[translation] break, continue and exercises

programming/lecture/programming.tex

@@ -1223,14 +1223,14 @@ end
 \end{itemize}
 
 
-\subsection{Die Schl\"usselworte \code{break} und \code{continue}}
+\subsection{The keywords \code{break} and \code{continue}}
 
-Soll die Ausf\"uhrung einer Schleife abgebrochen oder \"ubersprungen
-werden, werden die Schl\"usselworte \code{break} und
-\code{continue} eingesetzt (Listings \ref{continuelisting}
-und \ref{continuelisting} zeigen, wie sie eingesetzt werden k\"onnen).
+Whenever the execution of a loop should be ended or if you want to
+skip the execution of the body under certain circumstances, one can
+use the keywords \code{break} and \code{continue}
+(listings~\ref{continuelisting} and \ref{continuelisting}).
 
-\begin{lstlisting}[caption={Abbrechen von Schleifen mit \varcode{break}.}, label=breaklisting]
+\begin{lstlisting}[caption={Stop the execution of a loop using \varcode{break}.}, label=breaklisting]
 >> x = 1;
    while true
      if (x > 3)
@@ -1245,7 +1245,7 @@ und \ref{continuelisting} zeigen, wie sie eingesetzt werden k\"onnen).
      3
 \end{lstlisting}
 
-\begin{lstlisting}[caption={\"Uberspringen von Code-Abschnitten in Schleifen mit \varcode{continue}.}, label=continuelisting]
+\begin{lstlisting}[caption={Skipping iterations using \varcode{continue}.}, label=continuelisting]
 for x = 1:5 
   if(x > 2 & x < 5)
     continue;
@@ -1259,32 +1259,29 @@ end
 \end{lstlisting}
 
 \begin{exercise}{logicalIndexingBenchmark.m}{logicalIndexingBenchmark.out}
-  Vergleich von logischem Indizieren und ``manueller'' Auswahl von
-  Elementen aus einem Vektor. Es wurde oben behauptet, dass die
-  Auswahl von Elementen mittels logischem Indizieren effizienter
-  ist. Teste dies indem ein Vektor mit vielen (100000) Zufallszahlen
-  erzeugt wird aus dem die Elemente gefiltert und gespeichert werden,
-  die kleiner $0.5$ sind.  Umgebe den Programmabschnitt mit den
-  Br\"udern \code{tic} und \code{toc}. Auf diese Weise misst \matlab{}
-  die zwischen \code{tic} und \code{toc} vergangene Zeit.
+  Above we claimed the logical indexing is faster that manual
+  selection of element of a vector. By now we have all the tools at
+  hand to test this. \\
+  For this test create a large vector with 100000 (or more) random
+  numbers. Filter from this vector all numbers that are less than 0.5
+  and copy them to a second vector. Surround you code with the brother
+  \code{tic} and \code{toc} to have \matlab{} measure the time that
+  has passed between the calls of \code{tic} and \code{toc}.
 
   \begin{enumerate}
-  \item Benutze eine \code{for} Schleife um die Elemente auszuw\"ahlen.
-  \item Benutze logisches Indizieren.
+  \item Use a \code{for} loop to select the matching values.
+  \item Use logical indexing.
   \end{enumerate}
 \end{exercise}
 
 \begin{exercise}{simplerandomwalk.m}{}
-  Programmiere einen 1-D random walk. Ausgehend von der Startposition
-  $0$ ``l\"auft'' ein Agent zuf\"allig in die eine oder andere
-  Richtung.
+  Implement a 1-D random walk: Starting from the initial position $0$
+  the agent takes a step in a random direction.
   \begin{itemize}
-  \item In dem Programm sollen 10 Realisationen eines random walk mit
-    jeweils 1000 Schritten durchgef\"uhrt werden.
-  \item Die Position des Objektes ver\"andert sich in jedem Schritt zuf\"allig um
-    $+1$ oder $-1$.
-  \item Merke Dir alle Positionen.
-  \item Plotte die Positionen als Funktion der Schrittnummer.
+  \item The program should do 10 random walks with 1000 steps each.
+  \item With each step decide randomly whether the position is changed by $+1$ or $-1$.
+  \item Store all positions.
+  \item Create a figure in which you plot the position as a function of the steps.
   \end{itemize}
 \end{exercise}