510 Themenideen für Mathematik-IA und Extended Essay – Seite 9.

Untersucht wird, wie sich „Untersuchung der Verteilung von Asteroiden im Sonnensystem“ 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 „Berechnung der optimalen Gruppengröße für effektives Lernen“ 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 „Berechnung des Risikos von Häufigkeitsirrtümern im Alltag“ 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 Mathematik von Teig-Faltungen (Laminierte Strukturen)“ 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 „Kühlgeschwindigkeit von Eiswürfeln: Volumen, Oberfläche und Form (Würfel vs. Kugel vs. Scheibe)“ 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 „Gärvorgang: CO₂-Verlust bei Hefe-Zucker-Lösungen verschiedener Konzentration“ 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 „Photovoltaik: Leistungsabfall bei Teilschattierung (Serien- vs. Parallelschaltung)“ 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 „Wärmekapazität von Münzen verschiedener Legierungen (Masse, ΔT in Wasserbad)“ 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 „Körpertemperatur nach verschiedenen Sportarten (Laufen vs. Schwimmen vs. Yoga)“ 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 „Mülltrennung: Masse verschiedener Fraktionen pro Haushalt pro Woche“ 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 „Collatz-Vermutung: Konvergenzverhalten für Startwerte“, 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 „Parameteränderungen in der logistischen Funktion“, 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.

Im Mittelpunkt stehen die mathematischen Strukturen und Begründungen hinter „Bayes-Theorem: Zuverlässigkeit medizinischer Tests“, 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 „Modellierung der Ausbreitung von Waldbränden“ 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 „Berechnung von Sichtlinien in einem Theater/Konzertsaal“ 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 „Modellierung von Inflationsauswirkungen auf Kaufkraft“ 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 „Modellierung logischer Rätsel mit Aussagenlogik“, 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 „Modellierung von Spielstrategien mit Spielbäumen“ 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 Mathematik von Parfüms (Verdunstung, Diffusion)“ 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 „Modellierung von Verhandlungsstrategien mit kooperativer Spieltheorie“, 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 „Modellierung der Ausbreitung von Antibiotikaresistenzen in Bakterienpopulationen“ 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 „Optimierung der Solarpanel-Ausrichtung für maximale Energiegewinnung“ 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 „Berechnung der Stabilität bei verschiedenen Yoga-Posen (Schwerpunkt)“ 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 „Analyse von Zeitreihen: Vorhersage von Aktienkursen mit gleitenden Durchschnitten“, 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 „Analyse der mathematischen Struktur von Kanons und Fugen“ 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.