Musik – Literatur – Schach

Editorial / Inhalt

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Musik               Literatur              Schach

 …sind drei auf den ersten Blick heterogene Kultur-Phänomene. Beim zweiten Hinsehen werden Gemeinsamkeiten offenbar, denen nachzuspüren eine der Intentionen dieses Internet-Kultur-Journals ist. Und: Literatur, Musik, Schach – das steht auch für drei der grundlegenden menschlichen Komponenten, nämlich fürs Denken, fürs Fühlen, fürs Spielen.

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Walter Eigenmann / März 2017

Glarean = Schweizer/Glarner Humanist und Universal-Gelehrter (1488-1563): Musiker, Dichter, Mathematiker, Philologe, Historiker und Geograph

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Computerschach: 1. Gambit-Engine-Turnier

Schachprogramme mit Gambits geprüft

Walter Eigenmann

Die internationale Computerschach-Anwenderschaft testet seit Jahren fleissig jedes neue Programm im Hinblick auf seine Turnier-Spielstärke, seine analytischen Fähigkeiten, seine schachtechnischen Features. Vor allem ersteres wird höchst emsig betrieben, existieren doch mittlerweile zahllose Ranking-Listen im Netz – zustande gekommen unter allen möglichen und unmöglichen Turnier- bzw. -Match-Bedingungen.

Dabei wird hinsichtlich der Eröffnung in den meisten Fällen ein sog. Opening-Book zugrunde gelegt, das möglichst ausgeglichen und «objektiv» den Programmen während der frühesten Partie-Phase unter die Arme greifen soll. Sehr selten kommt in diesem allgemeinen Turnier-Mainstream hingegen das sog. Gambit zum Zuge: Als Eröffnungskonzept beinhaltet es bekanntlich frühe Bauern- oder gar Figuren-Opfer zwecks schnellerer Entwicklung und/oder zusätzlicher Angriffsmöglichkeiten. Mit einem spezifischen Gambit-Opening-Book kann also der Anwender asymetrische Materialverhältnisse bereits in der Eröffnung schaffen und so den ausgetretenen Pfaden der meist längst aufgearbeiteten «Eröffnungstheorie» aus dem Wege gehen. Im Computerschach hat das außerdem den angenehmen Nebeneffekt, dass dem «Remistod» der heute auf extrem hohem Taktik-Niveau angesiedelten, oft gleich stark spielenden Engines etwas entgegengewirkt werden kann.

Einer der weltweit besten Opening-Book-Cooker im Computer-Schach: Jeroen Noomen

Ein solches «Gambit-Eröffnungsbuch» speziell für das häufig eingesetzte «Fritz»-Interface entdeckte der Autor kürzlich im Internet: es nennt sich «GambitLines.ctg», stammt von dem bekannten belgischen Engine-Book-Cooker Jeroen Noomen und beinhaltet eine Reihe von «klassischen» Gambit-Zügen, angefangen beim Alapin-Gambit im Sizilianer und das Falkbeer-Gambit über das Königsgambit und das Lettische Gambit bis hin zum Morra-Gambit und dem Mittelgambit im Spanier. (Wer Interesse an diesem Book für die Fritz-Oberfläche hat, kann es hier downloaden. Eine Aufzählung aller verwendeten Gambite findet sich hier.)

Die Stellungen, in die dieses Eröffnungsbuch die Engines entlässt, sind allerdings so spektakulär auch wieder nicht, dass sie Weiß oder Schwarz jeweils in großen materiellen Rückstand versetzten. Dies zeigt nur schon ein Blick auf die recht hohe Anzahl Remis-Partien, die das nachstehende Turnier generierte mit zehn der besten aktuellen Programme – eigentlich ein Bild, das man eher vom ganz normalen Engine-Engine-Betrieb gewohnt ist. Möglicherweise ist das «GambitLines» unterm Strich dann doch etwas zu «zahm» geraten, um das exorbitante Angriffs- und Verteidigungs-Potential der modernen Schachprogramme wirklich zu fordern…

01 Komodo 10.3 (4CPU)        26.5/36 (433.25)
02 Houdini 5.01 (4CPU)       26.5/36 (411.75)
03 Stockfish 8 (4CPU)        25.5/36
04 Fizbo 1.9 (4CPU)          22.0/36
05 Deep Shredder 13 (4CPU)   17.0/36
06 Critter 1.6a (4CPU)       15.5/36
07 Fritz 15 (4CPU)           14.0/36
08 Equinox 3.30 (4CPU)       12.5/36
09 Sting SF 7.3 (4CPU)       11.5/36
10 Chiron 4 (4CPU)           09.0/36

40 Z. in 4 Min & 40 Z. in 4 Min. / 4 Runden Round Robin /
Intel i-7-4790 / 3.6 GHz / 512Mb Hash / Fritz 15-GUI / EGTB

Die 180 Partien lassen sich hier nachspielen und downloaden.

Weitere Artikel zum Thema Computerschach im Glarean Magazin

Das Zitat der Woche

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Über Musik und Sprache

Oliver Sacks

Angesichts der offenkundigen Ähnlichkeiten zwischen Musik und Sprache ist es keine Überraschung, dass seit mehr als zweihundert Jahren debattiert wird, ob sie zusammen oder unabhängig voneinander entstanden sind – und falls Letzteres zutrifft, welche zuerst da war. Darwin vermutete, dass «musikalische Töne und Rhythmen von unseren halb menschlichen Vorfahren wäh-rend der Balzzeit verwendet wurden, wenn Tiere aller Art nicht nur von der Liebe erregt werden, sondern auch von starken Leidenschaften wie Eifersucht, Rivalität und Triumph», und dass die Sprache als Nebeneffekt dieser Urmusik entstand.

Neurologe Oliver Sacks (1933-2015)

Sein Zeitgenosse Herbert Spencer vertrat die gegenteilige Auffassung und ging davon aus, dass die Musik aus den Kadenzen des emotionalen Sprechens hervorgegangen sei. Rousseau, nicht weniger Komponist als Schriftsteller, glaubte, beide hätten sich gemeinsam entwickelt – als Sprechgesang – und sich erst später geteilt. William James nahm an, Musik sei «zufällig entstanden … allein aufgrund der Tatsache, dass ein Hörorgan vorhanden war».
In der Gegenwart hat sich Steven Pinker noch entschiedener ausgedrückt: «Was für einen Nutzen könnte es haben», fragt er, «Zeit und Energie mit der Herstellung klimpernder Geräusche zu verschwenden? […] Was die biologischen Wirkungszusammenhänge angeht, so ist Musik bedeutungslos […] sie könnte der Menschheit verloren gehen, und der Rest ihrer Lebensweise bliebe praktisch unverändert.» Trotzdem sprechen viele Anhaltspunkte dafür, dass die Menschen genauso, wie sie einen Sprachinstinkt besitzen, auch einen Musikinstinkt haben, wie immer er sich entwickelt haben mag.

Aus Oliver Sacks: Der einarmige Pianist – Über Musik und das Gehirn, Rowohlt Verlag 2008

Der Sudoku-Spass im März 2017

Vier neue Zahlen-Puzzles

Copyright 3/2017 by Walter Eigenmann / Glarean Magazin

Die Rätsel ausdrucken (pdf)

Sudoku – die Regeln

Ein Sudoku besteht aus 9 x 9 Feldern, die zusätzlich in
3 x 3 Blöcken mit 3 x 3 Feldern aufgeteilt sind.

Jede Zeile, jede Spalte und jeder Block soll alle
Zahlen von 1 bis 9 jeweils genau einmal enthalten.

In ein paar der Felder sind bereits Zahlen vorgegeben.

Bei einem Sudoku darf es nur eine mögliche Lösung geben,
und diese muss rein logisch gefunden werden können.

Auflösung —> (weiterlesen)

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Neue Testaufgaben für Schach-Programme

Der «Eigenmann Rapid Engine Test» (ERET)

Walter Eigenmann

Der sog. Eigenmann Rapid Engine Test (ERET) ist eine neue Sammlung von 111 Aufgaben für Schach-Programme. Er wurde konzipiert, um schnell einen ersten Eindruck von der Spielstärke einer neuen Engine ausmachen zu können. Die Computerschach-Anwenderschaft erhält mit diesem ERET erstmals eine Test-Suite an die Hand, deren Ergebnisse innert zehn Minuten eine grobe, aber recht verlässliche Einschätzung eines (neuen) Programms erlauben.

Die 111 Stellungen bzw. ihre Hauptvarianten können hier nachgespielt und als PGN-Datei heruntergeladen werden. Downloadbar ist ausserdem der Test im CBH-Format (für Chessbase-Software) sowie als EPD-Datei für den Import in diverse Schach-GUI’s.

Die Vorzüge des ERET gegenüber älteren Sammlungen sind namentlich:

  • Grosse Bandbreite der Schachmotivik
  • Eindeutigkeit der Lösungen
  • Ausgewogenheit der Partiephasen
  • Mittlerer bis hoher Schwierigkeitsgrad
  • Keine Auswertungsformeln
  • Schnelle Programm-Resultate bereits nach 10 Min.
  • Auch für zukünftige Engine-Generationen tauglich

Die Axiomatik des ERET-Stellungstests

Eine Aufgaben-Sammlung wie der ERET-Stellungstest für Schachprogramme basiert auf einer eigenen Axiomatik.

Diese lässt sich in den folgenden fünf Punkten zusammenfassen:

  1. Die 111 Aufgaben des ERET decken einen grossen Bereich der (computer-)schachlichen Realität ab; diese abgestimmte Kompaktheit der Zusammenstellung ist weder durch Hinzufügungen noch Wegstreichungen antastbar.
  2. Für Computerprogramme (anders als für Menschen) ist eine Schachpartie grundsätzlich eine Sammlung von Einzel-Aufgabenstellungen unter definierten Bedingungen – ein Stellungstest also.
  3. Die Denk- bzw. Rechengeschwindigkeit beim Schachspielen ist eine maßgebliche Komponente der «Spielstärke».
  4. Das vom Test-Autor empfohlene Test-Setting ist ein integraler Bestandteil des Stellungstests.
  5. Unter Berücksichtigung bzw. Wahrung der Punkte 1 bis 4 garantiert der ERET keine 100%ige, aber eine weitgehende Übereinstimmung seiner Testergebnisse mit den durchschnittlichen Resultaten des praktischen Engine-Turnierbetriebes.

Test-Setting / Anmerkungen

Die technische Durchführung des Tests ist einfach und bei den verschiedenen Schach-Interfaces wie z.B. Arena, Shredder, Aquarium oder Fritz im Grundsatz ähnlich, wobei der Autor auf aktueller Computer-Hardware (2017) das folgende Test-Setting empfiehlt:

  • Bedenkzeit: 5-10 Sekunden pro Aufgabe
  • Prozessoren/Threads: 1-4
  • Hash-Memory: 256-512Mb
  • Opening-Books: beliebig
  • Endgame-Tablebases: beliebig
  • Extra Halbzüge: 2-99
  • eret-rochadeangriff-carlsen
    Der ERET-Schachtest für Computer-Programme deckt ein weites Spektrum an Eröffnungs-, Mittelspiel- und Endspiel-Elementen ab. Namentlich enthält er exemplarische Beispiele der folgenden taktischen und positionellen Motive (alphabetisch): Ablenkung – Abtausch – Damenopfer – Entlastung – Entwicklung – Festung – Freibauer – Initiative – Königsangriff – Königssicherheit – Läuferopfer – Linienöffnen -Mobilität – Offene Linien – Positionelles Opfer – Qualitätsopfer – Räumung – Rochadeangriff – Springeropfer – Starke Felder – Unterverwandlung – Vergifteter Bauer – Verteidigung – Zentralisierung – Zentrum – Zugzwang – Zwischenzug (Bild: Die Brennpunkte des weißen Rochadangriffs in einer Fernschachpartie Copie-Patrici 1986)

    Die Anzahl Lösungen einer Engine ergibt deren wichtigstes Testergebnis; dieses erlaubt bereits einen groben Vergleich mit anderen Programmen. Um die Resultate mehrerer Engines noch zu differenzieren, empfiehlt der Autor das Interface «Fritz» ab Version 11, dessen Testergebnisse – aus der CBH- in eine PGN-Datei konvertiert – dann mit dem Freeware-Tool von Dr. Frank Schubert EloStatTS104 abgeglichen werden sollten. Diese mathematisch-statistisch fundierte Methode der Test-Auswertung ist wenn immer möglich vorzuziehen.
    Eine Alternative zum «Fritz»-GUI ist die Freeware-Oberfläche «Arena», die mit zusätzlichen Features beim Automatisierten Stellungstesten aufwartet und auch einen Output der Engine-Berechnungen bietet, allerdings auf jegliche Ranglisten-Generierung verzichtet bzw. nur die Anzahl Lösungen angibt, so dass keine weitergehende Differenzierung der Testergebnisse möglich ist bzw. manuell erfolgen müsste. Andere Benutzeroberflächen bieten ebenfalls nur rudimentäre Optionen bezüglich Stellungstests und sind deshalb für den ERET nur bedingt zu empfehlen.

  • Moderne Rechner mit Multi-Prozessoren- bzw. -Threads-Technik neigen zu Fluktuationen in ihrer Zug-Generierung. Deren Auswirkung in der Praxis wird zwar generell sehr überschätzt, aber wer auf Nummer sicher gehen will, macht pro Engine drei bis fünf Test-Durchläufe und nimmt den Durchschnitt der jeweiligen Lösungszeiten.
  • Um Software-übergreifende Vergleiche zu ermöglichen, sollten die Engines grundsätzlich mit ihren Default-Parametern getestet werden – natürlich abgesehen von Thread-, Hash- oder Tablebase-Einstellungen.
  • Auf schneller Hardware reichen 5 Sekunden pro Aufgabe aus; das entspricht ungefähr der im modernen Engine-Turnier-Betrieb häufig angewendeten Bedenkzeit von 40 Zügen in 4 Minuten. Bei langsameren Rechnern empfehlen sich 7-10 Sekunden.
  • Bei der Generierung von Ranglisten mit dem ERET sollten nicht die absoluten Zahlen-Ergebnisse, sondern vielmehr die Engine-Relationen beachtet werden – so wie bei den Rankings der verschiedenen bekannten Engine-Turnieren auch. Diese können bekanntlich (je nach Turnier-Settings und Berechnungsgrundlage) überraschend unterschiedlich ausfallen – siehe u.a. hier: CEGT, CCRL, FCP, OHCR, SPCC, FGRL
    Ein Vergleich von fünf häufig zitierten Ranglisten im Internet mit den ERET-Ergebnissen findet sich hier (März 2017).
  • Die einzelnen Stellungen hat der Autor hauptsächlich mit den drei Programmen Deep-Shredder 11/12, Critter 1.6 und RybkaWinFinder 2.2 im Hinblick auf ihre taktische Korrektheit untersucht. Ansonsten hat er auf weiteres Einzeltesten bewusst und konsequent verzichtet, um den Test möglichst objektiv und nicht irgendwie «geeicht» auf bestimmte Programme gestalten zu können. (Über entsprechende Resultat-Meldungen aus der Leser- bzw. Anwenderschaft per E-Mail würde sich der Autor also sehr freuen!).
  • Trotz der relativ kurzen Zeit-Vorgabe von 5 Sekunden/Stellung sind die ERET-Aufgaben keineswegs trivial. Viele der Stellungen dürften sogar ganz besondere Knacknüsse auch für heutige Engines sein. Die umfangreichen persönlichen Analysen mithilfe der obengenannten Programme legen den Schluss nahe, dass dieser Test eher im oberen Schwierigkeitsbereich angesiedelt ist. Der Autor ist deshalb zuversichtlich, dass der ERET auch noch in fünf oder zehn Jahren interessant sein wird…

Aktuelle ERET-Rangliste (März 2017)   –   Generiert mit EloStatTS104

     Program                                    Elo   +/-  Matches  Score   Av.Op.   S.Pos.   MST1    MST2   RIndex

  1 AsmFish 2017-03-15(4CPU)                  : 3420    3   6971    68.3 %   3287    72/111    2.0s    3.1s   0.69
  2 Komodo 10.4(4CPU)                         : 3410    4   6869    67.0 %   3287    68/111    2.1s    3.2s   0.64
  3 Stockfish 8(4CPU)                         : 3409    4   6751    66.8 %   3287    64/111    1.8s    3.2s   0.69
  4 Brainfish 190317(4CPU)                    : 3406    4   6807    66.5 %   3287    64/111    1.9s    3.2s   0.65
  5 Houdini 5.01(4CPU)                        : 3401    4   6450    65.7 %   3288    62/111    2.0s    3.3s   0.65
  6 Komodo 10.3(4CPU)                         : 3396    4   6645    65.1 %   3288    60/111    1.9s    3.3s   0.62
  7 Stockfish 8(1CPU)                         : 3389    4   6098    64.1 %   3288    57/111    2.0s    3.4s   0.58
  8 Fizbo 1.9(4CPU)                           : 3380    5   5745    62.4 %   3292    50/111    1.7s    3.5s   0.56
  9 Houdini 5.01(1CPU)                        : 3380    4   5742    62.7 %   3290    54/111    2.1s    3.6s   0.55
 10 Komodo 10.4(1CPU)                         : 3380    4   6034    62.8 %   3289    56/111    2.3s    3.6s   0.47
 11 Komodo 10.3(1CPU)                         : 3378    4   5706    62.4 %   3290    52/111    1.9s    3.6s   0.56
 12 Stockfish 7(1CPU)                         : 3371    4   5849    61.5 %   3290    53/111    2.3s    3.7s   0.46
 13 Komodo 10(1CPU)                           : 3366    5   5311    60.4 %   3292    48/111    2.1s    3.7s   0.51
 14 DeepShredder 13(4CPU)                     : 3360    4   5292    59.8 %   3292    46/111    2.0s    3.8s   0.44
 15 Houdini4 (4CPU)                           : 3359    5   5351    59.4 %   3293    45/111    1.9s    3.8s   0.46
 16 Komodo9.42 (1CPU)                         : 3357    5   5237    59.3 %   3292    45/111    2.1s    3.8s   0.43
 17 Stockfish6 (1CPU)                         : 3351    5   4871    58.3 %   3293    42/111    1.9s    3.8s   0.49
 18 Komodo 9.2(1CPU)                          : 3351    5   5101    58.3 %   3293    44/111    2.2s    3.9s   0.46
 19 Fritz 15(4CPU)                            : 3347    5   5065    57.3 %   3295    41/111    2.0s    3.9s   0.40
 20 Komodo 9(1CPU)                            : 3346    5   4955    57.5 %   3293    40/111    1.9s    3.9s   0.44
 21 Andscacs 0.89(4CPU)                       : 3345    5   5034    57.3 %   3294    43/111    2.2s    3.9s   0.39
 22 Fizbo 1.9(1CPU)                           : 3344    5   5177    56.8 %   3296    42/111    2.2s    3.9s   0.38
 23 Critter 1.6a(4CPU)                        : 3343    5   5045    56.8 %   3295    41/111    2.2s    4.0s   0.43
 24 Gull 3(4CPU)                              : 3338    5   4921    56.1 %   3295    40/111    2.1s    4.0s   0.39
 25 Protector 1.9.0(4CPU)                     : 3337    5   4936    56.0 %   3295    39/111    2.2s    4.0s   0.40
 26 Stockfish 5(1CPU)                         : 3336    5   4772    56.0 %   3294    41/111    2.4s    4.1s   0.42
 27 Andscacs 0.87(4CPU)                       : 3328    5   4837    54.6 %   3296    36/111    2.1s    4.1s   0.35
 28 Houdini 4(1CPU)                           : 3326    5   4421    54.2 %   3297    34/111    1.8s    4.0s   0.46
 29 Fire 5(1CPU)                              : 3325    5   4527    54.0 %   3297    33/111    1.7s    4.0s   0.39
 30 Shredder 13(1CPU)                     : 3324    5   4550    54.0 %   3297    36/111    2.2s    4.1s   0.30
 31 Komodo 8(1CPU)                            : 3320    5   4533    53.4 %   3296    33/111    2.0s    4.1s   0.38
 32 Critter 1.6a(1CPU)                        : 3316    5   4511    52.6 %   3298    33/111    2.2s    4.2s   0.36
 33 Andscacs 0.89(1CPU)                       : 3315    5   4640    52.5 %   3297    34/111    2.4s    4.2s   0.28
 34 Nirvanachess 2.3(4CPU)                    : 3314    5   4298    52.3 %   3298    33/111    2.1s    4.1s   0.35
 35 Andscacs 0.86(4CPU)                       : 3312    5   4331    51.9 %   3299    32/111    2.2s    4.2s   0.35
 36 Equinox 3.30(4CPU)                        : 3310    6   4362    51.4 %   3300    32/111    2.0s    4.1s   0.36
 37 Equinox 3.30(1CPU)                        : 3305    6   4285    50.6 %   3301    31/111    2.2s    4.2s   0.34
 38 Naum 4.6(4CPU)                            : 3303    5   4196    50.3 %   3301    33/111    2.6s    4.3s   0.32
 39 Fizbo 1.8(1CPU)                           : 3302    6   4362    50.4 %   3299    28/111    1.8s    4.2s   0.30
 40 Fritz 15(1CPU)                            : 3300    5   4201    49.9 %   3301    30/111    2.2s    4.3s   0.30
 41 Spark 1.0(4CPU)                           : 3299    6   4560    49.8 %   3301    30/111    2.5s    4.3s   0.23
 42 Andscacs 0.87(1CPU)                       : 3299    5   4182    49.8 %   3301    31/111    2.4s    4.3s   0.28
 43 Rybka 4.1(1CPU)                           : 3295    6   4173    48.9 %   3303    27/111    2.1s    4.3s   0.30
 44 Andscacs 0.86(1CPU)                       : 3293    6   4140    49.0 %   3300    29/111    2.3s    4.3s   0.32
 45 Texel 1.06(4CPU)                          : 3293    6   4224    48.8 %   3301    28/111    2.1s    4.3s   0.24
 46 Nirvanachess 2.3(1CPU)                    : 3292    6   4126    48.8 %   3301    28/111    2.2s    4.3s   0.27
 47 Hannibal 1.7(1CPU)                        : 3292    6   3977    48.7 %   3301    24/111    1.2s    4.2s   0.37
 48 Arasan 19.2(4CPU)                         : 3292    6   4297    48.5 %   3302    29/111    2.5s    4.4s   0.26
 49 Gull 3(1CPU)                              : 3291    6   4107    48.6 %   3300    26/111    1.8s    4.3s   0.30
 50 Protector 1.9(1CPU)                       : 3286    6   3997    47.9 %   3301    25/111    1.9s    4.3s   0.28
 51 BlackMamba 2.0(4CPU)                      : 3282    6   3863    47.1 %   3302    25/111    1.9s    4.3s   0.32
 52 Fizbo 1.7(1CPU)                           : 3280    6   4090    46.8 %   3303    23/111    1.7s    4.3s   0.27
 53 iCE 3.0(1CPU)                             : 3280    6   3935    46.8 %   3303    24/111    1.9s    4.3s   0.28
 54 Protector 1.6(1CPU)                       : 3280    6   3996    46.8 %   3303    26/111    2.5s    4.4s   0.22
 55 Protector 1.8(1CPU)                       : 3280    6   3933    46.8 %   3302    25/111    2.1s    4.3s   0.30
 56 Chiron 4(4CPU)                            : 3272    6   3941    45.4 %   3304    24/111    2.3s    4.4s   0.23
 57 DeepJunior 13.3(1CPU)                     : 3272    6   3858    45.1 %   3306    21/111    1.6s    4.4s   0.28
 58 RybkaWinFinder 2.2(4CPU)                  : 3271    6   3910    45.1 %   3305    22/111    1.9s    4.4s   0.27
 59 Nirvanachess 2.2(1CPU)                    : 3271    6   3868    45.4 %   3303    23/111    2.0s    4.4s   0.22
 60 Booot 6.1(1CPU)                           : 3271    5   4046    45.6 %   3302    28/111    3.3s    4.6s   0.10
 61 Texel 1.06(1CPU)                          : 3271    6   3965    45.2 %   3304    25/111    2.8s    4.5s   0.21
 62 Chiron 3.01(4CPU)                         : 3270    6   3925    45.0 %   3305    25/111    2.7s    4.5s   0.22
 63 Fritz 10(4CPU)                            : 3267    6   4023    44.6 %   3305    23/111    2.5s    4.5s   0.19
 64 Chiron 2(1CPU)                            : 3266    6   3926    44.3 %   3305    22/111    2.2s    4.4s   0.18
 65 Rybka 3(1CPU)                             : 3265    6   3755    44.4 %   3305    21/111    2.0s    4.4s   0.29
 66 Chiron 1.5(1CPU)                          : 3264    6   3901    44.2 %   3305    22/111    2.4s    4.5s   0.20
 67 Naum 4.6(1CPU)                            : 3264    6   3731    44.1 %   3305    20/111    1.7s    4.4s   0.28
 68 Texel 1.05(1CPU)                          : 3257    6   3699    42.9 %   3307    22/111    2.4s    4.5s   0.22
 69 Arasan 19.1(4CPU)                         : 3257    6   3727    42.9 %   3307    21/111    2.4s    4.5s   0.23
 70 Hakkapeliitta 3.0(1CPU)                   : 3255    6   3843    42.8 %   3305    23/111    2.8s    4.5s   0.15
 71 Chiron 4(1CPU)                            : 3252    6   3818    42.2 %   3306    22/111    2.9s    4.6s   0.15
 72 Vajolet2 2.2(1CPU)                        : 3251    6   3647    42.2 %   3306    22/111    2.8s    4.6s   0.17
 73 Arasan 19.2(1CPU)                         : 3250    6   3684    42.0 %   3307    22/111    2.8s    4.6s   0.21
 74 Arasan 19.1(1CPU)                         : 3249    6   3730    41.8 %   3307    18/111    1.9s    4.5s   0.16
 75 Spark 1.0(1CPU)                           : 3244    6   3724    41.2 %   3306    20/111    2.8s    4.6s   0.16
 76 Fritz 10(1CPU)                            : 3241    6   3590    40.3 %   3309    16/111    1.7s    4.5s   0.20
 77 ZappaMexico II(1CPU)                      : 3238    6   3512    40.0 %   3309    15/111    1.2s    4.5s   0.24
 78 Senpai 1.0(1CPU)                          : 3238    6   3552    40.2 %   3307    17/111    2.0s    4.5s   0.19
 79 Naum 4(1CPU)                              : 3235    6   3484    39.5 %   3309    15/111    1.4s    4.5s   0.21
 80 Fruit 2.3(1CPU)                           : 3235    6   3403    39.3 %   3311    15/111    1.4s    4.5s   0.25
 81 Ruffian 1.0.1(1CPU)                       : 3235    6   3584    39.4 %   3309    15/111    1.8s    4.6s   0.18
 82 RodentII 0.9.64(1CPU)                     : 3225    6   3433    38.1 %   3310    17/111    2.8s    4.7s   0.15
 83 Quazar0.4(1CPU)                          : 3223    6   3423    37.8 %   3309    15/111    2.3s    4.6s   0.13
 84 Spike 1.4(1CPU)                           : 3222    6   3520    37.7 %   3309    15/111    2.4s    4.7s   0.15
 85 Fruit 2.2.1(1CPU)                         : 3222    6   3401    37.5 %   3311    13/111    1.5s    4.6s   0.21
 86 Junior 13.8Yokohama(1CPU)                 : 3216    7   3375    36.8 %   3310    12/111    1.1s    4.6s   0.19
 87 Amoeba 1.2(1CPU)                          : 3215    6   3347    36.4 %   3312    14/111    2.3s    4.7s   0.16
 88 Komodo 1.3(1CPU)                          : 3212    6   3283    36.3 %   3310    14/111    2.1s    4.6s   0.14
 89 Deuterium 14.3.34.130(1CPU)               : 3207    6   3270    35.4 %   3311    12/111    1.7s    4.6s   0.16
 90 Tao 5.7b(1CPU)                            : 3206    6   3325    35.3 %   3311    13/111    2.2s    4.7s   0.17
 91 Tao 5.6(1CPU)                             : 3204    6   3307    35.0 %   3312    12/111    1.9s    4.7s   0.16
 92 Wasp 1.25(1CPU)                           : 3197    6   3187    33.9 %   3313    13/111    2.7s    4.7s   0.12
 93 Tao 5.4(1CPU)                             : 3190    7   3279    33.0 %   3313    10/111    2.0s    4.7s   0.11
 94 Gaviota 1.0(1CPU)                         : 3189    6   3155    33.1 %   3312    11/111    2.0s    4.7s   0.15
 95 Laser 1.2(1CPU)                           : 3189    6   3212    32.8 %   3313    10/111    2.0s    4.7s   0.13
 96 ChessMind 0.82(1CPU)                      : 3186    6   3182    32.5 %   3313     9/111    1.4s    4.7s   0.14
 97 Minko 1.3(1CPU)                           : 3177    6   3043    31.1 %   3315     9/111    1.5s    4.7s   0.15
 98 SmarThink 1.70(1CPU)                      : 3176    6   3076    31.1 %   3315     8/111    1.1s    4.7s   0.16
 99 Ktulu 9(1CPU)                             : 3176    6   3116    31.1 %   3314     8/111    1.4s    4.7s   0.13
100 Murka 3(1CPU)                             : 3173    6   3153    30.8 %   3313     8/111    1.9s    4.8s   0.08
101 Octochess r5190                           : 3143    6   2962    27.0 %   3316     6/111    2.6s    4.9s   0.08

MST1  : Mean solution time (solved positions only)
MST2  : Mean solution time (solved and unsolved positions)
RIndex: Score according to solution time ranking for each position

AMD 8350-FX  -  5sec/move  -  512Mb Hash  -  Fritz 15  -  Windows 10 / 64bit

Der Output jeder Engine bei jeder Aufgabenstellung – auf die hundertstel Sekunde genau – lässt sich hier downloaden (PGN-Datei).

Weiterführende Links

  • Für jene Leser, die sich näher mit der Thematik Computerschach-Stellungstests befassen möchten, nachfolgend ein paar weiterführende Links:
  • Dr. Frank Schubert: Lösung eines alten Problems – Autor Schubert untersucht zuerst die seinerzeit gängigen Auswerteverfahren verschiedener bekannter Stellungstests und stellt dann einen mathematisch neuen, dem FIDE-Elo-Verfahren ähnlichen Ansatz zur Differenzierung von Test-Ergebnissen vor. In einem historischen Exkurs wird auch Bezug genommen auf noch vor einigen Jahren gebräuchliche Tests von Autoren wie Bednorz, Schumacher, Gurevich oder Scheidl. Zum Schluss stellt Schubert seine eigene Methode vor, «welche die Schwächen der bisherigen Formeln beseitigt und erstmalig auf einer soliden schachlichen Theorie basiert.»
  • Lars Bremer: Was Stellungstests testen – IT-Journalist und Programmierer Bremer repliziert darin auf den seinerzeit heftig umstrittenen CSS-WM-Test von M. Gurevich, wobei er ebenso unverhohlen wie amüsant in die Trick-Kiste greift, um seine Test-kritische These zu untermauern: Er löscht mit einem eigens dafür geschriebenen Tool in dem als Gesamtheit konzipierten Test jeweils so lange einzelne Aufgaben, bis immer wieder Top-Resultate der zufällig gewählten (ggf. schwachen) Engine resultieren, womit Bremer den zufälligen Charakter von Test-Ergebnissen beweisen möchte. Aber da selbstverständlich ein umfangreicher und durchdachter Stellungstest immer kompakt gemeint ist, seine Aufgaben aufeinander abgestimmt sind und darum nicht einfach willkürlich zusammengestrichen werden können, ist der ganze Artikel eher satirisch denn wissenschaftlich einzustufen und darum ein einziger «Quatsch» (Zitat) – aber dennoch witzig zu lesen.
  • Lars Bremer: Chaos-System Deep Engine – Ein sehr viel «seriöserer» und informativer Artikel des obigen Autors zur Problematik des «Zufälligen Zuges» bei Deep-Engines. Mit seinem «Fazit» bezüglich der Aussagekraft von Stellungstests bei MP-Rechnern ist der Schreibende zwar nicht einverstanden: Ausgedehnte Untersuchungen könnten sehr wohl dokumentieren, dass ein durchdachtes Design eines Stellungstestes diesen «MP-Effekt» zwar nicht restlos ausschalten, aber entscheidend abfedern kann, so dass er bezüglich Ranking schliesslich auch statistisch irrelevant wird. Doch Bremer erklärt das Phänomen aus der Sicht des Programmierers äusserst anschaulich und auch für Laien nachvollziehbar. Es wird erklärt, warum sich moderne «Deep»-Programme zuweilen völlig nicht-deterministisch, ja «chaotisch» verhalten beim Ausspielen von Zügen.
  • Tord Romstad (Stockfish): Eine kurz zusammengefasste Erklärung dieses «MP-Effektes» findet sich auch in einem Interview, das Frank Quisinsky vor Jahren mit Tord Romstad, dem verantwortlichen Stockfish-Programmierer, sowie dessen Co-Autoren geführt hat. Zitat: «Wenn ein Schachprogramm eine Position, irgendwo tief innerhalb des Suchbaums, untersucht, macht es Gebrauch bzw. erinnert sich an frühere bereits untersuchte Positionen der gleichen Suche. Die Zugbeschneidung, Verkürzung oder Verlängerung hängen davon ab, welche Positionen vorher überprüft wurden und wie die Ergebnisse der Untersuchung dieser Positionen waren. Der Großteil der Informationen, der für eine Entscheidung verwendet wird, liegt im Arbeitsspeicher. Der Arbeitsspeicher steht allen Prozessoren zur Verfügung.
    Solange es nur einen Thread gibt, ist alles zu 100% reproduzierbar. Aber bei mehreren Threads beginnen seltsame Dinge zu geschehen, weil diese Threads nie synchron mit gleicher Geschwindigkeit aktiv sein können. Immer wieder wird eine CPU für ein paar Millisekunden eine Pause einlegen müssen und das Betriebssystem weist dann sofort eine andere Aufgabe zu. Das geschieht zufällig und ist nicht vorhersehbar, eine Kontrolle gibt es hierfür nicht. Als Konsequenz erreicht jeder Prozessor eine bestimmte Position eher zufällig und das wirkt sich dann auf die Suche nach Entscheidungen zur aktuellen Position aus.»
  • Chess Programming Wiki: Test-Positions – Diese informative Seite verlinkt eine Vielzahl interessanter Artikel zur Thematik «Stellungstest» bzw. zu deren Autoren und stellt eine Fundgrube dar für jene, die sich mit der Materie näher befassen möchten. Gleichzeitig bietet die Webseite einen umfassenden Überblick auf die Historie und listet sogar interessante Forum-Beiträge aus früheren Jahren auf.

Computerschach-Beiträge im Glarean Magazin

Barbara Beuys: «Maria Sibylla Merian – Künstlerin, Forscherin, Geschäftsfrau» (Biographie)

Über die Schönheit von Raupen und Schmetterlingen

Günter Nawe

maria-sybilla-merian-beuys-cover-glarean-magazinMaria Sibylla Merian (1647 bis 1717) war alles in einem: Künstlerin, Insektenforscherin, eine erfolgreiche Geschäftsfrau, die sich – man würde heute sagen – zu vermarkten wusste. Auch das für eine Frau in dieser Zeit erstaunlich – und bewundernswert. Kurz: Maria Sibylla Merian war eine selbstbewusste und selbstständige, ja emanzipierte Frau.
Aus einem sogenannten guten Hause, Tochter des berühmten Matthäus Merian, also künstlerisch vorbelastet, entdeckte Maria Sibylla Merian früh ihre Liebe zu Raupen und Schmetterlinge, deren Schönheit sie begeisterte. Joachim von Sandrart, Maler, Kupferstecher und Kunsthistoriker, beschreibt 1665 das Interessengebiet der Maria Sibylla Merian wie folgt: Sie konzentriere ihren großen Fleiß und ihren Geist…darauf, «besonderlich auch in den Excrementen der Würmlein, Fliegen, Mucken, Spinnen und dergleichen Natur der Thieren abzubilden, mit samt dem Veränderungen, wie selbe Anfangs seyn, und hernacher zu lebendigen Thieren werden, samt dern Kräutern, wovon sie ihre Nahrung haben….».

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Aus „Das kleine Buch der Tropenwunder“

Ein «Fachgebiet», dem sie sich ausführlich widmete und in dem sie mit wissenschaftlicher Akribie forschend erfolgreich arbeitete. Sie wurde zur Expertin und ihr erstes «Raupenbuch» («Der Raupen wunderbare Verwandlung, und sonderbare Blumennahrung») war eine Pionierleistung erster Klasse. Beobachtungsgabe und unermüdlicher Forschergeist waren es, die sie in diesem Fachgebiet Bedeutendes leisten ließ. Und es war mehr: Es war ihre Liebe zur Natur, die sie zeichnerisch in Kunst verwandelte – eine reproduzierende Kunst, die sie von ihrem nicht minder berühmten Vater gelernt hatte.
Ihre Bücher fanden Freunde, nicht zuletzt dank ihrer Fähigkeit zur Beschreibung ihre Forschungsergebnisse von Pflanzen und Insekten. Weil dabei immer ihr Herz mitspielte. Als Beispiel die Beschreibung einer Pampelmuse: «Die große und herrliche Frucht wird in Surinam Pampelmuse genannt. Die Bäume wachsen so hoch wie Apfelbäume.Sie hängen sehr voll von Früchten, so dass die Zweige oft Gefahr laufe, wegen des Gewichtes der Früchte zu brechen… Hierauf befinden sich Raupen mit blauen Köpfen, deren Körper voller langer Haare ist, die so hart sind wie Eisendraht.»

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Maria Sybilla Merian

Ihr Erkenntnisse hat sie auch künstlerisch umgesetzt. Ihre Stiche, sie war auch eine hervorragende Kupferstecherin, zählen bis heute zu den den bedeutendsten und schönsten Naturbildern, zu den schönsten Blumen- und Insektenbildern der Barockzeit.
Über all dies schreibt Barbara Beuys in ihrer wunderbaren Biographie. Sie zeichnet dabei nicht nur ein faszinierendes Lebensbild einer ebenso faszinierenden Frau, sondern gleichzeitig ein Bild der Gesellschaft, in der Maria Sibylla Merian gelebt, geforscht und gearbeitet hat. In einer Zeit, die von den reformatorischen und gesellschaftlichen Umbrüchen geprägt war. Selbstbewusst hat sie sich als Frau in einer weitgehend männerdominierten Welt, die dennoch neue Spielräume für Frauen eröffnete, durchgesetzt.
Kursorisch der Lebenslauf: Kindheit und Jugend in Frankfurt/Main, dann Nürnberg, Heirat und Kinder, wieder nach Frankfurt, Eintritt in eine radikal religiöse Gemeinschaft in Holland, nach zwanzigjähriger Ehe Trennung von ihrem Mann, Umzug mit ihren Töchtern nach Amsterdam, Gründung des Merian-Studios. Und letztlich – im Alter von zweiundfünfzig Jahren – eine Forschungsreise in die tropische Inselwelt von Surinam. Sie war, sie wurde nun endgültig berühmt, nicht immer geliebt, aber anerkannt und gerühmt von Gottfried Wilhelm Leibniz.

Fazit-Rezensionen_Glarean Magazin
Wohl niemand vor ihr hat die Natur so prächtig gemalt und beschrieben wie Maria Sibylla Merian – eine außergewöhnliche Frau, Künstlerin und Forscherin, deren Biographie Barbara Beuys nicht zuletzt aus Anlass des 300. Todestages vorlegt. Die Kölner Autorin Barbara Beuys, bekannt geworden durch zahlreiche Bücher – so über Sophie Scholl, über Paula Modersohn-Becker und über die finnische Malerin Helene Schjerfbeck – beweist mit ihrer jüngsten Publikation einmal mehr großes erzählerisches Vermögen und profunde Kenntnis. Kommt hinzu, dass der Biografin bei aller kritischer Distanz eine große Nähe zu Frau Merian zuzuschreiben ist.

Natürlich beschreibt Barbara Beuys sehr akribisch Lebenslauf und Lebenswelt der Maria Sibylla Merian. Doch der Autorin geht es um mehr. Sie versucht, sich mit weiblichem Blick der Gefühlswelt dieser Frau zu nähern, sie zu erkunden. Und das gelingt Barbara Beuys hervorragend.
Wenn es ein Geheimnis um des erfüllte Leben der Maria Sibylla Merian gegeben haben sollte – sie selbst hat es gelüftet. Im Vorwort zu ihrem surinamischen Insektenbuch schreibt sie, warum sie für dieses Buch die besten Kupferstecher und das beste Papier gewählt habe: «…damit ich sowohl den Kennern der Kunst als auch den Liebhabern der Insekten Vergnügen und Freude bereite, wie es auch mich freuen wird, wenn ich höre, dass ich meine Absicht erreicht und gleichzeitig Freude bereitet habe.» Sie hat – ebenso wie uns Barbara Beuys mit dieser Biographie. ■

Barbara Beuys: Maria Sibylla Merian – Künstlerin, Forscherin, Geschäftsfrau, Biographie, 284 Seiten, Suhrkamp Verlag, ISBN 978-3-458-36180-0

Kopf des Monats im Glarean Magazin: Karl Jaspers

Der Kopf des Monats

Die Mainzer Schriftstellerin und Künstlerin Simone Frieling stellt im Glarean Magazin
jeweils einen «Kopf des Monats» in Form von Scherenschnitten vor.

Februar 2017: Vor 50 Jahren wurde Karl Jaspers Schweizer Staatsbürger

karl-jaspers-2-simone-frieling-scherenschnitt-glarean-magazin-2017karl-jaspers-1-simone-frieling-scherenschnitt-glarean-magazin-2017

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