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designpattern/lecture/designpattern.tex

@@ -9,11 +9,11 @@ einige dieser ``Design pattern'' zusammen.
 
 %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
 \section{for Schleifen \"uber Vektoren}
-Manchmal m\"ochte man doch mit einer for-Schleife \"uber einen Vektor iterieren.
-\begin{lstlisting}
-x = [2:3:20];   % irgendein Vektor
+Grundlegend ist das Iterieren \"uber den Inhalt eines Vektors mit einer \code{for}-Schleife:
+\begin{lstlisting}[caption={for-Schleife mit Indexen \"uber einen Vektor}]
+x = [2:3:20];         % irgendein Vektor
 for i=1:length(x)     % Mit der for-Schleife "loopen" wir ueber den Vektor
-  i     % das ist der Index der die Elemente des Vektors nacheinander indiziert.
+  i     % das ist der Index, der die Elemente des Vektors indiziert.
   x(i)  % das ist der Wert des i-ten Elements des Vektors x.
   a = x(i);    % die Variable a bekommt den Wert des i-ten Elements des Vektors x zugewiesen.
   % Benutze den Wert:
@@ -24,8 +24,8 @@ end
 Wenn in der Schleife das Ergebnis in einen Vektor gespeichert werden soll,
 sollten wir vor der Schleife schon einen Vektor f\"ur die Ergebnisse
 erstellen:
-\begin{lstlisting}
-x = [2:3:20];        % irgendein Vektor
+\begin{lstlisting}[caption={for-Schleife zum Schreiben eines Vektors}]
+x = [1.2 2.3 2.6 3.1];   % irgendein Vektor
 y = zeros(length(x),1);  % Platz fuer die Ergebnisse, genauso viele wie Loops der Schleife
 for i=1:length(x)
   % Schreibe den Rueckgabewert der Funktion get_something an die i-te
@@ -39,8 +39,8 @@ mean(y)
 Die Berechnungen in der Schleife k\"onnen statt einer Zahl auch einen Vektor
 zur\"uckgeben. Wenn die L\"ange diese Vektors bekannt ist, dann kann vorher
 eine entsprechend gro{\ss}e Matrix angelegt werden:
-\begin{lstlisting}
-x = [2:3:20];        % irgendein Vektor
+\begin{lstlisting}[caption={for-Schleife zum Schreiben von Zeilen einer Matrix}]
+x = [2:3:20];             % irgendein Vektor
 y = zeros(length(x),10);  % Platz fuer die Ergebnisse
 for i=1:length(x)
   % Schreibe den Rueckgabewert der Funktion get_something - jetzt ein
@@ -52,12 +52,11 @@ end
 mean(y, 1)
 \end{lstlisting}
 
-
 Alternativ k\"onnen die in der Schleife erzeugten Vektoren zu einem
 einzigen, durchgehenden Vektor zusammengestellt werden:
-\begin{lstlisting}
+\begin{lstlisting}[caption={for-Schleife zum Aneinanderh\"angen von Vektoren}]
 x = [2:3:20];        % irgendein Vektor
-y = [];  % Leerer Vektor fuer die Ergebnisse
+y = [];              % Leerer Vektor fuer die Ergebnisse
 for i=1:length(x)
   % Die Funktion get_something gibt einen Vektor zurueck:
   z = get_something( x(i) );
@@ -77,7 +76,7 @@ und Standardabweichungen (auch Skalierungen) zur\"uck. Multiplikation
 mit einem Faktor skaliert die Standardabweichung und Addition einer Zahl
 verschiebt den Mittelwert.
 
-\begin{lstlisting}
+\begin{lstlisting}[caption={Skalierung von Zufallszahlen}]
 % 100 random numbers draw from a Gaussian distribution with mean 0 and standard deviation 1.
 x = randn(100, 1);
 
@@ -88,7 +87,7 @@ y = randn(100, 1)*sigma + mu;
 \end{lstlisting}
 
 Das gleiche Prinzip ist manchmal auch sinnvoll f\"ur \code{zeros} oder \code{ones}:
-\begin{lstlisting}
+\begin{lstlisting}[caption={Skalierung von zeros und ones}]
 x = -1:0.01:2;      % Vektor mit x-Werten
 plot(x, exp(-x.*x));
 % Plotte f\"ur die gleichen x-Werte eine Linie mit y=0.8:
@@ -115,7 +114,7 @@ Werte des $y$-Vektors k\"onnen dann gegen die Werte des $x$-Vektors
 geplottet werden.
 
 Folgende Programme berechnen und plotten die Funktion $f(x)=e^{-x^2}$:
-\begin{lstlisting}
+\begin{lstlisting}[caption={Plotten einer mathematischen Funktion --- sehr ausf\"uhrlich}]
 xmin = -1.0;
 xmax = 2.0;
 dx = 0.01;          % Schrittweite
@@ -124,13 +123,13 @@ y = exp(-x.*x);     % keine for Schleife! '.*' fuer elementweises multiplizieren
 plot(x, y);
 \end{lstlisting}
 
-\begin{lstlisting}
+\begin{lstlisting}[caption={Plotten einer mathematischen Funktion --- k\"urzer}]
 x = -1:0.01:2;      % Vektor mit x-Werten
 y = exp(-x.*x);     % keine for Schleife! '.*' fuer elementweises multiplizieren
 plot(x, y);
 \end{lstlisting}
 
-\begin{lstlisting}
+\begin{lstlisting}[caption={Plotten einer mathematischen Funktion --- sehr kompakt}]
 x = -1:0.01:2;      % Vektor mit x-Werten
 plot(x, exp(-x.*x));
 \end{lstlisting}
@@ -143,25 +142,25 @@ mit anderen Histogrammen oder mit theoretischen
 Wahrscheinlichkeitsverteilungen werden.
 
 Die \code{histogram} Funktion macht das mit den entsprechenden Parametern automatisch:
-\begin{lstlisting}
+\begin{lstlisting}[caption={Probability-density-function mit der histogram-Funktion}]
 x = randn(100, 1);    % irgendwelche reellwertige Daten
 histogram(x, 'Normalization', 'pdf');
 \end{lstlisting}
 
-\begin{lstlisting}
+\begin{lstlisting}[caption={Probability mit der histogram-Funktion}]
 x = randi(6, 100, 1);    % irgendwelche integer Daten
 histogram(x, 'Normalization', 'probability');
 \end{lstlisting}
 
 So geht es aber auch:
-\begin{lstlisting}
+\begin{lstlisting}[caption={Probability-density-function mit der hist- und bar-Funktion}]
 x = randn(100, 1);         % irgendwelche reellwertige Daten
 [h, b] = hist(x);          % Histogram berechnen
 h = h/sum(h)/(b(2)-b(1));  % normieren zu einer Wahrscheinlichkeitsdichte
 bar(b, h);                 % und plotten.
 \end{lstlisting}
 
-\begin{lstlisting}
+\begin{lstlisting}[caption={Probability mit der hist- und bar-Funktion}]
 x = randi(6, 100, 1);    % irgendwelche integer Daten
 [h, b] = hist(x);        % Histogram berechnen
 h = h/sum(h);            % normieren zu Wahrscheinlichkeiten