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Zutaten: Zucker, Kakaomasse (50%), Milchzucker, Weizenmehl, Vollmilchpulver, Magermilchpulver, Butterreinfett, Sahnepulver, Butter (1,4%)
Kann Spuren von Analysis und Geometrie enthalten.

Schlagwort: Daten

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Was sind gute Zufallszahlen?

Marietta Ehret

Charly und Rike feiern heute ihre neue Wohnung. Ein paar Freunde sind gekommen, so auch Ida. Ida macht gerade ihr Refendariat in Informatik an einem Gymnasium. Sie hat ein kleines Problem zur Berechnung von Zufallszahlen mitgebracht, das sie mit Rike besprechen möchte.

Rike Ida, na, wie geht es dir an deiner Schule?

Ida So weit so gut. In Informatik habe ich eine tolle 10. Klasse, wir haben Python zusammen kennengelernt. Das hat Spaß gemacht!

Rike Das hört sich gut an.

Ida Bei meiner Vorbereitung bin ich aber auf ein Problem gestoßen, das ich alleine nicht lösen kann. Vielleicht kannst Du mir helfen?

Rike Ich versuch’s! Erzähl‘ doch mal!

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Wie Lila PDEs durch Maschinelles Lernen lösen möchte

Marietta Ehret

Charly besucht Max und Lila in Berlin. Charly fällt gleich auf, dass Lila sehr traurig wirkt.

Charly Hey, Lila, was ist los mit dir?

Lila Hi, Charly, schön, dass du gekommen bist. You know, my grandparents died because of Corona. Jetzt ist auch noch mein Vater erkrankt, immerzu rufe ich zu Hause in Kalkutta an, aber nichts wird besser. Ich muss nach Hause.

Charly I’m so sorry, Lila. Kannst du nicht hierbleiben, ist das nicht besser?

Lila Ich mache mir große Sorgen. Eine Beerdigungsfeier gab es für meine Großeltern leider nicht. Deshalb bin ich hiergeblieben.

Max Lila ist sogar schon geimpft!

Charly Das ist gut! Und dein Studium?

Lila Jetzt im Sommersemester hören wir wieder bei Kubicki Analysis-Vorlesungen, bei Kubicki!

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Das 1. keplersche Gesetz

Marietta Ehret

Lila erzählt Max wieder von den Krotofil-Vorlesungen. Bevor sie die große Theorie behandelte, haben sie u.a. DGLn aus der Physik betrachtet.

Lila Überall, wo zeitliche Prozesse stattfinden, spielen DGLn eine große Rolle: wenn du mit dem Fahrrad fährst, mit dem Auto, wenn du kochst, wenn du dein Handy benutzt oder wenn sich die Planeten im All bewegen.

Max Und was hat dir daran gefallen? Weiterlesen

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Clusterbildung in Restklassen

Marietta Ehret

Ben und Rike haben ein Programm zur Bestimmung von Zerlegungen von Zahlen N als Summen erstellt. Diese Zerlegungen wurden indiziert – von 1 bis nump. Zu jeder Zerlegung haben sie den dysonschen Rang m modulo q berechnet. Für bestimmte Zahlen N erhält man dann gleichgroße Restklassen von Zerlegungen. Doch wie sind die Indizes verteilt? Sind sie gleichverteilt und sehr zufällig, wie Dyson vermutete oder bilden sich Cluster?
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Warum die einfachsten Gletschermodelle nichts taugen

Marietta Ehret

Nun ist es soweit, Charly macht mit einigen seiner Schüler und Schülerinnen eine Expedition nach Kurzras in Südtirol (Italien) nahe der österreichischen Grenze. In den Ötztaler Alpen liegt nämlich der Gletscher Hintereisferner. Sie machen eine geführte Wanderung zum Gletscher und lassen sich von einem Bergführer begleiten. Max ist auch mitgekommen, er fotografiert, filmt und berichtet für eine Berliner Zeitung.

Trotz einiger Schwierigkeiten kommen sie am Hintereisferner an. Die Gruppe bewundert das Tal, das mal vom Gletscher ausgefüllt war. Letzte Woche hat es geschneit und der Gletscher hat etwas zugenommen, sagt der Bergführer. Im Sommer nimmt er wieder ab. Aber wie kann man die Eiszu- oder -abnahme messen? Weiterlesen

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Lilas Warteschlangen-Modell für die U-Bahn

Marietta Ehret

Lila hat nun ihr Studium begonnen. Sie hat sich für ein technisch orientiertes Mathestudium an einer Berliner Uni entschieden. Am liebsten mag sie die Informatik-Vorlesungen. Jetzt hat sie etwas über Warteschlangen gehört. Das ist eine Methode, wo man in eine Liste immer nur Dinge an der einen Seite hinzufügt und auf der anderen Seite wegnimmt. First-In, First-Out. Wie bei der U-Bahn denkt sie. Es kommen Leute rein und gehen welche raus. Sie überlegt, ob sie damit Jennys kontinuierliches Modell nicht viel besser machen kann. Weiterlesen

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Jennys Fahrgastberechnungen

Marietta Ehret

Lila und Jenny sind in Berlin unterwegs. Sie wollen am Potsdamer Platz in die U2 einsteigen und in Richtung Pankow fahren. Doch es ist sehr voll. Es ist so voll, dass sie auf die nächste Bahn warten. Aber die ist auch so voll. Lila fragt Jenny, ob das immer so ist.

Lila Sag mal, wie kommen wir da mit? Wird das auch mal besser?

Jenny Haha, in Stoßzeiten ist das ein Problem. Man kann das gut mathematisch modellieren, ich hab‘ da mal einen Bericht über das Fahrgastaufkommen gelesen und da habe ich mal ein Modell gemacht. Weiterlesen