510 Themenideen für Mathematik-IA und Extended Essay – Seite 15.

Untersucht wird, wie sich „Erwärmung von Smartphone-Akkus bei Gaming, Streaming und Standby“ 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 „Dichte und Luftanteil verschiedener Schokoladenmarken durch Wasserverdrängung“ 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 „Piezoelektrischer Effekt: Spannung bei Druck auf verschiedene Materialien (Quarz, Keramik)“ 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 „Pflanzenwachstum: Biomasse (Masse) vs. Blatttemperatur (Stressindikator)“ 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 von Wiederholungsmustern in Dezimalbrüchen“, 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 von Taylor-Reihen und ihrer Konvergenz“, 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 Normalverteilung bei Körpergrößen in der Klasse“ 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 „Untersuchung der Ausbreitung von Licht in einer Faseroptik“ 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 von Penrose-Parkettierungen“ 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 „Wärmeabgabe verschiedener Lampen-Technologien bei gleicher Helligkeit (LED, Halogen, Glühbirne)“ 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 „Sättigungsmenge von Zucker in Wasser bei Temperaturen von 20°C bis 80°C“ 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 „Thermoelement: Spannung bei Erwärmung einer Lötstelle mit verschiedenen Metallpaaren“ 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 „Kaffeetassen-Vergleich: Masse, Wärmeverlust (Oberfläche IR) und Kerntemperatur“ 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.

Im Mittelpunkt stehen die diskreten Muster und Regeln hinter „Die Mathematik der Barcodes und QR-Codes“, 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 von Wachstumsraten von Pflanzen“, 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 Box-Plots bei verschiedenen Schulnotensystemen“ 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 Effizienz von Solarmodellen“ 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 „Temperaturkarte einer Kochplatte im Betrieb: Unterschiede Mitte vs. Rand“ 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 „Trocknungsgeschwindigkeit verschiedener Textilien (Baumwolle, Polyester, Wolle, Mikrofaser)“ 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 „Entladung eines Akkus bei verschiedenen Umgebungstemperaturen (0°C, 20°C, 40°C)“ 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 steht, wie sich „Eisbildung: Massezunahme durch Frost und Oberflächentemperatur der Eisschicht“ 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.

Im Mittelpunkt stehen die mathematischen Strukturen und Begründungen hinter „Analyse der Geschwindigkeitsverteilung bei Verkehrsströmen“, 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 Wahrscheinlichkeit von Zwillingsgeburten“ 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 „Butteranteil und sein Einfluss auf Backzeit, Höhe und Oberfläche von Muffins“ 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 „Zuckeranteil und sein Einfluss auf Bräunung, Durchmesser und Knusprigkeit von Keksen“ 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.