Unterrichtsmaterialien Physik
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Bewegung geladener Teilchen - M1-M4M1 Bewegung in homogenen elektrischen Feldern; M2 Beschleunigte Ladungsträger in Wissenschaft und Technik; M3 Bewegung in homogenen magnetischen Querfeldern; M4 Der Hall-Effekt
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VersuchskarteiDie SuS führen selbstständig Versuche zum Laue-Diagramm, den Debye-Scherrer-Aufnahmen und dem Compton-Effekt durch. Die Hinweise zu Material, dem Versuchsaufbau, dem Ergebnis, der Deutung und der Auswertung unterstützen die Lehrkraft bei der Planung, Durchführung und Reflexion des Unterrichts.
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VERSUCHSKARTEIDie SuS führen selbstständig Versuche durch, um über die Entstehung eines Regenbogens und den Leidenfrost-Effekt zu lernen. Die Hinweise zu benötigtem Material, zur Durchführung und Beobachtung und zur fachlichen Erklärung unterstützt die Lehrkraft bei der Planung, Durchführung und Reflexion des Unterrichts.
Verwandte Themen
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Suche nach Exomonden mit einem Ensemble von Algorithmen des Maschinellen LernensIn den letzten beiden Jahren gab es drei Ansätze, welche CNNs für die Suche nach Exomonden nutzten (Weghs 2021; A. Teachey, Kipping 2021; Alshehhi et al. 2020). Diese berücksichtigten nur direkte Transit-Signaturen. In der Vergangenheit wurde aber noch eine Vielzahl weiterer Methoden zur Detektion von Exomonden entwickelt: die Suche nach TTVs (D. M. Kipping 2009; Heller et al. 2016), nach einem Orbital Sampling-Effekt und Scatter Peaks (Heller 2014; Hippke 2015; Heller, Hippke, Jackson 2016), nach Transit Duration Variations (Rodenbeck, Heller, Gizon 2020; Nesvornỳ et al. 2012; Heller et al. 2016) und Transit Radius Variations (Rodenbeck, Heller, Gizon 2020). Allerdings ist es durch die Verwendung eines einzelnen Transits, wie bei den drei Studien, nicht möglich, diese dynamischen Effekte direkt in der Entscheidungsfindung zu berücksichtigen und das, obwohl viele der Kandidaten mit diesen Effekten gefunden worden sind (z.B. für TTVs; Fox, Wiegert 2021). Um diese wichtigen Effekte zu berücksichtigen, wird in vorliegender Arbeit eine andere Datenverarbeitung verwendet, die 5 Transits als ein Bild darstellt, in welchem diese Effekte sichtbar werden könnten. Dementsprechend nutze ich auch 2D CNNs, anstelle der vorher eingesetzten 1D-CNNs. Ich kann weiterhin zeigen, dass sich Random Forests und SVMs gut in der Exomond-Suche einsetzen lassen und teilweise sogar CNNs überlegen sind, auf welchen die vorherigen Studien basieren. Mit Ensemble Learning durch ein Neuronales Netz setze ich ein weiteres neues Verfahren ein, womit ich schließlich die Klassifikationsgenauigkeit noch weiter erhöhen kann.
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Segeln – mit dem Bernoulli-Effekt sogar gegen den WindSegeln – mit dem Bernoulli-Effekt sogar gegen den Wind
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