YouTube-Kanal

Mitte März wurde aufgrund der COVID-19-Maßnahmen der Unterricht in Österreich bis auf Weiteres auf Distance Learning umgestellt. Ich habe damals einen YouTube-Kanal begonnen, um meine Stunden per Video halten zu können. Für Interessierte findet sich dieser Kanal hier.

In einem der letzten Videos ging es darum, woher wir wissen, dass Materie aus kleinen Teilchen besteht. Dazu gibt es auch ein PDF des Skriptums.

COVID-19 in Österreich

Stand: 2020-05-31 19:00

Neben vielen anderen habe ich auch den COVID-19-Ausbruch weltweit verfolgt und die Zahlen für Österreich analysiert. Das Ergebnis zeigt die folgende Abb. und wird jeden Tag aktualisiert.

Nachdem auf info.gesundheitsministerium.at die Daten nachträglich immer ein bisschen geändert werden, habe ich sie ab dem 8.3. (13. Tag) jetzt nachgetragen und werde das auch weiter so machen. (Ist etwas nervig, weil die Zahlen immer wieder fast bis zu Beginn zurück geändert werden.)

Ich habe an die Daten eine Gompertz-Wachstumskurve (rot)

\displaystyle N(t)=N_0\cdot\left(\frac{N_\infty}{N_0}\right)^{1-e^{-b\cdot t}}

und eine logistische Wachstumskurve (grün)

\displaystyle N(t)=\frac{N_\infty}{1+e^{-c\cdot(t-t_0)}}

angepasst (ohne den heutigen Datenpunkt). Beide sind S-förmige Kurven, die gegen einen Maximalwert N_\infty gehen.

Sowohl die Gompertz-Funktion als auch die logistische Funktion sind mittlerweile kein passendes Modell mehr.

Seit etwa 24.04.2020 (Tag 60) haben wir ein lineares Wachstum mit im Schnitt 40 neuen positiven Tests pro Tag (schwarze Linie).

Mal sehen, wie es weitergeht.

Malen mit Zahlen, Teil 2 – Transformationen und Matrizen

Auch dieser Teil ist wieder gemeinsam für Rasterung/Schattierung und Raytracing.

Um Objekte im Raum zu platzieren, müssen wir die Koordinaten ihrer Eckpunkte angeben. Für ein kompliziertes Objekt aus vielen Punkten, das irgendwie im Raum verdreht ist, kann das kompliziert werden. Meistens ist es einfacher, die Punkte des Objekts in einer »Standardlage« anzugeben. Von dort aus können wir es in die gewünschte Lage »transformieren«.

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Komplexe Zahlen, Teil 8 – räumliche Schwingungen und Wellen

In Teil 6 der komplexen Zahlen und den bisherigen Teilen zur Fourier-Reihe haben wir uns mit zeitabhängigen Sinus-Funktionen, also zeitlichen Schwingungen, beschäftigt. In diesem Teil soll es um räumliche Schwingungen gehen – in einer und mehr Dimensionen. Den Abschluss bilden dann harmonische Wellen, also Schwingungen, die sich mit der Zeit im Raum ausbreiten.

Abb. 1 zeigt noch einmal eine sinusförmige Schwingung in der Zeit. Wir können sie uns als die Projektion eines rotierenden Zeigers vorstellen, dessen Winkel von der Zeit t abhängt.

Abb. 1: eine sinusförmige Schwingung in der Zeit.

Räumliche Schwingungen in 1D

Wir könnten uns aber auch vorstellen, dass der Winkel des Zeigers nicht von der Zeit t, sondern vom Ort x abhängt. Wie Abb. 2 zeigt, ergibt die Projektion dann eine Sinus-Funktion entlang der x-Achse.

Abb. 2: eine sinusförmige Schwingung entlang der x-Achse.
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Wie weit können Messwerte vom Mittelwert abweichen?

Wenn wir eine Größe oft gemessen haben, möchten wir statt allen Messwerten einfach einen typischen Wert angeben. Wie groß ist z.B. das typische Einkommen aller Österreicher? Oft wird dafür das arithmetische Mittel \bar{x} verwendet, das eigentlich der Schwerpunkt der Messwerte ist. (Zur Diskussion Mittelwert oder Median wird es noch einen Artikel geben.)

Die einzelnen Messwerte streuen mehr oder weniger weit um diesen Mittelwert. Ein Maß für die Streuung ist die Standardabweichung s_n. Als typischer Bereich der Werte wird oft das Intervall [\bar{x}-s_n;\bar{x}+s_n] verwendet.

Aber wie viele Werte sind wirklich in diesem Bereich bzw. wie weit können die Messwerte überhaupt vom Mittelwert abweichen? Wie wir sehen werden, ist [\bar{x}-\sqrt{2}\,s_n;\bar{x}+\sqrt{2}\,s_n] der Bereich, in dem garantiert mindestens die Hälfte der Messwerte liegt. Und typisch kann ja nur etwas sein, was zumindest für die Hälfte zutrifft. Darüber hinaus liegen sicher alle n Messwerte im Intervall [\bar{x}-\sqrt{n-1}\cdot s_n;\bar{x}+\sqrt{n-1}\cdot s_n].

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Malen mit Zahlen, Teil 1 – Warum funktioniert das Lochkameramodell so gut?

Zwischendurch ein kleine Abschweifung in die geometrische Optik, die für Rasterung/Schattierung und Raytracing gleichermaßen zutrifft.

In Teil 0 haben wir die (inverse) Lochkamera besprochen und wie man damit perspektivische Abbildungen erzeugen kann. Wir sehen die Welt aber mit unseren Augen, die keine Lochkameras sind, sondern eine Linse haben. Ebenso haben (Film-)Kameras mehr oder weniger aufwendige Linsensysteme. Warum funktioniert unser Lochkameramodell dann so gut?

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Malen mit Zahlen, Teil RS2 – Drahtgittermodelle

Im letzten Teil haben wir nur Punkte gemalt. In dieser Folge zeichnen wir endlich Linien im Raum. Das ergibt Bilder wie in Abb. 1, in dem die Kanten von drei Würfeln und Breiten-/Längenkreise auf einer Kugel zu sehen sind. Wenn wir Würfel aus kleinen Drahtstücken zusammenlöten, sehen sie so ähnlich aus wie in Abb. 1. Man spricht daher von Drahtgitter- bzw. Wireframe-Modellen.

Abb. 1: Ein paar Drahtgitter-Modelle im Raum.

Punkte haben wir schon projiziert, aber wie projizieren wir Linien im Raum auf den Schirm?

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Malen mit Zahlen, Teil RS1c – Der Code für Kamera und Punkte

Dieser Beitrag liefert den versprochenen Code zum Teil RS1. Geschrieben habe ich ihn in Processing, das im Wesentlichen ein vereinfachtes Java mit ein paar Goodies ist.

Warum Processing?

Normalerweise veranstalte ich Tagesevents zu 3D-Computergraphik in der letzten Schulwoche. Unsere Schüler können dabei frei aus Events wählen und auch der Klassenverband ist dann aufgelöst. Ich habe also 20+ Teilnehmer aus unterschiedlichen Jahrgängen, Abteilungen und natürlich mit unterschiedlichen Laptops und Betriebssystemen. Manche haben unter Windows noch nie die Kommandozeile gesehen …

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Malen mit Zahlen, Teil RS1 – Kamera und Punkte

Das ist der erste Teil der Serie über 3D-Computergraphik, der sich speziell mit Rasterung/Schattierung beschäftigt. Obwohl es natürlich Überschneidungen gibt, möchte ich hier nicht auf spezielle Bibliotheken wie OpenGL oder Direct3D eingehen. Es wird aber wahrscheinlich noch eine Unterserie zu WebGL geben.

Die Standardkamera

Bevor wir etwas rastern können, müssen wir zunächst Punkte im Raum auf unsere Kamera projizieren. Fürs Erste verwenden wir dazu die in Abb. 1 gezeigte inverse Lochkamera (s. Teil 0).

Abb. 1: Unsere Standard-Lochkamera. Der »eye point« (das Loch) ist im Ursprung und der Schirm liegt in der Ebene z = -1. Die Kreuze auf den Achsen haben jeweils eine Längeneinheit Abstand.
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