diff --git a/Programmierparadigmen.md b/Programmierparadigmen.md
new file mode 100644
index 0000000..7a68167
--- /dev/null
+++ b/Programmierparadigmen.md
@@ -0,0 +1,99 @@
+# Übung 2: Programmierparadigmen (03.11.2023)
+
+## Programmiersprachen:
+
+### Java
+* Objekt orientiert, unterstützt auch imperative und funktionale Programmierung.
+* Klassenbasiert
+* Zugriff wird klar definiert
+* Vererbung/Polymorphismus
+* Strikt typisiert.
+* Ähnlichkeiten zu C++
+* Standard Bibliotheken und Frameworks.
+* Langsamerer Start im Vergleich zu kompilierten Sprachen.
+* Funktionale Anteile seit neueren Java-Versionen
+* Anwendung: Web-Applikationen, Desktop-Anwendungen
+
+### C
+* Imperativ, strukturiert.
+* Protedural
+* Statisch typisiert
+* Direkter Spreicherzugriff
+* Nutzung auf ziemlich allen Systemen
+* Fehlende abstrakte Konzepte im Vergleich zu moderneren Sprachen.
+* Manuelle Verwaltung des Speichers erforderlich.
+* Anwendung: Hardwarenahe Programmierung, Spielenentwicklung
+
+### Python
+* Multiparadigma (Objektorientiert, Imperativ, Funktional).
+* Dynamisch typisiert.
+* Klare und lesbare Syntax.
+* Große Community und zahlreiche Bibliotheken.
+* Geringere Leistung im Vergleich zu kompilierten Sprachen.
+* Begrenzt in Echtzeitanwendungen aufgrund der Garbage Collection.
+* Anwendung: KI und maschinelles Lernen, Automatisierung und Skripting
+
+### Go
+* Cross Platform Compilation
+* Imperativ / OOP aber keine Klassen / Vererbung.
+* Nebenläufig, kompiliert.
+* Einfach / lesbar
+* Effizient
+* Statisch typisiert.
+* Leistung vergleichbar mit C/C++ bei einfacherer Syntax.
+* Native Nebenläufigkeit mit Goroutinen und Kanälen.
+* Weniger Standardbibliotheken im Vergleich zu älteren Sprachen.
+* Weniger verbreitet in Unternehmen im Vergleich zu Java.
+* Anwendung: Cloud-basierte Anwendungen, Netzwerkanwendungen.
+
+### Javascript
+* Multiparadigma (hauptsächlich imperativ und objektorientiert).
+* Dynamisch typisiert.
+* Einfach zu erlernen und schnelle Iteration.
+* Typisierungsprobleme können in größeren Projekten auftreten.
+* Keine natürliche Unterstützung für nebenläufige Programmierung.
+* Anwendung: Webentwicklung und Client-Seite.
+ 
+### Typescript
+* Multiparadigma (basiert auf JavaScript, fügt statische Typen hinzu).
+* Statisch typisiert (optional dynamisch).
+* Fügt statische Typisierung zu JavaScript hinzu, verbessert die Robustheit.
+* Kompatibel mit dem vorhandenen JavaScript-Ökosystem.
+* Höhere Lernkurve für diejenigen, die nur mit JavaScript vertraut sind.
+* Erhöhte Komplexität der Entwicklung aufgrund der Hinzufügung von Typen.
+* Anwendung: Webentwicklung, Serverseitige Entwicklung.
+
+## Weitere Programmierprinzipien:
+
+### Logische Programmierung (LP)
+* Definition: Programmierung basierend auf mathematischer Logik.
+* Beispiel: Prolog.
+* Ursprung: Entwickelt für die künstliche Intelligenz.
+* Vorteile:
+    * Natürliche Repräsentation von Wissen.
+    * Deutliche Trennung von Daten und Prozess.
+* Nachteile:
+    * Performanceprobleme bei großen Datenmengen.
+    * Komplexität für Anfänger.
+
+### Reaktive Programmierung (RP)
+* Definition: Manipulation und Verbreitung von Zustandsänderungen.
+* Beispiele: RxJava, React.js.
+* Ursprung: Entwickelt für ereignisgesteuerte Systeme.
+* Vorteile:
+    * Schnelle Reaktion auf Zustandsänderungen.
+    * Vereinfachte Handhabung von asynchronen Operationen.
+* Nachteile:
+    * Komplexität bei der Verfolgung von Zustandsänderungen.
+    * Lernkurve für Entwickler.
+
+### Agentenorientierte Programmierung (AOP)
+* Definition: Design von autonom handelnden Softwareagenten.
+* Beispiele: Robotersteuerung, Multi-Agenten-Systeme.
+* Ursprung: Forschung im Bereich der Künstlichen Intelligenz.
+* Vorteile:
+    * Autonome Entscheidungsfindung.
+    * Skalierbarkeit durch verteilte Agenten.
+* Nachteile:
+    * Komplexität in der Agenteninteraktion.
+    * Schwierigkeiten bei der Koordination großer Agentenmengen.