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In diesem Buch wird die Programmiertätigkeit vom Standpunkt der evolutionären Erkenntnistheorie neu beleuchtet. Die Auseinandersetzung mit dem Induktionsproblem mündet in die Formulierung der sogenannten negativen Methode. Sie bietet die besten Aussichten auf Erfolg beim Programmieren und ermöglicht optimales Lernen aus den Fehlern. Die Denkfallen beim Programmieren werden anhand typischer und geläufiger Programmierfehler aufgezeigt und in ein geschlossenes System gebracht. Eine darauf aufbauende systematische Fehleranalyse führt zu konkreten Handlungsanweisungen. Die praktische Bedeutung dieses Systems zeigt sich bei der Formulierung von Techniken zur Verbesserung des Programmierstils sowie bei der Bewertung von Techniken der Qualitätsprüfung und von Fehlertoleranztechniken. Denksportaufgaben, Übungen und Programmierstudien runden das Buch ab. Der Autor, Professor an der Fachhochschule Fulda, hat langjährige Industrieerfahrung.

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1. Einführung.- 1.1 Eine einfache Aufgabe.- 1.2 Problem, Ziel, Methode.- 1.3 Einige Irrtümer der Vergangenheit.- 2. Grundmuster des Verhaltens und Denkens.- 2.1 Ein Verhaltensmodell.- 2.2 Erkenntnis- und Wissenserwerb.- 2.3 Denkfallen und neigungsbedingte Fehler.- 2.4 Produktives Denken.- 2.5 Heuristisches kontra algorithmisches Denken.- 2.6 Semi-algorithmisches Vorgehen.- 2.7 Algorithmenorientiertes Vorgehen.- 3. Denkfallen beim Programmieren.- 3.1 Das Scheinwerfermodell.- 3.2 Das Sparsamkeitsprinzip.- 3.3 Prägnanztendenz.- 3.4 Lineares Kausaldenken.- 3.5 Überschätzung bestätigender Informationen.- 3.5.1 Induktion.- 3.5.2 Konkurrenzhypothesen.- 3.5.3 Wahrscheinlichkeit von Hypothesen.- 3.5.4 Wahrscheinlichkeit und Induktion.- 3.6 Assoziationen.- 3.7 Einstellungen.- 3.8 System der Denkfallen (Zusammenfassung).- 4. Fehleranalyse.- 4.1 Klassifizierung und Bewertung von Programmierfehlern.- 4.2 Ein Katalog typischer Programmierfehler.- 4.2.1 Unnatürliche Zahlen.- 4.2.2 Ausnahme- und Grenzfälle.- 4.2.3 Falsche Hypothesen.- 4.2.4 Tücken der Maschinenarithmetik.- 4.2.5 Irreführende Namen.- 4.2.6 Unvollständige Bedingungen.- 4.2.7 Unverhoffte Variablenwerte.- 4.2.8 Wichtige Nebensachen.- 4.2.9 Trügerische Redundanz.- 4.2.10 Gebundenheit.- 5. Programmierstil.- 5.1 Fehlervermeidung: Lernen aus den Fehlern.- 5.2 Programmieren nach Regeln.- 5.3 Testen nach Regeln.- 5.4 Fehlerbuchführung.- 5.5 Semi-algorithmisches Programmieren.- 5.5.1 Prädikate und Bedingungen.- 5.5.2 Beweisregeln für Zuweisung, Sequenz und Auswahl.- 5.5.3 Der Schleifensatz.- 5.5.4 Übersicht: Beweisregeln.- 5.5.5 Beispiel: Wortsuche.- 5.5.6 Bewertung der Methode.- 5.6 Aktivierung von Heuristiken.- 6. Qualitätsprüfung und Fehlertoleranztechniken.- 6.1 Qualitätsprüfung.- 6.2 Fehlertoleranz.- 6.3 Bewertungsmodelle für diversitäre Systeme.- 6.3.1 Ein Zuverlässigkeitsmodell.- 6.3.2 Versagenswahrscheinlichkeiten.- 6.3.3 Ein Experiment.- 6.3.4 Erzwungene Diversität.- 6.4 Das Allokationsproblem.- 7. Programmierstudien.- 7.1 Zur Vorbereitung.- 7.2 Beispiele.- 7.2.1 Dreiecke klassifizieren.- 7.2.2 Quadratwurzel berechnen.- 7.2.3 Der Sozialschwindler.- 7.2.4 Quadratische Gleichungen.- 7.2.5 Kleiner geht nicht.- 7.3 Quellenangaben und weitere Aufgabenstellungen.- Verzeichnis der Beispiele und Übungen.

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Prof. Dr. Timm Grams lehrt Programmkonstruktion, Simulation und Zuverlässigkeit an der FH Fulda.

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