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    • Digitales Anwenden von Mathematik auf Informatik, Naturwissenschaften und Technik


    • Lizenzangaben


      Der Kurs "Digitale Anwendungsaufgaben zur Mathematik in Informatik, Naturwissenschaften und Technik" (diA:MINT) wurde entwickelt von Prof. Dr. Laura Anderle, Hakim GĂŒnther, Tim Inoue, Sebastian Friedrich, Zafer Bayram (WestfĂ€lische Hochschule Gelsenkirchen, Bocholt, Recklinghausen, WH), Prof. Dr. Volker Meden, Dr. Michael Kubocz, Kai Adamowicz (Rheinisch-WestfĂ€lische Technische Hochschule Aachen, RWTH) und Dr. Jörg HĂ€rterich, Dr. Michael Kallweit, Dr. Benjamin Schulz-Rosenberger, Emma van der Smagt (Ruhr-UniversitĂ€t Bochum, RUB) und ist steht unter der Lizenz Creative Commons Namensnennung-Weitergabe unter gleichen Bedingungen 4.0 International (CC BY-SA 4.0). Die Lizenzbedingungen können unter https://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/deed.de eingesehen werden. Die im Zusammenhang mit diesem Material verwendeten Logos sind von dieser Lizenz ausgenommen und dĂŒrfen ohne ausdrĂŒckliche Genehmigung nicht verwendet werden.


    • Inhalt des Kurses

      Dieser unbetreute Kurs enthĂ€lt digitale Anwendungsaufgaben zur Mathematik in Informatik, Naturwissenschaften und Technik fĂŒr den Hochschulbereich. Die Aufgaben decken die grundlegenden Teilgebiete der linearen Algebra und der ein- und mehrdimensionalen Analysis ab und unterteilen sich in Rechen- und VerstĂ€ndnisaufgaben des Fragetyps STACK und in Programmieraufgaben (Jupyter-Notebooks) in der Sprache Python.

      • Die Rechen- und VerstĂ€ndnisaufgaben eignen sich sowohl fĂŒr das Selbststudium als auch das formative und summative Assessment in Lehrveranstaltungen. Die Aufgaben sind zu einem großen Teil randomisiert, werden automatisch ausgewertet und geben ein detailliertes und nutzerzentriertes Feedback.

      • Die Programmieraufgaben können sowohl in Lehrveranstaltungen eingesetzt als auch ergĂ€nzend zum Selbststudium angeboten werden. Einige der Programmieraufgaben sind darauf optimiert, korrigiert und bepunktet werden zu können. Die Handreichung zeigt auf, welches Einsatzgebiet fĂŒr welches Jupyter Notebook vorgesehen ist.

      Die Aufgaben eine jeden Teilgebiets finden Sie in den zugehörigen Kursabschnitten nach Themenbereichen sortiert. Die Rechen- und VerstĂ€ndnisaufgaben können Sie in Moodle-Tests einsehen und testen. Die Programmieraufgaben können Sie im Browser in der Jupyter-Umgebung JupyterLite einsehen, ausfĂŒhren und testen. Zu jedem Themenbereich finden Sie einen Ordner mit dem Namen "Material fĂŒr Dozierende", in dem Sie sowohl die Aufgaben als Moodle-XML-Datei (.xml) beziehungsweise als Python-Datei (Jupyter Notebook, .ipynb) als auch die zugehörigen Handreichungen als PDF-Datei (.pdf) finden und herunterladen können.



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    • JupyterLite ist eine leichtgewichtige Version der Jupyter-Umgebung, die vollstĂ€ndig im Webbrowser lĂ€uft. Es ermöglicht Ihnen, Jupyter-Notebooks zu erstellen, zu bearbeiten und auszufĂŒhren, ohne dass Sie dafĂŒr zusĂ€tzliche Programme auf Ihrem EndgerĂ€t installieren mĂŒssen.


      Verwendung in diesem Kurs

      In diesem Abschnitt finden Sie sowohl einen Link zu einer JupyterLite-Umgebung, die in Moodle selbst eingepflegt wurde, als auch einen Verweis auf ein Github-Repository, das die JupyerLite-Instanz verwaltet. Wenn Sie auf den jeweiligen Link klicken, öffnet sich in einem neuen Tab JupyterLite vorkonfiguriert. Diese Umgebung ist sofort einsatzbereit und lĂ€uft direkt in Ihrem Browser, was Ihnen einen schnellen und unkomplizierten Zugang zu den Kursmaterialien ermöglicht. Alternativ können die bereitgestellten Jupyter-Notebooks dort auch heruntergeladen und mittels geeigneter Software angezeigt und bearbeitet werden. NĂ€here Details entnehmen Sie bitte der beigefĂŒgten Handreichung, die Sie als PDF-Datei (.pdf) finden und herunterladen können. Beachten Sie, dass die fĂŒr Sie bereitgestellte JupyterLite-Instanz bereits alle notwendigen Bibliotheken zur Bearbeitung der Kursaufgaben enthĂ€lt.


      Inhalt

      In dieser JupyterLite-Umgebung finden Sie Jupyter Notebooks zu den Themen der eindimensionalen Analysis, grundlegenden, informatischen Kenntnissen, linearen Algebra und mehrdimensionalen Analysis. Eine genauere Auflistung der Themenbereiche finden Sie in den nachfolgenden Abschnitten des Moodle-Kurses. Vereinzelt finden Sie zu den Themen Grundlagen ĂŒber Matrizen, Rechenoperationen auf Matrizen mithilfe von Python, Determinante, Eigenwerte und Eigenvektoren direkte Verlinkungen ĂŒber JupyerLite, da diese durch STACK-Aufgaben im Abschnitt Lineare Algebra explizit in Bezug zueinander stehen.

      Alle verfĂŒgbaren Jupyter-Notebooks bieten insgesamt:

      • ErgĂ€nzende ErklĂ€rungen zu den Konzepten,
      • Interaktive Beispiele zur Veranschaulichung der Themen,
      • Möglichkeiten zum Experimentieren und Üben mit den gelernten Inhalten.




    • Äquivalenzumformungen von Termen, Gleichungen und Ungleichungen

      Dieser Themenbereich umfasst Aufgaben zu Äquivalenzumformungen von Termen, Gleichungen und Ungleichungen. Der Schwerpunkt liegt dabei auf polynomialen Gleichungen und Ungleichungen sowie auf Betrags- und exponentiellen Ungleichungen. Physikalische Gesetze wie das Newtonsche Gravitationsgesetz, das Stefan-Boltzmann Gesetz und das Hagen-Poiseuille Gesetz werden herangezogen, um die Anwendung mathematischer Umformungen in der Physik zu demonstrieren. Dabei wird auf den Umgang mit physikalischen Einheiten, die BerĂŒcksichtigung signifikanter Stellen und die Interpretation von AbhĂ€ngigkeiten physikalischer GrĂ¶ĂŸen eingegangen.


    • Rechenregeln

      Dieser Themenbereich umfasst Aufgaben zu Rechenregeln fĂŒr Potenzen und Logarithmen, die Partialbruchzerlegung und die Trigonometrie. Aufgaben zu den Potenz- und Logarithmusgesetzen behandeln die Vereinfachung komplexer Terme durch die Anwendung entsprechender Rechenregeln und die Angabe von Lösungsmengen. Aufgaben zur Trigonometrie umfassen die Lösung trigonometrischer Gleichungen sowie die Berechnung von Winkeln und Seiten in geometrischen Figuren und zeigen dabei praxisnahe Anwendungen der Trigonometrie auf. In weiteren Aufgaben wird die Partialbruchzerlegung eingefĂŒhrt, die es ermöglicht, gebrochen-rationale Terme in einfache Bestandteile zu zerlegen.


    • ZahlenrĂ€ume

      Dieser Themenbereich umfasst Aufgaben zu ZahlenrĂ€umen und Darstellungsformen. Aufgaben zu komplexen Zahlen umfassen die Darstellung komplexer Zahlen und die Lösung von komplexen Gleichungen. ZusĂ€tzlich wird die Bedeutung der Zahlendarstellung in der Informatik thematisiert, einschließlich der Operationen auf BinĂ€rzahlen und der Umrechnung zwischen verschiedenen Zahlensystemen.



    • Grundbegriffe und Eigenschaften von Funktionen

      Die Aufgaben in diesem Themenbereich behandeln grundlegende Begriffe zu und Eigenschaften von Funktionen, wie InjektivitÀt, SurjektivitÀt und BijektivitÀt am Beispiel elementarer reeller Funktionen.


    • Folgen, Reihen und Funktionenfolgen

      Die Aufgaben dieses Themenbereichs umfassen Zahlenfolgen, unendliche Reihen und Funktionenfolgen. Schwerpunkte bilden die Untersuchung des Konvergenzverhaltens und Bestimmung des Grenzwerts von reellen Zahlenfolgen, darunter auch rekursiv definierte Folgen, die Anwendung von Konvergenzkriterien fĂŒr unendliche Reihen und die Unterscheidung von verschiedenen Konvergenzbegriffen fĂŒr Funktionenfolgen.


    • Stetigkeit

      Die Aufgaben dieses Themenbereichs behandeln die Stetigkeit und Lipschitz-Stetigkeit reeller Funktionen und den Zusammenhang der Begriffe. Schwerpunkte liegen unter anderem auf der stetigen Fortsetzbarkeit von Funktionen, der Stetigkeit stĂŒckweise definierter Funktionen und der Charakterisierung von Stetigkeit vermöge des Funktionsgraphen.


    • Differentialrechnung

      Die Aufgaben dieses Themenbereichs behandeln die Grundlagen der Differentialrechnung reeller Funktionen. Sie umfassen die Untersuchung der Differenzierbarkeit und die Bestimmung der Ableitung sowohl elementarer Funktionen als auch Kompositionen von Funktionen. In weiteren Aufgaben werden die Ketten- und Produktregel sowie die Ableitung von Quotienten auf beispielhaft angewendet.


    • Integration, Eigenschaften und Methoden

      Die Aufgaben dieses Themenbereichs behandeln Grundlagen der Integration reeller Funktionen. Die Aufgaben umfassen die Bestimmung von Stammfunktionen, Integralen und uneigentlichen Integralen unter Anwendung der Integrationsmethoden der partiellen Integration, Substitution und Partialbruchzerlegung. Weiterhin werden die Methoden in Anwendungsbeispielen erprobt.


    • Gewöhnliche Differentialgleichungen

      Die Aufgaben dieses Themenbereichs behandeln Grundlagen der gewöhnlichen Differentialgleichungen. Schwerpunkte der Aufgaben sind die Lösung elementarer linearer und nicht linearer Differentialgleichungen bis zu dritter Ordnung unter Anwendung von Lösungsmethoden, wie die Wahl geeigneter AnsÀtze und die Trennung der Variablen. Praxisnahe Aufgaben demonstrieren die Anwendung dieser Methoden auf physikalische und technische Problemstellungen.


    • Taylor und Approximation von Funktionen

      Die Aufgaben dieses Themenbereichs behandeln die Taylorreihe und die Approximation von Funktionen durch Taylorpolynome. Die Aufgaben umfassen neben der Bestimmung von Taylorreihen und -polynomen den Zusammenhang zwischen Restgliedern als Maß fĂŒr die Genauigkeit einer Approximation.



    • Grundbegriffe und Eigenschaften von Abbildungen

      Die Aufgaben in diesem Themenbereich behandeln grundlegende Begriffe zu und Eigenschaften von mehrdimensionalen Abbildungen. Schwerpunkte sind die Angabe von Bildern und Urbildern von Mengen mithilfe von bestimmenden (Un-) Gleichungen und der Bestimmung des des maximalen Definitionsbereich unter anderem gebrochen rationaler Funktionen.


    • Partielle und Totale Ableitung

      Die Aufgaben dieses Themenbereichs behandeln die grundlegenden Begriffe, Eigenschaften und Charakterisierungen der Differenzierbarkeit mehrdimensionaler Abbildungen. Zentrale Themen sind die partielle und totale Differenzierbarkeit, Richtungsableitungen, partielle Ableitungen, das Differential und dessen lokale Darstellung als Jacobimatrix, sowie der Gradient und die Divergenz von Vektorfeldern. Beispiele umfassen komponentenweise polynomielle, exponentielle, trigonometrische und logarithmische Abbildungen, iterierte Kompositionen und Parametrisierungen wie Zylinder- und Kugelkoordinaten.


    • Taylor und Approximation von Funktionen

      Die Aufgaben dieses Themenbereichs behandeln die Approximation mehrdimensionaler Abbildungen durch Taylorpolynome. Schwerpunkte sind die grafische Ermittlung von Entwicklungspunkten anhand der Graphen der Abbildung und ihrer Approximation und der Bestimmung partieller Ableitungen zur Konstruktion von Taylorpolynomen.