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Cover |
1 |
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Titel |
4 |
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Impressum |
5 |
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Inhalt |
6 |
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Vorwort |
14 |
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Einführung |
18 |
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Kapitel 1: Auf der Suche nach der Weltformel |
36 |
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Weltformel der Platonischen Körper |
37 |
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Mathematische Symmetrie |
38 |
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Globale Symmetrie physikalischer Gesetze |
39 |
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Lokale Symmetrie physikalischer Gesetze |
39 |
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Eichsymmetrie und Große Vereinigungstheorie |
40 |
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Eichsymmetrie als Weltformel? |
41 |
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Spontane Symmetriebrechung |
42 |
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Symmetrie und Eleganz von Formeln |
43 |
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Feynman-Diagramme und abstrakte Formeln |
43 |
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Big Data und vorläufige Erfolgsrezepte |
45 |
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Big Data und fundamentale Symmetriegesetze |
47 |
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Kapitel 2: «Nichts wäre ungewiss …» (Laplacescher Geist) |
49 |
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Formeln analytischer Geometrie |
50 |
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Formeln analytischer Mechanik |
50 |
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Formeln der Verwaltung? |
51 |
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Laplace und Gott |
52 |
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Laplacescher Geist und Berechenbarkeit der Welt |
53 |
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Berechenbarkeit in der Politik? |
55 |
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Erbe von Laplace |
56 |
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Kapitel 3: «Wir müssen wissen – wir werden wissen» (David Hilbert) |
58 |
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Euklids Axiomensystem der Geometrie |
59 |
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Hilberts formales Axiomensystem der Geometrie |
59 |
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Modelle formaler Axiomensysteme |
60 |
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Unabhängigkeit formaler Axiome |
61 |
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Widerspruchsfreiheit formaler Axiome |
62 |
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Vollständigkeit formaler Axiome |
62 |
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Grundlagenkrise der Mathematik |
63 |
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Cantors Axiomensystem der Mengenlehre |
64 |
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Mathematischer Intuitionismus und Konstruktivismus |
64 |
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Hilberts Programm finiter Formalismen |
66 |
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Axiomatische Methode und Weltformel |
67 |
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Kapitel 4: Unvollständigkeit und Unentscheidbarkeit (Gödel und Turing) |
70 |
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Gödels unentscheidbare Aussagen und unvollständige Formalismen |
71 |
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Formalismen und Computersprachen |
72 |
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Turings Beiträge zur Theorie und Praxis der Berechenbarkeit |
73 |
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Berechenbarkeit und Turingmaschine |
74 |
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Universelle Turingmaschine |
75 |
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Churchsche These und Berechenbarkeit |
75 |
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Komplexität der Berechenbarkeit |
76 |
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Berechenbarkeit und Leibniz' Programm der Mathesis Universalis |
76 |
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Effektive Entscheidbarkeit |
77 |
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Effektive Aufzählbarkeit |
78 |
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Unentscheidbarkeit und Halteproblem einer Turingmaschine |
79 |
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Unentscheidbarkeit und nicht-berechenbare Zahlen |
80 |
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Formales System der Prädikatenlogik |
80 |
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Logische Wahrheiten |
81 |
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Vollständigkeit und Unentscheidbarkeit der Prädikatenlogik |
81 |
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Unvollständigkeit und Turings Halteproblem |
82 |
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Widerspruchsfreiheitsbeweise und Hilberts finite Methoden |
83 |
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Kapitel 5: Von der Beweistheorie zu Computerprogrammen (Gentzen und Turing) |
84 |
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Von der Turingmaschine zur Gödelmaschine |
84 |
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Widerspruchsfreiheitsbeweise und Gentzens transfinite Methoden |
85 |
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Turings ordinale Beweistheorie |
86 |
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Grade der Entscheidbarkeit |
86 |
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Hyper-Berechenbarkeit |
87 |
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Turings Orakelmaschine |
87 |
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Orakelmaschinen und Intuition |
88 |
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Big Data und Orakelmaschinen |
88 |
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Orakelmaschinen in der Wissenschaft |
89 |
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|
Vom logisch-mathematischen Formalismus zum Software-Engineering |
90 |
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Theorembeweiser und Gentzen-Kalkül |
91 |
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|
Churchs ?-Kalkül und mathematische Funktionen |
93 |
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|
Von mathematischen Funktionen zum funktionalen Programmieren |
93 |
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Kapitel 6: Die Welt als Automat (John von Neumann, Konrad Zuse et al.) |
95 |
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|
Leibniz’ Welt der göttlichen Automaten |
95 |
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Kluge Frauen über Automaten |
96 |
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|
Die Erfindung zellulärer Automaten |
96 |
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|
Umgebungsfunktionen einer Zelle |
97 |
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Computersimulation zellulärer Automaten |
98 |
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Selbstreproduktion zellulärer Automaten |
99 |
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|
Zelluläre Automaten und Churchsche These |
100 |
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|
Zelluläre Automaten und biologische Evolution |
100 |
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|
Konrad Zuse und John von Neumann |
101 |
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|
Zuses «Rechnender Raum» |
101 |
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Zuse-Fredkin-Hypothese |
102 |
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|
1-dimensionale zelluläre Automaten |
103 |
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|
Stephen Wolframs «A New Kind of Science» |
104 |
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|
Computerexperimente reichen nicht! |
105 |
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|
Boolesche Gesetze der Musterbildung |
105 |
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|
Platonische Würfel als Bausteine des Universums zellulärer Automaten |
106 |
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|
Komplexitätsgrade zellulärer Automaten |
106 |
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|
Symmetriegesetze im Universum zellulärer Automaten |
109 |
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|
Symmetrie und Berechenbarkeit im Universum zellulärer Automaten |
111 |
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|
Zeitpfeil und Zeitsymmetrie im Universum der Physik und zellulärer Automaten |
111 |
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|
Zeitsymmetrie im Universum zellulärer Automaten |
112 |
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|
Zeitpfeil im Universum zellulärer Automaten |
113 |
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|
Zelluläre Automaten als dynamische Systeme |
114 |
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|
Berechenbarkeit der Automatenwelt und der physikalischen Wirklichkeit |
116 |
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|
Kapitel 7: Quantenwelt und Quantencomputer (Feynman et al.) |
118 |
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Quantenzustände und Superpositionen |
118 |
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|
Verschränkte Zustände und EPR-Experimente |
119 |
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|
Quantencomputer und Quantenparallelismus |
120 |
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|
Quantenbits und Hilberträume |
122 |
|
|
Quanten-Turingmaschine und Churchsche These |
123 |
|
|
Zelluläre Quantenautomaten |
123 |
|
|
Digitale Quantenwelt |
124 |
|
|
It from Bit? |
126 |
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Quantencomputer und Big Data |
126 |
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|
Kapitel 8: Chaos und Komplexität (Poincaré et al.) |
128 |
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|
Definition dynamischer Systeme |
128 |
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|
Lineare Dynamik |
129 |
|
|
Zustandsraum dynamischer Systeme |
129 |
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Nichtlineare Dynamik |
131 |
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|
Mehrkörperprobleme und Grenzen der Berechenbarkeit |
132 |
|
|
KAM-Theorem und Grenzen der Berechenbarkeit |
133 |
|
|
Rekursionsverfahren und Differenzengleichungen |
133 |
|
|
Zeitreihen und Komplexitätsgrade |
134 |
|
|
Attraktoren im Zustandsraum |
134 |
|
|
Zufall und Chaos |
136 |
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|
Strömungsdynamik und stochastische Gleichungen |
136 |
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|
Kapitel 9: Big Data – Die Berechnung von Leben und Gehirn |
138 |
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|
Turings Modell zellulärer Strukturbildung |
138 |
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|
Stephen Smales Modell zellulärer Strukturbildung |
140 |
|
|
Selbstorganisation komplexer dynamischer Systeme |
141 |
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|
Das Prinzip lokaler Aktivität erklärt komplexe Struktur- und Musterbildung |
141 |
|
|
Reaktions-Diffusionsgleichungen und zelluläre Dynamik |
142 |
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|
Testverfahren für lokale Aktivität |
143 |
|
|
Parameterraum für Struktur- und Musterbildung |
143 |
|
|
Struktur- und Musterbildung am Rand des Chaos |
144 |
|
|
Struktur- und Musterbildung in der Chemie |
145 |
|
|
Struktur- und Musterbildung in Zoologie und Botanik |
146 |
|
|
Struktur- und Musterbildung in der Gehirnforschung |
147 |
|
|
Berechnung neuronaler Musterbildung durch FitzHugh-Nagumo-Gleichungen |
149 |
|
|
Elektrotechnisches Modell eines Axons |
150 |
|
|
Elektrotechnisches Modell einer Hodgkin-Huxley-Zelle |
150 |
|
|
Memristoren |
152 |
|
|
Berechnung neuronaler Musterbildung durch Hodgkin-Huxley (HH)-Reaktions-Diffusionsgleichungen |
152 |
|
|
Prinzip lokaler Aktivität als Ursache neuronaler Musterbildung |
153 |
|
|
Von der Selbstwahrnehmung zum Selbstbewusstsein |
154 |
|
|
Neurotechnische Erklärung von Semantik |
155 |
|
|
Von Daten über Information zu Wissen |
157 |
|
|
Vom Wissen über Informations- zur Datenverarbeitung |
158 |
|
|
Architektur von Gehirnen und Computern |
158 |
|
|
Theory of Mind: Erklärung sozialer Kompetenz |
159 |
|
|
Kartographierung und Vermessung des Gehirns |
160 |
|
|
Totale Berechnung des Gehirns? |
160 |
|
|
Kapitel 10: Vom Internet zu soziotechnischen Systemen |
162 |
|
|
Komplexe Kommunikationsnetze der Evolution |
162 |
|
|
Komplexe Kommunikationsnetze der Technik |
163 |
|
|
Struktur und Dynamik von Computernetzen |
163 |
|
|
Internet als komplexes sich selbst organisierendes Informationssystem |
165 |
|
|
Analogien von Computernetzen und Gehirnen |
166 |
|
|
Big Data in Computernetzen und Gehirnen |
167 |
|
|
World Wide Web als virtuelle Maschine |
168 |
|
|
Mobilfunk und Kommunikationsnetze |
169 |
|
|
Mooresches Gesetz |
169 |
|
|
Ubiquitous Computing |
170 |
|
|
Von Virtual Reality zu Augmented Reality |
171 |
|
|
Cyberphysical Systems und Big Data |
171 |
|
|
Smart Grids und Big Data |
173 |
|
|
Cloud Computing und Big Data |
174 |
|
|
Mathematik komplexer Netze |
175 |
|
|
Komplexitätsgrade von Signalmustern |
176 |
|
|
Evolution von Versorgungs-, Kontroll- und Informationssystemen |
178 |
|
|
Vereinigte Theorie komplexer Netzwerke |
179 |
|
|
Grade der Berechenbarkeit und Orakelmaschinen |
179 |
|
|
Komplexität und logische Tiefe |
180 |
|
|
Smart Cities und Big Data |
181 |
|
|
Cyberphysical Systems realisieren soziotechnische Systeme |
182 |
|
|
Modellierung von Informationsinfrastrukturen |
183 |
|
|
Ethos von Informationsinfrastrukturen |
185 |
|
|
Informationsinfrastrukturen und Demokratie |
186 |
|
|
Kapitel 11: Berechenbarkeit von Risiken und Wahrscheinlichkeit |
187 |
|
|
Leibniz über Risiken und Wahrscheinlichkeit |
187 |
|
|
Fairer Münzwurf und das Gesetz der großen Zahl |
189 |
|
|
Gaußsche Glockenkurve |
190 |
|
|
Normalverteilung und Big Data |
191 |
|
|
Laplacescher Geist und Wahrscheinlichkeit |
193 |
|
|
Wahrscheinlichkeit als Grenzwert regelloser Zufallsfolgen |
194 |
|
|
Kolmogorovs Axiomensystem des Wahrscheinlichkeitsbegriffs |
194 |
|
|
Beispiele von Wahrscheinlichkeitsverteilungen |
196 |
|
|
Seltene Ereignisse und das Gesetz der kleinen Zahl |
198 |
|
|
Zentraler Grenzwertsatz und Normalverteilung |
198 |
|
|
Extreme Ereignisse und Nicht-Gaußverteilungen |
199 |
|
|
Berechnung von Risiken auf Versicherungsmärkten |
200 |
|
|
Bacheliers Modell zur Berechnung des Börsenmarkts |
201 |
|
|
Voraussetzungen von Bacheliers Modell |
202 |
|
|
Berechnung von Portfolios |
204 |
|
|
Black-Scholes-Formel zur Berechnung von Call-Optionen |
204 |
|
|
Universelle Berechenbarkeit von Turbulenzen in Natur und Gesellschaft? |
204 |
|
|
Risikomanagement durch Verbriefung |
206 |
|
|
Berechnungsmodell für Risiken durch VaR (Value at Risk) |
207 |
|
|
Krise der Risikoberechnung |
209 |
|
|
Axiomatische Definition kohärenter Risikomaße |
211 |
|
|
Konvexe Risikomaße und Modellunsicherheit |
213 |
|
|
Beschränkte Rationalität und Big Data |
213 |
|
|
Karl Popper und der schwarze Schwan |
214 |
|
|
Bertrand Russell und der naive Truthahn |
215 |
|
|
Nassim Taleb und das «Ende der Theorie» |
215 |
|
|
Der Aberglaube an ein Perpetuum Mobile der Gewinnmaximierung |
216 |
|
|
Skeptische Philosophie und Big Data |
216 |
|
|
Berechenbarkeit der Soziodynamik |
218 |
|
|
Komplexitätsmanagement und Berechenbarkeit |
220 |
|
|
Verhaltensökonomie und Berechenbarkeit |
221 |
|
|
Was macht die Mathematisierung der sozialen Welt so schwierig? |
224 |
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|
Kapitel 12: Big Data – Die Berechnung der sozialen Welt |
228 |
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Internet der Dinge |
228 |
|
|
Soziale Netzwerke |
228 |
|
|
Facebook, Twitter und Big Data |
230 |
|
|
Prinzip lokaler Aktivität und Big Data |
231 |
|
|
Datenexplosion und Big Data |
233 |
|
|
Big Data und das «Ende der Theorie»? |
234 |
|
|
Definition von Big Data |
234 |
|
|
Big Data-Algorithmen |
235 |
|
|
Metadaten und Big Data |
236 |
|
|
Metadaten und Datenkontext |
237 |
|
|
Big Data im Gesundheitssystem |
238 |
|
|
Big Data in der Ökonomie |
239 |
|
|
Industrie 4.0 und Big Data |
240 |
|
|
Big Data in Staat und Verwaltung |
240 |
|
|
Big Data in Geistes- und Kulturwissenschaften («Digital Humanities») |
241 |
|
|
Automatische Schreibprogramme und Big Data |
242 |
|
|
Partnersuche, Liebe und Big Data |
244 |
|
|
Big Data und Intuition |
244 |
|
|
Big Data im Fußball |
245 |
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|
Big Data und die totale Überwachung |
246 |
|
|
Big Data und «A New Kind of Science»? |
248 |
|
|
WolframAlpha-Wissensmaschine |
248 |
|
|
Mathematische Gesetze in Mathematica-Software |
252 |
|
|
Datenkompression oder Irreduzibilität der Rechenzeit? |
252 |
|
|
Werte und Gewissen in der Big-Data-Welt |
254 |
|
|
Berechenbarkeit in der Politik? |
254 |
|
|
Sind Kriege berechenbar? |
255 |
|
|
Drohnen und Big Data |
256 |
|
|
Big Data und die Illusion von der Berechenbarkeit des Tötens |
256 |
|
|
Big Data und die schöne neue Welt der Spionage |
257 |
|
|
Big Data und Gödels Entdeckung der Unvollständigkeit der Demokratie |
258 |
|
|
Kapitel 13: «Formeln zur Macht» oder Berechenbarkeit unserer Zukünfte? |
260 |
|
|
«Formeln zur Macht» – oder wer wird Supermacht? |
260 |
|
|
Macht der Algorithmen im Zweiten Weltkrieg |
261 |
|
|
Wie berechenbar ist die Zukunft? |
263 |
|
|
Szenarien von Zukünften |
263 |
|
|
Delphi-Verfahren |
264 |
|
|
Zukunft der Menschheit |
265 |
|
|
Energieskala zukünftiger Zivilisationen |
266 |
|
|
Weltraumtechnologie zukünftiger Zivilisationen |
267 |
|
|
Zuses Vision sich selbst reproduzierender Weltraumroboter |
268 |
|
|
Zukünfte von Cyberphysical Systems |
269 |
|
|
Zukünfte des Lebens |
269 |
|
|
Informationsskala zukünftiger Zivilisationen |
269 |
|
|
«Datengetriebene» (data driven) Prognosen |
270 |
|
|
Bedeutung der Naturgesetze |
271 |
|
|
Erkenntnisschema mathematischer Naturgesetze |
271 |
|
|
Big Data in den Lebenswissenschaften reicht nicht |
272 |
|
|
Vermessung und Berechnung des Lebens auf der Grundlage von Gesetzen |
273 |
|
|
Prognosepotential in Wirtschafts- und Sozialwissenschaften |
274 |
|
|
Kapitel 14: Wieso passt die Mathematik so gut auf die Welt? |
276 |
|
|
Vom Zählen zum Zahlbegriff |
276 |
|
|
Beweis des Unendlichen: die Macht der Theorie |
278 |
|
|
Mathematische Welten jenseits des Abzählbaren |
279 |
|
|
Von geometrischen Konstruktionen zur Idealität geometrischer Formen |
279 |
|
|
Lösung mathematischer Probleme durch Abstraktion: die Macht der Theorie |
280 |
|
|
Die Gesetze der Mathematik gelten im strengen logischen Sinn unabhängig von der physikalischen Raum-Zeit |
281 |
|
|
Mathematische Abstraktion und physikalische Anwendung |
282 |
|
|
Formale Axiomensysteme, Modelle und Datenmuster |
283 |
|
|
Invarianz- und Symmetriegesetze der Natur |
284 |
|
|
Sind mathematische Strukturen Konstruktionen des menschlichen Geistes oder reale Strukturen der Welt? |
284 |
|
|
Symmetrie und Symmetriebrechung |
285 |
|
|
Digitale Struktur der physikalischen Welt |
286 |
|
|
Kritik der Urteilskraft und Big Data |
286 |
|
|
Das Lachen der thrakischen Magd und Big Data |
287 |
|
|
Anhang |
290 |
|
|
Anmerkungen |
292 |
|
|
Literaturverzeichnis |
328 |
|
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Abbildungsnachweis |
340 |
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Sachverzeichnis |
343 |
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Personenverzeichnis |
351 |
|
|
Zum Buch |
354 |
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Über den Autor |
354 |
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