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Der Umfang des Datenmaterials in Wissenschaft und Technik nimmt immer schneller zu; seine Auswertung und Beurteilung erweisen sich zunehmend als die eigentliche Schwierigkeit bei vielen wichtigen Problemen. Dem steht auf der anderen Seite ein seit Jahren ungebrochenes Anwachsen der Rechnerleistung und die zunehmende Verfuegbarkeit maechtiger Algorithmen gegenueber, aber es ist oft nicht einfach, von diesen Hilfsmitteln den richtigen und professionellen Gebrauch zu machen. Dieses Buch, entstanden aus der Praxis der Verarbeitung grosser Datenmengen, will eine Einfuehrung und Hilfe auf diesem Gebiet geben. Viele der Probleme sind statistischer Natur. Hier ist es sprichwoertlich leicht, Fehler zu machen. Deshalb sind der Erklaerung und der kritischen Durchleuch- tung statistischer Zusammenhaenge auch im Hinblick auf die Praxis ein ange- messener Raum gewidmet und ebenso den Monte Carlo-Methoden, welche heute einen verhaeltnismaessig einfachen Zugang zu vielen statistischen Problemen bie- ten. Werkzeuge fuer die Organisation und Strukturierung grosser Datenmengen bilden ein weiteres wichtiges Thema. Dazu gehoeren auch effiziente Verfahren zum Sortieren und Suchen, welche oft Teil groesserer Algorithmen sind. Die Verarbeitung grosser Datenmengen hat oft die Extraktion verhaeltnismaessig weniger Parameter zum Ziel. Hier sind Verfahren wie die Methoden der klein- sten Quadrate und der Maximum-Likelihood wichtig, in Verbindung mit effek- tiven Optimierungsalgorithmen. Ein weiteres Problem, welches oft unterschaetzt wird, ist die Rekonstruktion urspruenglicher Verteilungen aus fehlerbehafteten Messungen durch Entfaltung. Mit der Verfuegbarkeit mathematischer Bibliotheken fuer Matrixoperationen koen- nen viele Probleme elegant in Matrixschreibweise formuliert und aufRechnern geloest werden. Deswegen werden auch die einfachen Grundlagen der Matrixal- gebra behandelt.