Podcasts about springer berlin heidelberg

Heute haben wir eine Folge unseres Podcasts Achtsam für euch: Was können wir selbst für unser Wohlbefinden tun? Eine der wichtigsten Fragen im Leben überhaupt, oder? Es gibt eine ziemlich klare Definition und ein Modell von 1989, das vielfach wissenschaftlich bestätigt wurde.**********Ihr hört: Moderation: Diane Hielscher und Main Huong Nguyen**********Quellen:Carmody, J., & Baer, R. A. (2008). Relationships between mindfulness practice and levels of mindfulness, medical and psychological symptoms and well-being in a mindfulness-based stress reduction program. Journal of behavioral medicine, 31, 23-33.Lindsay, E. K., Chin, B., Greco, C. M., Young, S., Brown, K. W., Wright, A. G., ... & Creswell, J. D. (2018). How mindfulness training promotes positive emotions: Dismantling acceptance skills training in two randomized controlled trials. Journal of personality and social psychology, 115(6), 944.**********Empfehlungen aus dieser Folge:Frank, R. (2011). Therapieziel Wohlbefinden. Springer Berlin Heidelberg. **********Mehr zum Thema bei Deutschlandfunk Nova:Psychologie: Auf der Suche nach dem WohlfühlsportSportpsychologie Warum Wohlfühlen beim Sport so wichtig ist**********HörtippSo kommen wir achtsamer und stressfreier durchs Leben. Psychologin Main Huong Nguyen und Diane Hielscher sprechen über konkrete Tipps für einen bewussteren Alltag. Journalistisch und wissenschaftlich fundiert - inklusive Achtsamkeitsübung am Ende jeder Folge. Immer mittwochs neu.**********Ihr könnt uns auch auf diesen Kanälen folgen: TikTok und Instagram .**********Meldet euch!Ihr könnt das Team von Facts & Feelings über Whatsapp erreichen.Uns interessiert: Was beschäftigt euch? Habt ihr ein Thema, über das wir unbedingt in der Sendung und im Podcast sprechen sollen?Schickt uns eine Sprachnachricht oder schreibt uns per 0160-91360852 oder an factsundfeelings@deutschlandradio.de.Wichtig: Wenn ihr diese Nummer speichert und uns eine Nachricht schickt, akzeptiert ihr unsere Regeln zum Datenschutz und bei Whatsapp die Datenschutzrichtlinien von Whatsapp.

Spiritualität hilft uns in Lebenskrisen und kann uns resilienter machen. Was spirituell zu sein heißt und was der Unterschied zu Religion oder Esoterik ist, darum geht es in dieser Folge Achtsam.**********An dieser Stelle findet ihr die Übung:00:34:40 - Übung mit Main Huong**********Quellen aus der Folge:Balboni, T. A., Van der Weele, T. J., Doan-Soares, S. D., Long, K. N., Ferrell, B. R., Fitchett, G., ... & Koh, H. K. (2022). Spirituality in serious illness and health. Jama, 328 (2), 184-197.**********Dianes und Main Huongs Empfehlungen:Sprakties, G. (2023). Spiritualität als Resilienzfaktor in Lebenskrisen. Springer Berlin Heidelberg.Ott, U. (2021). Spiritualität für Skeptiker: wissenschaftlich fundierte Meditationen für mehr Bewusstheit im Alltag. OW Barth eBook.**********Den Artikel zum Stück findet ihr hier.**********Ihr könnt uns auch auf diesen Kanälen folgen: Tiktok, Tiktok und Instagram.**********Ihr habt Anregungen, Ideen, Themenwünsche? Dann schreibt uns gern unter achtsam@deutschlandfunknova.de

Analizziamo i segreti di una respirazione efficace durante l'attività fisica. Come una corretta respirazione possa migliorare le performance e influire positivamente sul benessere generale. Tecniche e consigli pratici per integrare queste strategie nella tua routine di allenamento. Segui Postura Da Paura su Instagram e Facebook per trovare altri consigli e informazioni per vivere una vita più equilibrata e serena. Per noi il movimento è una medicina naturale, visita il sito www.posturadapaura.com per trovare il programma di allenamento più adatto alle tue esigenze. Come promesso ecco le fonti citate durante la puntata: Baumert, P., Lake, M. J., Stewart, C. E., Drust, B., & Erskine, R. M. (2016). Genetic variation and exercise-induced muscle damage: implications for athletic performance, injury and ageing. In European Journal of Applied Physiology (Vol. 116, Issue 9). Springer Berlin Heidelberg. https://doi.org/10.1007/s00421-016-3411-1 Hotfiel, T., Freiwald, J., Hoppe, M. W., Lutter, C., Forst, R., Grim, C., Bloch, W., Hüttel, M., & Heiss, R. (2018). Advances in Delayed-Onset Muscle Soreness (DOMS): Part I: Pathogenesis and Diagnostics. Sportverletzung-Sportschaden, 32, 243–250. Heiss, R., Lutter, C., Freiwald, J., Hoppe, M. W., Grim, C., Poettgen, K., Forst, R., Bloch, W., Hüttel, M., & Hotfiel, T. (2019). Advances in Delayed-Onset Muscle Soreness (DOMS) – Part II: Treatment and Prevention. Sportverletzung-Sportschaden, 33(1), 21–29. https://doi.org/10.1055/a-0810-3516 Dupuy, O., Douzi, W., Theurot, D., Bosquet, L., & Dugué, B. (2018). An evidence-based approach for choosing post-exercise recovery techniques to reduce markers of muscle damage, Soreness, fatigue, and inflammation: A systematic review with meta-analysis. Frontiers in Physiology, 9(APR), 1–15. https://doi.org/10.3389/fphys.2018.00403 Douglas, J., Pearson, S., Ross, A., & McGuigan, M. (2017). Eccentric Exercise: Physiological Characteristics and Acute Responses. Sports Medicine, 47(4), 663–675. https://doi.org/10.1007/s40279-016-0624-8 Wilke, J., & Behringer, M. (2021). Is “delayed onset muscle soreness” a false friend? The potential implication of the fascial connective tissue in post‐exercise discomfort. International Journal of Molecular Sciences, 22(17). https://doi.org/10.3390/ijms22179482 Romero-Parra, N., Cupeiro, R., Alfaro-Magallanes, V. M., Rael, B., Rubio-Arias, J., Peinado, A. B., & Benito, P. J. (2021). Exercise-Induced Muscle Damage During the Menstrual Cycle: A Systematic Review and Meta-Analysis. Journal of Strength and Conditioning Research, 35(2), 549–561. https://doi.org/10.1519/JSC.0000000000003878

Was können wir selbst für unser Wohlbefinden tun? Eine der wichtigsten Fragen im Leben überhaupt, oder? Es gibt eine ziemlich klare Definition und ein Modell von 1989. Wohlbefinden ist das Thema dieser Achtsam-Folge.**********An dieser Stelle findet ihr die Übung:00:35:30 - Geleitete Meditation zur Steigerung des Wohlbefindens**********Quellen aus der Folge:Carmody, J., & Baer, R. A. (2008). Relationships between mindfulness practice and levels of mindfulness, medical and psychological symptoms and well-being in a mindfulness-based stress reduction program. Journal of behavioral medicine, 31, 23-33.Lindsay, E. K., Chin, B., Greco, C. M., Young, S., Brown, K. W., Wright, A. G., ... & Creswell, J. D. (2018). How mindfulness training promotes positive emotions: Dismantling acceptance skills training in two randomized controlled trials. Journal of personality and social psychology, 115(6), 944.**********Dianes und Main Huongs Empfehlungen:Frank, R. (2011). Therapieziel Wohlbefinden. Springer Berlin Heidelberg.**********Den Artikel zum Stück findet ihr hier.**********Ihr könnt uns auch auf diesen Kanälen folgen: Tiktok und Instagram.**********Ihr habt Anregungen, Ideen, Themenwünsche? Dann schreibt uns gern unter achtsam@deutschlandfunknova.de

De laatste aflevering van seizoen 2 alweer. Over vriendschap. Lennard en Thijs hebben het over wat de wetenschap, psychologie met name, allemaal voor moois te vertellen heeft rondom vriendschap. Wat is het, wat is het niet. Waarom zou je vrienden willen hebben? Hoe kom je van sommige vrienden af? Maar ook hoe je vrienden houdt en überhaupt hoe je vrienden maakt: ook als je volwassen bent. En ze vertellen wat over hoe hun eigen vriendschap is ontstaan. Dat, en alles over social contagion theory en meer, hoor je in deze aflevering. Na de zomer zijn we weer terug met een nieuw seizoen! Tussendoor hoor je hier en daar een speciale aflevering om je niet helemaal droog te laten staan. Adverteren in deze podcast? Mail naar podcasts@astrolads.com Bronnen en ander lees- en luister- en kijkvoer: - Check het boek over het beëindigen van vriendschappen van Raounak Khaddari, Even goede vrienden - hoe je vrienden kunt maken als volwassene https://www.youtube.com/watch?v=eww3stkEwBY - Kurzgesagt filmpje over vrienden en het belang van vriendschap https://www.youtube.com/watch?v=I9hJ_Rux9y0 - Er zijn een aantal klassiekers qua boeken over vriendschap, zoals: How to win friends and influence people. Van Dale Carnegie - Of How to start a conversation and make friends van Don Gabor. Nerd-literatuur: - Kang, W. (2023). Establishing the associations between the Big Five personality traits and self-reported number of close friends: A cross-sectional and longitudinal study. Acta Psychologica, 239, 104010. - Brent, L. J., Chang, S. W., Gariépy, J. F., & Platt, M. L. (2014). The neuroethology of friendship. Annals of the New York Academy of Sciences, 1316(1), 1-17. - Cohen, E. E., Ejsmond-Frey, R., Knight, N., & Dunbar, R. I. (2010). Rowers' high: behavioural synchrony is correlated with elevated pain thresholds. Biology letters, 6(1), 106-108. - DeVries, A. C., Glasper, E. R., & Detillion, C. E. (2003). Social modulation of stress responses. Physiology & behavior, 79(3), 399-407. - Hruschka, D. J. (2010). Friendship: Development, ecology, and evolution of a relationship (Vol. 5). Univ of California Press. - Fowler, J. H., Settle, J. E., & Christakis, N. A. (2011). Correlated genotypes in friendship networks. Proceedings of the National Academy of Sciences, 108(5), 1993-1997. - Christakis, N. A., & Fowler, J. H. (2013). Social contagion theory: examining dynamic social networks and human behavior. Statistics in medicine, 32(4), 556-577. - Nickolas A. Christakis and James H. Fowler (2009), Connected: The Surprising Power of our Social Networks and How they Shape our Lives, Little, Brown, New York, NY. - Ackerman, J. M., Kenrick, D. T., & Schaller, M. (2007). Is friendship akin to kinship?. Evolution and human behavior, 28(5), 365-374. - Holt-Lunstad, J., Smith, T. B., & Layton, J. B. (2010). Social relationships and mortality risk: a meta-analytic review. PLoS medicine, 7(7), e1000316. - Christakis, N. A., & Fowler, J. H. (2013). Social contagion theory: examining dynamic social networks and human behavior. Statistics in medicine, 32(4), 556-577. - Apostolou, M., Keramari, D., Kagialis, A., & Sullman, M. (2021). Why people make friends: The nature of friendship. Personal Relationships, 28(1), 4-18. - Smets, S., & Velázquez-Quesada, F. R. (2017). How to make friends: A logical approach to social group creation. In Logic, Rationality, and Interaction: 6th International Workshop, LORI 2017, Sapporo, Japan, September 11-14, 2017, Proceedings 6 (pp. 377-390). Springer Berlin Heidelberg.

Heute nehme ich Dich mit in die Welt der Elemente. An den Anfang allen Alles, hin zu den Sternen, in eine "Scielent Night". Als kleiner Vorgeschmack darauf, was Euch ab jetzt jeden Monat bei den Patreon-Bonusfolgen erwartet, tauchen wir deswegen heute zusammen ein, ins Universium und begeben uns auf eine Zeitreise und auf die Spuren des Sternenstaubs, aus dem wir alle bestehen. "Darf's ein bisschen Chemie sein?" also heute mit einer "Scielent Night"-Folge aus dem All, mit Infos zur Elemententstehung, Kernfusion, Isotopen und vielem mehr. Den Zusatzbeitrag findest Du wie immer bei Instagram, eine Möglichkeit zur Unterstützung und weiteres, exklusives Material bei Patreon. "Darf's ein bisschen Chemie sein?" ist eine Produktion von Zimt & Pfeffer Studio. Recherche und Skript: Anne Mayer Ton und Schnitt: Fabian Schneider Instagram @darfs_ein_bisschen_chemie_sein Facebook @darfseinbisschenchemiesein Für weitere Zusatzmaterialen, Bonus-Folgen und die Unterstützung meiner Arbeit, kannst Du auch gerne mal bei meinem Patreon-Account vorbeischauen. Impressum und Anmerkungen unter www.greenmaya.de - Mails an green_maya@web.de Quellen (Link: letztes Abrufdatum: 10. Januar 2023) Binnewies, Michael, et al. Allgemeine und anorganische Chemie. Springer Berlin Heidelberg, 2016 https://www.weltderphysik.de/gebiet/teilchen/hadronen-und-kernphysik/elemententstehung-und-erzeugung/entstehung-der-elemente/#:~:text=Kurz%20nach%20dem%20Urknall%20gab,nachzuvollziehen%2C%20ist%20Gegenstand%20aktueller%20Forschung. https://de.wikipedia.org/wiki/Gravitation https://de.wikipedia.org/wiki/Kernfusion https://www.wissenschaft.de/astronomie-physik/so-endet-unsere-sonne/

Join Tim and Kim as they talk about all  your favorite potential residues in beef, from hormones and antibiotics to genetically-modified crops, with Dr. Joe Schwarcz, Director of the Office for Science and Society at McGill University.CitationDoyle, E. (2000). Human Safety of Hormone Implants Used to Promote Growth in Cattle. 24.Hirpessa, B., Ulusoy, B., Hecer, C. (2020). Hormones and Hormonal Anabolics: Residues in Animal Source Food, Potential Public Health Impacts, and Methods of Analysis.  Retrieved August 9, 2022, from https://www.hindawi.com/journals/jfq/2020/5065386/Jeong, S.-H., Kang, D.-J., Lim, M.-W., Kang, C.-S., & Sung, H.-J. (2010). Risk Assessment of Growth Hormones and Antimicrobial Residues in Meat. Toxicological Research, 26(4), 301–313. https://doi.org/10.5487/TR.2010.26.4.301Kumar, S. (2018). Adverse effects on consumer's health caused by hormones administered in cattle. 10.Ramatla, T., Ngoma, L., Adetunji, M., & Mwanza, M. (2017). Evaluation of Antibiotic Residues in Raw Meat Using Different Analytical Methods. Antibiotics, 6(4), 34. https://doi.org/10.3390/antibiotics6040034Smith, Z. K., & Johnson, B. J. (2020). Mechanisms of steroidal implants to improve beef cattle growth: A review. Journal of Applied Animal Research, 48(1), 133–141. https://doi.org/10.1080/09712119.2020.1751642Thieme, D., & Hemmersbach, P. (Eds.). (2010). Doping in Sports (Vol. 195). Springer Berlin Heidelberg. https://doi.org/10.1007/978-3-540-79088-4

'Plankton" consists of phytoplankton (~plants) and zooplankton (-animals). It represents the basis of the ocean food chain and it includes many species; it's a very complex 'multi-species soup' representing a true science frontier hardly tackled, understood or managed yet. Copepods are part of that taxonomic set up and they contribute usually to the majority - up to 70% - of zooplankton abundance in oceans. Using field data of the Italian National Antarctic Program from the 1980s and 1990s here we model-predict in an interdisciplinary international team effort for 26 copepod species at three ocean depth classes (0-10m, 11-70m, 71-750m) the relative index of occurrence (RIO) for the wider study area of the Ross Sea Region Marine Protected Area (a world-record MPA and ocean wilderness area of global size and relevance). This research uses Machine Learning/AI ensembles and Open Source Geographic Information System (GIS) methods to generalize from the Open Access dataset available from the Global Biodiversity Information Facility (GBIF.org) using the 'Macroscope predictors' (see Huettmann et al. 2015 for details, source and use). Further details are provided in Grillo et al. (2022; compare also with Pinkerton et al. 2010). This work matters as a global workflow template and it allows to obtain 3D models in GIS for plankton abundance, e.g. as needed for foraging estimates of marine mammals, penguins and fisheries. It can also be used for life-history research, carbon sequestration work in climate models as well as for baselines in carrying capacity formulas for fisheries and generic predator-prey studies. The relevance of sound harvest models for krill and fish, e.g. in the so-called 'experimental' fisheries work with CCAMLR and the MPA in the Ross Sea has been outlined by Ainley et al. (2012) and others. Here we offer a solution towards sustainability in times of a generic ocean crisis. References (selection; in order of citation) Grillo M, F. Huettmann, L. Guglielmo and S. Schiaparelli (2022) Three-Dimensional Quantification of Copepods Predictive Distributions in the Ross Sea: First Data Based on a Machine Learning Model Approach and Open Access (FAIR) Data. Diversity 14:355. https://doi.org/10.3390/d14050355 Huettmann, F., M.S. Schmid, and G.R.W. Humphries (2015) A First Overview of Open Access Digital Data for the Ross Sea: Complexities, Ethics, and Management Opportunities. Hydrobiologia 2015, 761, 97–119. Pinkerton, M. H., A.N. Smith, B. Raymond, G.W. Hosie, B. Sharp, J.R. Leathwick and J.M. Bradford-Grieve (2010). Spatial and seasonal distribution of adult Oithona similis in the Southern Ocean: predictions using boosted regression trees. Deep Sea Research Part I: Oceanographic Research Papers 57: 469-485. Ainley, D.G., C.M. Brooks, J.T. Eastman and M. Massaro (2012) Unnatural Selection of Antarctic Toothfish in the Ross Sea, Antarctica. In Protection of the Three Poles; Springer: Berlin/Heidelberg, Germany, pp. 53–75.0 (Photo credit: Andrei Savitsky - Own work, CC BY-SA 4.0, https://commons.wikimedia.org/w/index.php?curid=78800127) --- Support this podcast: https://anchor.fm/falk-huettmann/support

Dentro das possibilidades de tratamento da depressão, têm surgido estudos que colocam as drogas psicodélicas como potenciais alternativas, dentre elas a Ayahuasca. Para debater esse assunto, trouxemos a pesquisadora Dra. Fernanda Palhano-Fontes. Neste episódio, abordamos sobre o que são drogas psicodélicas, qual o status legal e a composição da Ayahuasca, quais os efeitos no cérebro, quais os resultados do estudo sobre o impacto do uso da ayahuasca em pacientes com resistência aos tratamentos convencionais contra a depressão, possíveis efeitos na personalidade e muito mais. Fernanda é graduada em Engenharia Elétrica, tem mestrado e doutorado em Neurociências pela Universidade Federal do Rio Grande do Norte. É engenheira do Instituto do Cérebro da Universidade Federal do Rio Grande do Norte, atuando na área de neuroengenharia e neuroimagem. Tem interesse em pesquisas com psicodélicos, doenças psiquiátricas e técnicas de neuroimagem. -----------REFERÊNCIAS DO EPISÓDIO---------- Palhano-Fontes, F., Barreto, D., Onias, H., Andrade, K. C., Novaes, M. M., Pessoa, J. A., Mota-Rolim, S. A., Osório, F. L., Sanches, R., Dos Santos, R. G., Tófoli, L. F., De Oliveira Silveira, G., Yonamine, M., Riba, J., Santos, F. R., Silva-Junior, A. A., Alchieri, J. C., Galvão-Coelho, N. L., Lobão-Soares, B., … Araújo, D. B. (2019). Rapid antidepressant effects of the psychedelic ayahuasca in treatment-resistant depression: A randomized placebo-controlled trial. Psychological Medicine, 49(4), 655–663. https://doi.org/10.1017/S0033291718001356 Galvão, A. C. d. M., de Almeida, R. N., Silva, E. A. do. S., Freire, F. A. M., Palhano-Fontes, F., Onias, H., Arcoverde, E., Maia-de-Oliveira, J. P., de Araújo, D. B., Lobão-Soares, B., & Galvão-Coelho, N. L. (2018). Cortisol modulation by ayahuasca in patients with treatment resistant depression and healthy controls. Frontiers in Psychiatry, 9(MAY), 1–10. https://doi.org/10.3389/fpsyt.2018.00185 Palhano-Fontes, F., Andrade, K. C., Tofoli, L. F., Jose, A. C. S., Crippa, A. S., Hallak, J. E. C., Ribeiro, S., & De Araujo, D. B. (2015). The psychedelic state induced by Ayahuasca modulates the activity and connectivity of the Default Mode Network. PLoS ONE, 10(2), 1–13. https://doi.org/10.1371/journal.pone.0118143 Palhano-Fontes, F., Alchieri, J. C., Oliveira, J. P. M., Soares, B. L., Hallak, J. E. C., Galvao-Coelho, N., & de Araujo, D. B. (2014). The Therapeutic Potentials of Ayahuasca in the Treatment of Depression. In The Therapeutic Use of Ayahuasca (pp. 23–39). Springer Berlin Heidelberg. https://doi.org/10.1007/978-3-642-40426-9_2 Bouso, J. C., Palhano-Fontes, F., Rodríguez-Fornells, A., Ribeiro, S., Sanches, R., Crippa, J. A. S., Hallak, J. E. C., de Araujo, D. B., & Riba, J. (2015). Long-term use of psychedelic drugs is associated with differences in brain structure and personality in humans. European Neuropsychopharmacology, 25(4), 483–492. https://doi.org/10.1016/j.euroneuro.2015.01.008 ------------------Apoie o Canal------------ https://apoia.se/universogeneralista ------------------Youtube------------------ https://www.youtube.com/c/UniversoGeneralista Canal de cortes: http://shorturl.at/hDKR1 ------------------Redes Sociais------------ https://www.instagram.com/universogeneralista/ https://twitter.com/UGeneralista --- Send in a voice message: https://anchor.fm/universogeneralista/message

Thank you for listening to our podcast episode with University of Michigan alumni and Arizona State University graduate student Alexandra Wormley! Please make sure to like the Youtube video, subscribe, and share it with your friends! We hope that this episode can give you some insight as to what effects the discovery of alien life can have on humanity. and for Everything Astronomy... Check us out on all of our podcast platforms! https://linktr.ee/everythingastronomy Check us out on social media! Instagram: https://www.instagram.com/evastropodcast Twitter: https://twitter.com/EvAstroPodcast?s=20 References: Brcic, J., Suedfeld, P., Johnson, P., Huynh, T., & Gushin, V. (2018). Humor as a coping strategy in spaceflight. Acta Astronautica. Kanas, N., Sandal, G. M., Boyd, J. E., Gushin, V. I., Manzey, D., North, R., Leon, G. R., Suedfeld, P., Bishop, S. L., Fiedler, E. R., Inoue, N., Johannes, B., Kealey, D. J., Kraft, N. O., Matsuzaki, I., Musson, D., Palinkas, L. A., Salnitskiy, V. P., Sipes, W., … Wang, J. (2013). Psychology and Culture During Long-Duration Space Missions. In D. A. Vakoch (Ed.), On Orbit and Beyond: Psychological Perspectives on Human Spaceflight (pp. 153–184). Springer Berlin Heidelberg. Kwon, J. Y., Bercovici, H. L., Cunningham, K., & Varnum, M. E. W. (2018). How will we react to the discovery of extraterrestrial life? Frontiers in Psychology, 8. Landon, L. B., Slack, K. J., & Barrett, J. D. (2018). Teamwork and collaboration in long-duration space missions: Going to extremes. American Psychologist, 73(4), 563–575.

Časovnica: [00:00:30] Aktualne teme: o nadaljevanju podcasta, projektu skupine evidance-based pristopa k prehrani in vadbi ter poskusu svetovnega rekorda v log liftu. [00:08:30] Kako je pot do naših ciljev lahko izvor sreče in zadovoljstva. Zakaj se moramo konstantno premikati proti nekemu cilju. O zanemarjanju prihodnosti in upiranju kratkoročnim ciljem ter zakaj je to pomembno pri delu na področju fitnesa in zdravja. [00:37:15] Ali je kava dober vir kofeina za športnike? O nevarnosti predoziranja s kofeinom z določenimi komercialno dostopnimi izdelki. [00:49:00] Omega-3 indeks. Kaj je in zakaj je pomemben? [01:22:15] Omega-3 indeks in športniki. Kako dosledni so športniki pri zagotavljanju potreb po omega-3? Zakaj športniki potrebujejo več omega-3 [01:37:15] Zaključek.   Omenjeni članki: Hipoteza rdeče kraljice: Brockhurst et al. (2014) ‘Running with the Red Queen: the role of biotic conflicts in evolution', Proceedings of the Royal Society B: Biological Sciences, 281(1797), p. 20141382. https://doi.org/10.1098/rspb.2014.1382 "Zanemarjanje prihodnosti": Frederick et al. (2002) ‘Time Discounting and Time Preference: A Critical Review', Journal of Economic Literature, 40(2), pp. 351–401.  https://doi.org/10.1257/002205102320161311 Vsebnost kofeina v kavi: McCusker et al. (2003). Caffeine Content of Specialty Coffees. Journal of Analytical Toxicology, 27(7), 520–522.  https://doi.org/10.1093/jat/27.7.520  Omega-3 index in zdravje: von Schacky, C. (2020) ‘Omega-3 index in 2018/19', Proceedings of the Nutrition Society, (October 2019), pp. 1–7. https://doi.org/10.1017/S0029665120006989Sarteret al. (2015) ‘Blood docosahexaenoic acid and eicosapentaenoic acid in vegans: Associations with age and gender and effects of an algal-derived omega-3 fatty acid supplement', Clinical Nutrition. Elsevier Ltd, 34(2), pp. 212–218. https://doi.org/10.1016/j.clnu.2014.03.003 Harris et al. (2018) ‘Erythrocyte long-chain omega-3 fatty acid levels are inversely associated with mortality and with incident cardiovascular disease: The Framingham Heart Study', Journal of Clinical Lipidology. Elsevier Inc, 12(3), pp. 718-727.e6. https://doi.org/10.1016/j.jacl.2018.02.010 Harris et al. (2016) ‘Red blood cell oleic acid levels reflect olive oil intake while omega-3 levels reflect fish intake and the use of omega-3 acid ethyl esters: The Gruppo Italiano per lo Studio della Sopravvivenza nell'Infarto Miocardico–Heart Failure trial', Nutrition Research. Elsevier B.V., 36(9), pp. 989–994. https://doi.org/10.1016/j.nutres.2016.06.012 Harris et al. (2017) ‘The Omega-3 Index and relative risk for coronary heart disease mortality: Estimation from 10 cohort studies', Atherosclerosis. Elsevier Ltd, 262, pp. 51–54. https://doi.org/10.1016/j.atherosclerosis.2017.05.007 ALA nimajo enakih koristi kot EPA in DHA: Burdge et al. (2002) ‘Conversion of α-linolenic acid to eicosapentaenoic, docosapentaenoic and docosahexaenoic acids in young women', British Journal of Nutrition, 88(04), p. 411. https://doi.org/10.1079/BJN2002689 Wendland. (2006) ‘Effect of linolenic acid on cardiovascular risk markers: a systematic review', Heart, 92(2), pp. 166–169. https://doi.org/10.1136/hrt.2004.053538 Su et al. (2018) ‘Effect of dietary alpha-linolenic acid on blood inflammatory markers: a systematic review and meta-analysis of randomized controlled trials', European Journal of Nutrition. Springer Berlin Heidelberg, 57(3), pp. 877–891. https://doi.org/10.1007/s00394-017-1386-2 Jovanovski et al. (2017) ‘The effect of alpha-linolenic acid on glycemic control in individuals with type 2 diabetes', Medicine (United States), 96(21). https://doi.org/10.1097/MD.0000000000006531 Omega-3 index pri športnikih: Ritz et al. (2020). Dietary and Biological Assessment of the Omega-3 Status of Collegiate Athletes: A Cross-Sectional Analysis. PloS one, 15(4), e0228834. https://doi.org/10.1371/journal.pone.0228834 Davinelli et al. (2019). Relationship Between Distance Run Per Week, Omega-3 Index, and Arachidonic Acid (AA)/Eicosapentaenoic Acid (EPA) Ratio: An Observational Retrospective Study in Non-elite Runners. Frontiers in physiology, 10, 487. https://doi.org/10.3389/fphys.2019.00487   Sledite nam: Nenadov instagram: @nenad.feelgood Matjažev instagram: @matjaz.feelgood Feelgood Skupnost na Facebooku: https://bit.ly/feelgoodskupnost Spletna stran: https://www.feel-good.si   Poslušate nas lahko na: Podbean: https://bit.ly/podbean-zdp Stitcher: https://bit.ly/stitcher-zdp Pocket Casts: https://bit.ly/pocket-zdp Podcast Addict: https://bit.ly/addict-zdp Castbox: https://bit.ly/castbox-zdp iTunes: https://bit.ly/itunes-zdp  

Pascal Kraft is a researcher at the Institute for Applied and Numerical Mathematics of the Karlsruhe Institute of Technology (KIT) and he introduces us to Julia Sets which he investigated for his Bachelors Thesis. It is natural for us to think something like this: If I take two simple things and put them together in some sense, nothing too complex should arise from that. A fascinating result of the work of mathematicians like Gaston Julia and Benoît Mandelbrot dating back to the first half of the 20th century show that this assumption doesn't always hold. In his bachelor's thesis under supervision of Jan-Philipp Weiß, Pascal Kraft worked on the efficient computation of Julia Sets. In laymans terms you can describe these sets as follows: Some electronic calculators have the functions of repeating the last action if you press "=" or "enter" multiple times. So if you used the root function of your calculator on a number and now you want the root of the result you simply press "=" again. Now imagine you had a function on your calculater that didn't only square the input but also added a certain value - say 0.5. Then you put in a number, apply this function and keep repeating it over and over again. Now you ask yourself if you keep pressing the "="-button if the result keeps on growing and tends to infinity or if it stays below some threshold indefinitely. Using real numbers this concept is somewhat boring but if we use complex numbers we find, that the results are astonishing. To use a more precise definition: for a function , the Filled Julia Set is defined as the set of values , for whom the series stays bounded. The Julia Set is defined as the boundary of this set. A typical example for a suitable function in this context is . We now look at the complex plane where the x-axis represents the real part of a complex number and the y-axis its imaginary part. For each point on this plane having a coordinate we take the corresponding complex number and plug this value into our function and the results over and over again up to a certain degree until we see if this sequence diverges. Computing a graphical representation of such a Julia Set is a numerically costly task since we have no other way of determining its interior points other then trying out a large amount of starting points and seeing what happens after hundreds of iterations. The results, however, turn out to be surprising and worth the effort. The geometric representations - images - of filled Julia Sets turn out to be very aesthetically pleasing since they are no simple compositions of elementary shapes but rather consist of intricate shapes and patterns. The reason for these beautiful shapes lie in the nature of multiplication and addition on the complex plane: A multiplication can be a magnification and down-scaling, mirroring and rotation, whereas the complex addition is represented by a translation on the complex plane. Since the function is applied over and over again, the intrinsic features are repeated in scaled and rotated forms over and over again, and this results in a self-similarity on infinite scales. In his bachelor's thesis, Pascal focussed on the efficient computation of such sets which can mean multiple things: it can either mean that the goal was to quickly write a program which could generate an image of a Julia Set, or that a program was sought which was very fast in computing such a program. Lastly it can also mean that we want to save power and seek a program which uses computational power efficiently to compute such an image, i.e. that consumes little energy. This is a typical problem when considering a numerical approach in any application and it arises very naturally here: While the computation of Julia Sets can greatly benefit from parallelization, the benefits are at loss when many tasks are waiting for one calculation and therefore the speedup and computational efficiency breaks down due to Amdahl's law. The difference of these optimization criteria becomes especially obvious when we want to do further research ontop of our problem solver that we have used so far. The Mandelbrot Set for example is the set of values , for whom the Filled Julia Set is not equal to the Julia Set (i.e. the Filled Julia Set has interior points). One detail is important for the computation of either of these sets: If we check one single point we can never really say if it is inside the Filled Julia Set for sure (unless we can prove periodicity but that is not really feasible). What we can show however is, that if the magnitude of a point in the series of computations is above a certain bound, the results will tend to infinity from this point on. The approach is therefore to compute steps until either a maximum of steps is reached or a certain threshold is exceeded. Based on this assumption, we see that computing a point which lies inside the filled Julia Set is the bigger effort. So if computing a Julia Set for a given parameter is a lot of work, its complex parameter most likely lies inside the Mandelbrot Set (as we find many points for whom the computation doesn't abort prematurely and it is therefore likely that some of these points will be interior). If we want to draw the Mandelbrot Set based on this approach, we have to compute thousands of Julia Sets and if the computation of a single image was to take a minute this would not really be feasible anymore. Since the computation of a Julia Set can even be done in a webbrowser these days, we include below a little tool which lets you set a complex parameter and compute four different Julia Sets. Have fun with our Interactive Julia Sets! References and further reading J. Dufner, A. Roser, F. Unseld: Fraktale und Julia-Mengen, Harri Deutsch Verlag, 1998. H.-O. Peitgen, P. H. Richter: The beauty of fractals: images of complex dynamical systems, Springer Berlin Heidelberg, 1986. B. B. Mandelbrot: Fractal aspects of the iteration of for complex and z, Annals of the New York Academy of Sciences 357.1: 249-259, 1980. P. Kraft: Paralleles Rechnen auf GPUs - Julia Mengen und das magnetische Pendel Fraktal, Bachelor Thesis. 2012. J. Gaston: Mémoire sur l’itération des fonctions rationnelles, Journal de Math´ematiques pures et appliqu ´ees 4 (Rep 1968), pp. 47-245 / 121-319, 1918. P. Blanchard: Complex analytical dynamics on the Riemann sphere, Bulletin of the American Mathematical Society 11, pp. 84-141, 1984.

Pascal Kraft is a researcher at the Institute for Applied and Numerical Mathematics of the Karlsruhe Institute of Technology (KIT) and he introduces us to Julia Sets which he investigated for his Bachelors Thesis. It is natural for us to think something like this: If I take two simple things and put them together in some sense, nothing too complex should arise from that. A fascinating result of the work of mathematicians like Gaston Julia and Benoît Mandelbrot dating back to the first half of the 20th century show that this assumption doesn't always hold. In his bachelor's thesis under supervision of Jan-Philipp Weiß, Pascal Kraft worked on the efficient computation of Julia Sets. In laymans terms you can describe these sets as follows: Some electronic calculators have the functions of repeating the last action if you press "=" or "enter" multiple times. So if you used the root function of your calculator on a number and now you want the root of the result you simply press "=" again. Now imagine you had a function on your calculater that didn't only square the input but also added a certain value - say 0.5. Then you put in a number, apply this function and keep repeating it over and over again. Now you ask yourself if you keep pressing the "="-button if the result keeps on growing and tends to infinity or if it stays below some threshold indefinitely. Using real numbers this concept is somewhat boring but if we use complex numbers we find, that the results are astonishing. To use a more precise definition: for a function , the Filled Julia Set is defined as the set of values , for whom the series stays bounded. The Julia Set is defined as the boundary of this set. A typical example for a suitable function in this context is . We now look at the complex plane where the x-axis represents the real part of a complex number and the y-axis its imaginary part. For each point on this plane having a coordinate we take the corresponding complex number and plug this value into our function and the results over and over again up to a certain degree until we see if this sequence diverges. Computing a graphical representation of such a Julia Set is a numerically costly task since we have no other way of determining its interior points other then trying out a large amount of starting points and seeing what happens after hundreds of iterations. The results, however, turn out to be surprising and worth the effort. The geometric representations - images - of filled Julia Sets turn out to be very aesthetically pleasing since they are no simple compositions of elementary shapes but rather consist of intricate shapes and patterns. The reason for these beautiful shapes lie in the nature of multiplication and addition on the complex plane: A multiplication can be a magnification and down-scaling, mirroring and rotation, whereas the complex addition is represented by a translation on the complex plane. Since the function is applied over and over again, the intrinsic features are repeated in scaled and rotated forms over and over again, and this results in a self-similarity on infinite scales. In his bachelor's thesis, Pascal focussed on the efficient computation of such sets which can mean multiple things: it can either mean that the goal was to quickly write a program which could generate an image of a Julia Set, or that a program was sought which was very fast in computing such a program. Lastly it can also mean that we want to save power and seek a program which uses computational power efficiently to compute such an image, i.e. that consumes little energy. This is a typical problem when considering a numerical approach in any application and it arises very naturally here: While the computation of Julia Sets can greatly benefit from parallelization, the benefits are at loss when many tasks are waiting for one calculation and therefore the speedup and computational efficiency breaks down due to Amdahl's law. The difference of these optimization criteria becomes especially obvious when we want to do further research ontop of our problem solver that we have used so far. The Mandelbrot Set for example is the set of values , for whom the Filled Julia Set is not equal to the Julia Set (i.e. the Filled Julia Set has interior points). One detail is important for the computation of either of these sets: If we check one single point we can never really say if it is inside the Filled Julia Set for sure (unless we can prove periodicity but that is not really feasible). What we can show however is, that if the magnitude of a point in the series of computations is above a certain bound, the results will tend to infinity from this point on. The approach is therefore to compute steps until either a maximum of steps is reached or a certain threshold is exceeded. Based on this assumption, we see that computing a point which lies inside the filled Julia Set is the bigger effort. So if computing a Julia Set for a given parameter is a lot of work, its complex parameter most likely lies inside the Mandelbrot Set (as we find many points for whom the computation doesn't abort prematurely and it is therefore likely that some of these points will be interior). If we want to draw the Mandelbrot Set based on this approach, we have to compute thousands of Julia Sets and if the computation of a single image was to take a minute this would not really be feasible anymore. Since the computation of a Julia Set can even be done in a webbrowser these days, we include below a little tool which lets you set a complex parameter and compute four different Julia Sets. Have fun with our Interactive Julia Sets! References and further reading J. Dufner, A. Roser, F. Unseld: Fraktale und Julia-Mengen, Harri Deutsch Verlag, 1998. H.-O. Peitgen, P. H. Richter: The beauty of fractals: images of complex dynamical systems, Springer Berlin Heidelberg, 1986. B. B. Mandelbrot: Fractal aspects of the iteration of for complex and z, Annals of the New York Academy of Sciences 357.1: 249-259, 1980. P. Kraft: Paralleles Rechnen auf GPUs - Julia Mengen und das magnetische Pendel Fraktal, Bachelor Thesis. 2012. J. Gaston: Mémoire sur l’itération des fonctions rationnelles, Journal de Math´ematiques pures et appliqu ´ees 4 (Rep 1968), pp. 47-245 / 121-319, 1918. P. Blanchard: Complex analytical dynamics on the Riemann sphere, Bulletin of the American Mathematical Society 11, pp. 84-141, 1984.

Marco Lübbecke hat als Mathematiker den Lehrstuhl für Operations Research an der RWTH Aachen inne. Sein Lehrstuhl ist sowohl der Fakultät für Wirtschaftswissenschaften als auch der Fachgruppe für Mathematik zugeordnet. Zum Gespräch mit Sebastian Ritterbusch in Karlsruhe kam es anlässlich des Treffens der DFG Forschergruppe 2083: Integrierte Planung im öffentlichen Verkehr auf Einladung von Peter Vortisch, der auch schon zur Verkehrsmodellierung in Folge 93 in diesem Podcast zu hören war. Auf Twitter sind Marco Lübbecke unter @mluebbecke und sein Lehrstuhl unter @RWTH_OR zu finden und er schreibt das Blog Café Opt. Operations Research befasst sich zusammenfassend mit mathematischen Modellen und Methoden zur Entscheidungsunterstützung. Dabei steht oft die Frage einer möglichst guten oder optimierten Entscheidung im Vordergrund und daher ist das Gebiet von mathematischer Seite im Bereich der mathematischen Optimierung angesiedelt. Die Optimierung behandelt grundsätzlich die Bestimmung eines optimalen Werts einer Zielfunktion (und einer dazugehörenden Lösung) unter Berücksichtigung von einschränkenden Nebenbedingungen, den Restriktionen. Daneben steht aber auch die Frage der geeigneten Abbildung und Modellierung der Wirklichkeit und den Fehlerquellen der Beschreibung wie auch die grundsätzliche Herangehensweise an das Problem. Das optimierte Zusammenspiel von Menschen, Algorithmen und Technologie wird seit 2011 auch oft mit dem Begriff Industrie 4.0 für eine erhoffte vierte industrielle Revolution beschrieben. Die einheitliche Definition des Begriffs lassen aber selbst renommierte Industrievertreter offen. Als eine Schnittmenge der Beschreibungen kann man die lokale Intelligenz von Fertigungskomponenten ausmachen, die über Vernetzung und Sensorik zu einem besseren Gesamtprozess führen kann. Im Kleinen werden so Entscheidungsprozesse durchgeführt und dies führt grundlegend auf die gerade eingeführte mathematische Optimierungstheorie mit allen ihren Facetten. So gesehen ist die Industrie 4.0 als Optimierungsproblem eigentlich ohne Mathematik undenkbar. Ein in der Universität sehr naheliegendes Feld der Optimierung ist die Vorlesungsplanung, und hier ist aus der Forschung zusammen mit Gerald Lach in Kooperation zwischen der TU Berlin und der RWTH Aachen die Lösung Mathplan entstanden, die inzwischen an vielen Universitäten erfolgreich zur Vorlesungs-, Tutorien- und Klausurplanung eingesetzt wird. Mit genügend Zeit und genügend Personal kann man zwar einen einigermaßen akzeptablen Plan mit viel Erfahrung auch ohne besondere mathematische Optimierung aufstellen, das ändert sich aber schlagartig, wenn kurzfristige Änderungen berücksichtigt und Konflikte aufgelöst werden müssen. Mathematisch geht es hier um ganzzahlige lineare Programme, für die zwar Lösungsverfahren bekannt waren, diese für die Größenordnung der Probleme nicht geeignet waren. Eine Modellreduktion ohne Verlust der Optimalität führte hier zur Lösung. Auch in der Erstellung von Zugfahrplänen besteht ein großes Optimierungspotential. Da die Realität nicht perfekt planbar ist, geht es hier besonders um eine robuste Planung, die auch bei entstehenden Störungen noch das anvisierte Ziel erreichen kann. In der Forschung unter anderem auch mit Anita Schöbel der Uni Göttingen geht es um die Analyse der Fortpflanzungen von Verzögerungen, damit besonders kritische Fälle besonders behandelt werden können. Ein weiterer Gesichtspunkt ist aber auch die Möglichkeit Probleme möglichst gut durch kleine Eingriffe wieder korrigieren zu können. Ein zunächst überraschendes Forschungsthema ist die Bundestagswahl, wo sich Sebastian Goderbauer mit der optimierten Wahlkreiseinteilung befasst. Die 299 Bundestagswahlkreise werden weitaus häufiger neu zugeschnitten als man denkt: Da nach Bundestagswahlgesetz jeder Wahlkreis gerade 1/299-tel der Wahlberechtigten mit einer Toleranz von maximal 25 Prozent vertreten muss, erfordert die Wählerwanderung und Veränderung der Bevölkerungsstruktur die regelmäßigen Veränderungen. Das sogenannte Gerrymandering ist besonders bei Wahlen mit Mehrheitswahlrecht ein sehr problematisches Vorgehen bei Wahlkreisveränderungen, das offensichtlich undemokratische Auswirkungen hat. In Deutschland ist dies weniger ein Problem, wohl aber die deutlich ungleiche Größenverteilung der Wahlkreise. Die mathematische Definition und Betrachtung als Optimierungsproblem trägt die Hoffnung in sich, dass das Zuschnitt-Verfahren transparenter und nachvollziehbarer als bisher abläuft, und das sich dadurch balanciertere Wahlkreisgrößen ergeben können. Ein zentrales Forschungsgebiet ist für Marco Lübbecke der Bereich der ganzzahligen Programme. Die vielen auftretenden Variablen können beispielsweise Entscheidungen repräsentieren, die diskrete Werte wie ja oder nein repräsentieren. Dazu kommen verschiedene Resktriktionen und Nebenbedingungen, die Einschränkungen aus der Umgebungssituationen wie beispielsweise begrenzte Resourcen darstellen. Der Begriff "Programm" für die Bezeichnung von Optimierungsproblemen ist historisch aus dem englischen Begriff "programming" entstanden, der früher intensiv für "Planung" verwendet wurde. Heutzutage ist dieser Zusammenhang nicht mehr so naheliegend und entsprechend hat sich die Mathematical Programming Society (MPS) in Mathematical Optimization Society (MOS) umbenannt. Sind die Variablen eines Optimierungsproblems im , so kann man sich Schnitte mit linearen Ungleichungen wie das halbseitige Abschneiden des Lösungsraumes mit Ebenen vorstellen. Man nennt das Resultat ein Polyeder oder Vielflächner. Ist nun zusätzlich auch die Zielfunktion linear, so spricht man von einem linearen Optimierungsproblem oder linearen Programm. Wird nun der Lösungsbereich mit einem Gitter geschnitten, d.h. die Variablen können nur diskrete wie z.B. nur ganzzahlige Werte annehmen, so wird das Optimierungsproblem deutlich schwieriger. Dies ist erstaunlich, da der Lösungsbereich deutlich eingeschränkt wird. Jedoch verliert der Lösungsbereich seine konvexe Struktur und führt im linearen Fall von einem in polynomialer Zeit lösbaren Problem zu einem NP-schweren Problem. Wenn die Lösungsmenge eine beschränkte Anzahl von Elementen besitzt, so ist die Existenz von Maximum und Minimum durch Ausprobieren leicht zu beweisen. Das Problem ist jedoch, dass bei großen Datenmengen das vollständige Durchsuchen viel zu lange dauern würde. Eine Strategie zur Reduktion des Problems ist hier die Aggregation oder das Clustering, wo verschiedene Aspekte durch einzelne Repräsentanten dargestellt und gruppiert werden und so Rechenzeit eingespart wird. Zwar werden so nur approximierte Probleme gelöst, jedoch deutlich schneller und wenn möglich mit Fehlerschranken, die den maximalen Abstand zur tatsächlichen Lösung spezifizieren. Ein Beispiel für dieses Prinzip sind die Contraction Hierarchies, die das Routingproblem bzw. einen kürzesten Pfad auf einem Graphen zu finden durch eine zuvor berechnete Reduktion des betrachteten Netzes beschleunigen, exakte Fehlerschranken liefern, und gleichzeitig die Berechnung einer optimalen Lösung durch Berechnung lokaler Routen ermöglicht. Das Verfahren kommt aber an Grenzen, wenn einige Aspekte nur mit Wahrscheinlichkeiten beschrieben werden können. Ein klassisches Optimierungsproblem ist das Problem des Handlungsreisenden, an dem sich die verschiedenen Verfahren und Analysen der diskreten Optimierung illustrieren lassen. Dabei hat das Problem die Forschungsrelevanz nicht verloren: Viele neue Verfahren und Forschungsansätze gehen auf das Problem des Handlungsreisenden zurück. Gleichzeitig steht das Problem stellvertretend für viele Optimierungsprobleme zu Reihenfolgen in der Anwendung und findet so immer neuen Einsatz. Grundsätzlich basieren Optimierungsprobleme auf der Suche nach Extremwerten, diese kann man beispielsweise mit Abstiegs- oder Aufstiegsverfahren versuchen zu finden. Will man nun Einschränkungen berücksichtigen, so kann man die Zielfunktion mit Lagrange-Multiplikatoren für die Restriktionen erweitern. Diese Multiplikatoren kann man als Strafterme verstehen, die das Finden des Optimums unter Einhaltung der Restriktionen erzwingen. Die Verwendung der Lagrange-Multiplikatoren erzeugt automatisch über die Lagrange-Dualität ein duales Problem und führt auch auf Sattelpunkte. Die neue Sichtweise ist aus mehreren Gründen sehr hilfreich: Zum einen vereinfacht diese Dualität mathematische Beweise, sie ermöglicht Abschätzungen für die Qualität von Lösungen und liefert gleich zwei alternative Verfahren, um ein Optimierungsproblem zu lösen. Ein Standardverfahren zum Lösen von linearen Optimierungsproblemen ist das Simplex-Verfahren. Hier wird ausgenutzt, dass lineare Restriktionen ein Polyeder bilden und eine lineare Optimierungsfunktion ihr Maximum auf einer (Hyper-)Fläche, einer Kante (bzw. entsprechenden höherdimensionalen Strukturen) oder einer Ecke annehmen muss. Diese Kanten und Ecken werden mit dem Verfahren systematisch durchsucht. Beim schriftlichen Rechnen hat das Simplex-Verfahren große Ähnlichkeit mit dem Gaußschen Eliminationsverfahren, das zum Lösen von linearen Gleichungssystemen eingesetzt wird. In der Praxis ist das Simplex-Verfahren sehr schnell, jedoch finden sich konstruierte Gegenbeispiele, auf denen das Simplex-Verfahren eine schrecklich langsame exponentielle Laufzeit an den Tag legt. Daher haben hier traditionelle innere Punkte-Verfahren und Barrier-Verfahren ein aufwandstheoretisch deutlich besseres Laufzeitverhalten, in der Praxis sind die Ergebnisse aber sehr gemischt. Hat man nun ein diskretes bzw. ganzzahliges Problem, so liefert das Simplex-Verfahren ohne Berücksichtigung der Diskretisierung typischerweise keine ganzzahlige Lösung, liefert aber Abschätzungen für das Optimum, da der Wert einer optimalen ganzzahligen Lösung nicht besser sein kann als der einer optimalen kontinuierlichen Lösung. Für die nicht-ganzzahligen Lösungen für einzelne Variablen wie kann man nun zwei ganzzahlige Restriktionen definieren wie oder , und jetzt zwei Teilprobleme bzw. "Branches" mit je einer der beiden Restriktionen zusätzlich lösen. So erhält man entweder ein unzulässiges Teilproblem, oder bereits ein ganzzahlige Lösung (nicht notwendigerweise eine beste) oder eben wieder eine nicht-ganzzahlige. Durch fortwährendes Verzeigen auf den nicht-ganzzahligen Variablen entsteht eine Baumstruktur der Teilprobleme. Mit Hilfe der aus den jeweiligen kontinuierlichen Relaxationen gewonnenen Schranken lassen sich ganze Äste des Baums abschneiden ("Bound"), in denen keine bessere Lösung mehr zu finden ist als die beste die man bisher gefunden hat. Dieses Verfahren führen wir für alle weiteren verbleibenden Probleme oder Branches durch bis eine optimale lineare und diskrete Lösung übrig bleibt. Damit liefert das Branch-and-Bound-Verfahren bzw. weiter verfeinert das Branch-and-Cut-Verfahren auf Basis der Lösung von vielen kontinuierlichen linearen Optimierungsproblemen die Lösung des diskreten Problems. Eine Erweiterung des Verfahrens auf besonders große Probleme ist das Branch-and-Price-Verfahren, das mit Basis von Column Generation die Variablen sucht, die für die Lösung des Gesamtproblems relevant sind, und das Problem eingeschränkt auf diese Variablen löst, ohne dabei Optimalität aufzugeben. Ein interessantes Beispiel ist hier das Bin Packing bzw. Behälterproblem, wo es darum geht, eine Anzahl von verschiedenen Objekten auf eine Anzahl von Behältern zu verteilen. Das Entscheidungsproblem, ob eine gegebene Anzahl von Behältern reicht, ist sowohl für Versandhäuser äußerst relevant, ist aber gleichzeitig auch NP-Vollständig, also aufwandstheoretisch nachgewiesen schwer. Hier kann man durch vorheriges Sammeln von möglichen Füllmustern ein riesengroßes Modell erstellen, dieses aber mit der column generation in der Praxis um so effizienter lösen. In der Industrie werden beispielsweise die Pakete Cplex, Gurobi oder Xpress zur Lösung von Optimierungsproblemen eingesetzt, die die besprochenen Verfahren umsetzen. Hier können auch Modellierungssprachen zum Einsatz kommen, die die Probleme abstrakt und menschenlesbar definieren. Vorteile sind hier die Trennung von Daten und Modell und auch die Trennung von Problem und Löser. Ein Beispiel für eine Modellierungssprache für Optimierungsproblemen ist GAMS, sie stehen aber heutzutage in starker Konkurrenz zu modernen Programmiersprachen wie Python. Im Sinne des Leitsatzes "Tue Gutes und rede darüber" ist die Kommunikation von Wissenschaft für Forschende in Öffentlichkeit, Social Media und Internet eine große Gelegenheit mit vielen Vorteilen: Neben dem Austausch von wichtigen Erfahrungen zum Beispiel zum Schreiben wissenschaftlicher Paper, hilft es der wissenschaftlichen Vernetzung, der gesellschaftlichen Diskussion zur Relevanz des Forschungsgebiet über den Tellerand hinaus, und interessiert auch die Öffentlichkeit und auch junge Menschen näher in die spannenden Themen einzusteigen. Literatur und weiterführende Informationen G. Lach, M. Lübbecke: Optimal university course timetables and the partial transversal polytope, International Workshop on Experimental and Efficient Algorithms. Springer Berlin Heidelberg, 2008. C. Liebchen, M. Lübbecke, R. Möhring, S. Stiller: The concept of recoverable robustness, linear programming recovery, and railway applications, in Robust and online large-scale optimization (pp. 1-27). Springer Berlin Heidelberg, 2009. S. Goderbauer: Mathematische Optimierung der Wahlkreiseinteilung für die Deutsche Bundestagswahl, Springer Spektrum, Springer BestMasters, 2016. S. Goderbauer, B. Bahl, P. Voll, M. Lübbecke, A. Bardow, A. Koster: An adaptive discretization MINLP algorithm for optimal synthesis of decentralized energy supply systems, Computers & Chemical Engineering, 95, 38-48, 2016. R. Geisberger: Contraction Hierarchies: Faster and Simpler Hierarchical Routing in Road Networks, Diplomarbeit am Institut für Theoretische Informatik Universität Karlsruhe, 2008. M. Lübbecke, J. Desrosiers: Selected topics in column generation, Operations Research, 53(6), 1007-1023, 2005. M. Lübbecke: How to write a paper, blog post, 2014. M. Lübbecke: Are we too complicated? Communication of the Travelling Salesperson Problem in public, blog post, 2015. Podcasts S. Müller: Schulwegoptimierung, Gespräch mit G. Thäter im Modellansatz Podcast, Folge 101, Fakultät für Mathematik, Karlsruher Institut für Technologie (KIT), 2016. http://modellansatz.de/schulwegoptimierung P. Vortisch: Verkehrsmodellierung I, Gespräch mit G. Thäter im Modellansatz Podcast, Folge 93, Fakultät für Mathematik, Karlsruher Institut für Technologie (KIT), 2016. http://modellansatz.de/verkehrsmodellierung-i K. Nökel: ÖPNV, Gespräch mit G. Thäter im Modellansatz Podcast, Folge 91, Fakultät für Mathematik, Karlsruher Institut für Technologie (KIT), 2016. http://modellansatz.de/oepnv U. Leyn: Verkehrswesen, Gespräch mit G. Thäter im Modellansatz Podcast, Folge 88, Fakultät für Mathematik, Karlsruher Institut für Technologie (KIT), 2016. http://modellansatz.de/verkehrswesen J. Eilinghoff: Analysis, Gespräch mit S. Ritterbusch im Modellansatz Podcast, Folge 36, Fakultät für Mathematik, Karlsruher Institut für Technologie (KIT), 2014. http://modellansatz.de/analysis J. Dickmann: Pumpspeicherkraftwerke, Gespräch mit S. Ritterbusch im Modellansatz Podcast, Folge 5, Fakultät für Mathematik, Karlsruher Institut für Technologie (KIT), 2014. http://modellansatz.de/pumpspeicher J. Wolf: Puerto Patida, das Rätselhörspiel zum Mitmachen, http://OhneQ.de, 2015-2016.

Sicherheitsventile sollen uns durch eine geeignete Auslegung vor Explosionen und Unglücken wie dem Sevesounglück in der Industrie schützen. Doch sind die aktuellen Sicherheitsrichtlinien zeitgemäß? Andreas Schleich hat dazu ein Sicherheitsventil mathematisch modelliert und mit der Lattice-Boltzmann Methode den Betrieb mit numerischer Fluid-Simulation simuliert. Dazu verwendete er ein Large-Eddy Modell zur Turbulenzmodellierung und validierte die Methode mit dem Strömungswiderstandskoeffizient (cW-Wert) einer Metallkugel. Im Gespräch mit Sebastian Ritterbusch erzählt er auch über Vakuumbläschen und andere Herausforderungen in der Simulation. Literatur und Zusatzinformationen OpenLB: Open source lattice Boltzmann code J. Cremers, L. Friedel: Methode zur schwingungssicheren Auslegung von federbelasteten Vollhubsicherheitsventilen mt Zu‐ und Ableitung bei Gasströmung, Chemie Ingenieur Technik 73.9: 1178-1182, 2001. D. Smith, J. Burgess, C. Powers: Relief device inlet piping: Beyond the 3 percent rule: With careful consideration, an engineer can be certain that an installation will not chatter, Hydrocarbon processing 90.11, 2001. P. Nathen, D. Gaudlitz, M. J. Krause, J. Kratzke: An extension of the Lattice Boltzmann Method for simulating turbulent flows around rotating geometries of arbitrary shape, 21st AIAA Computational Fluid Dynamics Conference. American Institute of Aeronautics and Astronautics, 2013. J. Fietz et al.: Optimized hybrid parallel lattice Boltzmann fluid flow simulations on complex geometries, Euro-Par 2012 Parallel Processing. Springer Berlin Heidelberg, 818-829, 2012.