Ausgezeichnete Informatikdissertationen 1996

Die Gesellschaft für Informatik (GI) zeichnet jedes Jahr eine Informatikdisser tation durch einen Preis aus. Die Auswahl dieser Dissertation stützt sich auf die von den Universitäten und Hochschulen für diesen Preis vorgeschlagenen Dissertationen. Somit sind die Teilnehmer an dem Auswahlverfahren der GI bereits als "Preisträger" ihrer Hochschule ausgezeichnet. Der Ausschuß der GI, der den Preisträger aus der Reihe der vorgeschlagenen Kandidaten nominiert, veranstaltete in Räumen der Akademie der Wissen schaften und Literatur Mainzein Kolloquium, das den Kandidaten Gelegenheit bot, ihre Resultate im Kreis der Mitbewerber vorzustellen und zu verteidigen. Der Ausschuß war von dem hohen Niveau der eingereichten Arbeiten und der Präsentation sehr positiv beeindruckt. Die Teilnehmer begrüßten die Veran staltung des Kolloquiums sehr, nahmen an der Diskussion teil und schätzten die Möglichkeit, mit den Teilnehmern aus anderen Hochschulen ins Gespräch zu kommen. Zu dem Erfolg des Kolloquiums trug auch die großzügige Gast freundschaft der Akademie bei, der hier dafür auch gedankt sei. Es fiel dem Ausschuß schwer, unter den nach dem Kolloquium in die engere Wahl genommenen Kandidaten den Preisträger zu bestimmen. Die Publikation der hier präsentierten Kurzfassungen gleicht die Ungerechtigkeit der Auswahl eines Kandidaten unter mehreren ebenbürtigen Kandidaten etwas aus.

Inhalt
Verfeinerung in objektorientierten Spezifikationen: Von Aktionen zu Transaktionen.- Effiziente Einbettungen baumartiger Graphen in den Hyperwürfel.- Projektionsbasierte Striktheitsanalyse.- HAMVIS: Generierung von Visualisierungen in einem Rahmensystem zur systematischen Entwicklung von Benutzerschnittstellen.- A Multiresolution Framework for Volume Rendering.- Phänomene der Knuth-Bendix Vervollständigung.- Visualisierungstechniken für den Compilerbau.- Statistische Modellierung, Klassifikation und Lokalisation von Objekten.- Darstellung formaler Beweise.- Betriebswirtschaftliche Anwendungsbereiche konnektionistischer Systeme.- Vergleich von multivariaten statistischen Analyseverfahren und künstlichen neuronalen Netzen zur Klassifikation bei Entscheidungsproblemen in der Wirtschaft.