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fontsize: 11pt
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# Einleitung
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## Wieso ist FFD cool?
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## Was ist evolutionäre Optimierung?
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## Wieso ist evo-Opt so cool?
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## Evolvierbarkeitskriterien
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- Konditionszahl etc.
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# Hauptteil
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## Was ist FFD?
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- Definition
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- Wieso Newton-Optimierung?
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- Was folgt daraus?
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## Szenarien vorstellen
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### 1D
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#### Optimierungszenario
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- Ebene -> Template-Fit
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#### Matching in 1D
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- Trivial
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#### Besonderheiten der Auswertung
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- Analytische Lösung einzig beste
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- Ergebnis auch bei Rauschen konstant?
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- normierter 1-Vektor auf den Gradienten addieren
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- Kegel entsteht
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### 3D
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#### Optimierungsszenario
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- Ball zu Mario
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#### Matching in 3D
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- alternierende Optimierung
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#### Besonderheiten der Optimierung
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- Analytische Lösung nur bis zur Optimierung der ersten Punkte gültig
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- Kriterien trotzdem gut
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# Evaluation
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## Spearman/Pearson-Metriken
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- Was ist das?
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- Wieso sollte uns das interessieren?
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- Wieso reicht Monotonie?
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- Haben wir das gezeigt?
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- Stastik, Bilder, blah!
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# Schluss
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HAHA .. als ob -.-
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