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7 changed files with 115 additions and 4 deletions
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@ -29,7 +29,7 @@ zusätzlich kann man \texttt{char}\xindex{char} und \texttt{int}\xindex{int}
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noch in \texttt{signed}\xindex{signed} und \texttt{unsigned}\xindex{unsigned}
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noch in \texttt{signed}\xindex{signed} und \texttt{unsigned}\xindex{unsigned}
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unterscheiden.
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unterscheiden.
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\section{ASCII-Tabelle}
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\section{ASCII-Tabelle}\label{sec:ascii-tabelle}
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\begin{table}[htp]
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\begin{table}[htp]
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\centering
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\centering
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\begin{tabular}{|l|l||l|l||l|l||l|l|}
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\begin{tabular}{|l|l||l|l||l|l||l|l|}
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Binary file not shown.
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@ -50,6 +50,7 @@
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\usepackage{minted} % needed for the inclusion of source code
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\usepackage{minted} % needed for the inclusion of source code
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\usemintedstyle{bw}
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\usemintedstyle{bw}
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\usepackage{courier}
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\usepackage{courier}
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\usepackage{wasysym}
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\usepackage{shortcuts}
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\usepackage{shortcuts}
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\usepackage{fancyhdr}
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\usepackage{fancyhdr}
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@ -94,6 +95,7 @@
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\input{Programmiertechniken}
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\input{Programmiertechniken}
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\input{Logik}
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\input{Logik}
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\input{lambda}
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\input{lambda}
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\input{Typinferenz}
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\input{Haskell}
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\input{Haskell}
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\input{Prolog}
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\input{Prolog}
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\input{Scala}
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\input{Scala}
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@ -133,5 +133,5 @@ Bekannte Beispiele sind:
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in \texttt{function}, merkt sich dann das Ergebnis und nimmt
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in \texttt{function}, merkt sich dann das Ergebnis und nimmt
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so lange weitere Elemente aus \texttt{list}, bis jedes
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so lange weitere Elemente aus \texttt{list}, bis jedes
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Element genommen wurde.\\
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Element genommen wurde.\\
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Bei \texttt{reduce} ist die Assoziativität wichtig (vgl. \cref{bsp:foldl-und-foldr})
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Bei \texttt{reduce} ist die Assoziativität wichtig (vgl. \cpageref{bsp:foldl-und-foldr})
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\end{itemize}
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\end{itemize}
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98
documents/Programmierparadigmen/Typinferenz.tex
Normal file
98
documents/Programmierparadigmen/Typinferenz.tex
Normal file
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@ -0,0 +1,98 @@
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%!TEX root = Programmierparadigmen.tex
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\chapter{Typinferenz}
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\begin{definition}[Datentyp]\index{Typ|see{Datentyp}}\xindex{Datentyp}%
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Ein \textit{Datentyp} oder kurz \textit{Typ} ist eine Menge von Werten, mit
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denen eine Bedeutung verbunden ist.
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\end{definition}
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\begin{beispiel}[Datentypen]
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\begin{itemize}
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\item $\text{\texttt{bool}} = \Set{\text{True}, \text{False}}$
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\item $\text{\texttt{char}} = \text{vgl. \cpageref{sec:ascii-tabelle}}$
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\item $\text{\texttt{int}}_{\text{Haskell}} = [-2^{29}, 2^{29}-1] \cap \mathbb{N}$
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\item $\text{\texttt{int}}_{\text{C90}} = [-2^{15}-1, 2^{15}-1] \cap \mathbb{N}$\footnote{siehe ISO/IEC 9899:TC2, Kapitel 7.10: Sizes of integer types <limits.h>}
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\item \texttt{float} = siehe IEEE 754
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\item Funktionstypen, z.~B. $\text{\texttt{int}} \rightarrow \text{\texttt{int}}$ oder
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$\text{\texttt{char}} \rightarrow \text{\texttt{int}}$
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\end{itemize}
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\end{beispiel}
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\underline{Hinweis:} Typen sind unabhängig von ihrer Repräsentation. So kann ein
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\texttt{bool} durch ein einzelnes Bit repräsentiert werden oder eine Bitfolge
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zugrunde liegen.
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Auf Typen sind Operationen definiert. So kann man auf numerischen Typen eine
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Addition (+), eine Subtraktion (-), eine Multiplikation (*) und eine Division (/)
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definieren.\\
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Ich schreibe hier bewusst \enquote{eine} Multiplikation und nicht \enquote{die}
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Multiplikation, da es verschiedene Möglichkeiten gibt auf Gleitpunktzahlen
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Multiplikationen zu definieren. So kann man beispielsweise die Assoziativität
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unterschiedlich wählen.
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\begin{beispiel}[Multiplikation ist nicht assoziativ]
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In Python 3 ist die Multiplikation linksassoziativ. Also:
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\inputminted[numbersep=5pt, tabsize=4]{python}{scripts/python/multiplikation.py}
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\end{beispiel}
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\begin{definition}[Typvariable]\xindex{Typvariable}%
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Eine Typvariable repräsentiert einen Typen.
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\end{definition}
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\underline{Hinweis:} Üblicherweise werden kleine griechische Buchstaben ($\alpha, \beta, \tau_1, \tau_2, \dots$) als Typvariablen gewählt.
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Genau wie Typen bestimmte Operationen haben, die auf ihnen definiert sind,
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kann man sagen, dass Operationen bestimmte Typen, auf die diese Anwendbar sind. So ist
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\[\alpha+\beta\]
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für numerische $\alpha$ und $\beta$ wohldefiniert, auch wenn $\alpha$ und $\beta$ boolesch sind
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oder beides Strings sind könnte das Sinn machen. Es macht jedoch z.~B. keinen Sinn,
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wenn $\alpha$ ein String ist und $\beta$ boolesch.
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Die Menge aller Operationen, die auf die Variablen angewendet werden, nennt man
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\textbf{Typkontext}\xindex{Typkontext}. Dieser wird üblicherweise mit $\Gamma$
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bezeichnet.
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Das Ableiten einer Typisierung für einen Ausdruck nennt man \textbf{Typinferenz}\xindex{Typinferenz}.
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Man schreibt: $\vdash(\lambda x.2): \alpha \rightarrow \text{int}$.
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Bei solchen Ableitungen sind häufig viele Typen möglich. So kann der Ausdruck
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\[\lambda x.2\]
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Mit folgenderweise typisiert werden:
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\begin{itemize}
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\item $\vdash(\lambda x.2): \text{bool} \rightarrow int$
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\item $\vdash(\lambda x.2): \text{int} \rightarrow int$
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\item $\vdash(\lambda x.2): \text{Char} \rightarrow int$
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\item $\vdash(\lambda x.2): \alpha \rightarrow int$
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\end{itemize}
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In der letzten Typisierung stellt $\alpha$ einen beliebigen Typen dar.
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Ein Typkontext $\Gamma$ ordnet jeder freien Variable $x$ einen Typ $\Gamma(x)$
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durch folgende Regeln zu:
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\begin{align*}
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\text{\texttt{CONST}}:&\frac{c \in \text{Const}}{\Gamma \vdash c: \tau_c}\\
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\text{\texttt{VAR}}: &\frac{\Gamma(x) = \tau}{\Gamma \vdash c: \tau}\\
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\text{\texttt{ABS}}: &\frac{\Gamma, x: \tau_1 \vdash t: \tau_2}{\Gamma \vdash \lambda x. t: \tau_1 \rightarrow \tau_2}\\
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\text{\texttt{APP}}: &\frac{\Gamma \vdash t_1, \tau_2 \tau\;\;\; \Gamma \vdash t_2: \tau_2}{\Gamma \vdash t_1 t_2: \tau}
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\end{align*}
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Dabei ist der lange Strich kein Bruchstrich, sondern ein Symbol der Logik das als
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\textbf{Schlussstrich}\xindex{Schlussstrich} bezeichnet wird. Dabei ist der
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Zähler als Voraussetzung und der Nenner als Schlussfolgerung zu verstehen.
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\begin{definition}[Typsubstituition]\xindex{Typsubstituition}%
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Eine \textit{Typsubstituition} ist eine endliche Abbildung von Typvariablen auf
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Typen.
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\end{definition}
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Für eine Menge von Typsubsitutionen wird überlicherweise $\sigma$ als Symbol
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verwendet. Man schreibt also beispielsweise:
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\[\sigma = [\alpha_1 \text{\pointer} \text{\texttt{bool}}, \alpha_2 \text{\pointer} \alpha_1 \rightarrow \alpha_1]\]
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\begin{definition}[Lösung eines Typkontextes]
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Sei $t$ eine beliebige freie Variable, $\tau = \tau(t)$ ein beliebiger Typ
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$\sigma$ eine Menge von Typsubstitutionen und $\Gamma$ ein Typkontext.
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$(\sigma, \tau)$ heißt eine Lösung für $(\Gamma, t)$, falls gilt:
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\[\sigma \Gamma \vdash t : \tau\]
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\end{definition}
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@ -1,6 +1,11 @@
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%!TEX root = Programmierparadigmen.tex
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\chapter*{Vorwort}
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\chapter*{Vorwort}
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Dieses Skript wird/wurde im Wintersemester 2013/2014
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Dieses Skript wird/wurde im Wintersemester 2013/2014
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von Martin Thoma geschrieben. Das Ziel dieses Skriptes ist vor allem
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von Martin Thoma zur Vorlesung von Prof.~Dr.~Snelting geschrieben. Dazu wurden
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die Folien von Prof.~Dr.~Snelting benutzt, die Struktur sowie einige Beispiele,
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Definitionen und Sätze übernommen.
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Das Ziel dieses Skriptes ist vor allem
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in der Klausur als Nachschlagewerk zu dienen; es soll jedoch auch
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in der Klausur als Nachschlagewerk zu dienen; es soll jedoch auch
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vorher schon für die Vorbereitung genutzt werden können und nach
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vorher schon für die Vorbereitung genutzt werden können und nach
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der Klausur als Nachschlagewerk dienen.
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der Klausur als Nachschlagewerk dienen.
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@ -26,7 +31,7 @@ TODO
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Grundlegende Kenntnisse vom Programmieren, insbesondere mit Java,
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Grundlegende Kenntnisse vom Programmieren, insbesondere mit Java,
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wie sie am KIT in \enquote{Programmieren} vermittelt werden, werden
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wie sie am KIT in \enquote{Programmieren} vermittelt werden, werden
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vorausgesetzt. Außerdem könnte ein grundlegendes Verständnis für
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vorausgesetzt. Außerdem könnte ein grundlegendes Verständnis für
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das O-Kalkül aus \enquote{Grundbegriffe der Informatik} hilfreich sein.
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das $\mathcal{O}$-Kalkül aus \enquote{Grundbegriffe der Informatik} hilfreich sein.
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Die Unifikation wird wohl auch in \enquote{Formale Systeme}
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Die Unifikation wird wohl auch in \enquote{Formale Systeme}
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erklärt; das könnte also hier von Vorteil sein.
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erklärt; das könnte also hier von Vorteil sein.
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@ -0,0 +1,6 @@
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>>> 0.1*0.1*0.3
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0.0030000000000000005
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>>> (0.1*0.1)*0.3
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0.0030000000000000005
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>>> 0.1*(0.1*0.3)
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0.003
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