Podcasts about graduiertenkolleg

Große Plattformen wie AirBnB und Google bilden ihre eigenen globalen Ökosysteme. Welchen Auswirkungen diese auf den urbanen Raum haben, welche Chancen und Risiken sie für Entwicklungsländer bringen und wie die politischen Diskurse über „Digital Platform Ecosystems“ ablaufen, sind Themen des neuen Graduiertenkollegs „Digital Platform Ecosystems“ an der Universität Passau. Prof. Dr. Jan Krämer und Prof. Dr. Andreas König haben es federführend eingeworben. Sie laden potentielle (Post)Doktorand*innen herzlich zur Bewerbung ein, wenn die Themen sie begeistern. Die Ausschreibung ist bereits auf dem Netz der Uni Passau. Bis Ende Februar 2022 bewerben!

Der HCA Podcast berichtet regelmäßig über Forschungsprojekte in den Amerikastudien. In dieser Folge geht es um die Ausbildung von Nachwuchswissenschaftlerinnen und –wissenschaftlern im Graduiertenkolleg "Autorität und Vertrauen in der amerikanischen Kultur, Gesellschaft, Geschichte und Politik" (GKAT). Das Kolleg ist seit 2017 am HCA angesiedelt und wird von der Deutschen Forschungsgemeinschaft mit 3,5 Millionen EURO gefördert. Anja Schüler unterhält sich mit Ulrike Gerhard, einer GKAT-Sprecherin, über die Promotion in der Gruppe, interdisziplinäre Forschung, die Bedeutung des Oberthemas und einzelne Projekte des Kollegs.

Autor: Fittkau, Ludger Sendung: Campus & Karriere Hören bis: 19.01.2038 04:14

In dieser Folge von SpacEconomics sprechen Susann Schäfer, Phuong Nam Nguyen und Björn Braunschweig über das Promovieren und darüber was Graduiertenkollegs sind, was eine Promotion an einem Graduiertenkolleg auszeichnet, für wen ein Graduiertenkolleg eigentlich geeignet ist, inwiefern Graduiertenkollegs auf Forschung und Wissenschaft vorbereiten, worin die Unterschiede zu einer Promotion über eine Haushaltsstelle an der Uni liegen und welche Vorteile und Herausforderungen mit einem strukturierten Promotionsprogramm einhergehen.

Als ehemaliger Student der Literaturwissenschaft, Doktorand in einem Graduiertenkolleg und Herausgeber der Werkausgabe von Friedericke Mayröcker ist der Schriftsteller Marcel Beyer vertraut mit der literaturwissenschaftlichen Arbeitsweise. Bekannt geworden ist er allerdings mit seinen literarischen Arbeiten (2016 wurde ihm der Georg-Büchner-Preis zugesprochen). Dennoch kehrt der poeta doctus Beyer immer wieder ins akademische Umfeld zurück: Poetikdozenturen, Tagungsbeiträge, Werkstatt- oder Laborgespräche bilden einen wichtigen Teil seiner Arbeit als Gegenwartsautor. Die Literaturwissenschaft widmet sich, wie es scheint, mit Vorliebe ebensolchen poetae docti, die mit dem akademischen Habitus und dem literaturwissenschaftlichen Kommunikationsstil vertraut sind. Dabei fungiert ein Autor wie Marcel Beyer in der literaturwissenschaftlichen Befragung als Zeitzeuge, der im literarischen Feld kulturelles und soziales Kapital akkumuliert, kommentierender Autor, der sein eigenes Werk prägnant zu rahmen weiß, und Forscher, der sich in literaturwissenschaftliche Diskussionen einbringen kann. Autor*innen wie Beyer werden so zu einem bestimmenden „Teil der literaturwissenschaftlichen Deutungsgemeinschaft“ (Spoerhase).

Gudrun sprach im März 2020 mit Nicole Ludwig. Sie ist eine Kollegin am KIT am Campus Nord und gehört dem Institut für Automation und angewandte Informatik an. Sie war Mitglied des DFG Graduiertenkollegs Energiezustandsdaten Informatikmethoden zur Analyse, Erfassung und Nutzung und ist dabei, ihre Promotion abzuschließen. Im Studium wurde sie von den Themen der Ökonometrie und Statistik eingefangen und von der Freude, aus empirischen Daten verlässliche Ergebnisse ableiten zu können. Sie hat schon in ihrer Bachelorarbeit Maschinelles Lernen für Prognosen benutzt. Deshalb war es sehr spannend für sie, diese Kenntnisse und ihre Freude am Thema in das Graduiertenkolleg zu Energiedaten und Informatik einzubringen. Als Gesellschaft müssen wir in naher Zukunft eine Energieproduktion ohne fossile Brennstoffe erreichen. Es ist jedoch nötig, beim Nutzen von erneuerbaren Energien im Vergleich zu konventioneller Energieerzeugung umzulernen, um einerseits für eine stabile Versorgung von Wirtschaft und Haushalten zu sorgen und andererseits dabei alle Lasten der nötigen Veränderungen fair zu verteilen. Es gibt zwei Möglichkeiten, die Energieproduktion zu optimieren. Zum einen können wir den Produktionszeitplan besser auf die Nachfrage abstimmen. Zum anderen können wir das Verbrauchsverhalten ändern, um eine optimale Versorgungsstrategie zu unterstützen. Traditionell kennt man Prognosen für die Energienachfrage in unterschiedlichen Zeithorizonten und macht diese zur Grundlage für Produktionspläne. Mit einer zunehmenden und sich ändernden Menge an Variablen, die das System beeinflussen, sind perfekte Vorhersagen jedoch sehr unrealistisch und wahrscheinlich nicht der richtige Ansatz für die Zukunft. Man muss sich hierzu nur vor Augen halten, dass die Energieernte sowohl bei Windkraft als auch für Solarstrom stark vom Wetter abhängen. Wenn auch die Wettervorhersage schon sehr viel besser geworden ist, so ist es doch noch nicht möglich, auf ihrer Grundlage hinreichend sichere Vorhersagen für die Energieerzeugung machen zu können. Andererseits gibt es heute auch bessere Möglichkeiten, die Energieabnahme zumindest im Prinzip von außen zu steuern. Das was früher als Nachtstrom die Abnahme von Stromspitzen mit niedrigen Preisen versüßte, kann heute ganz regional und sich täglich anpassend nicht nur in Betrieben sondern sogar im Haushalt steuern, wann beispielsweise die Waschmaschine läuft oder ein Warmwasserspeicher lädt. Bald kann auch die Flotte an E-Fahrzeugen mit ihren Akkumulatoren Energie zum passenden Zeitpunkt abnehmen und auch in Spitzenzeiten wieder abgeben. Die Gesetzgebung ist hier noch nicht so weit wie die technischen Möglichkeiten. Aber man muss sicher auch noch einmal gründlich darüber nachdenken, in welcher Art und Weise man Personen dazu zwingen will, Daten dafür zur Verfügung zu stellen und wie man sie anschließend vor dem Missbrauch dieses Wissens durch Unbefugte schützen kann. Schon heute ist die Energieversorgung viel verwundbarer durch Angriffe von Hackern als wir uns eingestehen wollen. Prinzipiell liegen aber - schon allein in Bezug auf Wetterdaten - aber auch in feingranularem Wissen über Energieverbrauch - sehr viele Daten vor, die man nutzen kann, um neuartige Prognosen zu erarbeiten. Man geht also über von rein Physik-basierten Modellen und Expertenwissen über zu neuronalen Netzen und Datamining. Diese arbeiten natürlich nicht sinnvoll ohne den Expertenblick, denn welche Fragen die vorliegenden Daten sinnvoll und recht sicher beantworten können, ist naiv geplant sicher nicht möglich. Nicole gefällt es gut, an der Schnittstelle sehr unterschiedlicher Wissensgebiete (Wirtschaft, Physik/Meteorologie, Ingenieurswissenschaft und Informatik) zu forschen. Literatur und weiterführende Informationen L. Barth e.a.: How much demand side flexibility do we need? - Analyzing where to exploit flexibility in industrial processes 9th ACM International Conference on Future Energy Systems (ACM e-Energy), 2018, Karlsruhe, Germany J.A. Gonzalez Ordiano e.a.: Concept and benchmark results for Big Data energy forecasting based on Apache Spark. Journal of Big Data 5, Article number: 11 (2018) R.R Appino e.a. : On the use of probabilistic forecasts in scheduling of renewable energy sources coupled to storages Applied Energy 210 (2018) L. Barth e.a.: A comprehensive modelling framework for demand side flexibility in smart grids Computer science - research and development 33,13-23 (2018) M. Lösch: Digitalisierte Stromnetze und Smart Meter in Deutschland, Ein Überblick, Vortrag auf der GPN17, 2017. B. Becker, F. Kern, M. Lösch, I. Mauser, H. Schmeck: Building Energy Management in the FZI House of Living Labs, In Proceedings of the D-A-CH Conference on Energy Informatics (pp. 95-112). Springer International Publishing, 2015. M. Lösch, D. Hufnagel, S. Steuer, T. Faßnacht, H. Schmeck: Demand Side Management in Smart Buildings by Intelligent Scheduling of Heat Pumps, In Proceedings of the IEEE International Conference on Intelligent Energy and Power Systems (IEPS), 2014. T. Fassnacht, M. Lösch, A. Wagner: Simulation Study of a Heuristic Predictive Optimization Scheme for Grid-reactive Heat Pump Operation, In Proceedings of the REHVA Annual Conference, 2015. Podcasts S. Coşkun, G. Thäter: Energy Markets, Gespräch im Modellansatz Podcast, Folge 190, Fakultät für Mathematik, Karlsruher Institut für Technologie (KIT), 2018. C. Harvey, G. Thäter: Micro Grids, Gespräch im Modellansatz Podcast, Folge 186, Fakultät für Mathematik, Karlsruher Institut für Technologie (KIT), 2018. Z. Ahamed, G. Thäter: Electric Vehicles on the Grid, Gespräch im Modellansatz Podcast, Folge 183, Fakultät für Mathematik, Karlsruher Institut für Technologie (KIT), 2018. G. Thäter, B. Pousinho: Weather Generator, Gespräch im Modellansatz Podcast, Folge 148, Fakultät für Mathematik, Karlsruher Institut für Technologie (KIT), 2017. M. Lösch, S. Ritterbusch: Smart Meter Gateway Gespräch im Modellansatz Podcast, Folge 135, Fakultät für Mathematik, Karlsruher Institut für Technologie (KIT), 2017. M. Völter, V. Hagenmeyer: Stromnetze, ein Überblick, omega tau Podcast, Episode 246, 2017. J. Müller-Quade, A. Rupp, B. Löwe, K. Bao: Kryptographie und Privatssphäre im Stromnetz, Feature von Jan Rähm im KIT.audio Forschungspodcast des Karlsruher Instituts für Technologie, Folge 6, 2017. S. Seier, T. Alexandrin: Mieterstrom-Krimi, Abgrund oder Cliffhanger? Episode 16 im Blindstrom Podcast, 2017. M. Dalheimer, P. Hecko: Der Strom, Folge 5 im Pietcast, 2014.

Gudrun spricht in dieser Folge mit Tanja Hagedorn, die Geschäftsführerin des KIT-Zentrums MathSEE ist. Das Karlsruher Zentrum für Technologie (KIT) besteht aus sehr vielen Instituten, die in fünf thematischen Bereichen zusammengeschlossen sind. Andererseits gibt es die eher horizontal durch alle Bereiche hindurch sortierenden Gremien, die KIT-Zentren heißen. Hier sind Forscherinnen und Forscher Mitglied und es "werden Fragestellungen, die von fundamentaler Bedeutung für die Existenz und Weiterentwicklung der Gesellschaft sind oder die aus dem Streben nach Erkenntnis resultieren, bearbeitet." ( lt. Webseite). Sieben solche Zentren gibt es seit Gründung des KITs: Energie Information · Systeme · Technologien Mobilitätssysteme Elementarteilchen- und Astroteilchenphysik Klima und Umwelt Materialien Mensch und Technik Allerdings gab es ursprünglich kein Thema, unter dem die vielen Aktivitäten, die die Mathematik am KIT für die Gesellschaft leistet (und die auch nicht nur in der KIT-Fakultät für Mathematik stattfinden), ein Zuhause finden könnte. Deshalb entstand der Wunsch nach einem passenden Zentrum im KIT. Das KIT-Zentrum Mathematics in Sciences, Engineering, and Economics, kurz "MathSEE", gibt es nun seit Oktober 2018. In MathSEE kooperieren theoretisch-mathematisch und anwendungsorientiert arbeitenden Wissenschaftlerinnen und Wissenschaftler in gemeinsamen Forschungsprojekten. Aufgabe von MathSEE ist es auch, diese Forschung nach außen hin sichtbar zu machen sowie neue interdisziplinäre mathematische Forschung am KIT zu fördern. Da gilt es vor allen Dingen auch, Vermittlung zwischen Großforschungs- und Universitätsbereich zu betreiben. MathSEE bietet unter anderem eine Anschubförderung für neue interdisziplinäre Projekte] an, deren erste Ausschreibungsrunde gerade erfolgreich abgeschlossen wurde und die ersten sieben Projekte eine Förderung erhalten haben. Die nächste Bewerbungsfrist ist Ende Juni 2019. Keimzelle von MathSEE war insbesondere der Sonderforschungsbereich 1173: Wellenphänomene: Analysis und Numerik. Doch auch andere bestehende große Drittmittelprojekte in der Mathematik wie das Graduiertenkolleg 2229: Asymptotic Invariants and Limits of Groups and Spaces bilden die Grundlage für die Entstehung von MathSEE. Sie haben dazu geführt, dass die besondere Stellung der Mathematik an der technischen Forschungseinrichtung KIT und die Forschungsstärke der Mathematik sichtbarer wurden. Die Initiative der Sprecherin Marlis Hochbruck hat die Gründung von MathSEE dann ins Rollen gebracht. Der engagierte Wissenschaftliche Sprecher von MathSEE, Prof. Martin Frank, ist in seiner Doppelrolle als Professor in der Mathematik und SCC-Direktor perfekt für die Aufgabe. Um gezielter zusammen arbeiten zu können, ist MathSEE mit seinen momentan knapp 130 Mitgliedern weiter untergliedert in Methodenbereiche: MB 1: Mathematische Strukturen: Formen, Geometrie, Zahlentheorie und Algebra MB 2: Mathematische Modellbildung, Differentialgleichungen, Numerik, Simulation MB 3: Inverse Probleme, Optimierung MB 4: Stochastische Modellbildung, statistische Datenanalyse und Vorhersage Mitglieder arbeiten oft in mehreren Methodenbereichen mit. Die Methodenbereiche werden jeweils durch ein Paar interdisziplinär geleitet, d.h. eine Person aus der Mathematiker und eine Person aus einem anderen Forschungsbereich. Wichtig in MathSEE ist, dass insbesondere auch Promovierende Mitglied sein können und hier Kooperationspartner für Fragestellungen in ihrem Promotionsprojekt finden können. Für sie bietet die Graduiertenschule MathSEED außerdem ein umfassendes Qualifikationsprogramm an. MathSEE fördert darüber hinaus zwei Veranstaltungsformate: In der MathSEE Modellierungswoche im August entwickeln Studierende Lösungsansätze zu aktuellen interdisziplinären mathematischen Fragestellungen von Problemstellenden aus MathSEE. Studierende erhalten dabei einen ersten Eindruck von der Forschung in angewandter Mathematik und die Problemstellenden können erste Ergebnisse erwarten. Bald wird auch ein MathSEE ScienceSlam stattfinden, da MathSEE versucht, auch für Mathematik bei einem größeren Publikum zu werben. Literatur und weiterführende Informationen MathSEE Veranstaltungen und Termine Podcasts M. Frank, G. Thäter: Kinetische Theorie, Gespräch im Modellansatz Podcast, Folge 152, Fakultät für Mathematik, Karlsruher Institut für Technologie (KIT), 2017. K. Wohak, M. Hattebuhr, E. Bastian, C. Beizinger, G. Thäter: CAMMP-Week, Gespräch im Modellansatz Podcast, Folge 174, Fakultät für Mathematik, Karlsruher Institut für Technologie (KIT), 2018. M. Hattebuhr, K. Wohak, G. Thäter: Simulierte Welten, Gespräch im Modellansatz Podcast, Folge 179, Fakultät für Mathematik, Karlsruher Institut für Technologie (KIT), 2018.

Petra Schwer ist seit Oktober 2014 Juniorprofessorin an unserer Fakultät. Sie arbeitet im Institut für Algebra und Geometrie in der Arbeitsgruppe Metrische Geometrie. Ab Oktober 2016 startet in diesem Institut ein neues Graduiertenkolleg mit dem Titel Asymptotic Invariants and Limits of Groups and Spaces und Petra Schwer freut sich darauf, dort viele mit ihrer Begeisterung anstecken zu können. Ihr Weg in die Algebra war nicht ganz direkt: Sie hat zunächst Wirtschaftsmathematik in Ulm studiert. Ein Wechsel an die Uni Bonn ebnete den Weg ins etwas abstraktere Fahrwasser. Zwei Ausflüge in die Industrie (zwischen Diplom und Promotionszeit und in der Postdoc-Phase) haben ihre Entscheidung für die akademische Mathematik bekräftigt. Im Gegensatz zur Differentialgeometrie, die von Ihrem Ursprung her auf analytischen Methoden und Methoden der Differentialrechnung (wie zum Beispiel des Ableitens) beruht, untersucht die Metrische Geometrie Mengen mit Abstandsfunktion. Darunter fallen auch die klassischen Riemannschen Geometrien, aber auch viel allgemeinere geometrische Strukturen, wie zum Beispiel Gruppen oder Graphen. Eine Metrik ist nichts anderers als eine Funktion, die einen Abstand zwischen zwei Punkten definiert. Die Euklidische Geometrie (in zwei bzw. drei Dimensionen) ist sicher allen aus der Schule bekannt. Sie ist ein Beispiel eines Geometriemodells in der metrischen Geometrie. Euklid versuchte erstmals Geometrie von Ihren Grundbausteinen her zu beschreiben. Er hat sich gefragt: Was ist ein Punkt? Was ist eine Gerade? Wie lässt sich der Abstand eines Punktes zu einer Geraden definieren? Schließlich stellte er eine Liste von grundlegenden Objekten sowie deren Eigenschaften und Beziehungen auf (Axiome genannt) die eine Geometrie erfüllen soll. Diese Axiome sind dabei die Eigenschaften, die sich nicht aus anderen ableiten lassen, also nicht beweisbar sind. Eines dieser Axiome besagte, dass durch einen festen Punkt genau eine Gerade parallel zu einer vorgegebenen anderen Geraden verläuft. Es entbrannte ein Jahrhunderte dauernder Streit darüber, ob sich dieses Parallelenaxiom aus den anderen aufgestellten Axiomen ableiten lässt, oder ob man diese Eigenschaft als Axiom fordern muss. Sehr viel später wurde klar, dass der Streit durchaus einen wichtigen und tief liegenden Aspekt unserer Anschauungsgeometrie berührte. Denn es wurden gleich mehrere Mengen (mit Abstandsfunktion) entdeckt, in denen diese Eigenschaft nicht gilt. Deshalb nannte man die Geometrien, in denen das Parallelenaxiom nicht gilt nichteuklidische Geometrien. Ein sehr nahe liegendes Beispiele für nichteuklidische Strukturen ist z.B. die Kugel-Oberfläche (damit auch unsere Erdoberfläche) wo die euklidische Geometrie nicht funktioniert. In der Ebene ist der traditionelle Abstand zwischen zwei Punkten die Länge der Strecke, die beide Punkte verbindet. Das lässt sich im Prinzip auf der Kugeloberfläche imitieren, indem man einen Faden zwischen zwei Punkten spannt, dessen Länge dann anschließend am Lineal gemessen wird. Spannt man den Faden aber "falschrum" um die Kugel ist die so beschriebene Strecke aber nicht unbedingt die kürzeste Verbindung zwischen den beiden Punkten. Es gibt aber neben der klassischen Abstandsmessung verschiedene andere sinnvolle Methoden, einen Abstand in der Ebene zu definieren. In unserem Gespräch nennen wir als Beispiel die Pariser Metrik (oder auch SNCF oder Eisenbahnmetrik). Der Name beschreibt, dass man im französischen Schnellzugliniennetz nur mit umsteigen in Paris (sozusagen dem Nullpunkt oder Zentrum des Systems) von Ort A nach Ort B kommt. Für den Abstand von A nach B müssen also zwei Abstände addiert werden, weil man von A nach Paris und dann von Paris nach B fährt. Das verleiht der Ebene eine Baumstruktur. Das ist nicht nur für TGV-Reisende wichtig, sondern gut geeignet, um über Ordnung zu reden. Ebenso sinnvoll ist z.B. auch die sogenannte Bergsteiger-Metrik, die nicht allein die Distanz berücksichtigt, sondern auch den Aufwand (bergauf vs. bergab). Damit ist sie aber in den relevanten Fällen sogar asymmetrisch. D.h. von A nach X ist es "weiter" als von X nach A, wenn X oben auf dem Berg ist und A im Tal. Analog ist es wenn man mit dem Boot oder schwimmend mit bzw. gegen die Strömung oder den Wind unterwegs ist. Dann misst man besser statt der räumlichen Distanz die Kraft bzw. Energie, die man für den jeweiligen Weg braucht. Für Karlsruher interessant ist sicher auch die KVV-Metrik, die wie folgt beschrieben wird: Um den Abstand von einem Punkt A zu einem anderen Punkt B der Ebene zu messen, läuft man von A und B senkrecht zur x-Achse (und trifft diese in Punkten A', bzw B') und addiert zu diesen beiden Abständen den Abstand von A' zu B'. Anschaulich gesprochen muss man also immer erst von A zur Kaiserstrasse, ein Stück die Kaiserstraße entlang und dann zu B. Eben so, wie die KVV ihre Strecken plant. Zwischen einer Ebene und z.B. der Kugeloberfläche gibt es einfach zu verstehende und doch wichtige geometrische Unterschiede. Eine Strecke in der Ebene läßt sich z.B. in zwei Richtungen unendlich weit fortsetzen. Auf der Kugeloberfläche kommt nach einer Umrundung der Kugel die Verlängerung der Strecke an dem Punkt wieder an, wo man die Konstruktion begonnen hat. D.h. insbesondere, dass Punkte auf einer Kugeloberfläche nicht beliebig weit voneinander entfernt sein können. Es gibt außerdem genau einen Punkt, der genau gegenüber liegt und unendlich (!) viele kürzeste Wege dorthin (in jeder Richtung einen). Verblüffend ist dabei auch: So verschieden sich Ebene und Kugeloberfläche verhalten, in einer fußläufigen Umgebung jedes Punktes fühlt sich die Erdoberfläche für uns wie ein Ausschnitt der Ebene an. Mathematisch würde man sagen, dass sich eine Kugel lokal (also in einer sehr kleinen Umgebung) um einen Punkt genauso verhält, wie eine Ebene lokal um einen Punkt. Die Krümmung oder Rundung der Kugel ist dabei nicht spürbar. Versucht man die gesamte Kugel auf einer ebenen Fläche darzustellen, wie zum Beispiel für eine Weltkarte, so kann dies nur gelingen, wenn man Abstände verzerrt. Für unsere ebenen Darstellungen der Erdkugel als Landkarte muss man also immer im Hinterkopf behalten, dass diese (zum Teil stark) verzerrt sind, d.h. Längen, Winkel und Flächen durch die ebene Darstellung verändert werden. Ein wichtiges Konzept zur Unterscheidung von (z.B.) Ebene und Kugeloberfläche ist die eben schon erwähnte Krümmung. Es gibt verschiedene Definitionen - insbesondere, wenn man Flächen eingebettet im dreidimensionalen Raum untersucht. Dabei hat ein flachgestrichenes Blatt Papier keine Krümmung - eine Kugeloberfläche ist gekrümmt. Um das formal zu untersuchen, werden Tangentialflächen an Punkte auf der Oberfläche angelegt. In einer kleinen Umgebung des Berührpunktes wird die Abweichung der Tangentialebene von der Oberfläche betrachtet. Bei der Kugel liegt die Kugeloberfläche immer auf einer Seite von der Tangentialebene. Das muss nicht so sein. Die Tangentialfläche kann z.B. in einem Sattelpunkt die zu untersuchende Fläche durchdringen - d.h. in unterschiedliche Richtungen ist die Krümmung entweder positiv oder negativ. Man braucht aber eigentlich gar keine Tangentialflächen, denn auch Winkelsummen verraten uns etwas über die Krümmung. In der Ebene ergeben die drei Innenwinkel jedes Dreiecks zusammen addiert immer 180 Grad. Auf der Kugel, also auf einer gekrümmten Fläche, sind es immer mehr als 180 Grad. Legt man zum Beispiel einen Punkt in den Nordpol und zwei weitere so auf den Äquator, dass die Verbindungsstrecken zum Nordpol einen Winkel von 90 Grad einschließen, so hat das entstehende Dreieck eine Winkelsumme von 270 Grad. Etwas komplexer ist die Situation bezüglich Krümmung auf einem Torus (der sieht aus wie ein Schwimmreifen oder Donut). Betrachtet man das lokale Krümmungsverhalten in Punkten auf der Donut-/Torusoberfläche ist sie außen so gekrümmt wie eine Kugel, innen sieht sie aber aus wie eine Sattelfläche. Es läßt sich aber auch ein abstraktes Modell des Torus konstruieren, das genauso flach, wie die euklidische Ebene ist. Dazu wähle in der Ebene ein Quadrat mit fester Seitenlänge und klebe gedanklich die gegenüberliegenden Seiten (also oben und unten, sowie links mit rechts) zusammen. Man erhält so ein "periodisches" Quadrat: Wenn man auf einer Seite hinauswandert, kommt man gegenüber an der gleichen Stelle wieder in das Quadrat hinein. Dieses Objekt ist topologisch ebenfalls ein Torus, hat aber, weil das Quadrat Teil der Ebene ist, Krümmung 0. Literatur und weiterführende Informationen D. Hilbert, S. Cohn-Vossen: Anschauliche Geometrie, eine sehr schöne, (in weiten Teilen) auch mit wenig mathematischen Vorkenntnissen gut verständliche Einführung in viele verschiedene Bereiche der Geometrie. D. Burago, Y. Burago, S. Ivanov: A Course in Metric Geometry, eines der Standardlehrbücher über metrische Geometrie. Euklid, Elemente, Digitale Version der 5 Bücher von Euklid. Gromov: Metric Structures for Riemannian and Non-Riemannian Spaces. Das "grüne Buch" - Kursnotizen einer Vorlesung von Gromov, die später in Buchform gebracht wurden.

Zur 100. Folge haben sich Gudrun und Sebastian bei Gudrun getroffen, um sich zum Jubiläum einfach mal in Ruhe über den Podcast, den Ursprung, was wir so erlebten und was vor uns liegt. Für Sebastian öffnete die Raumzeit-Folge zu Tandem-X die Augen, wieviel wissenschaftlicher Inhalt in einem Podcast übertragen werden kann. Schnell war Gudrun begeistert und nahm mit Sebastian die erste Folge zu ihrer Vorlesung über mathematische Modellbildung auf. Nach zwei weiteren Aufnahmen zur Aorta-Challenge und zur Unsichtbarkeit machten wir unsere ersten Versuche öffentlich. Schon früh stellte sich heraus, dass uns die Themen zur Mathematik nicht schnell ausgehen, da es so viele Abschlussarbeiten, Forschungsthemen und Vorlesungen gibt, die jeweils auch noch unter unterschiedlichen Sichtweisen betrachtet werden können. Im Storify sieht man, wie wir schon früh vielseitig unterstützt wurden und unsere Hörerzahl stieg schnell an: Ein besonderer Unterstützer war dabei Henning Krause, der uns eine Grußbotschaft sendete und ganz besonders die Qwirkle-Folge schätzt. Einen weiteren Gruß sandte uns Katrin Leinweber vom KonScience Podcast. Weitere Grüße erreichten uns aus Kanada von Anja Randecker aus unserer Folge zu Wilden Singularitäten, die nun in Toronto als Post-Doc weiter zu Translationsflächen forscht. Sehr haben wir uns auch über die Grüße aus dem Grünen von Martin Rützler gefreut, der selbst im Radio Mono Podcast, im DKG-Podcast und im Sendegarten regelmäßig zu hören ist, die deutschen GanzOhr-Wissenschaftspodcast-Treffen initiierte und die Wissenschaftspodcasts-Seite mit begründete. Neben Gesprächen über Vorlesungen, wie zur Analysis, Höhere Mathematik oder Digitale Währungen, hat nun Gudrun auch eine Vorlesung aufgenommen: Den Schnupperkurs zur Verkehrsmodellierung, der jeweils auf viele Gespräche im Podcast verweist. Bei Konscience gibt es interessante Konzepte zur Verknüpfung von Vortrag und Podcast, die auch auf Vorlesungen angewendet werden könnten. Ganz besondere Grüße erreichten uns von Lorenz Adlung, den wir in der Folge 39 zur Systembiologie im Podcast hatten. Lorenz ist auch ein begnadeter Science-Slammer, wie auch Anastasia August aus unserer Folge 37 zum Metallschaum. Sie ist weiterhin als Mathematikerin am Institut für Angewandte Materialien, wo sie aktuell an Gradierten Schäumen und Magischen Schäumen forscht und ein Graduiertenkolleg vorbereitet. Sebastian hat die Folge 98 zu Primzahlen und Gruppen sehr gefallen, wo Rebecca Waldecker den Einstieg in die Algebra und Zahlentheorie sehr anschaulich beschrieben hat. Besonders spannend sind auch Themen, die inzwischen zu Ausgründungen geführt haben: Markus Dahlem in M-Sense mit dem Thema Migräne, Tobias Hahn mit der Chromatographie, sowie Carlos Falquez, Iris Pantle und Balazs Pritz zu Strömungslärm. Im Zuge des SFB zu Wellenphänomenen haben wir auch ein Special zum Cooking Math Projekt durchgeführt, wo durch Gespräche die vielseitigen Kunstobjekte zur Mathematik dargestellt werden. Ein persönliches Special war für uns aber auch die Nullnummer in Folge 73, die wir mit Nele Heise aufnehmen konnten. Ebenso haben wir uns sehr über die Grüße von Melanie Bartos gefreut, die mit ihrem Podcast Zeit für Wissenschaft immer wieder über spannende wissenschaftliche Themen aus der Uni Insbruck berichtet. Natürlich haben uns auch Annika Brockschmidt und Dennis Schulz vom Science Pie Podcast aus Heidelberg einen wunderschönen Gruß gesendet, und auch Nora Ludewig und Markus Völter vom Omega Tau Podcast schlossen sich mit einer lieben Botschaft an. Und wir freuen uns die beiden im Oktober beim GanzOhr2016-Treffen der Wissenschaftspodcasts wieder zu sehen. Unsere Audiodaten laufen inzwischen durch die Open Source Podcast Audio Chain (OSPAC). Einen Einblick kann man im Vortrag zu OSPAC auf der Subscribe7 oder dem erweiterten Vortrag zu OSPAC auf der GPN16 erhalten, und auch LIGO-Rohdaten auswerten. Informationen zum Aufnehmen von Podcasts mit dem iPhone habe ich auf dem Sendegate hinterlegt. Spannend waren auch die Podcast Nachbarschafts-Graphen, die nun auch eine neue Fortsetzung auf dem FYYD Podcast-Verzeichnis. Wir haben einige Überraschungen in den bisher beliebtesten Folgen und am längesten gehörten Folgen im Modellansatz- welches dies sind, muss man sich beim Interesse im Podcast anhören.

Vortrag im Graduiertenkolleg 804: Prof. Kenneth A. Jacobson, Bethesda (USA)

Vortrag im Graduiertenkolleg 804: Prof. Kenneth A. Jacobson, Bethesda (USA)