Gerhard Opfer – författare

The workshop on Applications and Computation of Orthogonal Polynomials took place March 22-28, 1998 at the Oberwolfach Mathematical Research Institute. It was the first workshop on this topic ever held at Oberwolfach. There were 46 participants from 13 countries, more than half coming from Germany and the United States, and a substantial number from Italy. A total of 23 plenary lectures were presented and 4 short informal talks. Open problems were discussed during an evening session. This volume contains refereed versions of 18 papers presented at, or submitted to, the conference. The theory of orthogonal polynomials, as a branch of classical analysis, is well established. But orthogonal polynomials play also an important role in many areas of scientific computing, such as least squares fitting, numerical integration, and solving linear algebraic systems. Though the basic tenets have their roots in 19th­ century mathematics, the use of modern computers has required the development and study of new algorithms that are accurate and robust. The computational methods and applications represented in this volume, of necessity, are incomplete, yet sufficiently varied to convey an impression of current activities in this area.

Das nachfolgende Manuskript ist hervorgegangen aus Vorlesungen über Numerische Mathematik an der Universität Hamburg, die sich an Studi­ enanfänger richtet. In Hamburg vertritt man seit über zehn Jahren das Konzept, Studienanfängern des Studiengangs Mathematik bereits im er­ sten Semester parallel zu Analysis und Linearer Algebra Numerische Ma­ thematik anzubieten. Das Besondere an der Numerischen Mathematik ist, daß man durch Lesen allein nicht genug lernt. Das Wesentliche ist neben dem Nachvollzie­ hen der Theorie das selbständige Durchrechnen von Beispielen und zwar "mit der Hand" (kleine, in der Regel pädagogische Beispiele) und mit einem Computer. Nur so kann man die besonderen Phänomene der Nu­ merischen Mathematik erfassen. Das Hauptaugenmerk sollte man immer auf zwei Punkte richten, näm­ lich was kostet ein Algorithmus und wie stabil verhält er sich. Die Kosten kann man am objektivsten abschätzen durch die Anzahl der benötigten Operationen. Stabilität bedeutet Unempfindlichkeit gegen leicht gestörte Daten, die z. B. durch fast immer auftretende Rundungsfehler unvermeid­ bar sind. Die Frage nach der Stabilität kann im Rahmen dieses Textes häufig nur andeutungsweise behandelt werden.

This volume contains a collection of papers dealing with applications of orthogonal polynomials and methods for their computation. The applications address problems in applied mathematics as well as problems in engineering and the sciences. Prominent among the former are leastsquare approximations, Gauss and related quadrature, iterative methods in linear algebra, the detection of singularities, and integral equations.