510 Themenideen für Mathematik-IA und Extended Essay – Seite 11.

Untersucht wird, wie sich „Temperaturverlauf in einer Thermoskanne über 24 Stunden“ über die Zeit oder in Abhängigkeit von einer veränderten Größe entwickelt und welches Modell den Verlauf am besten beschreibt. Differentialrechnung kann Änderungsraten bestimmen und Integralrechnung Gesamtwirkungen erfassen; Statistik und Stochastik helfen, Messfehler, Streuung und Modellgüte zu beurteilen.

Untersucht wird, wie sich „Wasserverschmutzung: Masse gelöster Feststoffe und elektrische Leitfähigkeit (Spannung)“ mit selbst erhobenen Messreihen oder geeigneten offenen Daten quantitativ beschreiben und vergleichen lässt. Statistik und Stochastik helfen, Zusammenhänge, Streuung und Unsicherheit zu prüfen; Differentialrechnung und Integralrechnung können Trendmodelle um Änderungsraten oder kumulierte Effekte erweitern.

Im Mittelpunkt stehen die diskreten Muster und Regeln hinter „Die Beziehung zwischen Kettenbrüchen und irrationalen Zahlen“, die mit eigenen Beispielen, Algorithmen oder Simulationen systematisch untersucht werden. Kombinatorik, Statistik und Stochastik sind oft zentral; Differentialrechnung und Integralrechnung werden nur dann sinnvoll, wenn ein kontinuierliches Vergleichsmodell oder ein Grenzprozess ergänzt wird.

Im Mittelpunkt stehen die mathematischen Strukturen und Begründungen hinter „Untersuchung der Geschwindigkeit und Beschleunigung beim Fahrradfahren“, die anhand eigener Beispiele, Herleitungen oder Simulationen nachvollziehbar gemacht werden. Je nach Eingrenzung können Differentialrechnung oder Integralrechnung die analytische Struktur zeigen; Statistik und Stochastik sind sinnvoll, wenn zusätzlich Simulationen oder Datensätze ausgewertet werden.

Untersucht wird, wie sich „Vergleich von Mittelwert, Median und Modus in Gehaltsdaten“ mit selbst erhobenen Messreihen oder geeigneten offenen Daten quantitativ beschreiben und vergleichen lässt. Statistik und Stochastik helfen, Zusammenhänge, Streuung und Unsicherheit zu prüfen; Differentialrechnung und Integralrechnung können Trendmodelle um Änderungsraten oder kumulierte Effekte erweitern.

Untersucht wird, wie sich „Modellierung der Wasserversorgung in einer Stadt“ mit selbst erhobenen Messreihen oder geeigneten offenen Daten quantitativ beschreiben und vergleichen lässt. Statistik und Stochastik helfen, Zusammenhänge, Streuung und Unsicherheit zu prüfen; Differentialrechnung und Integralrechnung können Trendmodelle um Änderungsraten oder kumulierte Effekte erweitern.

Im Mittelpunkt steht, wie sich „Modellierung von Schattenwurf bei Sonnenuhren“ durch geometrische Größen, Proportionen und ein überprüfbares Modell beschreiben lässt. Geometrie und Trigonometrie bilden den Kern; Differentialrechnung und Integralrechnung können Krümmung, Flächen oder Volumen untersuchen, während Statistik und Stochastik Messabweichungen bewerten.

Untersucht wird, wie sich „Vergleich von Leasing vs. Kauf bei Fahrzeugen“ mit selbst erhobenen Messreihen oder geeigneten offenen Daten quantitativ beschreiben und vergleichen lässt. Statistik und Stochastik helfen, Zusammenhänge, Streuung und Unsicherheit zu prüfen; Differentialrechnung und Integralrechnung können Trendmodelle um Änderungsraten oder kumulierte Effekte erweitern.

Im Mittelpunkt stehen die mathematischen Strukturen und Begründungen hinter „Beweisverfahren: Direkter Beweis, Kontraposition, Widerspruch“, die anhand eigener Beispiele, Herleitungen oder Simulationen nachvollziehbar gemacht werden. Je nach Eingrenzung können Differentialrechnung oder Integralrechnung die analytische Struktur zeigen; Statistik und Stochastik sind sinnvoll, wenn zusätzlich Simulationen oder Datensätze ausgewertet werden.

Untersucht wird, wie sich „Analyse von Rekursionsgleichungen (Türme von Hanoi)“ mit selbst erhobenen Messreihen oder geeigneten offenen Daten quantitativ beschreiben und vergleichen lässt. Statistik und Stochastik helfen, Zusammenhänge, Streuung und Unsicherheit zu prüfen; Differentialrechnung und Integralrechnung können Trendmodelle um Änderungsraten oder kumulierte Effekte erweitern.

Untersucht wird, welche Bedingungen bei „Modellierung der optimalen Schlägerlänge im Sport“ zu einem bestmöglichen Ergebnis führen und wie empfindlich dieses Optimum auf veränderte Annahmen reagiert. Differentialrechnung und Integralrechnung unterstützen Optimierung und Gesamtbilanz; Statistik und Stochastik zeigen, ob das Ergebnis trotz Streuung und unsicherer Daten stabil bleibt.

Untersucht wird, wie sich „Mathematische Modellierung der Sehschärfe und Brillenstärkeberechnung“ mit selbst erhobenen Messreihen oder geeigneten offenen Daten quantitativ beschreiben und vergleichen lässt. Statistik und Stochastik helfen, Zusammenhänge, Streuung und Unsicherheit zu prüfen; Differentialrechnung und Integralrechnung können Trendmodelle um Änderungsraten oder kumulierte Effekte erweitern.

Untersucht wird, wie sich „Berechnung des CO₂-Ausstoßes verschiedener Verkehrsmittel pro km“ mit selbst erhobenen Messreihen oder geeigneten offenen Daten quantitativ beschreiben und vergleichen lässt. Statistik und Stochastik helfen, Zusammenhänge, Streuung und Unsicherheit zu prüfen; Differentialrechnung und Integralrechnung können Trendmodelle um Änderungsraten oder kumulierte Effekte erweitern.

Untersucht wird, welche Bedingungen bei „Analyse der optimalen Sitzposition auf einem Rennrad“ zu einem bestmöglichen Ergebnis führen und wie empfindlich dieses Optimum auf veränderte Annahmen reagiert. Differentialrechnung und Integralrechnung unterstützen Optimierung und Gesamtbilanz; Statistik und Stochastik zeigen, ob das Ergebnis trotz Streuung und unsicherer Daten stabil bleibt.

Im Mittelpunkt stehen die diskreten Muster und Regeln hinter „Untersuchung der Muster in Passwortstärke durch Kombinatorik“, die mit eigenen Beispielen, Algorithmen oder Simulationen systematisch untersucht werden. Kombinatorik, Statistik und Stochastik sind oft zentral; Differentialrechnung und Integralrechnung werden nur dann sinnvoll, wenn ein kontinuierliches Vergleichsmodell oder ein Grenzprozess ergänzt wird.

Untersucht wird, wie sich „Erwärmung von Asphalt, Rasen und Wasser in der Mittagssonne“ mit selbst erhobenen Messreihen oder geeigneten offenen Daten quantitativ beschreiben und vergleichen lässt. Statistik und Stochastik helfen, Zusammenhänge, Streuung und Unsicherheit zu prüfen; Differentialrechnung und Integralrechnung können Trendmodelle um Änderungsraten oder kumulierte Effekte erweitern.

Untersucht wird, wie sich „Brennrate von Kerzen verschiedener Durchmesser und Wachssorten“ mit selbst erhobenen Messreihen oder geeigneten offenen Daten quantitativ beschreiben und vergleichen lässt. Statistik und Stochastik helfen, Zusammenhänge, Streuung und Unsicherheit zu prüfen; Differentialrechnung und Integralrechnung können Trendmodelle um Änderungsraten oder kumulierte Effekte erweitern.

Untersucht wird, wie sich „Spannungsverlauf eines Li-Ion-Akkus über 50 Lade-/Entladezyklen (Alterung)“ über die Zeit oder in Abhängigkeit von einer veränderten Größe entwickelt und welches Modell den Verlauf am besten beschreibt. Differentialrechnung kann Änderungsraten bestimmen und Integralrechnung Gesamtwirkungen erfassen; Statistik und Stochastik helfen, Messfehler, Streuung und Modellgüte zu beurteilen.

Untersucht wird, wie sich „Elektroplattierung: Massezunahme der Kathode vs. angelegte Spannung und Zeit“ über die Zeit oder in Abhängigkeit von einer veränderten Größe entwickelt und welches Modell den Verlauf am besten beschreibt. Differentialrechnung kann Änderungsraten bestimmen und Integralrechnung Gesamtwirkungen erfassen; Statistik und Stochastik helfen, Messfehler, Streuung und Modellgüte zu beurteilen.

Im Mittelpunkt stehen die diskreten Muster und Regeln hinter „Untersuchung der Eulerschen Phi-Funktion und ihrer Eigenschaften“, die mit eigenen Beispielen, Algorithmen oder Simulationen systematisch untersucht werden. Kombinatorik, Statistik und Stochastik sind oft zentral; Differentialrechnung und Integralrechnung werden nur dann sinnvoll, wenn ein kontinuierliches Vergleichsmodell oder ein Grenzprozess ergänzt wird.

Im Mittelpunkt stehen die mathematischen Strukturen und Begründungen hinter „Modellierung der Atmung mit Sinusfunktionen“, die anhand eigener Beispiele, Herleitungen oder Simulationen nachvollziehbar gemacht werden. Je nach Eingrenzung können Differentialrechnung oder Integralrechnung die analytische Struktur zeigen; Statistik und Stochastik sind sinnvoll, wenn zusätzlich Simulationen oder Datensätze ausgewertet werden.

Untersucht wird, wie sich „Untersuchung der Wartezeiten an der Schulkantine“ über die Zeit oder in Abhängigkeit von einer veränderten Größe entwickelt und welches Modell den Verlauf am besten beschreibt. Differentialrechnung kann Änderungsraten bestimmen und Integralrechnung Gesamtwirkungen erfassen; Statistik und Stochastik helfen, Messfehler, Streuung und Modellgüte zu beurteilen.

Untersucht wird, wie sich „Untersuchung der Ausbreitung von Schallwellen in Räumen“ mit selbst erhobenen Messreihen oder geeigneten offenen Daten quantitativ beschreiben und vergleichen lässt. Statistik und Stochastik helfen, Zusammenhänge, Streuung und Unsicherheit zu prüfen; Differentialrechnung und Integralrechnung können Trendmodelle um Änderungsraten oder kumulierte Effekte erweitern.

Im Mittelpunkt steht, wie sich „Untersuchung der Packungsdichte von Kugeln in 3D“ durch geometrische Größen, Proportionen und ein überprüfbares Modell beschreiben lässt. Geometrie und Trigonometrie bilden den Kern; Differentialrechnung und Integralrechnung können Krümmung, Flächen oder Volumen untersuchen, während Statistik und Stochastik Messabweichungen bewerten.

Untersucht wird, wie sich „Berechnung des Break-Even-Punkts für ein eigenes Geschäft“ mit selbst erhobenen Messreihen oder geeigneten offenen Daten quantitativ beschreiben und vergleichen lässt. Statistik und Stochastik helfen, Zusammenhänge, Streuung und Unsicherheit zu prüfen; Differentialrechnung und Integralrechnung können Trendmodelle um Änderungsraten oder kumulierte Effekte erweitern.