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Solving Advanced Problems with Python LEGACY bis 2024

Idee & Ziele:

  • Verschiedene anspruchsvolle Probleme aus dem mathematisch-naturwissenschaftlichen Bereich mit Python lösen.
  • Mit Jupyter-Notebooks arbeiten
  1. Studiere das kurze Tutorial zu Jupyter Notebooks und installiere beide Varianten, also Jupyter im Browser und Jupyter in VSCode.
  2. Lade das PDF mit dem Jupyter-Cheat Sheet herunter und verschaffe dir eine grobe Übersicht.
  3. Lade das folgende Jupyter-Notebook herunter (zuerst entzippen) und arbeite es durch: 01_intro_widgets.ipynb.zip
  1. Kurze Einführung in DGL
  2. Lade das folgende Jupyter-Notebook herunter (zuerst entzippen) und arbeite es durch: 02_einfache_dgl.ipynb.zip

TODO: Federpendel mitbringen

Unterlagen: 03_bewegungsgleichungen.ipynb.zip

  1. Selbständig Theorie zu Bewegungsgleichungen studieren (sca mit 2M beschäftigt am Anfang)
  2. Aufgaben lösen
  3. Besprechung mit sca:
    1. Fragen zu Auftrag 2?
    2. Physik & Mathe hinter Bewegungsgleichung besprechen, Experimente anschauen

Unterlagen: 04_eigener_dgl_solver.ipynb.zip

  1. Kurzer Input zu DGL-Solvern
  2. Auftrag lösen
  3. Fragen zu Auftrag 3?
  • Studiere nur Spielregeln
  • Implementiere das Game of Life mit Python (normal oder Jupyter)
  • Wie du es visualisierst, ist dir überlassen: Konsole, PyGame, PyQt, Jupyter, …
  • Programmiere ganz alleine (keine Inspiration von Google, weiter unten auf Wiki, …)

Rückmeldung Codes HS 2023 Gruppe I

Vorgaben Version v02

Theorie Model vs. View

Empfohlene Klassen

Vorgaben:

  • Basierend auf v02 (alles OOP, strikte Trennung von Modell und Logik)
  • Verwende Python-Bibliothek für GUI wie PyGame, PyQT, … (Konsole reicht nicht!)
  • sehr ansprechende Grafik
  • verschiedene Buttons für versch. Startbedingungen:
  • Web-Version mit Flask
  • Verwende Model von letzter Version
  • talit/python_advanced_problems_legacy_bis_2024.txt
  • Zuletzt geändert: 2024-10-21 08:55
  • von sca