie. Krankheitsursachen. Krankheitsverlauf. Ausgang und Folgen der Krankheit

P1 Grundlagen der Pathologie. Inhalt. Gesundheit und Krankheit. Terminologie. Krankheitsursachen. Krankheitsverlauf. Ausgang und Folgen der Krankheit Inhalt Gesundheit und Krankheit Terminologie Krankheitsursachen Krankheitsverlauf Ausgang und Folgen der Krankheit Krankheitsbehandlung Altern und Tod Klinische Untersuchung des Patienten Lernziele Die

Mehr

UML-Basics: Einführung in Objekt- Orientierte Modellierung mit der Unified Modeling Language

UML-Basics: Einführung in Objekt- Orientierte Modellierung mit der Unified Modeling Language UML-Basics: Einführung in Objekt- Orientierte Modellierung mit der Unified Modeling Language ADV-Seminar Leiter: Ziel dieses Seminars Verständnis von Objekt-Orientierung Was sind Klassen? Was ist Vererbung?

Mehr

7 Gültigkeit und logische Form von Argumenten

7 Gültigkeit und logische Form von Argumenten 7 Gültigkeit und logische Form von Argumenten Zwischenresümee 1. Logik ist ein grundlegender Teil der Lehre vom richtigen Argumentieren. 2. Speziell geht es der Logik um einen spezifischen Aspekt der Güte

Mehr

d.h. zu Definitions-Stelle eindeutiger Funktionswert x X! y Y : (x,y) f umgekehrt: (x 1,y), (x 2,y) f ist o.k. X Y f(x) = y

d.h. zu Definitions-Stelle eindeutiger Funktionswert x X! y Y : (x,y) f umgekehrt: (x 1,y), (x 2,y) f ist o.k. X Y f(x) = y Kapitel 7 Normalformen und DB-Entwurf Kap. 7.1 Normalformen Theorie Funktionale Abhängigkeit: f X Y f als Relation, d.h. Menge von Paaren {(x,y)} x: Definitions-Stelle, y: Funktionswert f ist Funktion

Mehr

- Diese Dinge können natürlich auch Personen, Personengruppen oder Gedanken sein.

- Diese Dinge können natürlich auch Personen, Personengruppen oder Gedanken sein. Glossar zur Feldtheorie: 1. Definition Feldtheorie - Wir fühlen uns zu manchen Dingen in unserer Umgebung hingezogen und von anderen abgestoßen, ähnlich wie sich eine Masse im Schwerefeld oder Eisenfeilspäne

Mehr

Mengen und Abbildungen

Mengen und Abbildungen Mengen und Abbildungen Der Mengenbegriff Durchschnitt, Vereinigung, Differenzmenge Kartesisches Produkt Abbildungen Prinzip der kleinsten natürlichen Zahl Vollständige Induktion Mengen und Abbildungen

Mehr

Technische Universität München. Ferienkurs Lineare Algebra 1. Mengenlehre, Aussagen, Relationen und Funktionen. 21. März 2011.

Technische Universität München. Ferienkurs Lineare Algebra 1. Mengenlehre, Aussagen, Relationen und Funktionen. 21. März 2011. Technische Universität München Ferienkurs Lineare Algebra 1 Mengenlehre, Aussagen, Relationen und Funktionen 21. März 2011 Tanja Geib Inhaltsverzeichnis 1 Aussagen 1 2 Mengenlehre 3 2.1 Grundlegende Definitionen

Mehr

ER-Modell. Entity-Relationship-Model

ER-Modell. Entity-Relationship-Model + ER-Modell Entity-Relationship-Model + Was ist ein Modell? Worte/Zitat aus einem Physikbuch: "Modelle sind also Vorstellungshilfen und Wirklichkeitshilfen, nicht die Wirklichkeit selbst." (Metzler Physik).

Mehr

2 ZAHLEN UND VARIABLE

2 ZAHLEN UND VARIABLE Zahlen und Variable 2 ZAHLEN UND VARIABLE 2.1 Grundlagen der Mengenlehre Unter einer Menge versteht man die Zusammenfassung von unterscheidbaren Objekten zu einem Ganzen. Diese Objekte bezeichnet man als

Mehr

Medizininformatik Software Engineering

Medizininformatik Software Engineering Vorlesung Software Engineering Inhaltsverzeichnis 1. Einleitung 2. Software und Medizinprodukt 3. Vorgehensmodelle 4. Strukturierter Entwurf von Echtzeitsystemen 4.1 Echzeit, was ist das? 4.2 Einführung

Mehr

Mengen, Funktionen und Logik

Mengen, Funktionen und Logik Wirtschaftswissenschaftliches Zentrum Universität Basel Mathematik für Ökonomen 1 Dr. Thomas Zehrt Mengen, Funktionen und Logik Literatur Referenz: Gauglhofer, M. und Müller, H.: Mathematik für Ökonomen,

Mehr

BETRIEBSUNTERBRECHUNG - SCHADENANZEIGE

BETRIEBSUNTERBRECHUNG - SCHADENANZEIGE HINWEIS: Bitte füllen Sie dieses Formular vollständig aus und legen Sie es bei Betriebsunterbrechung durch Krankheit/Unfall Ihrem behandelnden Arzt vor. Senden Sie bitte das vollständig ausgefüllte und

Mehr

Logik für Informatiker

Logik für Informatiker Vorlesung Logik für Informatiker 1. Einführung Bernhard Beckert Universität Koblenz-Landau Sommersemester 2006 Logik für Informatiker, SS 06 p.1 Formale Logik Ziel Formalisierung und Automatisierung rationalen

Mehr

1 Darstellung von Modalverben in einschlägigen Grammatiken am Beispiel von Eisenberg (1989) und Engel (1988)

1 Darstellung von Modalverben in einschlägigen Grammatiken am Beispiel von Eisenberg (1989) und Engel (1988) Textmuster Daniel Händel 2003-2015 (daniel.haendel@rub.de) 1 5 1 Darstellung von Modalverben in einschlägigen Grammatiken am Beispiel von Eisenberg (1989) und Engel (1988) Zur Klassifizierung beziehungsweise

Mehr

Lineare Algebra I. - 1.Vorlesung - Prof. Dr. Daniel Roggenkamp & Falko Gauß. Monday 12 September 16

Lineare Algebra I. - 1.Vorlesung - Prof. Dr. Daniel Roggenkamp & Falko Gauß. Monday 12 September 16 Lineare Algebra I - 1.Vorlesung - Prof. Dr. Daniel Roggenkamp & Falko Gauß 1. Mengen und Abbildungen: Mengen gehören zu den Grundlegendsten Objekten in der Mathematik Kurze Einführung in die (naive) Mengelehre

Mehr

Datenmodelle. Einführung in das Entity-Relationship-Modell. Datenbankmodelle. Beispiel für ein ER-Schema. Kunde( Meier, , ) 41, Meier

Datenmodelle. Einführung in das Entity-Relationship-Modell. Datenbankmodelle. Beispiel für ein ER-Schema. Kunde( Meier, , ) 41, Meier Einführung in das Entity-Relationship-Modell Datenmodelle Datenmodelle dienen der Darstellung der Informationsstruktur, nicht der Darstellung der Informationen selbst. Motivation Grundbestandteile von

Mehr

Datenmodelle dienen der Darstellung der Informationsstruktur, nicht der Darstellung der Informationen selbst. Motivation

Datenmodelle dienen der Darstellung der Informationsstruktur, nicht der Darstellung der Informationen selbst. Motivation Einführung in das Entity-Relationship-Modell Datenmodelle Datenmodelle dienen der Darstellung der Informationsstruktur, nicht der Darstellung der Informationen selbst. Motivation Grundbestandteile von

Mehr

Auswahlverfahren. Verfahren, welche die prinzipiellen Regeln zur Konstruktion von Stichproben angeben

Auswahlverfahren. Verfahren, welche die prinzipiellen Regeln zur Konstruktion von Stichproben angeben Auswahlverfahren Verfahren, welche die prinzipiellen Regeln zur Konstruktion von Stichproben angeben Definition der Grundgesamtheit Untersuchungseinheit: Objekt an dem Messungen vorgenommen werden Grundgesamtheit

Mehr