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Jan Grewe 2015-11-01 19:52:49 +01:00
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@ -0,0 +1,14 @@
\section{Kontrollstrukturen}
\begin{definition}[Kontrollstrukturen]
In der Regel wird ein Programm Zeile f\"ur Zeile von oben nach unten
ausgef\"uhrt. Manchmal muss der Kontrollfluss aber so gesteuert
werden, dass bestimmte Teile des Programmcodes wiederholt oder nur
unter bestimmten Bedingungen ausgef\"uhrt werden. Von grosser
Bedeutung sind hier zwei Strukturen:
\begin{enumerate}
\item Schleigen.
\item Bedingte Anweisungen und Verzweigungen.
\end{enumerate}
\end{definition}

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@ -0,0 +1,372 @@
\documentclass[12pt]{report}
%%%%% title %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
\title{\tr{Introduction to Scientific Computing}{Einf\"uhrung in die wissenschaftliche Datenverarbeitung}}
\author{Jan Benda\\Abteilung Neuroethologie\\[2ex]\includegraphics[width=0.3\textwidth]{UT_WBMW_Rot_RGB}}
\date{WS 15/16}
%%%% language %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
% \newcommand{\tr}[2]{#1} % en
% \usepackage[english]{babel}
\newcommand{\tr}[2]{#2} % de
\usepackage[german]{babel}
%%%%% packages %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
\usepackage{pslatex} % nice font for pdf file
\usepackage[breaklinks=true,bookmarks=true,bookmarksopen=true,pdfpagemode=UseNone,pdfstartview=FitH,colorlinks=true,citecolor=blue]{hyperref}
%%%% layout %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
\usepackage[left=25mm,right=25mm,top=20mm,bottom=30mm]{geometry}
\setcounter{tocdepth}{1}
%%%%% section style %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
\usepackage[sf,bf,it,big,clearempty]{titlesec}
\setcounter{secnumdepth}{1}
%%%%% units %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
\usepackage[mediumspace,mediumqspace,Gray]{SIunits} % \ohm, \micro
%%%%% figures %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
\usepackage{subcaption}
\usepackage{graphicx}
\usepackage{xcolor}
\pagecolor{white}
\newcommand{\ruler}{\par\noindent\setlength{\unitlength}{1mm}\begin{picture}(0,6)%
\put(0,4){\line(1,0){170}}%
\multiput(0,2)(10,0){18}{\line(0,1){4}}%
\multiput(0,3)(1,0){170}{\line(0,1){2}}%
\put(0,0){\makebox(0,0){{\tiny 0}}}%
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\put(170,0){\makebox(0,0){{\tiny 17}}}%
\end{picture}\par}
% figures:
\setlength{\fboxsep}{0pt}
\newcommand{\texpicture}[1]{{\sffamily\footnotesize\input{#1.tex}}}
%\newcommand{\texpicture}[1]{\fbox{\sffamily\footnotesize\input{#1.tex}}}
%\newcommand{\texpicture}[1]{\setlength{\fboxsep}{2mm}\fbox{#1}}
%\newcommand{\texpicture}[1]{}
\newcommand{\figlabel}[1]{\textsf{\textbf{\large \uppercase{#1}}}}
% maximum number of floats:
\setcounter{topnumber}{2}
\setcounter{bottomnumber}{0}
\setcounter{totalnumber}{2}
% float placement fractions:
\renewcommand{\textfraction}{0.2}
\renewcommand{\topfraction}{0.8}
\renewcommand{\bottomfraction}{0.0}
\renewcommand{\floatpagefraction}{0.5}
% spacing for floats:
\setlength{\floatsep}{12pt plus 2pt minus 2pt}
\setlength{\textfloatsep}{20pt plus 4pt minus 2pt}
\setlength{\intextsep}{12pt plus 2pt minus 2pt}
% spacing for a floating page:
\makeatletter
\setlength{\@fptop}{0pt}
\setlength{\@fpsep}{8pt plus 2.0fil}
\setlength{\@fpbot}{0pt plus 1.0fil}
\makeatother
% rules for floats:
\newcommand{\topfigrule}{\vspace*{10pt}{\hrule height0.4pt}\vspace*{-10.4pt}}
\newcommand{\bottomfigrule}{\vspace*{-10.4pt}{\hrule height0.4pt}\vspace*{10pt}}
% captions:
\usepackage[format=plain,singlelinecheck=off,labelfont=bf,font={small,sf}]{caption}
% put caption on separate float:
\newcommand{\breakfloat}{\end{figure}\begin{figure}[t]}
% references to panels of a figure within the caption:
\newcommand{\figitem}[1]{\textsf{\bfseries\uppercase{#1}}}
% references to figures:
\newcommand{\panel}[1]{\textsf{\uppercase{#1}}}
\newcommand{\fref}[1]{\textup{\ref{#1}}}
\newcommand{\subfref}[2]{\textup{\ref{#1}}\,\panel{#2}}
% references to figures in normal text:
\newcommand{\fig}{Fig.}
\newcommand{\Fig}{Figure}
\newcommand{\figs}{Figs.}
\newcommand{\Figs}{Figures}
\newcommand{\figref}[1]{\fig~\fref{#1}}
\newcommand{\Figref}[1]{\Fig~\fref{#1}}
\newcommand{\figsref}[1]{\figs~\fref{#1}}
\newcommand{\Figsref}[1]{\Figs~\fref{#1}}
\newcommand{\subfigref}[2]{\fig~\subfref{#1}{#2}}
\newcommand{\Subfigref}[2]{\Fig~\subfref{#1}{#2}}
\newcommand{\subfigsref}[2]{\figs~\subfref{#1}{#2}}
\newcommand{\Subfigsref}[2]{\Figs~\subfref{#1}{#2}}
% references to figures within bracketed text:
\newcommand{\figb}{Fig.}
\newcommand{\figsb}{Figs.}
\newcommand{\figrefb}[1]{\figb~\fref{#1}}
\newcommand{\figsrefb}[1]{\figsb~\fref{#1}}
\newcommand{\subfigrefb}[2]{\figb~\subfref{#1}{#2}}
\newcommand{\subfigsrefb}[2]{\figsb~\subfref{#1}{#2}}
% references to tables:
\newcommand{\tref}[1]{\textup{\ref{#1}}}
% references to tables in normal text:
\newcommand{\tab}{Tab.}
\newcommand{\Tab}{Table}
\newcommand{\tabs}{Tabs.}
\newcommand{\Tabs}{Tables}
\newcommand{\tabref}[1]{\tab~\tref{#1}}
\newcommand{\Tabref}[1]{\Tab~\tref{#1}}
\newcommand{\tabsref}[1]{\tabs~\tref{#1}}
\newcommand{\Tabsref}[1]{\Tabs~\tref{#1}}
% references to tables within bracketed text:
\newcommand{\tabb}{Tab.}
\newcommand{\tabsb}{Tab.}
\newcommand{\tabrefb}[1]{\tabb~\tref{#1}}
\newcommand{\tabsrefb}[1]{\tabsb~\tref{#1}}
%%%%% equation references %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
%\newcommand{\eqref}[1]{(\ref{#1})}
\newcommand{\eqn}{\tr{Eq}{Gl}.}
\newcommand{\Eqn}{\tr{Eq}{Gl}.}
\newcommand{\eqns}{\tr{Eqs}{Gln}.}
\newcommand{\Eqns}{\tr{Eqs}{Gln}.}
\newcommand{\eqnref}[1]{\eqn~\eqref{#1}}
\newcommand{\Eqnref}[1]{\Eqn~\eqref{#1}}
\newcommand{\eqnsref}[1]{\eqns~\eqref{#1}}
\newcommand{\Eqnsref}[1]{\Eqns~\eqref{#1}}
%%%%% listings %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
\usepackage{listings}
\lstset{
inputpath=../code,
basicstyle=\ttfamily\footnotesize,
numbers=left,
showstringspaces=false,
language=Matlab,
commentstyle=\itshape\color{red!60!black},
keywordstyle=\color{blue!50!black},
stringstyle=\color{green!50!black},
backgroundcolor=\color{blue!10},
breaklines=true,
breakautoindent=true,
columns=flexible,
frame=single,
caption={\protect\filename@parse{\lstname}\protect\filename@base},
captionpos=t,
xleftmargin=1em,
xrightmargin=1em,
aboveskip=10pt
}
%%%%% math stuff: %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
\usepackage{amsmath}
\usepackage{bm}
\usepackage{dsfont}
\newcommand{\naZ}{\mathds{N}}
\newcommand{\gaZ}{\mathds{Z}}
\newcommand{\raZ}{\mathds{Q}}
\newcommand{\reZ}{\mathds{R}}
\newcommand{\reZp}{\mathds{R^+}}
\newcommand{\reZpN}{\mathds{R^+_0}}
\newcommand{\koZ}{\mathds{C}}
%%%%% structure: %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
\usepackage{ifthen}
\newcommand{\code}[1]{\texttt{#1}}
\newcommand{\source}[1]{
\begin{flushright}
\color{gray}\scriptsize \url{#1}
\end{flushright}
}
\newenvironment{definition}[1][]{\medskip\noindent\textbf{Definition}\ifthenelse{\equal{#1}{}}{}{ #1}:\newline}%
{\medskip}
\newcounter{maxexercise}
\setcounter{maxexercise}{9} % show listings up to exercise maxexercise
\newcounter{theexercise}
\setcounter{theexercise}{1}
\newenvironment{exercise}[1][]{\medskip\noindent\textbf{\tr{Exercise}{\"Ubung}
\arabic{theexercise}:}\newline \newcommand{\exercisesource}{#1}}%
{\ifthenelse{\equal{\exercisesource}{}}{}{\ifthenelse{\value{theexercise}>\value{maxexercise}}{}{\medskip\lstinputlisting{\exercisesource}}}\medskip\stepcounter{theexercise}}
\graphicspath{{figures/}}
%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
\begin{document}
\chapter{Grundlagen der Programmierung in Matlab}
\include{variables_datatypes}
\include{vectors_matrices}
\include{control_structures}
\end{document}
\end{document}
%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
\section{Statistics}
What is "a statistic"? % dt. Sch\"atzfunktion
\begin{definition}[statistic]
A statistic (singular) is a single measure of some attribute of a
sample (e.g., its arithmetic mean value). It is calculated by
applying a function (statistical algorithm) to the values of the
items of the sample, which are known together as a set of data.
\source{http://en.wikipedia.org/wiki/Statistic}
\end{definition}
%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
\section{Data types}
\subsection{Nominal scale}
\begin{itemize}
\item Binary
\begin{itemize}
\item ``yes/no'',
\item ``true/false'',
\item ``success/failure'', etc.
\end{itemize}
\item Categorial
\begin{itemize}
\item cell type (``rod/cone/horizontal cell/bipolar cell/ganglion cell''),
\item blood type (``A/B/AB/0''),
\item parts of speech (``noun/veerb/preposition/article/...''),
\item taxonomic groups (``Coleoptera/Lepidoptera/Diptera/Hymenoptera''), etc.
\end{itemize}
\item Each observation/measurement/sample is put into one category
\item There is no reasonable order among the categories.\\
example: [rods, cones] vs. [cones, rods]
\item Statistics: mode, i.e. the most common item
\end{itemize}
\subsection{Ordinal scale}
\begin{itemize}
\item Like nominal scale, but with an order
\item Examples: ranks, ratings
\begin{itemize}
\item ``bad/ok/good'',
\item ``cold/warm/hot'',
\item ``young/old'', etc.
\end{itemize}
\item {\bf But:} there is no reasonable measure of {\em distance}
between the classes
\item Statistics: mode, median
\end{itemize}
\subsection{Interval scale}
\begin{itemize}
\item Quantitative/metric values
\item Reasonable measure of distance between values, but no absolute zero
\item Examples:
\begin{itemize}
\item Temperature in $^\circ$C ($20^\circ$C is not twice as hot as $10^\circ$C)
\item Direction measured in degrees from magnetic or true north
\end{itemize}
\item Statistics:
\begin{itemize}
\item Central tendency: mode, median, arithmetic mean
\item Dispersion: range, standard deviation
\end{itemize}
\end{itemize}
\subsection{Absolute/ratio scale}
\begin{itemize}
\item Like interval scale, but with absolute origin/zero
\item Examples:
\begin{itemize}
\item Temperature in $^\circ$K
\item Length, mass, duration, electric charge, ...
\item Plane angle, etc.
\item Count (e.g. number of spikes in response to a stimulus)
\end{itemize}
\item Statistics:
\begin{itemize}
\item Central tendency: mode, median, arithmetic, geometric, harmonic mean
\item Dispersion: range, standard deviation
\item Coefficient of variation (ratio standard deviation/mean)
\item All other statistical measures
\end{itemize}
\end{itemize}
\subsection{Data types}
\begin{itemize}
\item Data type selects
\begin{itemize}
\item statistics
\item type of plots (bar graph versus x-y plot)
\item correct tests
\end{itemize}
\item Scales exhibit increasing information content from nominal
to absolute.\\
Conversion ,,downwards'' is always possible
\item For example: size measured in meter (ratio scale) $\rightarrow$
categories ``small/medium/large'' (ordinal scale)
\end{itemize}
\subsection{Examples from neuroscience}
\begin{itemize}
\item {\bf absolute:}
\begin{itemize}
\item size of neuron/brain
\item length of axon
\item ion concentration
\item membrane potential
\item firing rate
\end{itemize}
\item {\bf interval:}
\begin{itemize}
\item edge orientation
\end{itemize}
\item {\bf ordinal:}
\begin{itemize}
\item stages of a disease
\item ratings
\end{itemize}
\item {\bf nominal:}
\begin{itemize}
\item cell type
\item odor
\item states of an ion channel
\end{itemize}
\end{itemize}

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@ -0,0 +1,165 @@
\section{Variablen und Datentypen}
\subsection{Variablen}
Eine Variable ist ein Zeiger auf eine Stelle im Speicher. Dieser
Zeiger hat einen Namen, den Variablennamen, und einen Datentyp
(Abbildung \ref{variablefig}).Im Speicher wird der Wert der Variablen
bin\"ar gespeichert. Wird auf den Wert der Variable zugegriffen, wird
dieses Bitmuster je nach Datentyp interpretiert. Das Beispiel in
Abbildung \ref{variablefig} zeigt, dass das gleiche Bitmuster im einen
Fall als 8-Bit Integer Datentyp zur Zahl 38 interpretiert wird und im
anderen Fall als Character zum kaufm\"annischen ``und'' ausgewertet
wird. In Matlab sind Datentypen nicht von sehr zentraler
Bedeutung. Wir werden uns dennoch sp\"ater etwas genauer mit ihnen
befassen.
\begin{figure}
\centering
\begin{subfigure}{.5\textwidth}
\includegraphics[width=0.8\textwidth]{images/variable}
\label{variable:a}
\end{subfigure}%
\begin{subfigure}{.5\textwidth}
\includegraphics[width=.8\textwidth]{images/variableB}
\label{variable:b}
\end{subfigure}
\caption{\textbf{Variablen.} Variablen sind Zeiger auf eine Adresse
im Speicher, die einen Namen und einen Datentypen beinhalten. Im
Speicher ist der Wert der Variable bin\"ar gespeichert. Abh\"angig
vom Datentyp wird dieses Bitmuster unterschiedlich
interpretiert.}\label{variablefig}
\end{figure}
\subsection{Erzeugen von Variablen}
In Matlab kann eine Variable auf der Kommandozeile, in einem Skript
oder einer Funktion an beliebiger Stelle erzeugen. Das folgende
Listing zeigt zwei M\"oglichkeiten:
\footnotesize
\begin{lstlisting}[label=varListing1, caption=Erzeugen von Variablen]
>> y = []
y =
[]
>>
>> x = 38
x =
38
\end{lstlisting}
\normalsize
Die Zeile 1 kann etwa so gelesen werden:''Erzeuge eine Variable mit
dem Namen y und weise ihr einen leeren Wert zu.'' Das
Gleichheitszeichen ist der sogenannte
\textit{Zuweisungsoperator}. Zeile 5 definiert eine Variable x, der
nun der Zahlenwert 38 zugewiesen wird. Da Matlab, wenn nicht anders
angegeben immer den ``double'' Datentypen benutzt, haben beide
Variablen diesen Datentyp.
\footnotesize
\begin{lstlisting}[label=varListing2, caption={Erfragen des Datentyps einer Variable, Listen aller definierten Variablen.}]
>>disp(class(x))
double
>>
>> who % oder whos um mehr Information zu bekommen
\end{lstlisting}
\normalsize
Bei der Namensgebung ist zu beachten, dass Matlab auf Gro{\ss}- und
Kleinschreibung achtet und ein Variablennane mit einem alphabethischen
Zeichen beginnen muss. Des Weiteren sind Umlaute, Sonder- und
Leerzeichen in Variablennamen nicht erlaubt.
\subsection{Arbeiten mit Variablen}
Nat\"urlich kann man mit den Variablen auch arbeiten, bzw
rechnen. Matlab kennt alle normalen arithmetischen Operatoren wie
\code{+, -, *. /}. Die Potenz wird \"uber das Dach Symbol \verb+^+
dargestellt. Das folgende Listing zeigt, wie sie benutzt werden.
\footnotesize
\begin{lstlisting}[label=varListing3, caption={Rechnen mit Variablen.}]
>> x = 1;
>> x + 10
ans =
11
>>
>> x % x wurde nicht veraendert
ans =
1
>>
>> y = 2;
>>
>> x + y
ans =
3
>>
>> z = x + y
z =
3
>>
>> z = z * 5;
>> z
z =
15
>>
>> clear z
\end{lstlisting}
\normalsize
Beachtenswert ist z.B. in Zeilen 3 und 6, dass wir mit dem Inhalt
einer Variablen rechnen k\"onnen, ohne dass dadurch ihr Wert
ver\"andert w\"urde. Wenn der Wert einer Variablen ver\"andert werden
soll, dann muss dieser der Variable expliyit zugewiesen werden (mit
dem \code{=} Zuweisungsoperator, z.B. Zeilen 16, 20). Zeile 25 zeigt
wie eine einzelne Variable gel\"oscht wird.
\subsection{Datentypen}
Der Datentyp bestimmt, wie die im Speicher abgelegten Bitmuster
interpretiert werden. Die Wichtigsten Datentpyen sind folgende:
\begin{itemize}
\item \textit{integer} - Ganze Zahlen. Hier gibt es mehrere
Unterarten, die wir in Matlab (meist) ignorieren k\"onnen.
\item \textit{double} - Flie{\ss}kommazahlen.
\item \textit{complex} - Komplexe Zahlen.
\item \textit{logical} - Boolesche Werte, die als wahr
(\textit{true}) oder falsch (\textit{false}) interpretiert werden.
\item \textit{char} - ASCII Zeichen
\end{itemize}
Unter den numerischen Datentypen gibt es verschiedene Arten mit
unterschiedlichem Speicherbedarf und Wertebreich.
\begin{table}[]
\centering
\caption{Gel\"aufige Datentypen und ihr Wertebereich.}
\label{dtypestab}
\begin{tabular}{l|l|c|cl}
Datentyp & Speicherbedarf & Wertebereich & Beispiel \\ \cline{1-4}
double & 64 bit & $-2^{15} bis 2^{15}-1$ & Flie{\ss}kommazahlen.\\ \cline{1-4}
int & 64 bit & $-2^{31} bis 2^{31}-1$ & Ganzzahlige Werte \\ \cline{1-4}
int16 & 64 bit & $-2^{15} bis 2^{15}-1$ & Digitalisierte Spannungen. \\ \cline{1-4}
uint8 & 64 bit & 0 bis 255 & Digitalisierte Imaging Daten. \\ \cline{1-4}
& & &
\end{tabular}
\end{table}
Matlab arbeitet meist mit dem ``double'' Datentyp wenn numerische
Daten gespeichert werden. Dennoch lohnt es sich, sich ein wenig mit
den DAtentypen auseinanderzusetzen. Ein Szenario, dass in der
Neurobiologie nicht selten ist, ist, dass wir die elektrische
Aktivit\"at einer Nervenzelle messen. Die gemessenen Spannungen werden
mittels Messkarte digitalisiert und auf dem Rechner
gespeichert. Typischerweise k\"onnen mit solchen Messkarten Spannungen
im Bereich $\pm 10$\,V gemessen werden. Die Aufl\"osung der Wandler
betr\"agt typischerweise 16 bit. Das heisst, dass der gesamte
Spannungsbereich in $2^{16}$ Schritte aufgeteilt ist. Um Speicherplatz
zu sparen ist es sinnvoll, die gemessenen Daten als ``int16'' Werte im
Rechner abzulegen. Die Daten als ``echte'' Spannungen, also als
Flie{\ss}kommawerte, abzulegen w\"urde den 4-fachen Speicherplatz
ben\"otigen.

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@ -0,0 +1,39 @@
\section{Vektoren und Matrizen}
\begin{definition}[Vektoren und Matrizen]
Vektoren und Matrizen sind die wichtigsten Datenstrukturen in
Matlab. In andern Programmiersprachen spricht man von ein-
bzw. mehrdimensionalen Feldern. Felder sind Datenstrukturen, die
mehrere Werte des geleichen Datentyps in einer Variablen
vereinen. Da Matalb seinen Ursprung in der Verarbeitung von
mathematischen Vektoren und Matrizen hat werden sie hier auch so
genannt.\\
In Wahrheit existiert auch in Matlab kein Unterschied zwischen
beiden Datenstrukturen. Im Hintergrund sind auch Vektoren auch
2-diemsensionale Matrizen bei denen einen Dimension dir Gr\"o{\ss}e
1 hat.
\end{definition}
\subsection{Vektoren}
Im Gegensatz zu den Variablen, die einzelene Werte beinhalten,
Skalare, kann ein Vektor mehrere Werte des gleichen Datentyps
beinhalten (Abbildung \ref{vectorfig} B).
\begin{figure}
\includegraphics[width=0.8\columnwidth]{images/scalarArray}
\caption{\textbf{Skalare und Vektoren. A)} Eine skalare Variable kann
genau einen Wert tragen. \textbf{B)} Ein Vektor kann mehrer
Werte des gleichen Datentyps (z.B. ganzzahlige Integer Werte)
beinhalten. Matlab kennt den Zeilen- (row-) und Spaltenvektor
(columnvector).}\label{vectorfig}
\end{figure}
\subsection{Unterscheidung Zeilen- und Spaltenvektoren}
\subsection{Matrizen}