Der Umfang des Datenmaterials in Wissenschaft und Technik nimmt immer schneller zu; seine Auswertung und Beurteilung erweisen sich zunehmend als die eigentliche Schwierigkeit bei vielen wichtigen Problemen. Dem steht auf der anderen Seite ein seit Jahren ungebrochenes Anwachsen der Rechnerleistung und die zunehmende Verfugbarkeit machtiger Algorithmen gegenuber, aber es ist oft nicht einfach, von diesen Hilfsmitteln den richtigen und professionellen Gebrauch zu machen. Dieses Buch, entstanden aus der Praxis der Verarbeitung grosser Datenmengen, will eine Einfuhrung und Hilfe auf diesem Gebiet geben. Viele der Probleme sind statistischer Natur. Hier ist es sprichwortlich leicht, Fehler zu machen. Deshalb sind der Erklarung und der kritischen Durchleuch tung statistischer Zusammenhange auch im Hinblick auf die Praxis ein ange messener Raum gewidmet und ebenso den Monte Carlo-Methoden, welche heute einen verhaltnismassig einfachen Zugang zu vielen statistischen Problemen bie ten. Werkzeuge fur die Organisation und Strukturierung grosser Datenmengen bilden ein weiteres wichtiges Thema. Dazu gehoren auch effiziente Verfahren zum Sortieren und Suchen, welche oft Teil grosserer Algorithmen sind. Die Verarbeitung grosser Datenmengen hat oft die Extraktion verhaltnismassig weniger Parameter zum Ziel. Hier sind Verfahren wie die Methoden der klein sten Quadrate und der Maximum-Likelihood wichtig, in Verbindung mit effek tiven Optimierungsalgorithmen. Ein weiteres Problem, welches oft unterschatzt wird, ist die Rekonstruktion ursprunglicher Verteilungen aus fehlerbehafteten Messungen durch Entfaltung. Mit der Verfugbarkeit mathematischer Bibliotheken fur Matrixoperationen kon nen viele Probleme elegant in Matrixschreibweise formuliert und auf Rechnern gelost werden. Deswegen werden auch die einfachen Grundlagen der Matrixal gebra behandelt."