Informatik

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Informatik ist die Wissenschaft von der systematischen Darstellung, Verarbeitung, Speicherung und Ubertragung von Informationen, wobei die Verarbeitung automatisch mit Computern oder Mikrocontrollern geschieht.^[1][2] Sie ist sowohl Grundlagen- und Formalwissenschaft als auch Ingenieurdisziplin.^[3] In den angelsachsischen Landern wird die Disziplin computer science genannt.

Das Wort Informatik entstand durch das Anhangen des Suffix -ik an den Wortstamm von Information. Karl Steinbuch pragte die Bezeichnung Informatik zusammen mit Helmut Grottrup^[4] und verwendete sie in seiner ersten Publikation ,,Informatik: Automatische Informationsverarbeitung"^[5] im April 1957, die er bei Standard Elektrik AG (SEG) veroffentlichte.^[6][7] Um die Bedeutung der Automation oder Mathematik fur die Informatik zu betonen, wird Informatik manchmal auch als Kofferwort aus Information und Automatik oder Information und Mathematik ausgegeben.^[8]

Nach einem internationalen Kolloquium in Dresden am 26. Februar 1968 setzte sich Informatik als Bezeichnung fur die Wissenschaft nach franzosischem (informatique) und russischem Vorbild (Informatika) auch im deutschen Sprachraum durch.^[9][10] Im Juli desselben Jahres wurde der Begriff Informatik erstmals als deutscher Name fur ein neu einzurichtendes Studienfach in einer Berliner Rede des Bundesministers Gerhard Stoltenberg verwendet.^[11] Wahrend im englischen Sprachraum die Bezeichnung Computer Science ublich ist, konnte sich die deutsche Entsprechung Computerwissenschaften nicht durchsetzen. Jedoch wird der Ausdruck Informatics im Englischen fur bestimmte Teile der Angewandten Informatik verwendet - etwa im Falle der Bioinformatics oder der Geoinformatics. Bei Ubersetzungen ins Englische wird im deutschen Sprachraum teilweise die Bezeichnung Informatics gegenuber Computer Science bevorzugt.^[12]

Bereits Gottfried Wilhelm Leibniz hatte sich mit binaren Zahlendarstellungen beschaftigt. Gemeinsam mit der Booleschen Algebra, die zuerst 1847 von George Boole ausgearbeitet wurde, bilden sie die wichtigsten mathematischen Grundlagen spaterer Rechensysteme. Die Anfange der modernen Informatik gehen in Deutschland bis ins Jahr 1952 zuruck, als im Juli an der RWTH Aachen die erste deutsche Informatik-Tagung zum Thema programmgesteuerte Rechengerate und Integrieranlagen mit Konrad Zuse und Heinz Nixdorf stattfand.^[13] 1953 folgte ein Kolloquium zu Rechenanlagen in Gottingen, nachdem dort der erste deutsche Elektronenrechner, die G1, in Betrieb ging. Die TU Munchen entwickelte unter Leitung von Hans Piloty und Robert Sauer ebenfalls einen Rohrenrechner, die PERM, die 1956 in Betrieb ging, und lud 1954 zu einem Rundtischgesprach ein.^[14] Am Institut fur praktische Mathematik (IPM) der Technischen Hochschule Darmstadt (TH Darmstadt), das der Mathematiker Alwin Walther seit 1928 aufbaute,^[15] konnten sich dann 1956 die ersten Studenten am Darmstadter Elektronischen Rechenautomaten mit den Problemen von Rechenautomaten befassen. Zeitgleich wurden an der TH Darmstadt die ersten Programmiervorlesungen- und praktika angeboten. Aufgrund des Renommees, das die TH Darmstadt zu dem Zeitpunkt in der Rechenautomatenforschung hatte, fand ein Kongress zum Fachgebiet Informatik (elektronische Rechenmaschinen und Informationsverarbeitung) mit internationaler Beteiligung im Oktober 1955 an der TH Darmstadt statt, der als Geburtsstatte der Programmiersprache ALGOL gilt.^[16]

Der Bundesausschuss fur wissenschaftliche Forschung verabschiedete am 26. April 1967 das Programm fur die Forderung der Forschung und Entwicklung auf dem Gebiet der Datenverarbeitung fur offentliche Aufgaben. Fur die Umsetzung war der sogenannte ,,Fachbeirat fur Datenverarbeitung" zustandig, der uberwiegend aus Vertretern der Hochschulen und ausseruniversitaren Forschungseinrichtungen bestand. Auf der siebten Sitzung des Fachbeirates am 15. November 1967 signalisierte Karl Ganzhorn, der zu dem Zeitpunkt fur Forschung und Entwicklung bei IBM Deutschland zustandig war, die Probleme der Industrie, Fachpersonal zu finden. Der Direktor des Instituts fur Nachrichtenverarbeitung an der TH Darmstadt, Robert Piloty, wies darauf hin, dass die deutschen Hochschulen dafur zustandig seien, qualifiziertes Personal auszubilden. Daraufhin bildete sich der Ausschuss ,,DV-Lehrstuhle und -Ausbildung". Den Vorsitz ubernahm Piloty. Der Ausschuss formulierte Empfehlungen fur die Ausbildung von Informatikern, welche die Einrichtung eines Studiengangs der Informatik an mehreren Universitaten und Technischen Hochschulen vorsahen.^[15]

1967 bot die TU Munchen mit dem Studienzweig Informationsverarbeitung den ersten Informatikstudiengang in Deutschland im Rahmen des Mathematikstudiums auf Initiative Friedrich Ludwig Bauers an.^[15][17][18] 1968 fuhrte die TH Darmstadt einen Studienplan ,,Informatik" an der Fakultat fur Elektrotechnik ein. 1969 folgte der Studiengang ,,Datentechnik (Technische Informatik)" des Fachbereiches Regulierungs- und Datentechnik und 1970 ein Mathematikstudiengang, der mit dem Grad ,,Diplomingenieur im Fach Mathematik mit Schwerpunkt Informatik" abschloss.^[15] Am 1. September 1969 begann die Technische Universitat Dresden als erste Hochschule der DDR mit der Ausbildung von Dipl.-Ing. fur Informationsverarbeitung. Ebenfalls 1969 begann die Ingenieurschule Furtwangen (spater Fachhochschule Furtwangen) mit der Ausbildung, hier noch Informatorik genannt.^[19] Im Wintersemester 1969/70 bot die Universitat Karlsruhe (heute Karlsruher Institut fur Technologie) als erste bundesdeutsche Hochschule ein Informatikstudium an, der mit dem Grad ,,Diplom-Informatiker" abschloss.

Die Johannes Kepler Universitat (JKU) Linz startete im Wintersemester 1969/70 als erste osterreichische Universitat mit der Studienrichtung Informatik und der Ausbildung zum Diplomingenieur.^[20] Im Wintersemester 1970/71 folgte die Technische Universitat Wien.^[21] Wenige Jahre darauf grundeten sich die ersten Fakultaten fur Informatik.

Im Jahr 1937 veroffentlichte der Brite Alan Turing seine Arbeit On Computable Numbers with an application to the Entscheidungsproblem, in welcher die nach ihm benannte Turingmaschine vorgestellt wird, ein mathematisches Maschinenmodell, das bis heute fur die Theoretische Informatik von grosster Bedeutung ist. Dem Begriff der Berechenbarkeit liegen bis heute universelle Modelle, wie die Turingmaschine und die Komplexitatstheorie zu Grunde, die sich ab den 1960er Jahren zu entwickeln begann. Die Berechenbarkeit greift bis in die Gegenwart auf Varianten dieser Modelle zuruck.

1937, hundert Jahre nach Babbages unmoglichem Traum, uberzeugte Howard Aiken IBM, das alle Arten von Lochkartengeraten herstellte und auch im Rechenmaschinengeschaft tatig war,^[22] davon, seine riesige programmierbare Rechenmaschine, die ASCC/Harvard Mark I, zu entwickeln, die auf Babbages Analytical Engine basierte, die ihrerseits Karten und eine zentrale Recheneinheit verwendete. Als die Maschine fertig war, wurde sie von einigen als ,,Babbages wahr gewordener Traum" gefeiert.^[23]

In englischsprachigen Landern wird die Einzelwissenschaft als computer science bezeichnet. Der erste universitare Abschluss war das Diploma in Numerical Analysis and Automatic Computing an der britischen University of Cambridge. Das einjahrige postgraduale Studium konnte ab Oktober 1953 aufgenommen werden.^[24][25] Seit 1962 bestand an der Purdue University in den USA ein Department of Computer Science.

Nach Babbage veroffentlichte der Ire Percy Ludgate 1909^[26] den zweiten der beiden einzigen Entwurfe fur mechanische Rechenmaschinen in der Geschichte, obwohl er seine fruheren Arbeiten nicht kannte.

Im Jahr 1914 veroffentlichte der spanische Ingenieur Leonardo Torres Quevedo seine ,,Essays on Automatics"^[27] und entwarf, inspiriert von Babbage, eine theoretische elektromechanische Rechenmaschine, die durch ein Nur-Lese-Programm gesteuert werden sollte. Das Papier fuhrte auch die Idee der Gleitkommaarithmetik ein.^[28][29]

Anlasslich des 100. Jahrestages der Erfindung des Arithmometers prasentierte Torres 1920 in Paris das Elektromechanisches Arithmometer, einen Prototyp, der die Machbarkeit einer elektromechanischen Rechenmaschine demonstrierte,^[30] auf dem Befehle eingegeben und die Ergebnisse automatisch ausgedruckt werden konnten.^[31]

Die Gesellschaft fur Informatik (GI) wurde 1969 gegrundet und ist die grosste Fachvertretung im deutschsprachigen Raum. International bedeutend sind vor allem die beiden grossen amerikanischen Vereinigungen Association for Computing Machinery (ACM) seit 1947 und das Institute of Electrical and Electronics Engineers (IEEE) seit 1963. Die bedeutendste deutschsprachige Organisation, die sich mit ethischen und gesellschaftlichen Effekten der Informatik auseinandersetzt, ist das Forum InformatikerInnen fur Frieden und gesellschaftliche Verantwortung. Die Association for Computing Machinery vergibt jahrlich seit 1966 den Turing Award, der vom Rang her in der Informatik in etwa vergleichbar mit dem Nobelpreis ist.

Als erste Vorlaufer der Informatik jenseits der Mathematik konnen die Bestrebungen angesehen werden, zwei Arten von Maschinen zu entwickeln: solche, mit deren Hilfe mathematische Berechnungen ausgefuhrt oder vereinfacht werden konnen (,,Rechenmaschinen"), und solche, mit denen logische Schlusse gezogen und Argumente uberpruft werden konnen (,,Logische Maschinen"). Als einfache Rechengerate leisteten Abakus und spater der Rechenschieber unschatzbare Dienste. 1641 konstruierte Blaise Pascal eine mechanische Rechenmaschine, die Additionen und Subtraktionen inklusive Ubertragen durchfuhren konnte. Nur wenig spater stellte Gottfried Wilhelm Leibniz eine Rechenmaschine vor, die alle vier Grundrechenarten beherrschte. Diese Maschinen basieren auf ineinandergreifenden Zahnradern. Einen Schritt in Richtung grosserer Flexibilitat ging ab 1838 Charles Babbage, der eine Steuerung der Rechenoperationen mittels Lochkarten anstrebte. Erst Herman Hollerith war dank dem technischen Fortschritt ab 1886 in der Lage, diese Idee gewinnbringend umzusetzen. Die Entwicklung der Tabelliermaschinen nahm ihren Anfang, die spater in Verwaltungen in Unternehmen eingesetzt wurden. Holleriths auf Lochkarten basierende Zahlmaschinen wurden unter anderem bei der Auswertung einer staatlichen Volkszahlung 1890 in den USA verwendet.

Die Geschichte der logischen Maschinen wird oft bis ins 13. Jahrhundert zuruckverfolgt und auf Ramon Llull zuruckgefuhrt. Auch wenn seine rechenscheibenahnlichen Konstruktionen, bei denen mehrere gegeneinander drehbare Scheiben unterschiedliche Begriffskombinationen darstellen konnten, mechanisch noch nicht sehr komplex waren, war er wohl derjenige, der die Idee einer logischen Maschine bekannt gemacht hat. Von diesem sehr fruhen Vorlaufer abgesehen, verlauft die Geschichte logischer Maschinen eher sogar zeitversetzt zu jener der Rechenmaschinen: Auf 1777 datiert ein rechenschieberahnliches Gerat des dritten Earl Stanhope, dem zugeschrieben wird, die Gultigkeit von Syllogismen (im aristotelischen Sinn) zu prufen. Eine richtige ,,Maschine" ist erstmals in der Gestalt des ,,Logischen Pianos" von Jevons fur das spate 19. Jahrhundert uberliefert. Nur wenig spater wurde die Mechanik durch elektromechanische und elektrische Schaltungen abgelost. Ihren Hohepunkt erlebten die logischen Maschinen in den 1940er und 1950er Jahren, zum Beispiel mit den Maschinen des englischen Herstellers Ferranti. Mit der Entwicklung universeller digitaler Computer nahm - im Gegensatz zu den Rechenmaschinen - die Geschichte selbstandiger logischen Maschinen ein jahes Ende, indem die von ihnen bearbeiteten und gelosten Aufgaben zunehmend in Software auf genau jenen Computern realisiert wurden, zu deren hardwaremassigen Vorlaufern sie zu zahlen sind.

Eine der ersten grosseren Rechenmaschinen ist die von Konrad Zuse erstellte, noch immer rein mechanisch arbeitende Z1 von 1937. Zu dieser Zeit waren in grossen Verwaltungen Tabelliermaschinen die herrschende Technik, wobei Zuse der Einsatz im Ingenieursbereich vorschwebte. Vier Jahre spater realisierte Zuse seine Idee mittels elektromechanischer Relais: Die Z3 von 1941 trennte als weltweit erster funktionsfahiger frei programmierbarer Digitalrechner^[32] bereits Befehls- und Datenspeicher und Ein-/Ausgabepult.

Etwas spater wurden in England die Bemuhungen zum Bau von Rechenmaschinen zum Entschlusseln von deutschen militarischen Geheimbotschaften unter massgeblicher Leitung von Alan Turing (Turingbombe)^[33] und von Thomas Flowers (Colossus) mit grossem Erfolg vorangetrieben. Parallel entwickelte Howard Aiken mit Mark I (1944) den ersten programmgesteuerten Relaisrechner der USA, wo die weitere Entwicklung massgeblich vorangetrieben wurde. Weitere Relaisrechner entstanden in den Bell-Labors (George Stibitz). Als erster Rohrenrechner gilt der Atanasoff-Berry-Computer. Einer der Hauptakteure ist hier John von Neumann, nach dem die bis heute bedeutende Von-Neumann-Architektur benannt ist. 1946 erfolgte die Entwicklung des Rohrenrechners ENIAC, 1949 wurde der EDSAC gebaut - mit erstmaliger Implementation der Von-Neumann-Architektur.

Ab 1948 stieg IBM in die Entwicklung von Computern ein und wurde innerhalb von zehn Jahren Marktfuhrer. Einen Meilenstein in der Firmengeschichte stellte 1964 die Einfuhrung des System/360 dar. Der Grossrechner ist der Urahn der heutigen Z-Systems-Mainframes und folgte zeitlich den IBM 700/7000-Serien. Bereits 1959 wurde mit der IBM 1401 ein Rechner auch fur mittelgrosse Unternehmen eingefuhrt, der oftmals wegen seiner Verkaufszahlen als der Ford Modell T der Computerindustrie bezeichnet wird. Mit der Entwicklung der Transistortechnik und der Mikroprozessortechnik wurden Computer immer leistungsfahiger und preisgunstiger. Im Jahre 1982 offnete die Firma Commodore schliesslich mit dem C64 den Massenmarkt speziell fur Heimanwender, aber auch weit daruber hinaus.

Konrad Zuse entwickelte bereits wahrend des Zweiten Weltkriegs zwischen 1942 und 1945 die hohere Programmiersprache Plankalkul, die niemals praktisch eingesetzt wurde.^[34] Bedeutsam fur die Entwicklung der Programmiersprachen war die Habilitationsschrift ,,Automatische Rechenplanfertigung" von Heinz Rutishauser (1951).^[35] Im Jahr 1956 beschrieb Noam Chomsky eine Hierarchie formaler Grammatiken, mit denen formale Sprachen und jeweils spezielle Maschinenmodelle korrespondieren. Diese Formalisierungen erlangten fur die Entwicklung der Programmiersprachen grosse Bedeutung. Wichtige Meilensteine waren die Entwicklung von Fortran (aus Englisch: ,,FORmula TRANslation", Formelubersetzung; erste hohere Programmiersprache, 1957), ALGOL (aus englisch: ,,ALGOrithmic Language", Algorithmensprache; strukturiert/imperativ; 1958/1960/1968), Lisp (aus englisch: ,,LISt Processing", Verarbeitung von Listen; funktional, 1959), COBOL (aus englisch: ,,COmmon Business Orientated Language", Programmiersprache fur kaufmannische Anwendungen, 1959), Smalltalk (objektorientiert, 1971), Prolog (logisch, 1972) und SQL (Relationale Datenbanken, 1976). Einige dieser Sprachen stehen fur typische Programmierparadigmen ihrer jeweiligen Zeit. Weitere uber lange Zeit in der Praxis eingesetzte Programmiersprachen sind BASIC (seit 1960), C (seit 1970), Pascal (seit 1971), Objective-C (objektorientiert, 1984), C++ (objektorientiert, generisch, multi-paradigma, seit 1985), Java (objektorientiert, seit 1995), C# (objektorientiert, um 2000), Python (interpretiert, seit 1991), JavaScript (interpretiert, seit 1995), PHP (seit 1995). Sprachen und Paradigmenwechsel wurden von der Informatik-Forschung intensiv begleitet oder vorangetrieben.

Wie bei anderen Wissenschaften gibt es auch einen zunehmenden Trend zur Spezialisierung.

Die Informatik unterteilt sich in die Teilgebiete der Theoretischen Informatik, der Praktischen Informatik und der Technischen Informatik.

Die Anwendungen der Informatik in den verschiedenen Bereichen des taglichen Lebens sowie in anderen Fachgebieten, wie beispielsweise der Wirtschaftsinformatik, Geoinformatik und Medizininformatik werden unter dem Begriff der Angewandten Informatik gefuhrt. Auch die Auswirkungen auf die Gesellschaft werden interdisziplinar untersucht.

Die Theoretische Informatik bildet die theoretische Grundlage fur die anderen Teilgebiete. Sie liefert fundamentale Erkenntnisse fur die Entscheidbarkeit von Problemen, fur die Einordnung ihrer Komplexitat und fur die Modellierung von Automaten und Formalen Sprachen.

Auf diese Erkenntnisse stutzen sich Disziplinen der Praktischen und der Technischen Informatik. Sie beschaftigen sich mit zentralen Problemen der Informationsverarbeitung und suchen anwendbare Losungen.

Die Resultate finden schliesslich Verwendung in der Angewandten Informatik. Diesem Bereich sind Hardware- und Software-Realisierungen zuzurechnen und damit ein Grossteil des kommerziellen IT-Marktes. In den interdisziplinaren Fachern wird daruber hinaus untersucht, wie die Informationstechnik Probleme in anderen Wissenschaftsgebieten losen kann, wie beispielsweise die Entwicklung von Geodatenbanken fur die Geographie, aber auch die Wirtschafts- oder Bioinformatik.

Als Ruckgrat der Informatik befasst sich das Gebiet der Theoretischen Informatik mit den abstrakten und mathematikorientierten Aspekten der Wissenschaft. Das Gebiet ist breit gefachert und beschaftigt sich unter anderem mit Themen aus der theoretischen Linguistik (Theorie formaler Sprachen bzw. Automatentheorie), Berechenbarkeits- und Komplexitatstheorie. Ziel dieser Teilgebiete ist es, fundamentale Fragen wie ,,Was kann berechnet werden?" und ,,Wie effizient kann man etwas berechnen?" umfassend zu beantworten.

• Automatentheorie
• Berechenbarkeitstheorie
• Komplexitatstheorie
• Quantencomputer

Automaten sind in der Informatik ,,gedachte Maschinen", die sich nach bestimmten Regeln verhalten. Ein endlicher Automat hat eine endliche Menge von inneren Zustanden. Er liest ein ,,Eingabewort" zeichenweise ein und fuhrt bei jedem Zeichen einen Zustandsubergang durch. Zusatzlich kann er bei jedem Zustandsubergang ein ,,Ausgabesymbol" ausgeben. Nach Ende der Eingabe kann der Automat das Eingabewort akzeptieren oder ablehnen.

Der Ansatz der formalen Sprachen hat seinen Ursprung in der Linguistik und eignet sich daher gut zur Beschreibung von Programmiersprachen. Formale Sprachen lassen sich aber auch durch Automatenmodelle beschreiben, da die Menge aller von einem Automaten akzeptierten Worter als formale Sprache betrachtet werden kann.

Kompliziertere Modelle verfugen uber einen Speicher, zum Beispiel Kellerautomaten oder die Turingmaschine, welche gemass der Church-Turing-These alle durch Menschen berechenbaren Funktionen nachbilden kann.

Im Rahmen der Berechenbarkeitstheorie untersucht die theoretische Informatik, welche Probleme mit welchen Maschinen losbar sind. Ein Rechnermodell oder eine Programmiersprache heisst Turing-vollstandig, wenn damit eine universelle Turingmaschine simuliert werden kann. Alle heute eingesetzten Computer und die meisten Programmiersprachen sind Turing-vollstandig, das heisst man kann damit dieselben Aufgaben losen. Auch alternative Berechnungsmodelle wie der Lambda-Kalkul, WHILE-Programme, m-rekursive Funktionen oder Registermaschinen stellten sich als Turing-vollstandig heraus. Aus diesen Erkenntnissen entwickelte sich die Church-Turing-These, die zwar formal nicht beweisbar ist, jedoch allgemein akzeptiert wird.

Den Begriff der Entscheidbarkeit kann man veranschaulichen als die Frage, ob ein bestimmtes Problem algorithmisch losbar ist. Ein entscheidbares Problem ist zum Beispiel die Eigenschaft eines Texts, ein syntaktisch korrektes Programm zu sein. Ein nicht-entscheidbares Problem ist zum Beispiel die Frage, ob ein gegebenes Programm mit gegebenen Eingabeparametern jemals zu einem Ergebnis kommt, was als Halteproblem bezeichnet wird.

Die Komplexitatstheorie befasst sich mit dem Ressourcenbedarf von algorithmisch behandelbaren Problemen auf verschiedenen mathematisch definierten formalen Rechnermodellen sowie der Gute der sie losenden Algorithmen. Insbesondere werden die Ressourcen ,,Laufzeit" und ,,Speicherplatz" untersucht und ihr Bedarf wird ublicherweise in der Landau-Notation dargestellt. In erster Linie werden die Laufzeit und der Speicherplatzbedarf in Abhangigkeit von der Lange der Eingabe notiert. Algorithmen, die sich hochstens durch einen konstanten Faktor in ihrer Laufzeit bzw. ihrem Speicherbedarf unterscheiden, werden durch die Landau-Notation derselben Klasse, d. h. einer Menge von Problemen mit aquivalenter vom Algorithmus fur die Losung benotigter Laufzeit, zugeordnet.

Ein Algorithmus, dessen Laufzeit von der Eingabelange unabhangig ist, arbeitet ,,in konstanter Zeit", man schreibt ${\displaystyle {\mathcal {O}}(1)}$. Beispielsweise wird das Programm ,,gib das erste Element einer Liste zuruck" in konstanter Zeit arbeiten. Das Programm ,,prufe, ob ein bestimmtes Element in einer unsortierten Liste der Lange n enthalten ist" braucht ,,lineare Zeit", also ${\displaystyle {\mathcal {O}}(n)}$, denn die Eingabeliste muss schlimmstenfalls genau einmal gelesen werden.

Die Komplexitatstheorie liefert bisher fast nur obere Schranken fur den Ressourcenbedarf von Problemen, denn Methoden fur exakte untere Schranken sind kaum entwickelt und nur von wenigen Problemen bekannt (so zum Beispiel fur die Aufgabe, eine Liste von Werten mit Hilfe einer gegebenen Ordnungsrelation durch Vergleiche zu sortieren, die untere Schranke ${\displaystyle \Omega (n\log(n))}$). Dennoch gibt es Methoden, besonders schwierige Probleme als solche zu klassifizieren, wobei die Theorie der NP-Vollstandigkeit eine zentrale Rolle spielt. Demnach ist ein Problem besonders schwierig, wenn man durch dessen Losung auch automatisch die meisten anderen naturlichen Probleme losen kann, ohne dafur wesentlich mehr Ressourcen zu verwenden.

Die grosste offene Frage in der Komplexitatstheorie ist die Frage nach ,,P = NP?". Das Problem ist eines der Millennium-Probleme, die vom Clay Mathematics Institute mit einer Million US-Dollar ausgeschrieben sind. Wenn P nicht gleich NP ist, konnen NP-vollstandige Probleme nicht effizient gelost werden.

Dieser Bereich beschaftigt sich mit der Theorie, Analyse, Charakterisierung und Implementierung von Programmiersprachen und wird sowohl in der praktischen als auch der theoretischen Informatik aktiv erforscht. Das Teilgebiet beeinflusst stark angrenzende Fachbereiche wie Teile der Mathematik und der Linguistik.

• Typentheorie
• Compilerbau
• Programmiersprachen

Die Theorie der formalen Methoden beschaftigt sich mit einer Vielzahl an Techniken zur formalen Spezifikation und Verifikation von Software- und Hardwaresystemen. Die Motivation fur dieses Gebiet entstammt dem ingenieurwissenschaftlichen Denken - eine strenge mathematische Analyse hilft, die Zuverlassigkeit und Robustheit eines Systems zu verbessern. Diese Eigenschaften sind insbesondere bei Systemen, die in sicherheitskritischen Bereichen arbeiten, von grosser Bedeutung. Die Erforschung solcher Methoden erfordert unter anderem Kenntnisse aus der mathematischen Logik und der formalen Semantik.

Die Praktische Informatik entwickelt grundlegende Konzepte und Methoden zur Losung konkreter Probleme in der realen Welt, beispielsweise der Verwaltung von Daten in Datenstrukturen oder der Entwicklung von Software. Einen wichtigen Stellenwert hat dabei die Entwicklung von Algorithmen. Beispiele dafur sind Sortier- und Suchalgorithmen.

Eines der zentralen Themen der praktischen Informatik ist die Softwaretechnik (auch Softwareengineering genannt). Sie beschaftigt sich mit der systematischen Erstellung von Software. Es werden auch Konzepte und Losungsvorschlage fur grosse Softwareprojekte entwickelt, die einen wiederholbaren Prozess von der Idee bis zur fertigen Software erlauben sollen.

C-Quelltext		Maschinencode (schematisch)
/** * Berechnung des ggT zweier Zahlen * nach dem Euklidischen Algorithmus */ int ggt(int zahl1, int zahl2) { int temp; while(zahl2 != 0) { temp = zahl1%zahl2; zahl1 = zahl2; zahl2 = temp; } return zahl1; }	- Compiler -	... 0010 0100 1011 0111 1000 1110 1100 1011 0101 1001 0010 0001 0111 0010 0011 1101 0001 0000 1001 0100 1000 1001 1011 1110 0001 0011 0101 1001 0111 0010 0011 1101 0001 0011 1001 1100 ...

Ein wichtiges Thema der Praktischen Informatik ist der Compilerbau, der auch in der Theoretischen Informatik untersucht wird. Ein Compiler ist ein Programm, das andere Programme aus einer Quellsprache (beispielsweise Java oder C++) in eine Zielsprache ubersetzt. Ein Compiler ermoglicht es einem Menschen, Software in einer abstrakteren Sprache zu entwickeln als in der von der CPU verwendeten Maschinensprache.

Ein Beispiel fur den Einsatz von Datenstrukturen ist der B-Baum, der in Datenbanken und Dateisystemen das schnelle Suchen in grossen Datenbestanden erlaubt.

Die Technische Informatik befasst sich mit den hardwareseitigen Grundlagen der Informatik, wie etwa Mikroprozessortechnik, Rechnerarchitektur, eingebetteten und Echtzeitsystemen, Rechnernetzen samt der zugehorigen systemnahen Software, sowie den hierfur entwickelten Modellierungs- und Bewertungsmethoden.

Die Mikroprozessortechnik wird durch die schnelle Entwicklung der Halbleitertechnik dominiert. Die Strukturbreiten im Nanometerbereich ermoglichen die Miniaturisierung von hochkomplexen Schaltkreisen mit mehreren Milliarden Einzelbauelementen. Diese Komplexitat ist nur mit ausgereiften Entwurfswerkzeugen und leistungsfahigen Hardwarebeschreibungssprachen zu beherrschen. Der Weg von der Idee zum fertigen Produkt fuhrt uber viele Stufen, die weitgehend rechnergestutzt sind und ein hohes Mass an Exaktheit und Fehlerfreiheit sichern. Werden wegen hoher Anforderungen an die Leistungsfahigkeit Hardware und Software gemeinsam entworfen, so spricht man auch von Hardware-Software-Codesign.

Die Rechnerarchitektur bzw. Systemarchitektur ist das Fachgebiet, das Konzepte fur den Bau von Computern bzw. Systemen erforscht. Bei der Rechnerarchitektur wird z. B. das Zusammenspiel von Prozessoren, Arbeitsspeicher sowie Steuereinheiten (Controller) und Peripherie definiert und verbessert. Das Forschungsgebiet orientiert sich dabei sowohl an den Anforderungen der Software als auch an den Moglichkeiten, die sich uber die Weiterentwicklung von Integrierten Schaltkreisen ergeben. Ein Ansatz ist dabei rekonfigurierbare Hardware wie z. B. FPGAs (Field Programmable Gate Arrays), deren Schaltungsstruktur an die jeweiligen Anforderungen angepasst werden kann.

Aufbauend auf der Architektur der sequentiell arbeitenden Von-Neumann-Maschine, bestehen heutige Rechner in der Regel aus einem Prozessor, der selbst wieder mehrere Prozessorkerne, Speicher-Controller und eine ganze Hierarchie von Cache-Speichern enthalten kann, einem als Direktzugriffsspeicher (Random-Access Memory, RAM) ausgelegten Arbeitsspeicher (Primarspeicher) und Ein/Ausgabe-Schnittstellen unter anderem zu Sekundarspeichern (z. B. Festplatte oder SSD-Speicher). Durch die vielen Einsatzgebiete ist heute ein weites Spektrum von Prozessoren im Einsatz, das von einfachen Mikrocontrollern, z. B. in Haushaltsgeraten uber besonders energieeffiziente Prozessoren in mobilen Geraten wie Smartphones oder Tabletcomputern bis hin zu intern parallel arbeitenden Hochleistungsprozessoren in Personal Computern und Servern reicht. Parallelrechner gewinnen an Bedeutung, bei denen Rechenoperationen auf mehreren Prozessoren gleichzeitig ausgefuhrt werden konnen. Der Fortschritt der Chiptechnik ermoglicht heute schon die Realisierung einer grossen Zahl (gegenwartige Grossenordnung 100...1000) von Prozessorkernen auf einem einzigen Chip (Mehrkernprozessoren, Multi/Manycore-Systeme, ,,System-on-a-Chip" (SoCs)).

Ist der Rechner in ein technisches System eingebunden und verrichtet dort weitgehend unsichtbar fur den Benutzer Aufgaben wie Steuerung, Regelung oder Uberwachung, spricht man von einem eingebetteten System. Eingebettete Systeme sind in einer Vielzahl von Geraten des Alltags wie Haushaltsgeraten, Fahrzeugen, Geraten der Unterhaltungselektronik, Mobiltelefonen, aber auch in industriellen Systemen z. B. in der Prozessautomation oder der Medizintechnik im Einsatz. Da eingebettete Computer immerzu und uberall verfugbar sind, spricht man auch von allgegenwartigem oder ubiquitarem Rechnen (Ubiquitous computing). Immer haufiger sind diese Systeme vernetzt, z. B. mit dem Internet (,,Internet of Things"). Netzwerke von interagierenden Elementen mit physikalischer Eingabe von und Ausgabe zu ihrer Umwelt werden auch als Cyber-Physical Systems bezeichnet. Ein Beispiel sind drahtlose Sensornetze zur Umweltuberwachung.

Echtzeitsysteme sind darauf ausgelegt, dass sie auf bestimmte zeitkritisch ablaufende Prozesse der Aussenwelt mit angemessener Reaktionsgeschwindigkeit rechtzeitig antworten konnen. Dies setzt voraus, dass die Ausfuhrungszeit der Antwortprozesse entsprechende vorgegebene Zeitschranken garantiert nicht uberschreitet. Viele eingebettete Systeme sind auch Echtzeitsysteme.

Eine zentrale Rolle bei allen Mehrrechnersystemen spielt die Rechnerkommunikation. Diese ermoglicht den elektronischen Datenaustausch zwischen Computern und stellt damit die technische Grundlage des Internets dar. Neben der Entwicklung von Routern, Switches oder Firewalls, gehort hierzu auch die Entwicklung der Softwarekomponenten, die zum Betrieb dieser Gerate notig ist. Dies schliesst insbesondere die Definition und Standardisierung von Netzwerkprotokollen, wie TCP, HTTP oder SOAP, ein. Protokolle sind dabei die Sprachen, in denen Rechner untereinander Information austauschen.

Bei Verteilten Systemen arbeitet eine grosse Zahl von Prozessoren ohne gemeinsamen Speicher zusammen. Ublicherweise regeln Prozesse, die uber Nachrichten miteinander kommunizieren, die Zusammenarbeit von einzelnen weitgehend unabhangigen Computern in einem Verbund (Cluster). Schlagworte in diesem Zusammenhang sind beispielsweise Middleware, Grid-Computing und Cloud Computing.

Als Basis fur die Bewertung der genannten Architekturansatze sind - wegen der generellen Komplexitat solcher Systemlosungen - spezielle Modellierungsmethoden entwickelt worden, um Bewertungen bereits vor der eigentlichen Systemrealisierung durchfuhren zu konnen. Besonders wichtig ist dabei zum einen die Modellierung und Bewertung der resultierenden Systemleistung, z. B. anhand von Benchmark-Programmen. Als Methoden zur Leistungsmodellierung sind z. B. Warteschlangenmodelle, Petri-Netze und spezielle verkehrstheoretische Modelle entwickelt worden. Vielfach wird insbesondere bei der Prozessorentwicklung auch Computersimulation eingesetzt.

Neben der Leistung konnen auch andere Systemeigenschaften auf der Basis der Modellierung studiert werden; z. B. spielt gegenwartig auch der Energieverbrauch von Rechnerkomponenten eine immer grossere, zu berucksichtigende Rolle. Angesichts des Wachstums der Hardware- und Softwarekomplexitat sind ausserdem Probleme der Zuverlassigkeit, Fehlerdiagnose und Fehlertoleranz, insbesondere bei sicherheitskritischen Anwendungen, von grosser Bedeutung. Hier gibt es entsprechende, meist auf Verwendung redundanter Hardware- bzw. Softwareelemente basierende Losungsmethoden.

Die Technische Informatik hat enge Beziehungen zu anderen Gebieten der Informatik und den Ingenieurwissenschaften. Sie baut auf der Elektronik und Schaltungstechnik auf, wobei digitale Schaltungen im Vordergrund stehen (Digitaltechnik). Fur die hoheren Softwareschichten stellt sie die Schnittstellen bereit, auf denen wiederum diese Schichten aufbauen. Insbesondere uber eingebettete Systeme und Echtzeitsysteme gibt es enge Beziehungen zu angrenzenden Gebieten der Elektrotechnik und des Maschinenbaus wie Steuerungs-, Regelungs- und Automatisierungstechnik sowie zur Robotik.

Unter dem Sammelbegriff der Angewandten Informatik ,,fasst man das Anwenden von Methoden der Kerninformatik in anderen Wissenschaften ... zusammen".^[1] Rund um die Informatik haben sich einige interdisziplinare Teilgebiete und Forschungsansatze entwickelt, teilweise zu eigenen Wissenschaften. Beispiele:

Dieses interdisziplinare Feld beschaftigt sich mit der computergestutzten Analyse, Modellierung und Simulation von naturwissenschaftlichen Problemen und Prozessen. Entsprechend den Naturwissenschaften wird hier unterschieden:

• Die Bioinformatik (englisch bioinformatics, auch computational biology) befasst sich mit den informatischen Grundlagen und Anwendungen der Speicherung, Organisation und Analyse biologischer Daten. Die ersten reinen Bioinformatikanwendungen wurden fur die DNA-Sequenzanalyse entwickelt. Dabei geht es primar um das schnelle Auffinden von Mustern in langen DNA-Sequenzen und die Losung des Problems, wie man zwei oder mehr ahnliche Sequenzen so ubereinander legt und gegeneinander ausrichtet, dass man eine moglichst optimale Ubereinstimmung erzielt (sequence alignment). Mit der Aufklarung und weitreichenden Funktionsanalyse verschiedener vollstandiger Genome (z. B. des Fadenwurms Caenorhabditis elegans) verlagert sich der Schwerpunkt bioinformatischer Arbeit auf Fragestellungen der Proteomik, wie z. B. dem Problem der Proteinfaltung und Strukturvorhersage, also der Frage nach der Sekundar- oder Tertiarstruktur bei gegebener Aminosauresequenz.
  • Die Biodiversitatsinformatik umfasst die Speicherung und Verarbeitung von Informationen zur biologischen Vielfalt. Wahrend die Bioinformatik sich mit Nucleinsauren und Proteinen beschaftigt, sind die Objekte der Biodiversitatsinformatik Taxa, biologische Sammlungsbelege und Beobachtungsdaten.
  • Kunstliches Leben (englisch Artificial life) wurde 1986 als interdisziplinare Forschungsdisziplin etabliert.^[36][37] Die Simulation naturlicher Lebensformen mit Software- (soft artificial life) und Hardwaremethoden (hard artificial life) ist ein Hauptziel dieser Disziplin.^[38] Anwendungen fur kunstliches Leben gibt es heute unter anderem in der synthetischen Biologie, im Gesundheitssektor und der Medizin, in der Okologie, bei autonomen Robotern, im Transport- und Verkehrssektor, in der Computergrafik, fur virtuelle Gesellschaften und bei Computerspielen.^[39]

• Die Chemoinformatik (englisch chemoinformatics, cheminformatics oder chemiinformatics) bezeichnet einen Wissenschaftszweig, der das Gebiet der Chemie mit Methoden der Informatik verbindet und umgekehrt. Sie beschaftigt sich mit der Suche im chemischen Raum, welcher aus virtuellen (in silico) oder realen Molekulen besteht. Die Grosse des chemischen Raumes wird auf etwa 10⁶² Molekule geschatzt und ist weit grosser als die Menge der bisher real synthetisierten Molekule. Somit lassen sich unter Umstanden Millionen von Molekulen mit Hilfe solcher Computer-Methoden in silico testen, ohne diese explizit mittels Methoden der Kombinatorischen Chemie oder Synthese im Labor erzeugen zu mussen.

Die Ingenieurinformatik, englisch auch als Computational Engineering Science bezeichnet, ist eine interdisziplinare Lehre an der Schnittstelle zwischen den Ingenieurwissenschaften, der Mathematik und der Informatik an den Fachbereichen Elektrotechnik, Maschinenbau, Verfahrenstechnik, Systemtechnik.
Die Maschinenbauinformatik beinhaltet im Kern die virtuelle Produktentwicklung (Produktionsinformatik) mittels Computervisualistik sowie die Automatisierungstechnik.

Die Wirtschaftsinformatik (englisch (business) information systems, auch management information systems) ist eine ,,Schnittstellen-Disziplin" zwischen der Informatik und den Wirtschaftswissenschaften, besonders der Betriebswirtschaftslehre. Sie hat sich durch ihre Schnittstellen zu einer eigenstandigen Wissenschaft entwickelt und kann sowohl an Wirtschafts- als auch an Informatik-Fakultaten studiert werden. Ein Schwerpunkt der Wirtschaftsinformatik liegt auf der Abbildung von Geschaftsprozessen und der Buchhaltung in relationalen Datenbanksystemen und Enterprise-Resource-Planning-Systemen. Das Information Engineering der Informationssysteme und das Informationsmanagement spielen im Rahmen der Wirtschaftsinformatik eine gewichtige Rolle. Entwickelt wurde dies an der Fachhochschule Furtwangen bereits 1971.^[19] Ab 1974 richteten die damalige TH Darmstadt, die Johannes-Kepler-Universitat Linz und die TU Wien einen Studiengang Wirtschaftsinformatik ein.

Die Sozioinformatik befasst sich mit den Auswirkungen von IT-Systemen auf die Gesellschaft, wie sie z. B. Organisationen und Gesellschaft in ihrer Organisation unterstutzen, aber auch wie die Gesellschaft auf die Entwicklung von sozial eingebetteten IT-Systemen einwirkt, sei es als Prosumenten auf kollaborativen Plattformen wie der Wikipedia, oder mittels rechtlicher Einschrankungen, um beispielsweise Datensicherheit zu garantieren.

Die Sozialinformatik befasst sich zum einen mit dem IT-Betrieb in sozialen Organisationen, zum anderen mit Technik und Informatik als Instrument der Sozialen Arbeit, wie zum Beispiel beim Ambient Assisted Living.

Die Medieninformatik hat die Schnittstelle zwischen Mensch und Maschine als Schwerpunkt und befasst sich mit der Verbindung von Informatik, Psychologie, Arbeitswissenschaft, Medientechnik, Mediengestaltung (Digital und Print, Immersive Medien) und Didaktik.

In der Computerlinguistik wird untersucht, wie naturliche Sprache mit dem Computer verarbeitet werden kann. Sie ist ein Teilbereich der Kunstlichen Intelligenz, aber auch gleichzeitig Schnittstelle zwischen Angewandter Linguistik und Angewandter Informatik. Verwandt dazu ist auch der Begriff der Kognitionswissenschaft, die einen eigenen interdisziplinaren Wissenschaftszweig darstellt, der u. a. Linguistik, Informatik, Philosophie, Psychologie und Neurologie verbindet. Anwendungsgebiete der Computerlinguistik sind die Spracherkennung und -synthese, automatische Ubersetzung in andere Sprachen und Informationsextraktion aus Texten.

Die Umweltinformatik beschaftigt sich interdisziplinar mit der Analyse und Bewertung von Umweltsachverhalten mit Mitteln der Informatik. Schwerpunkte sind die Verwendung von Simulationsprogrammen, Geographische Informationssysteme (GIS) und Datenbanksysteme.
Die Geoinformatik (englisch geoinformatics) ist die Lehre des Wesens und der Funktion der Geoinformation und ihrer Bereitstellung in Form von Geodaten und mit den darauf aufbauenden Anwendungen auseinander. Sie bildet die wissenschaftliche Grundlage fur Geoinformationssysteme (GIS). Allen Anwendungen der Geoinformatik gemeinsam ist der Raumbezug und fallweise dessen Abbildung in kartesische raumliche oder planare Darstellungen im Bezugssystem.

Weitere Schnittstellen der Informatik zu anderen Disziplinen gibt es in der Informationswirtschaft, Medizinischen Informatik, Logistikinformatik, Pflegeinformatik und der Rechtsinformatik, Informationsmanagement (Verwaltungsinformatik, Betriebsinformatik), Architekturinformatik (Bauinformatik) sowie der Agrarinformatik, Archaoinformatik, Sportinformatik, sowie neue interdisziplinare Richtungen wie beispielsweise das Neuromorphic Engineering. Die Zusammenarbeit mit der Mathematik oder der Elektrotechnik wird aufgrund der Verwandtschaft nicht als interdisziplinar bezeichnet. Mit dem Informatikunterricht, besonders an Schulen, befasst sich die Didaktik der Informatik. Die Elementarinformatik beschaftigt sich mit der Vermittlung von grundlegenden Informatikkonzepten im Vorschul- und Grundschulbereich.

Die Kunstliche Intelligenz (KI) ist ein grosses Teilgebiet der Informatik mit starken Einflussen aus Logik, Linguistik, Neurophysiologie und Kognitionspsychologie. Dabei unterscheidet sich die KI in der Methodik zum Teil erheblich von der klassischen Informatik. Statt eine vollstandige Losungsbeschreibung vorzugeben, wird in der Kunstlichen Intelligenz die Losungsfindung dem Computer selbst uberlassen. Ihre Verfahren finden Anwendung in Expertensystemen, in der Sensorik und Robotik.

Im Verstandnis des Begriffs ,,Kunstliche Intelligenz" spiegelt sich oft die aus der Aufklarung stammende Vorstellung vom Menschen als Maschine wider, dessen Nachahmung sich die sogenannte ,,starke KI" zum Ziel setzt: eine Intelligenz zu erschaffen, die wie der Mensch nachdenken und Probleme losen kann und die sich durch eine Form von Bewusstsein beziehungsweise Selbstbewusstsein sowie Emotionen auszeichnet.

Die Umsetzung dieses Ansatzes erfolgte durch Expertensysteme, die im Wesentlichen die Erfassung, Verwaltung und Anwendung einer Vielzahl von Regeln zu einem bestimmten Gegenstand (daher ,,Experten") leisten.

Im Gegensatz zur starken KI geht es der ,,schwachen KI" darum, konkrete Anwendungsprobleme zu meistern. Insbesondere sind dabei solche Anwendungen von Interesse, zu deren Losung nach allgemeinem Verstandnis eine Form von ,,Intelligenz" notwendig scheint. Letztlich geht es der schwachen KI somit um die Simulation intelligenten Verhaltens mit Mitteln der Mathematik und der Informatik; es geht ihr nicht um Schaffung von Bewusstsein oder um ein tieferes Verstandnis der Intelligenz. Ein Beispiel aus der schwachen KI ist die Fuzzylogik.

Neuronale Netze gehoren ebenfalls in diese Kategorie - seit Anfang der 1980er Jahre analysiert man unter diesem Begriff die Informationsarchitektur des (menschlichen oder tierischen) Gehirns. Die Modellierung in Form kunstlicher neuronaler Netze illustriert, wie aus einer sehr einfachen Grundstruktur eine komplexe Mustererkennung geleistet werden kann. Gleichzeitig wird deutlich, dass diese Art von Lernen nicht auf der Herleitung von logisch oder sprachlich formulierbaren Regeln beruht - und somit etwa auch die besonderen Fahigkeiten des menschlichen Gehirns innerhalb des Tierreichs nicht auf einen regel- oder sprachbasierten ,,Intelligenz"-Begriff reduzierbar sind. Die Auswirkungen dieser Einsichten auf die KI-Forschung, aber auch auf Lerntheorie, Didaktik und andere Gebiete werden noch diskutiert.

• Maschinelles Lernen
• Bildverarbeitung
• Mustererkennung
• Kognitionswissenschaft
• Data-Mining

• Evolutionary computation
• Information Retrieval
• Wissensreprasentation
• Natural language processing
• Robotik

Wahrend die starke KI an ihrer philosophischen Fragestellung bis heute scheiterte, sind auf der Seite der schwachen KI Fortschritte erzielt worden.

,,Informatik und Gesellschaft" (IuG) ist ein Teilbereich der Wissenschaft Informatik und erforscht die Rolle der Informatik auf dem Weg zur Informationsgesellschaft. Die dabei untersuchten Wechselwirkungen der Informatik umfassen die unterschiedlichsten Aspekte. Ausgehend von historischen, sozialen, kulturellen Fragen betrifft dies okonomische, politische, okologische, ethische, didaktische und selbstverstandlich technische Aspekte. Die entstehende global vernetzte Informationsgesellschaft wird fur die Informatik als zentrale Herausforderung gesehen, in der sie als technische Grundlagenwissenschaft eine definierende Rolle spielt und diese reflektieren muss. IuG ist dadurch gekennzeichnet, dass eine interdisziplinare Herangehensweise, insbesondere mit den Geisteswissenschaften, aber auch z. B. mit den Rechtswissenschaften notwendig ist.

• Liste bedeutender Personen fur die Informatik
• Gesellschaft fur Informatik, Osterreichische Computer Gesellschaft, Schweizer Informatik Gesellschaft
• Informatikstudium

• Theo Bro: Lexikon der Informatik, Datenverarbeitung und Kryptographie - Knoff-Hoff a Niffi, Niffum et Niffo: Mit uber 1000 Ubungs-Aufgaben fur Lernende, Gebundene Ausgabe, Norderstedt 2024, ISBN 978-3-7583-6815-8.
• Herbert Bruderer: Meilensteine der Rechentechnik. Band 1: Mechanische Rechenmaschinen, Rechenschieber, historische Automaten und wissenschaftliche Instrumente, 2., stark erw. Auflage, Walter de Gruyter, Berlin/Boston 2018, ISBN 978-3-11-051827-6.
• A. K. Dewdney: Der Turing Omnibus: Eine Reise durch die Informatik mit 66 Stationen. Ubersetzt von P. Dobrowolski. Springer, Berlin 1995, ISBN 3-540-57780-7.
• Les Goldschlager, Andrew Lister: Informatik - Eine moderne Einfuhrung. Carl Hanser, Wien 1986, ISBN 3-446-14549-4.
• Heinz-Peter Gumm, Manfred Sommer: Einfuhrung in die Informatik. 10. Auflage. Oldenbourg, Munchen 2012, ISBN 978-3-486-70641-3.
• Hans Dieter Hellige (Hrsg.): Geschichten der Informatik. Visionen, Paradigmen, Leitmotive. Berlin, Springer 2004, ISBN 3-540-00217-0.
• Jan Leeuwen: Theoretical Computer Science. Springer, Berlin 2000, ISBN 3-540-67823-9.
• Peter Rechenberg, Gustav Pomberger (Hrsg.): Informatik-Handbuch. 3. Auflage. Hanser 2002, ISBN 3-446-21842-4.
• Vladimiro Sassone: Foundations of Software Science and Computation Structures. Springer, Berlin 2005, ISBN 3-540-25388-2.
• Uwe Schneider, Dieter Werner (Hrsg.): Taschenbuch der Informatik. 6. Auflage. Fachbuchverlag, Leipzig 2007, ISBN 978-3-446-40754-1.
• Gesellschaft fur Informatik: Was ist Informatik? Positionspapier der Gesellschaft fur Informatik. (PDF, ca. 600 kB) Bonn 2005., oder Was ist Informatik? Kurzfassung. (PDF; rund 85 kB).

• Literatur von und uber Informatik im Katalog der Deutschen Nationalbibliothek
• Linkkatalog zum Thema Informatik-Fachbereiche an Hochschulen bei curlie.org (ehemals DMOZ)
• Gesellschaft fur Informatik (GI)
• Schweizer Informatik Gesellschaft (SI)
• Informatik fur Lehrerinnen und Lehrer im ZUM-Wiki
• "Einstieg Informatik" www.einstieg-informatik.de

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