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By Wolfgang Eichhorn, Manfred Krtscha (auth.), Mag. Dr. Walter Frisch, Mag. Dr. Alfred Taudes (eds.)

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Elemente wie elektronische Unterschrift und die Regelung entsprechender Clearing-Prozesse sind Gegenstand aktueller Entwicklungen in der Informationsverarbeitung. Als Basistechnologie hat hier die Kryptographie, von der Mathematik her kommend, eine wichtige Funktion übernommen. Das gleiche gilt für das Gebiet der Neuronalen Netzwerke, das Chancen eröffnet, Wissen abzulegen bzw. aufzubauen, ohne daß es leicht verstehbar oder kopierbar wäre [25]. Insgesamt sind in diesem Umfeld große Herausforderungen absehbar, wie übrigens auch in dem Umfeld der Sicherung des informeUen Persönlichkeitsschutzes in diesen immer offeneren Informationssituationen, national und global.

A. al. [17]). 2 Ansätze zum Auffinden geeigneter Heuristiken Für beide Fragestellungen gibt es - neben statistischen Verfahren - eine Reihe von Ansätzen, mit denen untersucht wird, ob Pruning oder das Auffinden geeigneter Heuristiken auf der Basis der Such- und Stopptheorie - geeignet ist. Etwa nach Mac Queen [34], Janko [25,27], Janko und Taudes [26], in welcher es allerdings die geforderte empirische Verteilung zu finden gilt, und hierzu die Iteration (der Ausgangsfunktion) statistisch zu beleuchten wäre oder der Theorie der Fuzzy Sets bzw.

C). CE IR. •d). d E IR+. ist. Zusatz: (a) F n* ist nicht unbedingt Schur-konkav. •c). (b) F n** ist nicht unbedingt Schur-konvex. • d). Beweis: (a) Sei x E IRn beliebig. nach Wahl fest; ferner gehe v E IR+n durch einen Transfer aus UE IR+n hervor. h. n)-Matrix B mit v=(Bu')'=uB'. x) = Fn*(v). falls eine Markov-Matrix M existiert mit v = uB' = uM und x = xM'. Die Gleichung v=uB' = uM ist sicher erfüllt. wenn wir M = B' setzen. Die Gleichung x = xM' = xB ist für jede beliebige bistochastische Matrix B nur dann richtig.

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