*Result*: Algorithmic Differentiation of Java Programs
*Further Information*
*Diese Dissertation ist auf den Internetseiten der Hochschulbibliothek online verfügbar. Zusammenfassung Ableitungen sind eine wichtige Komponente in vielen Gebieten der Natur- und Ingenieurwissenschaften, deren akkurate Berechnung häufig bei verschiedenen wissenschaftlichen Anwendungen benötigt wird. Ein Ansatz zur Berechnung von Ableitung ist die Technik des automatischen Differenzierens (AD). Die Tatsache, dass momentan keine verfügbare AD-Implementierung für Java existiert, war Motivation für die Entwicklung eines AD-Werkzeugs für die Programmiersprache Java. Aufgrund der Portabilität und Erleichterung in Bezug auf Standardisierungen durch den Java-Bytecode, wurde ADiJaC (Automatisches Differenzieren für Java-Klassendateien) als Werkzeug für AD Transformationen in Java Klassendateien implementiert. Um AD allerdings effektiv zu implementieren, ist anstelle des unstrukturierten Bytecodes eine deutlich abstraktere interne Repräsentation für die Durchführung von AD-Transformationen nötig. Eines der Hauptziele dieser Arbeit war das Herausarbeiten einer Ebene für die Zwischenrepräsentationen passend für AD-Transformationen und ihrer nacheinander*