Podcasts about oszillationen

In dieser Folge geht es darum, wie Sebastian und Gudrun Mathematik an Hochschulen unterrichten und welche Rollen das Medium Podcast und konkret unser Podcast Modellansatz dabei spielen. Die Fragen stellte unsere Hörerin Franziska Blendin, die in der Folge 233 im Jahr 2020 über Ihr Fernstudium Bachelor Maschinenbau berichtet hatte. Sie hatte uns vorab gefragt: "Was versprecht ihr euch von dem Podcast - was ist euer Fazit nach den Jahren den ihr ihn schon macht und wie gestaltet ihr warum Lehre? Was macht euch Spaß, was sind Herausforderungen, was frustriert euch? Warum und wie gestaltet ihr Lehre für Studierende außerhalb der Mathematik, also beispielsweise Maschinenbau?" Es ist ein bisschen lustig, dass die erste Folge Modellansatz, in der Sebastian und Gudrun sich spontan ein Thema zum reden suchten ausgerechnet ein Gespräch über eine neu konzipierte Vorlesung war und der Podcast diese Vorlesung bis heute in unterschiedlichen Rollen begleitet, obwohl das nicht zum ursprünglichen Plan gehörte, wie wir uns einen Podcast über Mathematik vorgestellt hatten. Einerseits haben viele kein Verständnis dafür, was alles mit Mathe gemacht werden kann, andererseits erleben wir intern andauernd so viele spannenden Vorträge und Personen. Eigentlich bringen wir die beiden Sachen in unserem Podcast nur zusammen. Das Medium Podcast ist dabei durch das Gespräch sehr niederschwellig: Es ist so sehr leicht mit den Gesprächen in die Themen einzusteigen und auch auf viel weiteren Ebenen sich darüber zu unterhalten. Wir sind überzeugt, dass wir mit Text oder Video nie so viele und so umfangreiche Austauschsformen einfangen können, mal ganz abgesehen davon, dass die Formate dann an sich für uns zu einer viel größeren Herausforderung in Form und Darstellung geworden wären. Wir hoffen, dass sich irgendwann auch mal eine Person dazu bekennt, wegen unseres Podcasts ein Mathe- oder Informatikstudium zu erwägen, aber bisher ist das tolle Feedback an sich ja schon eine ganz ausgezeichnete Bestätigung, dass diese Gespräche und Themen nicht nur uns interessieren. Viele der Gespräche haben sich auch schon vielfach für uns gelohnt: Sebastian hat aus vielen Gesprächen Inspirationen für Vorlesungen oder andere Umsetzungen gewonnen. Ein Fazit ist auf jeden Fall, dass das Ganze noch lange nicht auserzählt ist, aber wir auch nicht außerhalb unserer Umgebung leben. In der Pandemie sind einerseits Gespräche am Tisch gegenüber, wie wir sie gerne führen, schwierig geworden, und gleichzeitig ist die Lehre so viel aufwendiger geworden, dass kaum Zeit verblieb. Aufnahmen, waren zuletzt hauptsächlich "interne" Podcasts für Vorlesungen, damit die Studierenden daheim und unterwegs sich mit den Inhalten auseinandersetzen können. Gudrun hat damit auch Themen vorbereitet, die sie anschließend in die Zeitschrift Mitteilungen der Deutschen Mathematiker-Vereinigung als Artikel geschrieben hat. Das betrifft insbesondere die Folgen zu Allyship und zum Mentoring in der Mathematik. In der Vermittlung von Mathematik im Studium gibt es kaum Themen, die nicht irgendwo spannend und interessant sind. Um die Themen zu verstehen oder wie dort die Lösungen oder Verfahren gefunden wurden, muss die Theorie behandelt und in weiten Teilen verstanden werden. Da aber "Rosinenpickerei" nichts bringt (also nur die nötigsten Teile von Theorie zu erzählen), geht es darum, ein sinnvolles Mittelmaß zu finden. Also auf der einen Seite ein gutes Fundament aufzubauen zu einem Thema, aber gleichzeitig noch Zeit für Einblicke in spannende und interessante Teile zu haben. Es ist in der Vorbereitung auf der einen Seite total schön, wenn dann eine Anwendung perfekt in die Theorie passt, beispielsweise entwirft Sebastian gerade ein Skript zu formalen Sprachen und Grammatiken, und dann kann man das Komprimierverfahren LZW als eine dynamische Grammatik sehen. Oder es geht um theoretische und "langweilige" Zustandsmaschinen und dann gibt es das Beispiel, dass die Raspberry Pi Foundation gerade dazu einen eigenen Chip (RP2040) mit solchen Komponenten veröffentlicht, oder mit dem Newton-Verfahren wurde die schnelle Quadratwurzel für das Computerspiel Quake erst möglich. Ob das dann auch so toll in der Vorlesung herüberkommt, ist nochmal ein eigenes Thema, aber wenn es klappt, so ist das natürlich großartig. Umgekehrt frustriert es dann schon, wenn die Grundlagen nicht bei möglichst vielen ankommen- nicht jede Person muss sich ja bis ins letzte für ein Thema begeistern, aber am Ende sollte der Großteil die wichtigen Hauptsachen mitnehmen. Leider gibt es immer ein paar Leute, wo das dann trotz vieler Angebote leider nicht so gut klappt, und das frustriert natürlich. Dann muss geschaut werden, woran es liegen könnte. Aktuell hilft das Nörgeln und Nerven, wenn nicht regelmäßig die angebotenen Übungsaufgaben abgegeben werden, wohl mit am Besten. Warum werden mathematische Themen im Ingenieurstudium relevant: Das hängt ganz davon ab, welche Kurse wir haben, und was gebraucht wird... Sebastian unterrichtet jetzt gerade Informatik-Studierende und in den Wirtschaftswissenschaften, früher außer MACH/CIW/BIW/MAGE... auch mal Mathe-Lehrende. Das "Wie" ist dann jeweils auf die Gruppe zugeschnitten: Zunächst gibt es ja unterschiedliche Voraussetzungen: Curriculum, Haupt- & Nebenfächer, etc.. Dann gibt es eine Liste von Fertigkeiten, die vermittelt werden sollen und können, und dann besonders in den Vorlesungen außerhalb des Mathematik-Studiums die lästige Beschränkung des Umfangs der Veranstaltung, und wieviel Eigenarbeit erwartet werden kann. Grundsätzlich möchten wir auch bei den Nicht-Hauptfächlern so viel davon erzählen, was dahinter steht- statt "ist halt so"- und was heute damit gemacht werden kann. Diese Motivation macht vielen das Lernen leichter. Es muss aber auch immer viel selbst gemacht werden, dh. viele Aufgaben und prototypische Problemlösungen, denn Mathe lernt sich nicht durchs zuhören alleine. (leider... ;) Damit geht das Puzzle-Spiel los: Welche Grundlagen müssen aufgebaut werden, und was kann wie in der gegebenen Zeit sinnvoll behandelt werden... Und natürlich immer mit dem Blick darauf, ob es Anküpfungspunkte in die Studienrichtungen der Studierenden gibt. Literatur und weiterführende Informationen F. Blendin: Fußballfibel FSV Frankfurt MINT-Kolleg Baden-Württemberg fyyd - Die Podcast-Suchmaschine F. Blendin, S. Düerkop: Die Suche nach der ersten Frau, Zeit, 2.9.2020. GanzOhr-Konferenzen auf Wissenschaftspodcasts.de. RP2040 Dokumentation, Prozessor mit 8 Zustandsmaschinen. Schülerlabor Mathelabor der Fakultät für Mathematik am KIT und das Onlinelabor Einsetzungsverfahren gegenüber dem Gauß-Jordan-Verfahren Vom traditionellen Riemann-Integral zum modernen Lebesgue-Integral mit Nullmengen, das natürlich kompatibel ist zur Maßtheorie, Fourier-Transformation und zu den Sobolev-Räumen für Finite-Elemente Farbwahrnehmung durch Sinneszellen - Sinneszellen für langwelliges Licht werden auch durch kurzwelliges Licht angesprochen und das schließt die Illusion des Farbkreises Podcasts von Franziska Legende verloren Der Podcast über die vergessenen Geschichten des deutschen und internationalen Frauenfußballs, Produziert von Sascha, Sven, Petra, Freddy, Helga, Sunny, Franzi G4 Podcast über CNC-Maschinen (Thema Zerspanung, zuletzt mit Sonderfolgen zum Lernen im Studium) Braucast - Ein Hobbybrau-Podcast. Podcasts zum Thema Mathe in der Hochschullehre A. Chauhan, G. Thäter: CSE, Gespräch im Modellansatz Podcast, Folge 249, Fakultät für Mathematik, Karlsruher Institut für Technologie (KIT), 2022. F. Blendlin, G. Thäter: Fernstudium Maschinenbau, Gespräch im Modellansatz Podcast, Folge 233, Fakultät für Mathematik, Karlsruher Institut für Technologie (KIT), 2020. Y. Cai, S. Dhanrajani, G. Thäter: Mechanical Engineering, Gespräch im Modellansatz Podcast, Folge 176, Fakultät für Mathematik, Karlsruher Institut für Technologie (KIT), 2018. ]http://modellansatz.de/maschinenbau-hm|G. Thäter, G. Thäter: Maschinenbau HM], Gespräch im Modellansatz Podcast, Folge 169, Fakultät für Mathematik, Karlsruher Institut für Technologie (KIT), 2018. G. Thäter, J. Rollin: Advanced Mathematics, Conversation in the Modellansatz Podcast, Episode 146, Department of Mathematics, Karlsruhe Institute for Technology (KIT), 2017. A. Kirsch: Lehramtsausbildung, Gespräch mit G. Thäter im Modellansatz Podcast, Folge 104, Fakultät für Mathematik, Karlsruher Institut für Technologie (KIT), 2016. F. Hettlich, G. Thäter: Höhere Mathematik, Gespräch im Modellansatz Podcast, Folge 34, Fakultät für Mathematik, Karlsruher Institut für Technologie (KIT), 2014. M.-L. Maier, S. Ritterbusch: Rotierender 3d-Druck, Gespräch im Modellansatz Podcast, Folge 9, Fakultät für Mathematik, Karlsruher Institut für Technologie (KIT), 2013. C. Spannagel, S. Ritterbusch: Flipped Classroom, Gespräch im Modellansatz Podcast, Folge 51, Fakultät für Mathematik, Karlsruher Institut für Technologie (KIT), 2015. M. Lübbecke, S. Ritterbusch: Operations Research, Gespräch im Modellansatz Podcast, Folge 110, Fakultät für Mathematik, Karlsruher Institut für Technologie (KIT), 2016. Podcasts als Projektabschluss S. Bischof, T. Bohlig, J. Albrecht, G. Thäter: Benchmark OpenLB, Gespräch im Modellansatz Podcast, Folge 243, Fakultät für Mathematik, Karlsruher Institut für Technologie (KIT), 2021. Y. Brenner, B. Hasenclever, U. Malottke, G. Thäter: Oszillationen, Gespräch im Modellansatz Podcast, Folge 239, Fakultät für Mathematik, Karlsruher Institut für Technologie (KIT), 2021. S. Gassama, L. Harms, D. Schneiderhan, G. Thäter: Gruppenentscheidungen, Gespräch im Modellansatz Podcast, Folge 229, Fakultät für Mathematik, Karlsruher Institut für Technologie (KIT), 2020. L. Dietz, J. Jeppener, G. Thäter: Gastransport - Gespräch im Modellansatz Podcast, Folge 214, Fakultät für Mathematik, Karlsruher Institut für Technologie (KIT) 2019. A. Akboyraz, A. Castillo, G. Thäter: Poiseuillestrom - Gespräch im Modellansatz Podcast, Folge 215, Fakultät für Mathematik, Karlsruher Institut für Technologie (KIT) 2019.A. Bayer, T. Braun, G. Thäter: Binärströmung, Gespräch im Modellansatz Podcast, Folge 218, Fakultät für Mathematik, Karlsruher Institut für Technologie (KIT), 2019. C. Brett, N. Wilhelm, G. Thäter: Fluglotsen, Gespräch im Modellansatz Podcast, Folge 196, Fakultät für Mathematik, Karlsruher Institut für Technologie (KIT), 2019. Weitere erwähnte Podcasts, Artikel und Vorträge J. Breitner, S. Ritterbusch: Incredible Proof Machine, Gespräch im Modellansatz Podcast, Folge 78, Fakultät für Mathematik, Karlsruher Institut für Technologie (KIT), 2016. R. Pollandt, S. Ajuvo, S. Ritterbusch: Rechenschieber, Gespräch im Modellansatz Podcast, Folge 184, Fakultät für Mathematik, Karlsruher Institut für Technologie (KIT), 2018. S. Ritterbusch: 0x5f3759df - ein WTF für mehr FPS, Vortrag auf der GPN20, 2022. M. Lösch, S. Ritterbusch: Smart Meter Gateway, Gespräch im Modellansatz Podcast, Folge 135, Fakultät für Mathematik, Karlsruher Institut für Technologie (KIT), 2017. M. Fürst, S. Ritterbusch: Probabilistische Robotik, Gespräch im Modellansatz Podcast, Folge 95, Fakultät für Mathematik, Karlsruher Institut für Technologie (KIT), 2016. M. Heidelberger: Bilderkennung zeigt Wege als Klang, Presseinformation 029/2018, Karlsruher Institut für Technologie (KIT), 2018. N. Ranosch, G. Thäter: Klavierstimmung. Gespräch im Modellansatz Podcast, Folge 67, Fakultät für Mathematik, Karlsruher Institut für Technologie (KIT), 2015.

In Folge 87 machen wir ein kurzes Raumfahrt-Update und schauen unter anderem was der japanische “Moon Sniper” treibt, wann Osiris Rex Asteroidenmaterial zur Erde bringen wird und was diese Raumsonde danach vor hat. Außerdem finden wir ein schwarzes Loch so nah an der Erde wie nie zuvor. In der Hauptgeschichte fangen wir mit der hawaiianischen Schöpfungslegende an, beschäftigen uns mit baryonisch akustischen Oszillationen und landen schließlich bei der vor kurzem entdeckten größten kosmischen Struktur in unserer Nachbarschaft. Danach fragt sich Evi in “Science Frames”, wie wir den Mars erdähnlich machen können, ob wir das überhaupt tun sollten und ob Schwarzenegger mit Alientechnologie ein vielversprechender Weg dafür ist. Außerdem klären wir ein für alle mal, was vor dem Urknall war! Wenn ihr uns unterstützen wollt, könnt ihr das hier tun: https://www.paypal.com/paypalme/PodcastDasUniversum. Oder hier: https://steadyhq.com/de/dasuniversum. Oder hier: https://www.patreon.com/dasuniversum.

El Niño hat irgendwas mit Wetter zu tun. Und mit Südamerika. Aber was passiert da genau? Es geht um ein erstaunlich komplexes Phänomen das zeigt, was für eine erstaunlich komplexe Welt die Erde ist. Mehr erfahrt ihr in der neuen Folge der Sternengeschichten. Wer den Podcast finanziell unterstützen möchte, kann das hier tun: Mit PayPal (https://www.paypal.me/florianfreistetter), Patreon (https://www.patreon.com/sternengeschichten) oder Steady (https://steadyhq.com/sternengeschichten)

PSD 95 PARADOXIEN "Sei spontan!" ist ein Beispiel, das Paul Watzlawick als paradox bezeichnet. Was sind eigentlich Paradoxien, wo kommen sie vor, wer macht sie und vor allem - wie können sie gelöst werden. Auch Niklas Luhmann hat dazu spannende Ideen entwickelt. In der Episode stelle ich drei Strategien vor, mit denen Paradoxien entfalten werden können - denn "gelöst" werden können sie nicht. Ich zeige Ihnen auch, was Oszillationen mit der Entfaltung von Paradoxien zu tun haben.

Diese Folge entstand im Rahmen eines Projekts zur Modellbildungsvorlesung von Gudrun. Es ist eine Arbeit von Yannik Brenner, Bastian Hasenclever und Urs Malottke, die das Ziel haben, in einigen Jahren Mathematik und Physik am Gymnasium zu unterrichten. Außerdem macht Yannik selbst Musik und hat sich deshalb ganz praktisch mit Schwingungen an der Gitarre beschäftigt. Die drei hatten die Idee, dass man das Thema Schwingunge interessant für die Schule aufbereiten kann, wenn es dazu auch Hörbeispiele gibt. Deshalb haben Sie sich an einen Tisch gesetzt, das Gespräch und die Hörbeispiele aufgenommen und schließlich den Text dazu aufgeschrieben. Der harmonische Oszillator spielt eine wichtige Rolle zur Modellierung verschiedenster physikalischer Sachverhalte. Daher bietet es sich an, ihn schon in der Schule zu thematisieren, wo er auch in der Oberstufe im Bildungsplan zu finden ist. Während im Podcast der Versuch unternommen wurde, ein Grundverständnis für das Thema ohne formale Zusammenhänge zu entwickeln, sollen hier zusätzlich die mathematischen Hintergründe gemeinsam mit einigen Abbildungen ergänzt werden. Die didaktischen Aspekte, die in der Episode zur Sprache kommen, spielen im folgenden Text jedoch nur eine untergeordnete Rolle. Grundlegendes Ein Oszillator ist ein System, das um einen bestimmten Punkt, in der Regel Ruhepunkt oder auch die Ruhelage genannt, schwingen kann. Befindet sich das System in Ruhe in dieser Ruhelage, passiert ohne die Einwirkung äußerer Kräfte nichts; wird das System von diesem Punkt ausgelenkt, wird es durch eine rückstellende Kraft wieder Richtung Ruhepunkt beschleunigt. Der Zusatz "harmonisch" bedeutet, dass die Rückstellkraft linear von der Auslenkung zum Ruhepunkt abhängt, also proportional zur Auslenkung zunimmt. Der Graph der Bewegungsfunktion ist eine Sinus- oder Cosinus-Kurve. Die einfachsten und wohl auch bekanntesten Beispiele eines Oszillators im Bereich der Mechanik sind das Faden- und das Federpendel. Beim Fadenpendel ist der niedrigste Punkt die Ruhelage und die Rückstellkraft resultiert aus der Gravitationskraft. Beim Federpendel stellt die Federkraft die rückstellende Kraft dar. Eigenschaften eines harmonischen Oszillators Ein schwingfähiges System besitzt verschiedene Eigenschaften, mit deren Hilfe das gesamte System beschrieben werden kann. Um den harmonischen Oszillator zu verstehen, kann man sich zuerst die Bewegungsgleichung ansehen, also die Gleichung, die die aktuelle Lage des Systems beschreibt. Ausgangspunkt ist die Rückstellkraft, die im mechanischen Fall linear von der Auslenkung zur Ruhelage, also dem aktuellen Ort, abhängt (auf nicht-mechanische Einsatzgebiete wird später eingegangen). Die Rückstellkraft kann mit einer Variablen , die von verschiedenen Merkmalen des Systems abhängt, gemeinsam mit dem Ort also als dargestellt werden. Die Kraft kann auch als Beschleunigung , also der zweifachen Ableitung des Ortes, mal der Masse ausgedrückt werden, wodurch die Formel auch folgendermaßen aussehen kann: Diese Art von Formeln, in der eine Größe gemeinsam mit einer ihrer Ableitungen auftritt, wird Differentialgleichung genannt. Das Erarbeiten einer Lösung ist leichter, wenn durch die Gleichung vereinfacht wird. wird die Eigenfrequenz des Systems genannt und gibt außerdem an, wie viele Schwingungen das System in einer bestimmten Zeit, oftmals einer Sekunde, macht, wenn keine anderen Kräfte vorliegen. Somit ergibt sich Die Lösung der Funktion für den Ort muss eine Funktion sein, die nach zweimaligem Ableiten bis auf einen Vorfaktor und das Vorzeichen wieder die Ursprungsfunktion ist. Deshalb sind Sinus- und Cosinus-Funktionen, oder die äquivalente Darstellung durch die e-Funktion (siehe Eulersche Formel), Lösungen. Werden nun gewählt, wobei und die Amplituden, also maximalen Auslenkungen der Schwingungen darstellen, kann mit den Ableitungsregeln überprüft werden, dass dies Lösungen für die Bewegungsgleichung sind. Als Summe zweier Lösungen ist auch Eine Lösung, die die allgemeine Lösung genannt wird. Die beiden Amplituden der einzelnen Sinus-/Kosinus-Funktion müssen dabei aus Anfangsbedingungen bestimmt werden. Man sieht, dass die Amplitude der beobachtbaren Schwingung sein muss, also der maximalen Auslenkung, die beim Zeitpunkt vorliegt, da die Gesamtschwingung zum Zeitpunkt diese Auslenkung annehmen muss und zu diesem Zeitpunkt der Sinus verschwindet: Die Amplitude der Sinus-Funktion bestimmt sich nach und spielt daher dann eine Rolle, wenn zum Zeitpunkt bereits eine Geschwindigkeit vorliegt, das System also nicht aus der Ruhe losgelassen, sondern angestoßen wird. Zu besprechen ist allerdings noch, wie die Gleichung bei einem anderen Pendel als dem Federpendel aussieht. Das Prinzip des Oszillators bleibt gleich und somit natürlich auch die Mathematik, die ihn beschreibt. Allerdings setzt sich bei anderen Pendeln anders zusammen, da bei ihnen andere Rückstellkräfte und andere Systemeigenschaften eine Rolle spielen und nicht die Federkonstante und Masse wie beim Federpendel. So gilt beim Fadenpendel wobei die klassische Gravitationskonstante ist, die beim Fadenpendel eine große Rolle für die Rückstellkraft einnimmt, und die Fadenlänge darstellt. Werden Oszillatoren außerhalb der Mechanik betrachtet, beispielsweise der elektrische Schwingkreis, ergibt sich aus den Eigenschaften, die dieses System beschreiben. Beim elektrischen Schwingkreis z.B. aus der Induktivität der Spule und der Kapazität des Kondensators: Um die Sinus-förmige Schwingung eines Oszillators zu beschreiben, werden noch weitere Begriffe verwendet, die jedoch aus den bisher vorgestellten Eigenschaften bestimmt werden können. So wird unter der Schwingungs- oder Periodendauer die Zeit verstanden, die das System für eine vollständige Schwingung benötigt. Da sie als Informationen die Anzahl an Schwingungen und eine Zeit enthält, muss sie eng mit der Eigenfrequenz zusammenhängen: Überblick über die wichtigsten Begriffe zur Beschreibung einer Schwingung (Quelle: leifiphysik.de) Ungedämpfter harmonischer Oszillator Immer dann, wenn ein schwingfähiges System mit der obigen Gleichung beschrieben werden kann, handelt es sich um einen ungedämpften harmonischen Oszillator. Denn an der Gleichung wird klar, dass die Amplitude, also die maximale Auslenkung, auch bei der 20ten, 100ten, 10.000ten Schwingung wieder erreicht wird. Da sich die Systemeigenschaften ohne äußere Einflüsse ebenfalls nicht ändern, ändert sich das Verhalten dieses Oszillators nie und er schwingt stets gleich um die Ruhelage. Nach der mathematischen Herleitung ist schon fast alles zum ungedämpften harmonischen Oszillator gesagt, denn: Reale Beispiele und Anwendungen gibt es nicht! In der Realität gibt es immer einen Widerstand, der den Oszillator ausbremst und die Auslenkung langsam kleiner werden lässt. Aus diesem Grund ist der ungedämpfte Oszillator nur zum Kennenlernen und Verstehen des Verhaltens sowie als Näherungslösung geeignet. Gedämpfter harmonischer Oszillator Beim gedämpften harmonischen Oszillator existiert eine bremsende Kraft. Das ändert die mathematische Beschreibung in der Differentialgleichung. Die Bewegungsgleichung des Federpendels (und äquivalent die Gleichungen anderer Oszillatoren) wird um einen Term ergänzt, der im einfachen Fall der Reibung in der Luft, also einem Reibungskoeffizienten und proportional zur Geschwindigkeit ist: Oft wird zu zusammengefasst, um das rechnen zu vereinfachen. Die zu lösende Differentialgleichung wird auf die gleiche Art gelöst, wird aber natürlich komplizierter. Als Lösungsansätze empfehlen sich wieder Sinus-, Cosinus- oder e-Funktion. Mit dem Ansatz ergeben sich Lösungen, wenn die folgende Gleichung erfüllt: Je nachdem, wie das Verhältnis von Dämpfung und Eigenfrequenz sind, werden verschiedene Fälle unterschieden: Schwach gedämpfter Fall Der schwach gedämpfte Fall tritt auf, wenn gilt. Somit ist die Zahl unter der Wurzel bei der Berechnung von negativ und die Wurzel selbst imaginär. Mit der verkürzten Schreibweise ergibt sich die allgemeine Lösung zu was im Vergleich mit der ungedämpften Schwingung eine Schwingung mit kleinerer Frequenz (da ) und einer mit der Zeit exponentiell abnehmenden Amplitude darstellt. Eine andere Darstellungsweise ist folgende: Hier ist die exponentielle Abnahme der Amplitude besser ersichtlich, allerdings ist dazu das Verständnis des Zusammenfassens zweier auftretender periodischer Funktionen mittels Phasenverschiebung nötig. Die Schwingung schwingt in diesem Fall weiterhin um die Ruhelage, allerdings wird, wie bereits gesagt, die maximale Auslenkung mit jeder Schwingung geringer. Die Einhüllende zu einer gedämpften Schwingung (Quelle: Wikipedia/Harmonischer-Oszillator) Aperiodischer Grenzfall In Anwendungen ist es oft gewollt, eine Schwingung schnellstmöglich zu stoppen und zur Ruhelage zurückzukehren. Wenn eine Dämpfung keine komplette Fixierung in einem Zustand beinhaltet, ist eine überstarke Dämpfung dabei aber nicht zielführend, wie intuitiv oft angenommen wird. Um die Schwingung schnellstmöglich zu stoppen, ist die Bedingung nötig. Somit verschwindet in der Berechnung von die Wurzel und es bleibt nur eine Lösung übrig, was für die Schwingung zu führt, wobei und aus den Anfangsbedingungen, also Auslenkung und Startgeschwindigkeit, bestimmt werden. Beim aperiodischen Grenzfall, manchmal auch mit kritischer Dämpfung bezeichnet, findet keine Schwingung mehr statt. Je nach Anfangsbedingungen kann die Ruhelage einmal durchlaufen werden, spätestens dann wird sich dieser allerdings exponentiell angenährt. Darstellung des aperiodischen Grenzfalls mit unterschiedlichen Startgeschwindigkeiten (Quelle: https://de.wikipedia.org/wiki/Aperiodischer_Grenzfall) Starke Dämpfung Zwar führt eine starke Dämpfung auch dazu, dass keine Schwingung stattfindet, allerdings braucht das System lange, um wieder in die Ruhelage zurückzukehren. Deshalb wird dieser Fall auch als Kriechfall bezeichnet. Mathematisch wird er mit der Bedingung beschrieben, was zu zwei reellen, negativen Ergebnissen für führt. Die Bewegungsgleichung ergibt damit vereinfacht wobei und wieder aus den Anfangsbedingungen bestimmt werden. Vergleich des Kriechfalls mit dem aperiodischen Grenzfall Um zu zeigen, dass die vorgestellten Fälle alle von Nutzen sind, werden nun einige Anwendungsbeispiele vorgestellt. So ist der Fall der schwachen Dämpfung für Saiteninstrumente wichtig, da die einzelnen Saiten sich nicht sofort wieder in die Ruhelage begeben dürfen, sondern schwingen müssen, um überhaupt einen Ton erzeugen zu können. Der aperiodische Grenzfall ist beispielsweise für Autofahrer sehr wichtig, da die Stoßdämpfer nach diesem Prinzip funktionieren. Das hat den einfachen Grund, dass das Auto nach der Beanspruchung der Stoßdämpfer schnell wieder in die ideale Straßenlage kommen soll. Würde eine schwache Dämpfung verwendet werden, so würde das Auto noch für längere Zeit auf und ab wippen und die Fahrt eher einer Bootstour ähneln, was wenig komfortabel ist. Bei starker Dämpfung könnte es vorkommen, dass die nächste Beanspruchung nicht ausreichend abgefedert werden kann, da die Feder noch zu stark eingefedert ist. Aber auch die starke Dämpfung hat ihre Anwendungsgebiete. So sind beispielsweise viele Türen in öffentlichen Gebäuden stark gedämpft. Das sorgt für ein langsames und leises Schließen der Türen und verhindert, dass die Tür einer unaufmerksamen Person mit zu viel Geschwindigkeit entgegenfällt und diese eventuell verletzt. Getriebener Oszillator Bisher wurde der Oszillator ohne äußere Kräfte betrachtet. Liegt solch eine Kraft vor, muss diese in die Bewegungsgleichung integriert werden: Interessant ist dieser Fall besonders dann, wenn es sich bei der Kraft um eine periodische Kraft handelt, also . Dieser Fall ist sehr gut mit einem schaukelndem Kind zu vergleichen, welches immer zum gleichen Zeitpunkt mit der gleichen Kraft angeschubst wird. Durch diese von außen aufgebrachte Kraft wird aus der homogenen eine inhomogene Differentialgleichung. Um diese zu lösen muss die Lösung der homogenen Differentialgleichung, welche in dem Abschnitt zu dem gedämpften harmonische Oszillator zu finden ist, mit der sogenannten partikulären Lösung addiert werden. Die partikuläre Lösung lässt sich mit dem Ansatz des Typs der rechten Seite lösen und ergibt sich zu dabei handelt es sich bei um eine Phasenverschiebung zwischen der antreibenden Kraft und dem um den Ruhepunkt schwingenden Massepunkt. Von besonderem Interesse ist dabei das Verhalten des gesamten Systems für verschiedene Frequenzen der treibenden Kraft. Dabei werden drei verschiedene Fälle betrachtet. Niederfrequenter Bereich: Für den niederfrequenten Bereich gilt, dass die Frequenz der antreibenden Kraft sehr viel kleiner ist als die Eigenfrequenz des Oszillators. Aufgrund dessen ist die Amplitude der anregenden Kraft in etwa so groß wie die Amplitude des Massepunktes. Das Amplitudenverhältnis beträgt also ungefähr 1. Der Phasenunterschied zwischen den beiden Schwingungen ist in etwa 0. Resonanzfall: Von Resonanz wird gesprochen, wenn die Frequenz der antreibenden Kraft der Eigenfrequenz des Oszillators gleicht. Infolgedessen erhöht sich die Amplitude des Oszillators gegenüber der Amplitude des Erregers, sodass sich ein Amplitudenverhätnis ergibt, welches größer 1 ist. Die Phasendifferenz beträgt , wobei der Erreger dem Massepunkt vorauseilt. Hochfrequenter Bereich: Sollte die Frequenz der antreibenden Kraft viel größer sein als die Eigenfrequenz des Oszillators so fällt auch die Amplitude des Oszillators wesentlich kleiner aus. Es ergibt sich ein Amplitudenverhätnis, welches gegen 0 geht. Auch in diesem Fall gibt es eine Phasendifferenz , die Schwingungen laufen also fast gegenphasig ab. Auch diese Eigenschaften der Oszillatoren sind im Alltag von Bedeutung. So ist es für Autos wichtig, dass die Eigenfrequenz einzelner Teilsysteme oder des Gesamtsystems nicht im Bereich der Motorendrehzahl liegen um eine komfortable und sichere Fahrt zu gewährleisten. Insbesondere der Resonanzfall kann gefährliche Auswirkungen haben, da in diesem Fall das System immer weiter aufgeschaukelt wird und die Amplitude des Oszillators sich immer weiter erhöht. Falls das System nicht gedämpft ist, kann die Amplitude bis ins Unedliche steigen, was zur Zerstörung des Systems führt. Eine starke Dämpfung kann die maximale Amplitude zwar begrenzen, aber auch in diesem Fall komm es für den Resonanzfall zu einer starken Belastung des Systems, was in den meisten Fällen vermieden werden sollte. Ein gutes Beispiel für eine Resonanzkatastrophe ist die Tacoma Narrows Bridge, welche durch starke Winde in Schwingung versetzt wurde, welche sich dann selbsterregt immer weiter verstärkte, was den Einbruch der Brücke zur Folge hatte. Demgegenüber bleibt aber zu sagen, dass ohne Resonanz auch viele alltägliche Dinge nicht möglich wären, es also auch einen positiven Aspekt gibt. So würde Schaukeln nicht halb so viel Spaß machen, wenn es nicht möglich wäre seine eigene Schwingung zu verstärken und somit immer höher Schaukeln zu können. Ein weiteres typisches Beispiel für den getriebenen harmonischen Oszillator stellt der elektrische Schwingkreis da, der bei der drahtlosen Energieübertragung genutzt wird. Das System wird dabei ständig neu mit Energie aufgeladen, die es dann mittels sogenannter resonant induktiver Kopplung an einen Empfänger weitergeben kann, der so kabellos geladen wird. Weiterführendes Viele weiterführende Beispiele, die sich des Oszillators mit schwacher Dämpfung bedienen, sind in der Akustik respektive Musik zu finden, wie die Schwingung einer (Gitarren-)Seite, die nach einmaligem Anschlag möglichst lange klingen soll. Doch hier handelt es sich nicht um einen einfachen harmonischen Oszillator, sondern um ein komplexeres System. Literatur und weiterführende Informationen Viele Experimente und Material zum Fadenpendel für die Schule findet man z.B. auf leifiphysik.de Physik des Aufschaukelns Anschubsen K. Magnus: Schwingungen, Teubner 1976. Juan R. Sanmartin: O Botafumeiro: Parametric pumping in the Middle Ages Anwendung auf das Schwenken des berühmten Weihrauchfasses in der Kathedrale von Santiago de Compostela, 1984. Podcasts Helen: Schaukeln, Gespräch mit G. Thäter im Modellansatz Podcast, Folge 114, Fakultät für Mathematik, Karlsruher Institut für Technologie (KIT), 2016.

Die #NordatlantischeOszillation (NAO) gzw. die #Thermohaline #Zirkulation im atlantischen Ozean tragen entscheidend zu unserem Wettergeschehen bei. Sie und andere thermische Effekte wie #ElNino und #LaNina im #Pazifik beeinflussen das Wetter in den angrenzenden Kontinenten.

Wie Astronomen mithilfe von Schwingungen in Sternen auf den inneren Aufbau der Himmelskörper schließen, erklärt Saskia Hekker vom Max-Planck-Institut für Sonnensystemforschung in Göttingen in dieser Folge.

Das Gespräch mit Susanne Höllbacher von der Simulationsgruppe an der Frankfurter Goethe-Universität war ein Novum in unserer Podcastgeschichte. Das erste mal hatte sich eine Hörerin gemeldet, die unser Interesse an Partikeln in Strömungen teilte, was sofort den Impuls in Gudrun auslöste, sie zu einem Podcastgespräch zu diesem Thema einzuladen. Susanne hat in der Arbeitsgruppe von Gabriel Wittum in Frankfurt promoviert. Dort werden Finite-Volumen-Verfahren zur Lösung von Partiellen Differentialgleichungen benutzt. Das Verfahren betrifft hier insbesondere die räumliche Diskretisierung: Das Rechengebiet wird in Kontrollvolumen aufgeteilt, in denen durch das Verfahren sichergestellt wird, dass bestimmte Größen erhalten bleiben (z.B. die Masse). Diese Verfahren stammen aus dem Umfeld hyperbolischer Probleme, die vor allem als Erhaltungsgesetze modelliert sind. Diese Gleichungen haben die Eigenschaft, dass Fehler nicht automatisch geglättet werden und abklingen sondern potentiell aufgeschaukelt werden können. Trotzdem ist es möglich, diese numerischen Verfahren ähnlich wie Finite-Elemente-Verfahren als Variationsprobleme zu formulieren und die beiden Familien in der Analyse etwas näher zusammenrücken zu lassen. Gemeinsam ist ihnen ja ohnehin, dass sie auf große Gleichungssysteme führen, die anschließend gelöst werden müssen. Hier ist eine billige und doch wirkungsvolle Vorkonditionierung entscheidend für die Effizienz und sogar dafür, ob die Lösungen durch das numerische Verfahren überhaupt gefunden werden. Hier hilft es, schon auf Modell-Ebene die Eigenschaften des diskreten Systems zu berücksichtigen, da ein konsistentes Modell bereits als guter Vorkonditionierer fungiert. Das Promotionsprojekt von Susanne war es, eine Methode zur direkten numerischen Simulation (DNS) von Partikeln in Fluiden auf Basis eines finite Volumen-Verfahrens zu entwickeln. Eine grundsätzliche Frage ist dabei, wie man die Partikel darstellen möchte und kann, die ja winzige Festkörper sind und sich anders als die Strömung verhalten. Sie folgen anderen physikalischen Gesetzen und man ist geneigt, sie als Kräfte in die Strömung zu integrieren. Susanne hat die Partikel jedoch als Teil des Fluides modelliert, indem die Partikel als finite (und nicht infinitesimal kleine) Volumen mit zusätzlicher Rotation als Freiheitsgrad in die diskreten Gleichungen integriert werden. Damit fügen sich die Modelle für die Partikel natürlich und konsistent in das diskrete System für die Strömung ein. Vorhandene Symmetrien bleiben erhalten und ebenso die Kopplung der Kräfte zwischen Fluid und Partikel ist gewährleistet. Die Nebenbedingungen an das System werden so formuliert, dass eine Sattelpunkt-Formulierung vermieden wird. Die grundlegende Strategie dabei ist, die externen Kräfte, welche bedingt durch die Partikel und deren Ränder wirken, direkt in die Funktionenräume des zugrundeliegenden Operators zu integrieren. In biologischen Systemen mit hoher Viskotität des Fluides fungiert die Wirkung der Partikel auf das Fluid als Informationstransport zwischen den Partikeln und ist sehr wichtig. In der Umsetzung dieser Idee verhielten sich die Simulationen des Geschwindigkeitsfeldes sehr gutartig, aber Susanne beobachtete Oszillationen im Druck. Da sie sich nicht physikalisch erklären ließen, musste es sich um numerische Artekfakte handeln. Bei näherem Hinsehen zeigte sich, dass es vor allem daran lag, dass die Richtungen von Kraftwirkungen auf dem Rand der Partikel im diskreten System nicht sinnvoll approximiert wurden. In den berechneten Lösungen für das Geschwindigkeitsfeld hat sich dies kaum messbar niedergeschlagen. Im Druck zeigte sich jedoch, dass es sich lohnt, hier das numerische Verfahren zu ändern, so dass die Normalenrichtungen auf dem Rand jeweils korrekt sind. Mathematisch heißt das, dass die Ansatzfunktionen so geändert werden, dass deren Freiheitsgrade auf dem Rand liegen. Der Aufwand dafür ist vergleichsweise gering und die Resultate sind überzeugend. Die Oszillationen verschwinden komplett. Der Nachweis der Stabilität des entstehenden Gleichungssystems lässt sich über die inf-sup-Bedingung des orginalen Verfahrens erbringen, da die Konstruktion den Raum in der passenden Weise erweitert. Literatur und weiterführende Informationen S. V. Apte, M. Martin, N. A. Patankar: A numerical method for fully resolved simulation (FRS) of rigid particle–flow interactions in complex flows, Journal of Computational Physics 228, S. 2712–2738, 2009. R. E. Bank, D. J. Rose: Some Error Estimates for the Box Method, SIAM Journal on Numerical Analysis 24, S. 777–787, 1987. Glowinski, R.: Finite element methods for incompressible viscous flow, P. G. Ciarlet, J. L. Lions (Eds.), Handbook of Numerical Analysis IX (North-Holland, Amsterdam), S. 3–1176, 2003. Strang, G.: Wissenschaftlisches Rechnen, Springer-Verlag Berlin Heidelberg, 2010. A. Vogel, S. Reiter, M. Rupp, A. Naegel, G. Wittum: UG 4: A novel flexible software system for simulating PDE based models on high performance computers, Computing and Visualization in Science 16, S. 165–179, 2013. G. J. Wagner, N. Moes, W. K. Liu, T. Belytschko: The extended finite element method for rigid particles in Stokes flow, International Journal for Numerical Methods in Engineering 51, S. 293–313, 2001. D. Wan, S. Turek: Fictitious boundary and moving mesh methods for the numerical simulation of rigid particulate flows, Journal of Computational Physics 222, S. 28–56, 2007. P. Wessling: Principles of Computational Fluid Dynamics, Springer, Series in Computational Mathematics, 2001. J. Xu, Q. Zou: Analysis of linear and quadratic simplicial finite volume methods for elliptic equations, Numerische Mathematik 111, S. 469–492, 2009. X. Ye: On the Relationship Between Finite Volume and Finite Element Methods Applied to the Stokes Equations, Numerical Methods for Partial Differential Equations 17, S. 440–453, 2001. Podcasts T. Henn: Partikelströmungen, Gespräch mit G. Thäter im Modellansatz Podcast, Folge 115, Fakultät für Mathematik, Karlsruher Institut für Technologie (KIT), 2016. http://modellansatz.de/partikelstroemungen L.L.X. Augusto: Filters, Gespräch mit G. Thäter im Modellansatz Podcast, Folge 112, Fakultät für Mathematik, Karlsruher Institut für Technologie (KIT), 2016. http://modellansatz.de/filters L. Adlung: Systembiologie, Gespräch mit G. Thäter und S. Ritterbusch im Modellansatz Podcast, Folge 39, Fakultät für Mathematik, Karlsruher Institut für Technologie (KIT), 2014. http://modellansatz.de/systembiologie

Moderne Rotverschiebungs-Galaxiendurchmusterungen können mittels Mehrfach-Faser-Spektroskopie große Bereiche des Himmels abdecken. Dank der immer größer werdenden Datensätze hat sich die Analyse der großskaligen Galaxienverteilung im Universum zu einer unschätzbaren Wissensquelle für die Kosmologie entwickelt. Zusammen mit den Beobachtungen des kosmischen Mikrowellenhintergrunds (MWH) und Entfernungsbestimmungen anhand von großen Typ-Ia-Supernova-Datensätzen (SN) bilden die Galaxiendurchmusterungen ausschlaggebende Indikatoren für die Korrektheit der Paradigmen des kosmologischen Weltbilds, des ΛCDM-Modells. Die Auswertung der Galaxienverteilung erlaubt mit Hilfe des Standardlineals, das durch die Baryonisch-akustischen Oszillationen gegeben ist, Entfernungsmessungen von ungesehener Präzision. Dies gewährt Einblick in die zugrundeliegende physikalische Natur der Dunklen Energie (DE), welche für die Beschleunigung der Ausdehung unseres Universums verantwortlich gemacht wird, indem die zeitliche Entwicklung der DE-Zustandsgleichung einge- schränkt werden kann. Zudem kann aus dem Signal der Verzerrungen im Rotverschiebungsraum die Wachstumsrate von kosmologischer Struktur bestimmt werden. Dies stellt einen Test der Relativitätstheorie dar, weil mögliche erweiterte Gravitationstheorien abweichende Wachstumsraten vorhersagen können. Die abgeschlossenen Rotverschiebungsmessungen des ‘Baryon Acoustic Oscillation Survey’-Programms (kurz BOSS) brachten einen Galaxienkatalog hervor, der ein bisher unerreichtes Volumen abdeckt. In dieser Dissertation wird die kosmologische Information, die im räumlichen Leistungsdichtespektrum (LDS) der Rotverschiebungsraum-Galaxienverteilung des BOSS-Katalogs enthalten ist, genutzt, um den Parameterraum des ΛCDM-Modells und der wichtigsten möglichen Erweiterungen einzuschränken. Vorherige Analysen des anisotropen Galaxien-LDS waren auf die Messung der Multipolzerlegung beschränkt. Für die hier präsentierte Analyse wurde das Konzept der sogenannten ‘Clustering Wedges’ auf den Fourierraum übertragen, um einen komplementären Ansatz zur Vermessung des anisotropen LDS zu verfolgen. Dazu wird der varianzoptimierte Schätzer für LDS-Wedges definiert und an die Galaxiengewichtung, die unvermeidbare Beobachtungsfehler im BOSS-Katalog behebt, angepasst. Zudem wird auch der Formalismus zur Beschreibung der Fensterfunktion auf die Wedges erweitert. Das verwendete Modell für das anistrope Galaxien-LDS ist auf neuartigen Ansätzen zur Modellierung der nichtlinearen Gravitationsdynamik und der Verzerrungen im Rotverschiebungsraum aufgebaut, welche die Genauigkeit der Modellvorhersagen speziell im Übergang in den nichtlinearen Bereich signifikant verbessern. Daher kann das LDS bis zu kleineren Skalen als in vorherigen Analysen ausgewertet werden, wodurch engere Einschränkungen des kosmologischen Parameterraums erreicht werden. Die Modellierung wurde mit Hilfe von synthetischen Katalogen, die auf großvolumigen Mehrkörpersimulationen basieren, verifiziert. Dazu ist eine theoretische Vorhersage der Kovarianzmatrix der anisotropischen Vermessung der Galaxienverteilung nötig, wofür ein Gaußsches Vorhersagemodell entwickelt wurde. Dieses ist neben den Wedges auch für die komplementäre Multipolzerlegung sowohl des LDS als auch dessen Fouriertransformierten, der Zwei-Punkt-Korrelationsfunktion, anwendbar. Die LDS-Analyse anhand von Clustering Wedges, wie in dieser Arbeit präsentiert, ist Teil der kombinierten Analyse des finalen Galaxienkatalogs im Rahmen der BOSS-Kollaboration. Unter Verwendung von zwei sich nicht überschneidenden Rotverschiebungsbereichen wird die Winkeldurchmesserentfernung zu D_M(z_eff = 0.38) (rfid_d / r_d) = 1525 +-24 h^-1 Mpc und D_M(z_eff = 0.61) (rfid_d / r_d) = 2281 +42 -43 h^-1 Mpc bestimmt. Weiterhin wird der Hubbleparameter zu H(z_eff = 0.38) (r_d / rfid_d) = 81.2 +2.2 −2.3 km s^-1 Mpc^-1 und H(z_eff = 0.61) (r_d / rfid_d) = 94.9 +-2.5 km s^-1 Mpc^-1 vermessen (alle hier angegebenen Bereiche entsprechen einem Konfidenzintervall von 68%). Die Wachstumsrate wird eingeschränkt auf fσ_8 (z_eff = 0.38) = 0.498 +0.044 -0.045 und fσ_8 (z_eff = 0.61) = 0.409 +-0.040. Zusammen mit den Ergebnissen der komplementären Methoden, die innerhalb der BOSS-Kollaboration zur Clustering-Analyse des finalen Galaxienkatalogs eingesetzt werden, werden diese Resultate zu einem abschließenden Konsensergebnis zusammengefasst. Nur mit den Clustering-Weges-Messungen im Fourierraum, kombiniert mit MWH- und SN-Daten, kann der Materiedichteparameter auf Ω_M = 0.311 +0.009 -0.010 und die Hubble-Konstante auf H_0 = 67.6 +0.7 -0.6 km s^-1 Mpc^−1 unter Annahme des ΛCDM-Modells eingeschränken werden. Wird ein Nichtstandard-Modell für DE angenommen, so ergibt sich ein DE-Zustandsgleichungsparameter von w_DE = 1.019 +0.048 -0.039. Modifikationen der Wachstumsrate, parametrisiert durch f(z) = [Ω_M(z)]^γ, werden auf γ = 0.52 +- 0.10 eingeschränkt. Diese beiden Messungen sind in perfekter Übereinstimmung mit den Vorhersagen des ΛCDM-Modells, ebenso wie weitere Ergebnisse, die sich unter der Annahme eines noch großzügigeren DE-Modells (welches eine zeitliche Entwicklung von w_DE erlaubt) ergeben. Daher wird das ΛCDM-Modell durch die hier beschriebene Analyse weiter gefestigt. Die Summe der Neutrinomassen wird zu sum(m_ν) < 0.143 eV bestimmt. Dieses obere Limit befindet sich nicht weit entfernt von der unteren Schranke, die sich aus Teilchenphysik-Experimenten ergibt. Somit ist zu erwarten, dass die kosmologische Signatur, die massebehaftete Neutrinos in der großskaligen Struktur des Universums hinterlassen, in naher Zukunft detektiert werden kann.

Die numerische Zeitintegration gewöhnlicher und partieller Differentialgleichungen ist an der Fakultät für Mathematik ein großes Forschungsgebiet, insbesondere in dem kürzlich gestarteten Sonderforschungsbereich SFB1173 zum Thema Wellenphänomene. Das Ziel dieser Forschung ist es, numerische Verfahren für Probleme zu entwickeln, für die man keine analytische Lösung angeben kann. Patrick Krämer forscht hierbei an besonders effizienten Verfahren für Beispiele aus der Quantenphysik, speziell der Maxwell-Klein-Gordon Gleichung. Darin ist die Klein-Gordon-Gleichung mit den Maxwell-Gleichungen verbunden. Die Klein-Gordon Gleichung ist das relativistische Analogon zur Schrödingergleichung, die die nicht-relativistische Bewegung atomarer Teilchen bzw. dessen Wahrscheinlichkeitsverteilung im Raum modelliert. Durch die Kombination mit den Maxwellgleichungen können nun die Wechselwirkung von elektromagnetischen Feldern mit den Teilchen unter Berücksichtigung relativistischer Effekte beschrieben werden. Die Lösung der Maxwell-Klein-Gordon Gleichung kann als Welle betrachtet werden, die sehr schnelle zeitliche Oszillationen aufweist. Um eine gute numerische Lösung der Maxwell-Klein-Gordon Gleichung zu erhalten, benötigt man Verfahren, die diese Oszillationen gut auflösen können. Für die bisher bekannten Verfahren ist es dafür notwendig sehr kleine Zeitschrittweiten zu wählen. Patrick Krämer verfolgt bei seinem Verfahren nun die Idee, nicht jede einzelne der schnellen Oszillationen zu bestimmen. Stattdessen wird nur die Einhüllende der Welle numerisch berechnet, die sich zeitlich wesentlich langsamer verändert, und anschließend mit der hohen Frequenz der schnellen Oszillation multipliziert. Die Einhüllende lässt sich hierbei numerisch sehr effizient bestimmen, durch Anwendung eines Splitting-Verfahrens auf ein Schrödinger-Poisson System, dessen Lösung nur langsame Oszillationen aufweist und damit deutlich größere Zeitschrittweiten zulässt. Die Arbeit von Patrick Krämer war auch Teil des Cooking Math Projekts, das mit Studierenden der Hochschule für Gestaltung (HfG) unter Federführung von Jill Enders und Chris Spatschek durchgeführt wurde. Die wissenschaftliche Arbeit wurde hier in einen Film umgesetzt, der die Arbeit und Denkweise eines Mathematikers vorstellt. Literatur und Zusatzinformationen E. Faou, K. Schratz: Asymptotic preserving schemes for the Klein–Gordon equation in the non-relativistic limit regime, Numerische Mathematik 126.3: 441-469, 2014. N. Masmoudi, K. Nakanishi: Nonrelativistic limit from Maxwell-Klein-Gordon and Maxwell-Dirac to Poisson-Schrödinger, International Mathematics Research Notices 2003.13: 697-734, 2003. Schwabl, Franz. Quantenmechanik für Fortgeschrittene (qm ii), Springer-Verlag, 2008. Podcasts J. Enders, C. Spatschek: Cooking Math, Gespräch mit G. Thäter und S. Ritterbusch im Modellansatz Podcast, Folge 80, Fakultät für Mathematik, Karlsruher Institut für Technologie (KIT), 2016. http://modellansatz.de/cooking-math J. Eilinghoff: Splitting, Gespräch mit G. Thäter im Modellansatz Podcast, Folge 81, Fakultät für Mathematik, Karlsruher Institut für Technologie (KIT), 2016. http://modellansatz.de/splitting

Das Universum ist voll mit Sternen, Galaxien, Planeten und jeder Menge anderer cooler Dinge. Jedes davon hat seine Geschichten und die Sternengeschichten erzählen sie. Der Podcast zum Blog "Astrodicticum Simplex"

Thu, 18 Jun 2015 12:00:00 +0100 https://edoc.ub.uni-muenchen.de/18513/ https://edoc.ub.uni-muenchen.de/18513/1/Langemak_Shari.pdf Langemak, Shari ddc:610, ddc:600, Medizinische Fakultät

Epithelzellen, die Modell-Zelllinien dieser Dissertation, sind für die Aufteilung und Abtrennung verschiedener Kompartimente eines Organismus zuständig, indem sie sich zu Grenzflächen zusammenschliessen, welche häufig hohen physikalischen Spannungen und Kräften ausgesetzt sind. Um diese physikalischen Kräfte zu verarbeiten oder sie selbst zu produzieren, verwenden Epithelzellen, wie alle anderen Zelltypen auch, das Zytoskelett, das sich im Allgemeinen aus den Komponenten Mikrotubuli, Intermediär-Filamenten und Aktin sowie den damit korrespondierenden Motorproteinen Dynein, Kinesin sowie Myosin zusammensetzt. In dieser Dissertation wird das Zusammenspiel von Aktin und Myosin auf der apikalen Seite von Epithelzellen untersucht. Im Falle von konfluenten Zellen mit vollständig ausgebildeten Zell-Zell-Kontakten sind auf der apikalen Seite der Zellen Mikrovilli zu finden, kleine, mit Aktin-Bündeln gefüllte Ausstülpungen aus der Zelloberfläche, welche für die optimierte Nahrungsaufnahme sowie als Antennen für Signalverarbeitung zuständig sind. Im Zuge der Arbeit konnten wir feststellen, dass sich der Aktin-Myosin-Aufbau auf der apikalen Seite von Einzelzellen ohne Zell-Zell-Kontakte, sogenannten nicht-konfluenten Zellen, grundsätzlich ändert. Mittels Fluoreszenz-Mikroskopie und anderen experimentellen Methoden zeigen wir, dass zwar ähnliche Ausstülpungen auf der apikalen Oberfläche von Einzelzellen zu finden, diese jedoch häufig verlängert, gebogen, hoch-dynamisch und oft parallel zur Zellmembran orientiert sind. Wir zeigen mittels molekularbiologischer Methoden, dass ein zusätzliches, innerhalb der apikalen Zellmembran liegendes isotropes Akto-Myosin-Netzwerk für die dynamische Reorganisation der Mikrovilli-Ausstülpungen verantwortlich ist. Der Identifzierung des isotropen Akto-Myosin-Netzwerkes, welches eine der Hauptaussagen dieser Dissertation ist, wird eine detaillierte Analyse der dynamischen Netzwerkreorganisation angefügt, die mittels temporaler und örtlicher Bild-Korrelationsanalysen charakteristische Zeiten und Längen der Dynamik definiert. Des Weiteren entwickeln wir mehrere Bild- Analyseverfahren, allen voran die Methode der iterativen temporalen Bildkorellation sowie des optischen Flusses, wodurch wir eine Oszillation der Netzwerk-Reorganisationsgeschwindigkeit identifizieren und parametrisieren können. Verschiedene, auf Fluoreszenzmikroskopie und automatisierter optischer Fluss-Bildanalyse basierende Experimente geben Hinweise auf zwei mögliche Erklärungen für die identifizierten Oszillationen. Sowohl Myosin aktivitätsregulierende Proteine als auch spontan auftretende Spannungsfluktuationen im unter Zugspannung liegenden Netzwerk können mögliche Ursachen für die identifizierten Netzwerkoszillationen sein. Obwohl eine eindeutige zelluläre Funktion des apikalen Akto-Myosin-Netzwerkes im Rahmen dieser Doktorarbeit noch nicht identifiziert werden konnte, so können wir aufgrund von verschiedenen Resultaten dennoch postulieren, dass das hier identifizierte Netzwerk eine entscheidende Rolle bei der Zellmigration und Signaltransduktion einnimmt. Unabhängig davon repräsentiert das hier gefundene Netzwerk die faszinierende Möglichkeit, ein aktives, zweidimensionales Akto-Myosin-Netzwerk nicht nur in vitro, sondern in seiner natürlichen Umgebung studieren und biophysikalische Eigenschaften analysieren zu können.

Thu, 16 Dec 2010 12:00:00 +0100 https://edoc.ub.uni-muenchen.de/12495/ https://edoc.ub.uni-muenchen.de/12495/1/Wagner_Bernhard.pdf Wagner, Bernhard ddc:610, ddc:600, Medizinische F