Januar 2013 – Janvier 2013 No 121 vsmp – sspmp – ssimf

Januar 2013 – Janvier 2013 No 121 vsmp – sspmp – ssimf
Bulletin
No 121
Januar 2013 – Janvier 2013
y
C
18
17
16
15
14
13
12
11
10
9
8
7
6
5
4
C
3
2
1
-22 -21 -20 -19 -18 -17 -16 -15 -14 -13 -12 -11 -10 -9
-8
-7
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-5
-4
-3
-2
-1
A-1 1
B
B
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-18
vsmp – sspmp – ssimf
Verein Schweizerischer Mathematik– und Physiklehrkr¨afte
Soci´et´e Suisse des Professeurs de Math´ematique et de Physique
Societ`a Svizzera degli Insegnanti di Matematica e Fisica
x
20
21
22
23
vsmp – sspmp – ssimf
Universal-
Funktionsgenerator
Kompaktversion Art.Nr. 91
Das vielseitige Demonstrationsgerät für die Akustik, Schwingungs- und Wellenlehre sowie die Elektrik.
•
•
•
•
•
•
•
Funktionen: Sinus, Rechteck, Dreieck, Sägezahn
Zwei Oszillatoren mit Synchronisationsmöglichkeit in
beliebiger Phasenlage (für Interferenzversuche)
Mikrofoneingang, NF-Verstärker, eingebauter Lautsprecher
Frequenz- und Amplitudenmodulation
Direkter Anschluss ans DDM und an den DDZ
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Preis inkl. MWSt.: SFr. 1288.-
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Steinegger & Co.
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8200 Schaffhausen
2 · Nummer 121
: 052-625 58 90
Fax : 052-625 58 60
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Januar 2013
Bulletin
In dieser Nummer – Dans ce num´
ero
DPK
Janvier 2013
Deutschschweizerische Physikkommission
3
Martin Lieberherr
Verdunstungsrate
3
Nevzet Khasanov
Maturaarbeit: Diffusionsnebelkammer
5
Commission Romande de Math´
ematiques
8
Patrick Turtschy et Jean-Marc Ledermann
Enquˆete et cours 2012
8
Deutschschweizerische Mathematikkommission
12
Daniela Grawehr
Begleitbrief
12
Beat Jaggi
Pl¨
adoyer f¨
ur das harmonische Mittel
13
Peter Gallin
Dreiecke mit gleichem Umfang und gleichem Fl¨acheninhalt
25
Hans Ulrich Keller
Markow–Ketten
23
Torsten Linnemann
Mathematikunterricht in der Fachmittelschule mit Lernumgebungen
27
Rainer Hauser
Betrachtungen zur Kommutativit¨at beim Potenzieren
33
Urs Stammbach
Aha! Mathematik! – Teil III
37
Marco Bettinaglio
Frantz, Marc, Annalisa Crannell: Viewpoints: mathematical
perspective and fractal geometry in art
39
Num´ero 121 · 1
vsmp – sspmp – ssimf
Kurse
Vom Kindergarten bis zur Hochschule – Mathematik im Unterricht
40
Impressum
42
Internet-Adressen – Adresses Internet
http://www.vsmp.ch — http://www.sspmp.ch — http://www.ssimf.ch
Page de titre
Viele Dreiecke mit festem Umfang 40 und festem Fl¨acheninhalt 40 (cf. page 25).
2 · Nummer 121
Januar 2013
Bulletin
DPK
Verdunstungsrate
Martin Lieberherr
Mathematisch Naturwissenschaftliches Gymnasium Rämibühl, 8001 Zürich
Einleitung
‘Der Dampfdruck ist ein Mass dafür, wie schnell eine Flüssigkeit verdunstet’, sag ich jeweils meinen
Klassen. Ich verwende die Floskel ‘ein Mass für’ um Details zu verschleiern. Eine Lehrkraft sollte
aber über entsprechendes Hintergrundwissen verfügen, sonst können die Schülerinnen und Schüler ja
gleich selbständig mit einem Buch arbeiten. Folgendes Experiment habe ich durchgeführt, um Daten
für eine Aufgabe zu gewinnen und mich selber etwas weiterzubilden.
Experiment
Ich klebte ein Thermoelement auf den Boden einer flachen Glasschale, stellte diese auf eine elektronische Waage und tarierte die Waage auf Null. Dann goss ich etwas heisses Wasser in die Schale und
notierte die Temperatur sowie die Wassermasse als Funktion der Zeit, siehe Tabelle 1. Die Wasserschale stand frei auf dem Korpus, aber ich achtete darauf, Luftzug zu vermeiden.
t (min)
m (g)
ϑ (°C)
0
1
359.30 355.06
86.1
77.8
2
351.88
71.9
3
349.60
67.4
4
347.79
63.7
5
6
346.33 345.11
60.3
57.4
7
8
344.05 343.17
55.3
53.3
9
342.40
51.5
10
341.70
49.7
Tabelle 1: Masse m und Temperatur ϑ von heissem Wasser in einer offenen, flachen Glasschale als Funktion der Zeit t. Die Fehlerschranken sind etwa 0.1 min, 0.02 g und 0.2 °C.
Die Daten habe ich in einer Maturaufgabe verwendet. Die Schülerinnen und Schüler sollten zuerst
die Wassermasse m als Funktion der Zeit t darstellen, siehe Abbildung 1. Das ist den meisten auch
gelungen. Danach sollten sie den Verlauf durch eine Funktion mit Parametern beschreiben und für
die Parameter Schätzwerte angeben. Das haben die wenigsten geschafft; m ∝ 1/t war der häufigste
Fehlgriff. Mit ‘Exponentialfunktion’ war ich bereits zufrieden.
m(t) = a · e−t/b + c + d · t mit
a = 11.94 g, b = 2.76 min,
c = 347.35 g, d = −0.600 g/min
Die gestrichelte Linie ist die Asymptote
m=c+d·t
Janvier 2013
360
Wassermasse (g)
Abbildung 1: Die Masse des heissen Wassers
in einer flachen Schale nimmt mit der Zeit ab,
weil Wasser verdunstet. Die Daten sind aus
Tabelle 1. Die gezeichnete Fitfunktion ist
355
Daten
Fit
350
345
340
0
2
4
6
Zeit (min)
8
10
Num´ero 121 · 3
vsmp – sspmp – ssimf
Die gesuchte Funktion m(t) muss abnehmend sein. Bei t = 0 ist die Steigung endlich. Für grössere
Zeiten ist die Asymptote eine leicht fallende Gerade (in Abbildung 1 gestrichelt gezeichnet), denn
dann ist die Temperatur konstant und die Verdunstungsrate auch. Die Formel muss einheitenmässig
konsistent sein. Eine mögliche Funktion ist in der Legende von Abbildung 1 beschrieben.
Als nächstes liess ich von den Schülerinnen und Schülern die relevanten Energieumsätze berechnen:
Wie viel Wärme gibt das Wasser während der ersten Minute ab?
ΔQ = cmΔϑ = 4182 J · K−1 · kg−1 · 0.355 kg · (86.1 − 77.8) °C = 12 kJ
Wie gross ist die Verdunstungswärme während der ersten Minute?
ΔQ = ΔmLV = (359.30 − 355.06) · 10−3 kg · 2.3084 · 106 J/kg = 9.79 kJ
Diese Rechnung zeigt, dass der grösste Teil der Wärme durch Verdampfung abgeführt wird. Es lohnt
sich also, beim Kochen den Deckel auf die Pfanne zu legen.
Theorie
Zurück zum Problem in der Einleitung: Könnte die Verdunstungsrate proportional zum Dampfdruck
sein? Der Dampfdruck einer Flüssigkeit gehorcht in erster Näherung der August’schen Formel:
T 0
p = p0 · exp −
Dampfdruck nach Ernst Ferdinand August, moderne Schreibweise
T
Man erkennt in der August’schen Dampfdruckgleichung unschwer den Boltzmannfaktor exp(−W/kT ),
der auch in der Arrheniusgleichung der Reaktionskinetik eine dominante Rolle spielt. Falls also die
Verdunstungsrate proportional zum Dampfdruck ist, sollte eine fallende Gerade erscheinen, wenn man
den Logarithmus der Verdunstungsrate als Funktion der inversen absoluten Temperatur abträgt, siehe
Abbildung 2. Diese Darstellungsweise wird Arrhenius-Plot genannt.
Abbildung 2: Logarithmus der Verdunstungsrate
q als Funktion der inversen, absoluten Temperatur
T . Die Messwerte liegen näherungsweise auf einer
fallenden Geraden.
y = 22.6 - 7.41· x
Fit
1.0
ln ( q / q1 )
Die Verdunstungsrate ist die Differenz aufeinander folgender Wägungen, siehe Tabelle 1, pro Minute. Als Temperatur wurde der Wert am Ende
des jeweils betrachteten 1min-Intervalls genommen. Man müsste hier eine Art mittlere Temperatur
verwenden. Diese Unschärfe verbietet es, die Parameterwerte aus der linearen Regression genauer
zu interpretieren. Man müsste nämlich noch prüfen, ob Dampfdruck und Verdunstungsrate denselben Boltzmannfaktor haben.
1.5
0.5
Daten
0.0
q1 = 1 g/min
T1 = 1000 K
–0.5
2.9
3.0
3.1
T1 / T
1. 11. 2012, Lie.
4 · Nummer 121
Januar 2013
Bulletin
Maturaarbeit
Nevzet Khasanov, Alte Kantonsschule Aarau 2012
nevzet@bluewin.ch
Ist die Radioaktivität sichtbar?
Das vorgestellte Projekt beschreibt den Zusammenbau einer luftgekühlten Diffusionsnebelkammer mit
Peltier-Elementen sowie die Experimente, die mit der erstellten Nebelkammer durchgeführt wurden. Das
Hauptziel besteht darin, die unsichtbare Radioaktivität zu visualisieren, um dieses Phänomen der
Öffentlichkeit zu demonstrieren.
Design und Konstruktion:
Detektionsfläche: 110mm x 130mm/ 140mm x 170mm
Betriebstemperatur: -35°C (bei +30°C Aussentemperaur) und -40°C (bei +25°C Aussentemperatur)
Schaltsystem:
F1 & F2: Lüfter
PSU: PC-Netzteil 300W)
P1: Untere Peltier-Elemente
P2: Obere Peltier-Elemente
HV: Hochspannungsgitter
LED: LED-Beleuchtung
&/&
Besonderheiten der erstellten Diffusionsnebelkammer mit Peltier-Elementen:
Luftgekühlt: Kein Trockeneis, flüssiger Stickstoff oder
Kompressoren für den Betrieb notwendig
Detektionsfläche: 110 mm x 130 mm/140mm x 180mm;
Zusammengesetzt aus nicht magnetischen Komponenten
(Ermöglicht die Durchführung der Experimente im Magnetfeld)
Klein und mobil: Masse: 20 cm x 35 cm x 25 cm; Gewicht: 6 kg
Betriebszeit: Kurze Startzeit (erste „Spuren“ bereits sichtbar in 710 min.); Dauerbetrieb bis zu 12h getestet
Preis: 80% tiefer als eine kompressorgekühlte Nebelkammer
Einzigartige Konstruktion: Keine identische Konstruktion
zurzeit bekannt
&0&'
Janvier 2013
Num´ero 121 · 5
vsmp – sspmp – ssimf
Durchgeführte Experimente:
•
Visualisierung der natürlichen Radioaktivität (α, β, γ, ohne Quelle)
•
Bestimmung der Teilchensorten
•
Beobachtung von Kollisionen der geladenen Teilchen (Veränderung der Bahn; "secondary ionization"
- δ-Elektronen)
•
Beobachtung radioaktiver Zerfälle von verschiedenen Quellen (U-238, Rn-220, Am-241, Sr-90,
Cs-137, Co-60)
•
Ablenkung der β-Teilchen im Magnetfeld und Bestimmung deren Ladung, sowie die Berechnung der
Geschwindigkeit und der Energie.
•
Berechnung der Halbwertszeit von Rn-220 (Berechnet: 58 sec.; Literaturwert: 55sec).
•
Beobachtung und Analyse des Compton Effekts
•
Beobachtung von kosmischen Teilchen in grösseren Höhen (Schweizer Alpen)
"
&1&+')+5%+'*
Teilchen
+
e
-
e
m0
(kg)
Q
(C)
-31
9.1 * 10
-31
9.1 * 10
r
(m)
vNR/c
vR/c
m/m0
E
(MeV)
-19
0.015
10.56
0.956
3.409
1.74
-19
0.005
3.52
0.882
2.122
1.08
+1.6 * 10
-1.6 * 10
Tabelle 1:Ergebnisse der Ablenkung der β-Teilchen (β +, β -) im Magnetfeld . m0 ist die Ruhemasse des Teilchens (Elektron/ Positron), Q
ist die Ladung, r ist der Radius des abgelenkten Teilchens, vNR ist die Geschwindigkeit des Teilchens nach dem Klassischen Modell, vR ist
die Geschwindigkeit der Teilchen nach dem relativistischen Modell, m ist die relativistische Masse des Teilchens, E ist die Energie des
Teilchens
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Januar 2013
Bulletin
Zerfall von Radon-220:
200
180
160
Anzahl Zerfälle (N)
Abb.4. Zerfall von Rn-220 nach 10 sec.
-#(&
140
!6/01&/2,'.&./0 120
100
80
60
40
20
0
0
100
200
300
Zeit
400
t / sec.
&3&'00./4.&
Auszeichnungen
•
•
Gewonnen bei „Schweizer Jugend forscht 2012“ in Lugano (Prädikat: Hervorragend)
2. Platz bei „European Union Contest for Young Scientists 2012“ in Bratislava
Janvier 2013
Num´ero 121 · 7
vsmp – sspmp – ssimf
Cours CRM 2012
Sujets d’application des math´
ematiques
1
Enquˆ
ete r´
ealis´
ee par la CRM
Dans le but d’organiser un cours sur les th`emes abord´es dans l’OS application des math´ematiques,
la CRM a r´ealis´e une enquˆete courant 2011, afin de dresser la liste des sujets trait´es dans ces
cours. Nous avons ´et´e surpris par la richesse et la diversit´e des th`emes ´etudi´es. Il vaut ici la
peine de mentionner les r´esultats de cette enquˆete, comme les a pr´esent´es Jean-Marc `a Leysin.
Ces sujets peuvent ˆetre r´epartis en trois cat´egories :
M´
ethodes g´
eom´
etriques
• G´eom´etrie descriptive, Monge, affinit´e axiale, homologie, ´etude des cˆoniques, Dandelin
Perspective
• Axonom´etrie
• Polygones r´eguliers, Poly`edres (formule d’Euler)
• G´eom´etrie sph´erique
• Diverses activit´es g´eom´etriques avec Cabri
M´
ethodes num´
eriques
• Initiation a` la programmation en C , Pascal, Python, JavaScript, Visual Basic, MuPad,
Mathematica, Latex, RobotProg, Excel
´
Etude
de quelques algorithmes : sch´ema de Horner, tri, Euclide, m´ethode de Monte Carlo
et applications aux jeux, applications de la th´eorie des graphes (Page Ranking)
• R´esolution d’´equations et de syst`emes d’´equations
• Interpolations lin´eaires, quadratiques, cubiques, Lagrange, splines, moindres carr´es, courbes
param´etriques, cin´ematique, courbes de B´ezier
• Int´egration num´erique
´
• Equations
diff´erentielles
• D´eveloppements en s´eries Taylor
• S´eries de Fourier et traitement de signal
• M´ethodes d’approximation (d´ecimales de π), calcul d’erreur
• Nombres pseudo-al´eatoires, tests d’hypoth`eses
• Infographie (trac´es de droites, cercles et coniques avec Bresenham)
8 · Nummer 121
Januar 2013
Bulletin
• Courbes fractales
• Codes correcteurs d’erreurs
• Codes binaires
• Modifications d’images (couleurs et formes)
Divers
• Cryptographie
• Th´eorie des graphes
• Alg`ebre financi`ere et simulation du cours d’une action, prix d’une option
• Programmation lin´eaire
• Statistiques
• Chaˆınes de Markov
• Dynamique des populations
• Syst`emes ´electoraux
• Mod´elisation avec Stella
• Histoire des sciences
• Congruence et ´equations diophantiennes
• Suites et s´eries
• Topologie g´en´erale
• Th´eorie des groupes (Poly`edres et th´eorie de Galois)
• Logique des propositions et logique des pr´edicats
Vous pouvez trouver, sur le site de la CRM, http://www.sspmp.ch/crm/AdM.htm, des documents fournis par les coll`egues pour certains de ces cours (num´eros `a cˆot´e des titres). Nous
vous invitons a` compl´eter cette liste.
Janvier 2013
Num´ero 121 · 9
vsmp – sspmp – ssimf
2
Cours de Leysin
Quelques coll`egues ont ´et´e d’accord de pr´esenter leur travail dans le cadre de l’enseignement
de l’application des math´ematiques. Nous avons compl´eter ces interventions par des expos´es de
M. Jean-Pierre Renfer, du bureau des m´ethodes de l’Office f´ed´eral de la statistique et de M.
David-Olivier Jaquet-Chiffelle, de l’universit´e de Lausanne.
D`es que le cours fut annonc´e, il a rencontr´e un vif succ`es et c’est avec regret que nous avons
dˆ
u refuser du monde. Nous prions ici les coll`egues qui n’ont pu venir de nous excuser. Le nombre
de participant s’est ´elev´e `a 45, auquel il faut ajouter les 7 conf´erenciers et les 2 organisateurs.
Brefs r´
esum´
es des pr´
esentations
Jean-Marc Ledermann nous a pr´esent´e ce qui ´etait enseign´e au Lyc´ee Denis de Rougemont
(LDDR), `a Neuchˆ
atel. De la perspective aux ensembles de Julia, en passant par les m´ethodes
num´eriques telle que la m´ethode de la bissection ou la m´ethode de Newton, les courbes de B´ezier
ou le traitement d’images, Jean-Marc nous a pr´esent´e la diversit´e et la qualit´e de travaux que
l’on peut faire dans une telle discipline.
Jean-Pierre Renfer, chef suppl´eant du service des m´ethodes statistiques `a l’Office f´ed´eral
de la statistique, nous a montr´e, `a l’aide d’exemples fortement imag´es, l’importance et de la
mani`ere de choisir un ´echantillon pour ´evaluer un caract`ere d’une population (ˆetre rouge pour
une bille) et de la fa¸con de donner un r´esultat, toujours avec une pr´ecision sp´ecifi´ee. Sur un
exemple choisi de loyer dans une commune et de prix moyen, il nous a rappel´e ce qu’´etait un
intervalle de confiance, et nous a montr´e les diff´erentes mani`eres de choisir un ´echantillon, ainsi
que des r´esultats diff´erents auxquels ces choix peuvent conduire. Balles de ping-pong et M& M’s
ont convaincu l’assistance, ont montr´e que les statistiques pouvaient ˆetre abord´ees de mani`ere
ludique.
Jean-Philippe Javet, du coll`egue de Morges, nous a quant a` lui, pr´esent´e son cours sur la
programmation lin´eaire. Outre l’int´erˆet du sujet pr´esent´e, les participants ont pu appr´ecier les
astuces g´eom´etriques utilis´ees pour d´eterminer la solution optimale. La pr´esentation de l’algorithme du simplexe enfin simplement expliqu´ee et illustr´ee dans un cours qui fait appel tant a`
l’alg`ebre matricielle qu’`a l’axonom´etrie.
Fabien Augsburger, du coll`ege de Gambach de Fribourg, nous a parl´e du cours d’une calloption et comment le d´eterminer. A l’aide d’un exemple concret (une certaine action se trouvant
sur le site swissquote), il a r´eussi `a nous faire comprendre de mani`ere simple les m´ecanisme en
jeu, tout en nous avertissant que dans la r´ealit´e, c’´etait bien plus compliqu´e que ¸ca. Quelques
exercices adapt´es nous ont permis de bien comprendre une partie de ces m´ecanisme qui font
rˆever certains et qui plument d’autres.
Un tout autre sujet a ´et´e trait´e par Pierre Frachebourg, du coll`ege de l’Abbaye de StMaurice. Il nous a montr´e les remarquables repr´esentations en 2D de situations se d´eroulant en
3D. Repr´esentation de l’intersection d’un cˆ
one et d’un cylindre, repr´esentation d’un t´etra`edre
tournant dans l’espace. Et ceci avec uniquement un logiciel de g´eom´etrie plane, Cabri-g´eom`etre.
L’utilisation de lieux de points a permis ´egalement d’utiliser les capacit´es du logiciel pour illustrer
des propri´et´es g´eom´etriques importantes. La pr´esentation de travaux de maturit´e a montr´e que
certains ´el`eves pouvaient se passionner pour ces dessins g´eom´etriques.
10 · Nummer 121
Januar 2013
Bulletin
´
David-Olivier Jaquet-Chiffelle, de l’Ecole
des sciences criminelles de l’Universit´e de Lausanne,
` l’aide de la m´ethode de Kasiski,
nous a parl´e du code de Vigen`ere et de la mani`ere de le casser. A
de l’indice de co¨ıncidence et l’indice mutuel de co¨ıncidence, il est parvenu a` d´ecouvrir la clef qui
avait permis de coder un message selon Vigen`ere12 .
` l’aide d’exemples
Le deuxi`eme expos´e de M. Jaquet-Chiffelle ´etait consacr´e au code RSA. A
bien « choisis » (mais le canton ´etait-il bien choisi ?(ndlr ), il nous a montr´e le rˆole et l’importance des certificats dans les clefs que nous pouvons utiliser. Apr`es avoir expliqu´e le principe
de fonctionnement du code RSA, David-Olivier nous a fait comprendre, a` travers un exemple
particulier, les conditions n´ecessaires pour qu’un tel codage soit efficace. Les connaissances de
M. Jaquet-Chiffelle sur la cryptologie ont ´et´e tr`es appr´eci´ees des participants.
Didier M¨
uller, du Lyc´ee cantonal de Porrentruy, nous a pr´esent´e, `a travers des probl`emes
classiques et connus (ponts de K¨onigsberg, lemme des poign´ees de mains, Sudoku, ...) un aper¸cu
de la th´eorie des graphes, telle qu’il l’a expos´ee plus compl´etement dans le cahier no 6 de la
CRM intitul´e : Introduction `
a la th´
eorie des graphes. Les quelques exercices propos´es ont
permis aux participants de prendre une part active a` ce cours.
Marti Ruiz-Altaba nous a pr´esent´e quant `a lui l’approche d’une ´etude des codes binaires, telle
qu’il l’enseigne en option sp´ecifique au coll`egue Madame de Sta¨el de Gen`eve. Sur un exemple
simple et d’actualit´e, il a nous a montr´e comment fonctionnait le code de Huffmann. S’en est
suivi un expos´e sur les codes `a r´ep´etition R2 et R3 ainsi que sur la notion de distance et des
codes de Hamming.
Et pour finir, Didier M¨
uller a corrig´e les exercices qu’il nous avait donn´es `a faire la veille. Il
nous a ´egalement pr´esent´e son article paru dans le bulletin no 120 de la SSPMP sur les ´echelles
de mots, inspir´es des doublets de Lewis Carroll3 . S’en est suivi un expos´e sur le « pagerank »
utilis´e par Google. Se r´ef´erer `a l’article de notre coll`egue Paul Jolissaint paru dans le bulletin
no 119 de juillet 2012.
3
Conclusion
Le cours a fortement ´et´e appr´eci´e des participantes et des participants. On peut dans tous
les cas remercier les conf´erenciers pour l’important travail accompli, la qualit´e des pr´esentations
et l’ouverture aux commentaires dont ils ont fait preuve. Les coll`egues ont ´echang´e durant cette
semaine sur leurs travaux et sur leurs pratiques. La richesse et la vari´et´e des sujets ne peut
que nous inciter `a plus de curiosit´e et de d’approfondissement dans ce domaine d’enseignement
qu’est l’application des math´ematiques.
Nous tenons ´egalement, en tant qu’organisateurs, a` remercier toutes les personnes ayant particip´e `a ce cours, pour leur patience et leur compr´ehension face aux petits probl`emes techniques
rencontr´es.
Patrick Turtschy et Jean-Marc Ledermann
1
voir le site : http://www.apprendre-en-ligne.net/crypto/menu/
voir le cahier no 2 de la CRM intitul´e Cryptologie, de Nicolas Martignoni
3
www.nymphomath.ch/graphes/doublets/info/comment
2
Janvier 2013
Num´ero 121 · 11
vsmp – sspmp – ssimf
Deutschschweizerische Mathematikkommission (DMK) des
Vereins Schweizerischer Mathematik- und Physiklehrkräfte
Schwyz, im Januar 2013
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12 · Nummer 121
Januar 2013
Bulletin
Pl¨
adoyer f¨
ur das harmonische Mittel
Beat Jaggi, beat.jaggi@phbern.ch
1
Einleitung
Das Bilden von Mittelwerten ist ein zentrales Konzept in der Mathematik (siehe z.B.
[1], [2], [7] oder [8]). Im Mathematikunterricht wird vorwiegend das arithmetische, gelegentlich das geometrische Mittel thematisiert. Das ist verst¨
andlich, ist das arithmetische
Mittel doch immerhin eines der wichtigen Lagemasse in der beschreibenden Statistik:
x=
x1 + x 2 + · · · + x n
n
Mit dem geometrischen Mittel gelingt unter anderem die ”Quadratur des Rechtecks”:
Soll ein gegebenes Rechteck in ein ߬achengleiches Quadrat verwandelt werden, dann ist
die Seite des gesuchten Quadrates gleich dem geometrischen Mittel von L¨ange und Breite
des vorgegebenen Rechtecks.
H¨ohensatz: h2 = a · b =⇒ h =
2
√
a·b
Das harmonische Mittel
Im Folgenden soll das harmonische Mittel im Zentrum der Betrachtungen stehen. Es
zeigt sich, dass dieser Mittelwert in u
¨berraschend vielen verschiedenen mathematischen
und aussermathematischen Kontexten auftaucht.
Das harmonische Mittel von zwei Zahlen
F¨
ur zwei reelle Zahlen a = 0 und b = 0 mit a + b = 0 ist das harmonische Mittel H(a, b)
definiert durch
2
2ab
= 1 1
H(a, b) =
a+b
+
a
b
Beispiel: Das harmonische Mittel von 1 und 3 ist H(1, 3) =
2·1·3
1+3
=
6
4
= 32 .
Das harmonische Mittel h¨angt mit dem arithmetischen Mittel zusammen:
1
=
H(a, b)
Janvier 2013
1
a
+
2
1
b
Num´ero 121 · 13
vsmp – sspmp – ssimf
Der Kehrwert des harmonischen Mittels zweier Zahlen a und b ist gleich dem arithmetischen Mittel der Kehrwerte von a und b.
Das harmonisches Mittel von n Zahlen
Sei n ≥ 2. F¨
ur n positive reelle Zahlen a1 , a2 , . . . , an definieren wir
n
H(a1 , a2 , . . . , an ) = 1
1
1
a1 + a 2 + · · · + a n
3
Das harmonische Mittel in aussermathematischen Kontexten
Es folgt eine (sicher nicht abschliessende) Liste von Themen, bei denen das harmonische
Mittel vorkommt.
3.1
Die Linsengleichung
Eine Linse bildet einen Gegenstand der L¨ange u auf das Bild der L¨ange v ab.
F¨
ur die Brennweite f , die Gegenstandsweite g und die Bildweite b gilt die Linsengleichung
1
1 1
gb
1
= +
=⇒ f =
= H(g, b)
f
g
b
g+b
2
Die Brennweite f ist also gleich der H¨alfte des harmonischen Mittels der Gegenstandsweite g und der Bildweite b. (siehe z.B. [6])
Begr¨
undung: Mit obigen Bezeichnungen und den Stahlens¨atzen gilt:
g
g+b
g
u+v
f = v = b = b + 1.
Aus
g
f
=
g
b
+ 1 folgt sofort (Division mit g):
Also ist tats¨achlich f =
3.2
1
1
+ g1
b
=
gb
g+b
1
f
=
1
b
+ g1 .
= 12 H(g, b).
Parallelschaltung von Widerst¨
anden in elektrischen Schaltkreisen
14 · Nummer 121
Januar 2013
Bulletin
Bei der Parallelschaltung der Widerst¨ande R1 und R2 in einem elektrischen Schaltkreis
gilt: Der Gesamtwiderstand R ist die H¨alfte des harmonischen Mittels der Widerst¨ande
R1 und R2 .
R1 R2
1
1
R= 1
1 = R + R = 2 H(R1 , R2 )
1
2
R + R
1
2
1. Begr¨
undung: Der Gesamtstrom I ergibt sich aus der Summe der Einzelstr¨ome, die
durch die einzelnen Widerst¨ande fliessen.
Dann folgt mit dem Ohm’schen Gesetz:
U
1
U
U
1
1
+
=⇒
+
=⇒ R =
= I = I1 + I2 =
=
R
R1 R2
R
R1 R2
1
R1
1
+
1
R2
.
2. Begr¨
undung: Man veranschaulicht sich diesen Zusammenhang an der Parallelschaltung zweier Widerst¨ande, die sich nur in ihrer Querschnittsfl¨ache A unterscheiden. Dabei
ande abh¨angt.
ist ρ = R·A
l der spezifische Widerstand, der vom Material der Widerst¨
R=
ρl
A1 +A2
und daher
1
1
A1 + A2
A1 A2
1
+
=
==
+
=
R
ρl
ρl
ρl
R1 R2
Also ist tats¨achlich R =
(siehe z.B. [6])
1
1
+ R1
R1
2
=
R1 R2
R1 +R2
= 12 H(R1 , R2 )
Verallgemeinerung: Bei der Parallelschaltung der Widerst¨ande R1 , R2 , . . . , Rn in
einem elektrischen Schaltkreis gilt: Der Gesamtwiderstand R ist gleich n1 mal das harmonische Mittel der Widerst¨
ande R1 , R2 , . . . , Rn .
R=
3.3
Janvier 2013
1
R1
+
1
R2
1
+ ··· +
1
Rn
=
1
H(R1 , R2 , . . . , Rn )
n
Serieschaltung von Kondensatoren in elektrischen Schaltkreisen
Num´ero 121 · 15
vsmp – sspmp – ssimf
Bei der Serieschaltung von zwei Kondensatoren mit den Kapazit¨aten C1 und C2 in einem
elektrischen Schaltkreis gilt: Die Gesamtkapazit¨at C ist gleich der H¨alfte des harmoni(siehe z.B. [6])
schen Mittels der Kapazit¨aten C1 und C2 .
C=
1
C1
1
+
1
C2
=
C1 C2
1
= H(C1 , C2 )
C1 + C2
2
Begr¨
undung: Die Kapzit¨at C ist gegeben durch C =
Q
U,
also ist U =
Q
C.
Bei Serieschaltung ist die Gesamtspannung gleich der Summe der Teilspannungen an den
beiden Kondensatoren; also wird:
Q
Q
1
1
1
Q
+
=⇒
+
= U = U1 + U2 =
=
C
C1 C2
C
C1 C2
Verallgemeinerung: Bei der Serieschaltung von n Kondensatoren mit den Kapazit¨aten
C1 , C2 , . . . , Cn in einem elektrischen Schaltkreis gilt: Die Gesamtkapazit¨at C ist gleich
1
aten C1 , C2 , . . . , Cn .
n mal das harmonische Mittel der Kapazit¨
C=
3.4
1
C1
+
1
C2
1
+ ··· +
1
Cn
=
1
H(C1 , C2 , . . . , Cn )
n
Durchschnittsgeschwindigkeit
Ein Zug f¨ahrt mit einer Durchschnittsgeschwindigkeit v1 von A nach B und mit einer
uck von B nach A.
Durchschnittsgeschwindigkeit v2 zur¨
Dann ist die Durchschnittsgeschwindigkeit f¨
ur beide Strecken gleich dem harmonischen
Mittel von v1 und v2 .
2v1 v2
v=
= H(v1 , v2 )
v1 + v2
ur die
Begr¨
undung: Die L¨ange der Strecke von A nach B sei x. Dann braucht der Zug f¨
x
x
ur die R¨
uckfahrt t2 = v2 .
Hinfahrt t1 = v1 , f¨
Die Durchschnittsgeschwindigkeit f¨
ur Hin- und R¨
uckfahrt betr¨agt also
v=
stotal
=
ttotal
x
v1
2x
=
+ vx2
1
v1
2
+
1
v2
=
2v1 v2
= H(v1 , v2 )
v1 + v2
Verallgemeinerung: Werden n gleich lange Strecken mit den Geschwindigkeiten
v1 , v2 , . . . , vn durchlaufen, dann ist die Durchschnittsgeschwindigkeit gleich dem harmonischen Mittel von v1 , v2 , . . . , vn .
v=
16 · Nummer 121
1
v1
+
1
v2
n
+ ··· +
1
vn
= H(v1 , v2 , . . . , vn )
Januar 2013
Bulletin
3.5
Gef¨
asse f¨
ullen
Rohr 1 f¨
ulle ein Gef¨ass in der Zeit t1 , Rohr 2 f¨
ulle das gleiche Gef¨
ass in der Zeit t2 . Dann
f¨
ullen die beiden Rohre das Gef¨ass zusammen in der Zeit
1
t1 · t 2
= H(t1 , t2 )
t=
t1 + t 2
2
Begr¨
undung: Ist V das Volumen des Gef¨asses, dann gilt:
V
V
V
+
=
t1 t 2
t
also
t=
1
t1
1
+
1
t2
=
t1 · t 2
t1 + t 2
ulle ein Gef¨ass in der Zeit t1 , Rohr 2 in der Zeit t2 , . . .,
Verallgemeinerung: Rohr 1 f¨
ullen alle Rohre zusammen das Gef¨
ass in der Zeit
Rohr n in der Zeit tn . Dann f¨
t=
3.6
1
t1
+
1
t2
1
+ ··· +
1
tn
=
1
H(t1 , t2 , . . . , tn )
n
Benzinverbrauch von Autos
Um den Benzinverbrauch von Autos zu messen oder zu vergleichen, werden normalerweise zwei Masse verwendet: In Europa Liter pro 100 Kilometer und in den USA
Meilen pro Gallone. Die Einheiten der beiden Masse sind in gewisser Weise invers zueinander, einmal Volumen/Distanz und einmal Distanz/Volumen.
Seien x1 , x2 , . . . , xn Verbr¨auche in Liter pro 100 km und y1 , y2 , . . . yn die entsprechenden
Verbr¨auche in Meilen pro Gallone.
Dann gilt
A(x1 , x2 , . . . , xn ) = H(y1 , y2 , . . . , yn )
H(x1 , x2 , . . . , xn ) = A(y1 , y2 , . . . , yn )
Rechnet man das arithmetische Mittel von Verbr¨auchen in Liter pro 100 km um, dann
bekommt man gerade das harmonische Mittel der Verbr¨auche in Meilen pro Gallone.
Rechnet man das harmonische Mittel von Verbr¨auchen in Liter pro 100 km um, dann
bekommt man gerade das arithmetische Mittel der Verbr¨auche in Meilen pro Gallone.
Begr¨
undung: Mit den Umrechnungen 1 Gallone ≈ 3.78541178 Liter und 1 Meile ≈
1.609344 Kilometer ist
1.609344x
x Liter auf 100 Kilometer =
Liter auf 1 Meile
100
1.609344x
=
Gallonen auf 1 Meile
100 · 3.78541178
100 · 3.78541178
235.2
≈
Meilen pro Gallone.
1.609344x
x
Die Umrechnung von Litern pro 100 km in Meilen pro Gallone geschieht also mit einer
¨
von
Funktion der Form f (x) = xc . Die Behauptung folgt nun mit den Uberlegungen
Abschnitt 4.6.
=
Janvier 2013
Num´ero 121 · 17
vsmp – sspmp – ssimf
3.7
Musik
Wenn zwei Saiten im Abstand einer Oktave klingen, muss bekanntlich die Frequenz der
zweiten Saite doppelt so hoch, die schwingende Saite also halb so lang sein.
Das harmonische Mittel von 1 und
1
2
ist
2·1· 12
1+ 12
= 23 ; diese Seitenl¨ange erzeugt die Quinte.
Dass dieses Intervall harmonisch zwischen Grundton und Oktave liegt, das war schon
Pythagoras bekannt.
Das harmonische Mittel von 1 und
grosse Terz. Siehe z.B. [4]
3.8
2
3
ist
2·1· 23
1+ 23
=
4
3
5
3
=
4
5;
diese Seitenl¨ange erzeugt die
Weitere Beispiele
1. F1 ist in der Statistik ein Mass f¨
ur die Zuverl¨assigkeit eines Testes. Dabei ist p
(Pr¨azision) die Zahl der korrekten Resultate geteilt durch die Zahl aller erhaltenen
Resultate und r ist die Zahl der korrekten Resultate geteilt duch die Zahl der
Resultate, die man eigentlich h¨atte erhalten sollen.
Es ist F1 =
2pr
= H(p, r)
p+r
2. In der Festk¨orperphysik wird f¨
ur die Netzung von organischen Fl¨
ussigkeiten und
Wasser auf polymeren Werkst¨
ucken die Grenz߬achenenergie mit dem harmonischen
Mittel berechnet.
¨
3. Zum Schluss noch eine Anwendung im Baseball, ohne Ubersetzung
und ohne Kommentar:
”In sabermetrics, the Power-speed number of a player is the harmonic mean of his
home run and stolen base totals.”
Quellen (Abruf: Mai 2012):
1. http://de.wikipedia.org/wiki/Beurteilung_eines_Klassifikators
2. http://www.unimeter.net/interim/Oberflaechenspannung/ZurOberflaechenspannung1.htm
3. http://en.wikipedia.org/wiki/Harmonic_mean
18 · Nummer 121
Januar 2013
Bulletin
4
4.1
Das harmonische Mittel in innermathematischen Kontexten
Perspektivische Ansicht eines Rechtecks
Schaut man sich im Fernsehen ein Tennisspiel an, dann sieht man das rechteckige Spielfeld als Trapez. Das Netz teilt den Tennisplatz in zwei gleiche H¨alften. Die Netzunterkante geht dabei durch den Schnittpunkt der beiden Diagonalen des Trapezes (resp. des
Rechtecks).
Behauptung: Wird ein Trapez mit den parallelen Seiten a und c so geteilt, dass die
”Mittellinie” durch den Diagonalenschnittpunkt geht, dann ist die L¨
ange der ”Trennlinie”
gleich dem harmonischen Mittel von a und c .
Beweis: Mit den Bezeichnungen von oben und den Strahlens¨atzen gilt:
c
e+f
f
c
=
=1+ =1+
m
e
e
a
Also ist
c
m
=
c
n
und
c
g+h
h
c
=
=1+ =1+
n
g
g
a
und folglich m = n.
Aus der ersten Gleichung folgt:
c
c
a+c
ac
=1+ =
=⇒ ac = m(a + c) =⇒ m =
m
a
a
a+c
Die gesuchte L¨ange h¨angt also nur von a und c ab und betr¨agt
m+n=
4.2
2ac
= H(a, c)
a+c
Harmonische Teilung
Eine Strecke AB wird duch die Punkte Ti (zwischen A und B) und Ta (ausserhalb von
AB) harmonisch geteilt, wenn gilt:
ATi
ATa
=
BTi
BTa
Behauptung: Ist die Strecke AB durch Ti und Ta harmonisch geteilt, dann ist die Strecke
Ti Ta das harmonische Mittel der Strecken ATa und BTa .
Ti Ta =
Janvier 2013
2ATa · BTa
= H(ATa , BTa )
ATa + BTa
Num´ero 121 · 19
vsmp – sspmp – ssimf
Beweis: Neben
ATi
BTi
=
ATa
BTa
gilt auch ATi = ATa − Ti Ta und BTi = Ti Ta − BTa .
Also ist
ATa − Ti Ta
ATa
=
Ti Ta − BTa
BTa
Daraus ergibt sich
Ti Ta =
4.3
2ATa · BTa
= H(ATa , BTa )
ATa + BTa
Approximation von Quadratwurzeln
F¨
ur das Berechnen oder Approximieren von Quadratwurzeln gibt es einen wohlbekannten
Algorithmus, der oft Heron zugeschrieben wird:
√
a sei eine irrationale Zahl und α1 sei eine erste grobe N¨aherung. Dann ist auch β1 = αa1
√
√ √
eine N¨aherung von a, weil ja α1 · β1 = a = a a gilt.
√
1
und auch β2 = αa2 bessere N¨aherungen von a
Es ist bekannt, dass dann α2 = α1 +β
2
sind. Zudem wird
β2 =
a
=
α2
a
α1 +β1
2
=
α1 β1
α1 +β1
2
=
2α1 β1
= H(α1 , β1 )
α1 + β1
So ist also die N¨aherung α2 das arithmetische Mittel der beiden N¨aherungen α1 und β1
und β2 ist das harmonische Mittel von α1 und β1 .
√
Anders ausgedr¨
uckt: Aus einer vorgegebenen Einschachtelung β1 ≤ a ≤ α1 bekommt
√
man mit H(α1 , β1 ) ≤ a ≤ A(α1 , β1 ) eine bessere Einschachtelung. Wiederholen des
√
Prozesses liefert eine Intervallschachtelung f¨
ur a, die sehr schnell konvergiert.
(siehe z.B. [3])
4.4
Die H¨
ohe in einem rechtwinkligen Dreieck
Behauptung: In einem rechtwinkligen Dreieck ist das Quadrat der H¨ohe auf der Hypotenuse gleich der H¨alfte des harmonischen Mittels der Kathetenquadrate.
h2c =
20 · Nummer 121
a2 ·b2
a2 +b2
= 12 H(a2 , b2 )
Januar 2013
Bulletin
Beweis: Die Fl¨ache F des rechtwinkigen Dreiecks l¨asst sich auf zwei veschiedene Arten
berechnen:
1
1
a·b
F = c · hc =
2
2
c · hc = a · b
c2 · h2c = a2 · b2
a 2 · b2
a 2 · b2
1
h2c =
= 2
= H(a2 , b2 )
2
c
a + b2
2
4.5
Die H¨
ohe in einem Dreieck
Behauptung: In einem beliebigen Dreieck ist das Verh¨altnis einer H¨ohe h zur Seite, auf
der h senkrecht steht, gleich der H¨alfte des harmonischen Mittels der Tangenswerte der
an die Seite angrenzenden Winkel.
hc
tan α · tan β
1
=
= H(tan α, tan β)
c
tan α + tan β
2
Beweis:
Es gilt:
hc
u
= tan α und
c=u+v =
hc
c
=
4.6
1
hc
tan α
1
1
+ tan
tan α
β
+
=
hc
tan β
hc
v
= tan β , also
= hc · tan1 α + tan1 β und daraus
tan α·tan β
tan α+tan β
= 12 H(tan α, tan β)
Die Funktion f (x) =
c
x
Behauptungen: Die Funktion f (x) = xc ordnet dem arithmetischen Mittel von Argumenten das harmonische Mittel der entsprechenden Funktionswerte zu und dem harmonischen Mittel von Argumenten das arithmetische Mittel der entsprechenden Funktionswerte.
Janvier 2013
Num´ero 121 · 21
vsmp – sspmp – ssimf
Beweise:
x1 + x2 + · · · + x n
=
f
n
=
c
nc
n
= x1 +x2 +···+xn
x1 + x2 + · · · + xn
c
n
n
= 1
1
1
+ · · · + xcn
f (x1 ) + f (x2 ) + · · · + f (xn )
x1 +x2 +···+xn
n
x1
c
+
x2
c
=
= H(f (x1 ), f (x2 ), . . . , f (xn ))
Analog rechnet man f
4.7
1
x1
+
1
x2
n
+ ··· +
1
xn
= A(f (x1 ), f (x2 ), . . . , f (xn ))
nach.
Die mittlere Kr¨
ummung einer regul¨
aren Fl¨
ache im Raum
Zum Abschluss noch ein Beispiel aus der h¨
oheren Mathematik: Sind k1 und k2 die Haupt2
als
kr¨
ummungen in einem Punkt P einer regul¨aren Fl¨ache F in R3 , so wird h = k1 +k
2
mittlere Kr¨
ummung bezeichnet.
ummungen entsprechen (also r1 = k11
Sind nun r1 und r2 die Radien, die den Hauptkr¨
=⇒ h1 = H(r1 , r2 )
resp. r2 = k12 ), so wird h = 12 r11 + r12
5
Fazit
Das harmonische Mittel braucht sich wahrlich nicht hinter dem arithmetischen oder dem
geometrischen Mittel zu verstecken! Durch den wohlbekannten Zusammenhang zwischen
Mittelwerten und Zahlenfolgen lohnt sich auch eine n¨ahere Betrachtung von harmonischen Zahlenfolgen (siehe [5]).
Literatur
[1]
Hirscher, Horst, Viertausend Jahre Mittelwertbildung, Uni Saarbr¨
ucken, 2003
[2] Hirscher, Horst, Mittenbildung als fundamentale Idee, Der Mathematikunterricht
5/2004, Seiten 4-13
[3] Hirscher, Horst, Mittelwertfolgen - oder: Mitten inmitten von Mitten, Der Mathematikunterricht 5/2004, Seiten 42-54
[4] Hirscher-Buhrmester, M., Mittelwerte und Mitten in der Musik, Der Mathematikunterricht 5/2004, Seiten 14-17
[5]
Jaggi, Beat, Mittelwerte und Zahlenfolgen, erscheint 2012
[6] Lambert, A. und Peters, U., Mittelwerte und Mitten in Geometrie und Physik, Der
Mathematikunterricht 5/2004, Seiten 30-41
[7] Winter, H., Mittelwerte - eine grundlegende mathematische Idee, aus dem Themenheft Mittelwerte in mathematik lehren, 1985, Heft 8
[8]
Winter, H. (Hrsg.), Themenheft Mittelwerte, aus mathematik lehren, 1985, Heft 8
22 · Nummer 121
Januar 2013
Bulletin
Markow–Ketten
Hans Ulrich Keller, MNG Zürich
Werden Zufallsversuche mit unendlich vielen Ausfällen betrachtet, reicht die statische Untersuchung
mit Bäumen und Pfadregeln meist nicht mehr aus. Stattdessen können dynamische Zufallsprozesse
untersucht werden, in welchen Zustände und ihre Wahrscheinlichkeiten sowie Übergangswahrscheinlichkeiten zwischen diesen Zuständen eine wichtige Rolle spielen: Die Markow–Ketten.
Die ausführliche Darstellung der Theorie dazu kann hier nicht das Thema sein: Diese findet sich z. B.
im genialen Buch von Arthur Engel: "Wahrscheinlichkeit und Statistik", Band 2, ISBN 3–12–983170–3,
Ernst Klett Verlag, Stuttgart.
Hier sollen – ohne Beweise – die beiden Mittelwertsregeln kurz erklärt und an einem einfachen Beispiel angewendet werden. Dieses Beispiel kann dann für eine Vielzahl von anderen Situationen angepasst werden.
Die Aufgabe
Bei einem Spiel soll so lange mit einem Würfel gewürfelt werden, bis zum ersten Mal unmittelbar
nacheinander entweder zwei Sechser oder zuerst eine Eins und unmittelbar danach eine Zwei gewürfelt wird. Wie gross ist die Wahrscheinlichkeit dieser beiden Ereignisse, und wie oft muss im Mittel
gewürfelt werden, bis eines dieser Ereignisse eingetreten ist? Diese Zahlen sollen kurz abgeschätzt
werden, bevor die Lösung angeschaut wird!
In der nebenstehenden Figur
bezeichnen die drei linksseitigen Kreise innere, die beiden
Kreise auf der rechten Seite
Rand–Zustände (oder "absorbierende Zustände").
Die Zahlen bei den Pfeilen geben die Übergangswahrscheinlichkeiten zwischen zwei Zuständen an.
Die erste Zahl in den Klammern
gibt jeweils die Wahrscheinlichkeit an, dass – ausgehend von
diesem Zustand – der Zustand "66" erreicht wird. Die zweite Zahl gibt den Erwartungswert der Anzahl Versuche an, die – ausgehend von diesem Zustand – nötig sind, bis ein Randzustand erreicht ist.
1. Mittelwertsregel:
Die Wahrscheinlichkeit eines inneren Zustandes ist gleich dem gewichteten Mittel der Wahrscheinlichkeiten seiner Nachfolger.
Janvier 2013
Num´ero 121 · 23
vsmp – sspmp – ssimf
Wenden wir die 1. Mittelwertsregel auf den Startzustand, den Zustand "6" und den Zustand "1" an,
ergibt sich folgendes System:
4
p
6
1
a
6
1
b
Dieses System hat die Lösung p
stand "66" zu erreichen, ist also
6
13
6
13
,a
6
7
13
1
p
b
6
1
˜1 b
6
1
b
6
6
4
6
3
˜0
5
,b
1
6
a
p
p
. Die Wahrscheinlichkeit, ab dem Start den Zu-
13
, die Gegenwahrscheinlichkeit für das Erreichen des Zustandes
7
etwas grösser! Dies erscheint zwar paradox, lässt sich aber mit folgender Über13
legung plausibel machen: Ist der Zustand "6" erreicht, besteht eine grössere Wahrscheinlichkeit als
beim Erreichen des Zustandes "1", wieder auf den Start zurück geworfen zu werden.
"12" folglich mit
2. Mittelwertsregel:
Der Erwartungswert der Anzahl Versuche bis zum Erreichen des Randes ist bei einem inneren Zustand gleich dem um 1 vergrösserten gewichteten Mittel der Erwartungswerte seiner Nachfolger.
Bei Randzuständen ist dieser Erwartungswert natürlich 0.
Wenden wir die 2. Mittelwertsregel wiederum auf die gleichen drei Zustände an, ergibt sich das System
no
1
na
1
nb
Dieses System hat die Lösung no
252
13
1
1
6
4
6
1
6
no nb nb | 19.38; na
1
6
1
6
4
6
na no na 216
13
3
6
1
6
1
6
nb
˜0
no 1
6
˜0
| 16.62; nb
210
13
| 16.15 .
Das bedeutet, dass in diesem Spiel im Mittel etwa 19.38 Mal gewürfelt werden muss, bis ein Randzustand erreicht wird. Ist weiter z. B. der Zustand "1" erreicht, muss – ausgehend von diesem Zustand –
im Mittel noch weitere 16.15 Mal gewürfelt werden, bis ein Randzustand erreicht wird.
Eine Simulation von 130'000 solcher Spiele mit Mathematica, unter Verwendung von gleichverteilten
ganzen Pseudozufallszahlen von 1 bis 6, ergab beispielsweise beim ersten Durchlauf 70018 Mal den
Endzustand "12" und 59982 Mal den Endzustand "66", bei einer mittleren Spieldauer von 19.3015
Würfen: Alle diese Zahlen stehen in bester Übereinstimmung mit den oben angegebenen korrekten
Werten.
24 · Nummer 121
Januar 2013
Bulletin
Dreiecke mit gleichem Umfang und gleichem Fl¨acheninhalt
Peter Gallin, Universit¨at Z¨
urich
Es gibt Leute, die glauben, dass durch die Angabe des Umfangs u und des Fl¨acheninhalts f eines Dreiecks
dieses vollst¨andig bestimmt sei. Um diese Vermutung als Irrmeinung zu entlarven, wollen wir zeigen, dass es f¨
ur
gegebene Parameter u und f eine ganze Schar von nicht-kongruenten Dreiecken gibt. Konkret stellen wir uns
folgende Aufgabe: Betrachte ein positiv orientiertes Dreieck ABC mit der variablen Grundseite c = AB, die wir
auf die horizontale x-Achse eines kartesischen Koordinatensystems legen. Der Eckpunkt A soll im Ursprung liegen
und B auf der positiven x-Achse hin und her wandern (Abbildung 1). Jetzt stellt sich die Frage, auf welcher Kurve
sich der Eckpunkt C bewegt, wenn verlangt wird, dass der Umfang u und der Fl¨acheninhalt f konstant bleiben.
Damit wird c zum Parameter der gesuchten Ortskurve von C.
y
a
A
C
b
c/2
c/2
B
x
a
u/2
Abbildung 1: Dreieck ABC mit fester Grundseite und festem Umfang
Lassen wir vorerst c konstant und bestimmen die Ortskurve von C, wobei wir nur den konstanten Umfang u
des Dreiecks ABC, nicht aber die Fl¨
achenbedingung — die Konstanz von f — ber¨
ucksichtigen. Damit wandert
C auf der G¨artnerellipse mit den Brennpunkten A und B. Der auf der positiven x-Achse liegende Scheitelpunkt
dieser Ellipse hat die Entfernung u2 von A. Wir bestimmen nun die Mittelpunktsgleichung der Ellipse mit den
Halbachsenl¨angen a und b, die wir durch u und c ausdr¨
ucken: Aus Abbildung 1 lesen wir ab, dass a = u2 − 2c .
c 2
u
2
2
Daraus ergibt sich mit Pythagoras b = a − ( 2 ) = ( 2 − 2c )2 − ( 2c )2 = ( u2 )2 − ( u2 )c = ( u2 )( u2 − c). Somit lautet die
Ellipsengleichung
(x − 2c )2
(x − c )2
(2x − c)2
y2
y2
4y 2
=
=1.
+ 2 = u 2c 2 + u u
+
2
2
a
b
( 2 − 2)
( 2 )( 2 − c)
(u − c)
u(u − 2c)
Auf dieser Ellipse l¨
auft C, solange bei gegebenem u die Seitenl¨ange c festgehalten wird. Nun verlangen wir zus¨
atzlich,
2f
dass der Fl¨acheninhalt f konstant bleiben soll, womit wir yc
=
f
oder
y
=
beachten
m¨
u
ssen.
Setzen
wir
diese
2
c
Bedingung in der Ellipsengleichung ein und l¨osen diese nach x auf, so erhalten wir die x-Koordinaten der beiden
Schnittpunkte der horizontalen Geraden y = 2f
c mit der Ellipse. Lassen wir jetzt aber c frei, so ergibt sich die
Parameterdarstellung der gesuchten Ortskurve f¨
ur C bei variablem c (0 < c < u2 ):
⎧
⎫
2
⎪
⎪
c
u
−
c
16f
⎪
⎪
⎨ x(c) =
⎬
±
1− 2
2
2
c u(u − 2c)
⎪
⎪
⎪
⎪
⎩ y(c) = 2f
⎭
c
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Abbildung 2 zeigt ein konkretes Beispiel f¨
ur u = 40 und f = 40. Damit obige Parameterdarstellung der Ortskurve
reelle Punkte liefert, muss die darin enthaltene Diskriminante mit u > 2c positiv sein: c2 u(u − 2c) − 16f 2 > 0.
Diese Ungleichung dritten Grades liefert f¨
ur u = 40 und f = 40 n¨aherungsweise den im Positiven liegenden Bereich
4.551221 < c < 19.125135. In Abbildung 2 variiert deshalb die Variable c — die Grundseitenl¨ange c des Dreiecks
ABC — u
ur c = 19 ergibt sich einerseits die innerste Ellipse bei konstantem
¨ber die ganzen Zahlen von 5 bis 19. F¨
Umfang u = 40 und die unterste Parallele zur x-Achse bei konstantem Fl¨acheninhalt f = 40. In den Schnittpunkten
sind beide Bedingungen erf¨
ullt. Die zweitinnerste Ellipse resp. die zweitunterste Parallele entsprechen c = 18, usw.
bis f¨
ur c = 5 zum letzten Mal die oberste Parallele die zugeh¨orige ¨ausserste Ellipse u
¨berhaupt schneidet.
Die Ortskurve ist die Menge aller Schnittpunkte von Ellipse zum Parameter c und zugeh¨origer x-Achsen-Parallele
zum Parameter c. Sie zeigt alle m¨
oglichen Lagen des Punktes C an, w¨ahrend A im Ursprung fest bleibt und c (die
Lage von B) von etwa 4.551221 bis etwa 19.125135 variiert. Alle diese Dreiecke ABC haben u = 40 und f = 40.
alt eine explizite Darstellung der Ortskurve f¨
ur
Man kann c = 80
y aus der Parameterdarstellung eliminieren und erh¨
C, welche beispielsweise so lautet:
400
y
40
± (y − 2)
−
x(y) =
y
y2
y−4
¨
Die Graphen der beiden Aste
schliessen l¨
uckenlos und glatt aneinander an, sobald obige Diskriminante Null wird,
ur y2 = 17.5777 . . . . So entsteht eine geschlossene ovale Kurve.
d. h. f¨
ur y1 = 4.18297 . . . oder f¨
y
C
18
17
16
15
14
13
12
11
10
9
8
7
6
5
4
C
3
2
1
-22 -21 -20 -19 -18 -17 -16 -15 -14 -13 -12 -11 -10 -9
-8
-7
-6
-5
-4
-3
-2
-1
A-1 1
B
B
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
x
20
21
22
23
-2
-3
-4
-5
-6
-7
-8
-9
-10
-11
-12
-13
-14
-15
-16
-17
-18
Abbildung 2: Viele Dreiecke mit festem Umfang 40 und festem Fl¨acheninhalt 40
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Bulletin
Mathematikunterricht in der Fachmittelschule
mit Lernumgebungen
Torsten Linnemann
Pädagogische Hochschule FHNW und
Gymnasium Oberwil
Einleitung
Beim Aufbau der Fachmittelschule wurden keine Kapazitäten bereitgestellt, um die Didaktik auf die
besonderen Bedürfnisse der FMS abzustimmen. Gespräche mit Lehrpersonen zeigen schnell, dass
viel Arbeit in die Planung des Unterrichts, die Anpassung von Materialien an die Fachmittelschule
und in die besonderen Bedürfnisse der Schülerinnen und Schüler der Fachmittelschule investiert wird,
diese Arbeit aber nicht koordiniert ist.
Auf den folgenden Seiten wird ein Konzept für einen Unterricht in der Fachmittelschule vorgestellt, mit
dem ein hohes Engagement der Schülerinnen und Schüler erreicht werden soll. Ziel ist es, die Lernenden kognitiv zu aktivieren, sich also aktiv mit den Lerninhalten auseinandersetzen. Das Konzept stützt
sich stark auf sogenannte Lernumgebungen ab und wird anhand konkreter, bereits unterrichtserprobter Beispiele vorgestellt. Es ist Teil des Projektes KAMM, kognitiv aktivierender Mathematikunterricht
an der Mittelschule.
Ich möchte in diesem Zusammenhang auf eine Weiterbildung hinweisen, die ich mit der Weiterbildungszentrale WBZ am 14.3.2013 durchführe:
https://www.wbz-cps.ch/de/kognitiv-aktivierender-mathematikunterricht-der-fachmittelschule
1 Die Situation in der Fachmittelschule
Oftmals wird gesagt, die Fachmittelschule sei die Nachfolgerin der Diplommittelschule. Das stimmt
aber nur bedingt: Absolventinnen und Absolventen der Fachmittelschule sollen Zugang zu den gleichzeitig mit der Fachmittelschule entstandenen Fachhochschulen haben. Eine der bedeutendsten Unterschiede zur Diplommittelschule ist, dass die Fachmittelschule in vielen Kantonen zu einem Hauptzubringer für die pädagogische Hochschule geworden ist: Primarlehrpersonen, Kindergärtnerinnen
und Kindergärnter besuchen vor ihrem Studium die Fachmittelschule. Die mathematischen Einstellungen der Fachmittelschülerinnen und Fachmittelschüler haben dann wohl recht direkte Effekte auf die
mathematischen Erlebnisse der Primarschülerinnen und Primarschüler.
Die Schülerinnen und Schüler einer 1., 2. und 3. Klasse der FMS des Gymnasiums Oberwil haben im
Rahmen eines Erhebung unter anderem die folgende Frage beantwortet:
«Meine Motivation im Mathematikunterricht ist 1= klein, 2= eher klein, 3= eher gross, 4= gross»
Schwerpunkt
Gesundheit
Pädagogik
Kunst
Soziales
Janvier 2013
Anzahl
15
17
9
14
Mittelwert
2.73
2.24
2.44
1.86
Num´ero 121 · 27
vsmp – sspmp – ssimf
Die Motivation in Mathematik liegt im Schwerpunkt G hoch signifikant höher als in S. Auffallend ist der
niedrige Wert beim Schwerpunkt P, den viele angehende Primarlehrpersonen besuchen – die dann
Mathematik unterrichten müssen.
Es besteht Handlungsbedarf und es lohnt sich, in der Fachmittelschule einen Mathematikunterricht zu
geben, der auf die Klientel gut abgestimmt ist. Im Rahmenlehrplan der FMS wird das so formuliert:
«Die Fachmittelschule ist eine allgemein bildende Schule, vermittelt ein berufsfeldbezogenes Angebot
und betont intensiv die Persönlichkeitsbildung.»(EDK, 2004)
Im Mathematikteil des Rahmenlehrplans wird daher neben innermathematischen Fähigkeiten auch
der Transfer in die Praxis und die Förderung der Problemlösefähigkeit gefordert. Hingegen wird nicht
verlangt, dass die Schülerinnen und Schüler aufwändige Techniken automatisiert beherrschen. Verlangt ist ein eher exemplarisches Vorgehen. Zu diesem exemplarisch vertiefenden Vorgehen passt das
Konzept von Lernumgebungen, das im Folgenden vorgestellt wird.
2 Lernumgebungen – Treppenzahlen und Hundertertafel
Bei einer «substanziellen Lernumgebung» handelt es sich um eine reichhaltige und vielfältige Aufgabenstellung, die verschiedenen Kriterien genügen soll. Nach Wittmann (1998) handelt es sich dabei
um Aufgaben-/Problemstellungen, die zentrale Inhalte und Prinzipien des Mathematikunterrichts präzisieren, die flexibel an die Gegebenheiten einer Klasse anzupassen sind und reiche Möglichkeiten für
mathematische Aktivitäten bieten.
Eine grosse Stärke dieser Lernumgebungen ist die natürliche Differenzierung. Lernumgebungen sollten einen Einstieg für alle Lernenden bieten – und dann Bearbeitungsmöglichkeiten für alle, auch für
Hochbegabte, liefern.
2.1 Treppenzahlen
Manche Zahlen lassen sich als Summe von aufeinander
folgenden Zahlen schreiben. Beispiele:
9 = 2+3+4
9 = 4+5
Treppe mit drei Stufen
Treppe mit zwei Stufen
8 =?
Was können Sie alles über Treppenzahlen herausfinden?
Und das ist auch schon die gesamte Lernumgebung. Die Lernumgebung ist maximal offen formuliert.
Es geht vor allem darum, die Schülerinnen und Schüler zu eigenem Experimentieren anzuregen. Das
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Bulletin
heisst hier, dass sie selbstständig Beispiele bilden müssen, diese Beispielsuche systematisieren müssen und daraus Hypothesen ableiten sollten. Und daraus ergeben sich Ansätze für weitere Beispiele.
Eine gute Idee ist natürlich, systematisch Beispiele zu
betrachten, so wie das rechts geschieht.
und daraus Hypothesen zu generieren. Diese sind
selbstverständlich nicht immer richtig, bilden aber meistens Anlässe für weitere Überlegungen:
Leuders, Naccarella, Philipp (2011) verwenden diese
Lernumgebung für Studien mit Primarlehramtsstudierenden. Sie beschreiben innermathematisches Experimentieren als Suche in drei Räumen: dem Beispielraum,
dem Strategieraum und dem Hypothesenraum.
Der Autor (Linnemann, 2012) setzt die Lernumgebung bei Schülerinnen und Schülern der Fachmittelschule ein. Neben der Bestätigung der Ergebnisse von Leuders et al (2011) geht es um Bedingungen
für erfolgreiches Experimentieren. Wie bei Haverty et al. (2000) erweist sich der Wechsel zwischen
den drei Räumen als entscheidender Faktor. Gute Erfolgsstrategien sind:
• Anlegen einer breiten Datenbasis
• Beispiele strukturieren, diese intensiv untersuchen.
• Häufiger Wechsel zwischen den 3 Räumen
• Reflexivität, nicht zu lange bei einem unergiebigen Ansatz verweilen
• Ansatz tief untersuchen, Verallgemeinerung versuchen
Treppenzahlen sind tatsächlich sehr breit einsetzbar, auf jeder Altersstufe werden andere Aspekte
wichtig. In der FMS passt sie aber nur mit Mühe in den Lehrplan, vielleicht am ehesten in den fakultativen Bereich der Folgen. Die Lernumgebungen, die momentan vom Autor entwickelt werden, sollen
diesen Nachteil dann nicht mehr haben.
2.2 Die Hundertertafel
Diese Lernumgebung ist inspiriert von einer Lernumgebung im Zahlenbuch 6 (Affolter et al, 2001, S.
94). Dort wird die aus den ersten Klassen bekannte Hundertertafel erneut aufgenommen.
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Num´ero 121 · 29
vsmp – sspmp – ssimf
a)
Wählen Sie ein Quadrat mit vier Zahlen in der
Hundertertafel. Bilden Sie die Summe der Diagonaleinträge (im Beispiel im Bild wäre das 16 + 27
und 17 + 26. Führen Sie das für mehrere Beispiele durch. Was stellen Sie fest? Können Sie das
begründen?
b)
Bilden Sie nun die Produkte der Diagonaleeinträge (im Beispiel also 16 · 27 und 17 · 26. Führen Sie
auch hier mehrere Beispiele aus. Was stellen Sie
fest? Begründung?
c)
Bilden Sie in verschiedenen Quadraten mit 9 Zahlen die Summe der äusseren 8 Zahlen (im Beispiel 336) und vergleichen Sie mit der mittleren
Zahl? Was stellen Sie fest? Können Sie das begründen?
Beim Nachdenken über diese Lernumgebung zeigt sich, dass sich zum Beispiel die 16 mit x, ferner
17 = x + 1, 26 = x + 10 und 27 = x + 11 setzen lassen und mit dieser Algebraisierung Einsichten in
die Zusammenhänge finden lassen.
Bei der Behandlung in den Klassen des Autors kam aber keine Schülerin / kein Schüler auf die Idee,
einen solchen Lösungsweg zu verfolgen. Der Weg von der Arithmetik zur Algebra war überhaupt nicht
gangbar, leider. Hier musste viel Zeit investiert werden.
Als fruchtbar hat sich erwiesen, vorab das Begründen, eine zentrale mathematische Kompetenz, in
den Fokus zu rücken. Hier eine beispielhafte Bearbeitung des Aufgabenteils b durch einen Schüler:
«Auf einer Diagonalen gibt es 10 mehr als auf der anderen. Dies ist so, weil man die beiden hinteren
Zahlen immer gleich mit sich selber multipliziert.
16 · 27 = 10 · 20 + 10 · 7 + 6 · 20 + 6 · 7
17 · 26 = 10 · 20 + 10 · 6 + 7 · 20 + 6 · 7
Der einzige Unterschied ist man rechnet einmal die kleinere Zahl der ersten Stelle mit der grösseren
Zahl der zweiten Stelle und umgekehrt.
Bsp 2
13 · 24 = 10 · 20 + 10 · 4 + 3 · 20 + 3 · 4
14 · 23 = 10 · 20 + 10 · 3 + 4 · 20 + 3 · 4»
Dieser Schüler hat das Zehnersystem genutzt, die Rechnung mit dem Distributivgesetz zerlegt und
dann den Unterschied benannt. Nach etwas eigenem Nachdenken wird damit klar, warum ein Unterschied von 10 bestehen muss.
Diese und weitere Bearbeitungen wurden genutzt, um über das Begründen in Mathematik zu reflektieren. Eine Zusammenfassung der Antworten:
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Bulletin
• Für mich ist eine Begründung gut, wenn man viele Beispiele macht und dann in eigenen Worten
die Beispiele erklärt. Eine Begründung muss auf den Punkt sein und nicht langes «Herumgefasel». Sie muss in einem verständlichen und gutem Deutsch geschrieben sein (einfach).
• Sie muss klar und übersichtlich dargestellt sein.
• Eine gute Begründung ist kurz und bündig. Lieber ein allgemeines Beispiel als irgendwelche
Zahlen.
• Jeder Schritt wurde erklärt und Zahlen stellen Denkhilfen dar.
• Die Erklärung ist verständlich aufgeschrieben. Zudem ist sie nicht sehr lang. Eine gute Erklärung
kann ohne Zahlen auskommen, diese jedoch als Hilfestellung verwenden.
Diese Sammlung von Antworten dient nun in der Klasse als Referenz, wenn etwas (auch von der
Lehrperson) begründet werden soll.
Augenöffnend war für den Autoren eine Bearbeitung der Lernumgebung durch eine Gymnasiastin, die
die folgende Bearbeitung abgegeben hat:
16 · 27 = 432
17 · 26 = 442
x · (x + 11) = x 2 + 11x
(x + 1) · (x + 10) = x 2 + x + 10x + 10 = x 2 + 11x + 10
Dazu kam der Kommentar: «Reicht der Beweis oder muss ich es auch begründen?»
In der Tat, ein Beweis liefert nicht unbedingt eine Begründung, warum etwas so ist. Die arithmetische
Schülerlösung mit Hilfe von Beispielen weiter oben hat auch Vorteile.
3 Das Projekt KAMM
Unter dem Begriff KAMM (kognitiv aktivierender Mathematikunterricht in der Mittelschule) werden
mehrere eigenständige Projekte zusammengefasst, die aber soweit verzahnt sind, dass daraus ein
mathematikdidaktisches Konzept für die Fachmittelschule (FMS) entsteht, das sowohl dem Rahmenlehrplan der FMS als auch aktuellen fachdidaktischen Forschungsergebnissen entspricht. Ein Fokus
liegt dabei auf der Entwicklung und Evaluation ausgewählter Materialien, unter anderem von geeigneten Lernumgebungen.
Zusätzlich zu den oben angeführten Kriterien sollen die Lernumgebungen weitere Eigenschaften haben:
• Über eine niedrige Einstiegsschwelle erlauben es die Materialien allen Schülerinnen und Schülern, ihre Problemlösefähigkeiten zu entwickeln.
• Sie sind curricular eingebunden, stellen also keine Inseln im Unterrichtsablauf dar.
• Sie lassen sich in Bewertungssituationen einbinden.
• Sie sind in eine intensive Lernwegbegleitung für die Lernumgebungen eigebettet.
In der Grobstruktur zum Lehrplan 21, Fachbereich Mathematik, werden drei Kompetenzaspekte formuliert. Einer davon wird folgendermassen beschrieben:
«Die Schülerinnen und Schüler lernen erforschen und argumentieren: Sie können sich auf unbekannte
Zahlenräume und Muster einlassen, Beispiele zu Gesetzmässigkeiten suchen und Zahlen systematisch variieren. Die erlangten Ergebnisse können sie beschreiben, überprüfen, hinterfragen, interpretieren und begründen.» (EDK, 2011)
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Num´ero 121 · 31
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In der Tat, die beiden vorgestellten Lernumgebungen lassen sich in diesen Aspekt einordnen: die
Treppenzahlen mehr beim Erforschen, die Hundertertafel mehr beim Argumentieren. Die Hundertertafel fördert darüber hinaus auch das Mathematisieren.
Mit dem Lehrplan 21 wird weiter gefordert, den Mathematikunterricht an Kompetenzen zu orientieren.
Diese werden wie oben angedeutet beschrieben. Es ist folgerichtig, diese Kompetenzen auch in Prüfungssituationen zu fordern. Beim Einsatz von Lernumgebungen besteht andernfalls auch die Gefahr,
dass die Lernumgebungen als nette Abwechslung gesehen werden, die aber nicht für die Bewertung
relevant sind. Das kann das Engagement negativ beeinflussen.
Es ist nicht möglich, Lernumgebungen im Rahmen der üblichen, auch Rechenfertigkeit abfragenden
Tests einfliessen zu lassen. Zentral bei Lernumgebungen ist, dass genügend Zeit vorhanden sein
muss. Aufgaben mit und ohne Zeitdruck sollten nicht gemischt werden.
Bei den Lernumgebungen des Projekts KAMM werden, wie bei Jundt und Wälti (2011), Beurteilungkriterien mit beschrieben. Das Raster wird nicht eng vorgegeben. Es sollte stattdessen unmittelbar an
die Situation im Unterricht geknüpft werden.
4 Literatur
1. Affolter, W., Amstad, H., Doebeli, M. und Wieland, G. (2001): Das Zahlenbuch 6. Zug: Klett und Balmer.
2. EDK, Schweizerische Konferenz der kantonalen Erziehungsdirektoren (2004): Rahmenlehrplan für Fachmittelschulen. http://edudoc.ch/record/2033/files/5-1d.pdf
3. EDK, Schweizerische Konferenz der kantonalen Erziehungsdirektoren (2011 ): Grobstruktur Lehrplan 21.
http://lehrplan.ch/sites/default/files/grobstruktur_lp21.pdf
4. Haverty, A., Koedinger, R.K., Klahr, D. & Alibalt, M. (2000): Solving Inductive Reasoning Problems in
Mathematics: Not-so-Trivial Pursuit. In: Cognitive Science, Vol 24, S. 249-298.
5. Jundt, W. und Wälti, B. (2011): Mathematische Beurteilungsumgebungen; 7. Schuljahr. Zug: Klett und
Schulverlag.
6. Leuders, T., Naccarella, D. & Philipp, K. (2011): Experimentelles Denken – Vorgehensweisen beim innermathematischen Experimentieren. In: Journal für Mathematik-Didaktik, 32(2), 205-231
7. Linnemann, T. (2012): Innermathematisches Experimentieren in Lernumgebungen in der Sekundarstufe.
In: Beiträge zum Mathematikunterricht. Münster: Waxmann, online unter
http://www.mathematik.uni-dortmund.de/ieem/bzmu2012/
8. Wittmann, E. (1998): Design und Erforschung von Lernumgebungen als Kern der Mathematikdidaktik. In:
Beiträge zur Lehrerbildung 16(3), S. 329-342)
Und, ganz am Schluss, noch einmal der Hinweis auf die Weiterbildung:
https://www.wbz-cps.ch/de/kognitiv-aktivierender-mathematikunterricht-der-fachmittelschule
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Bulletin
Betrachtungen zur Kommutativität beim Potenzieren
Rainer Hauser, SIS College Zürich
(rainer.hauser@swissinternationalschool.ch)
Zusammenfassung
Dass die Addition als repetitive Ausführung der Nachfolgerfunktion und die Multiplikation als
repetitive Ausführung von Additionen das Kommutativgesetz erfüllen, lernt ein Kind bereits in der
Primarschule. Das Potenzieren hingegen als repetitive Ausführung von Multiplikationen ist nicht
kommutativ, denn für zwei verschiedene Zahlen a und b ist a hoch b meistens nicht gleich b hoch
a. Es gibt aber Zahlenpaare, sogar unendlich viele, für die das Potenzieren kommutativ ist. Diesen
Zahlenpaaren und der Frage, wie man sie ndet, wird im Folgenden nachgegangen.
1 Operationen der ersten und zweiten Stufe
Die Nachfolgerfunktion, die einer natürlichen Zahl n die Zahl n + 1 zuordnet, ist wohl die urtümlichste Form von Arithmetik in der Geschichte der Menschheit. Statt aber drei Kieselsteine
in Einzelaktionen nacheinander auf einen Haufen von fünf Kieselsteinen zu legen, kann man
gleich alle drei Kieselsteine zu den fünf anderen hinzufügen, womit die Addition erfunden ist.
Dass es gleichgültig ist, ob man fünf Kieselsteine auf einen Haufen von drei Kieselsteinen wirft
oder drei Kieselsteine auf einen Haufen von fünf, überrascht keineswegs, denn am Schluss liegen
in beiden Fällen gleich viele Kieselsteine auf dem Haufen.
Man kann sich die Kommutativität der Addition als Grundoperation der ersten Stufe aber
auch geometrisch veranschaulichen. Legt man die ursprünglichen drei Kieselsteine in einer Reihe
hin und fügt man die zusätzlichen fünf Kieselsteine hinzu, indem man die Reihe auf der rechten
Seite verlängert, so liegen links die drei Kieselsteine und rechts die fünf Kieselsteine. Sieht man
sich die Situation von der gegenüberliegenden Seite an, so liegen jetzt die fünf zusätzlichen
Kieselsteine links und die drei ursprünglichen Kieselsteine rechts.
Die Multiplikation als Grundoperation der zweiten Stufe ist als Vereinfachung der repetitiven
Addition entstanden. Die Kommutativität ist in diesem Fall nicht mehr so oensichtlich, denn
es ist nicht unmittelbar klar, weshalb ich zur gleichen Anzahl Kieselsteine komme, wenn ich
5 + 5 + 5 Kieselsteine hinlege, wie wenn ich 3 + 3 + 3 + 3 + 3 Kieselsteine hinlege. Ordnet man
die Kieselsteine aber geometrisch an, indem man immer drei Kieselsteine in einer Reihe und
die nächste Reihe darüber hinlegt, so entsteht ein Rechteck. Dreht man es um neunzig Grad,
so wird die Kommutativität sofort deutlich.
Geht man vom Zählen zum Messen und somit von den natürlichen zu den reellen Zahlen
über, gilt sowohl für die Addition wie auch für die Multiplikation das Kommutativgesetz aus
geometrischen Gründen immer noch. Setzt man zwei Längen zusammen, so bedeutet die Kommutativität einfach eine Drehung um hundertachtzig Grad, während sie bei der Flächenmessung
im Rechteck die Drehung um neunzig Grad bedeutet.
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2 Kommutativität auf der dritten Stufe
Auf der dritten Stufe ist Potenzieren repetitive Multiplikation mit demselben Faktor. Hier gilt
die Kommutativität oensichtlich nicht, denn 23 als 2 · 2 · 2 ist 8 und 32 als 3 · 3 ist 9. Es gibt
jedoch mindestens ein Zahlenpaar a und b, für das ab = ba gilt, denn 24 ist gleich 42. Gibt es
aber noch andere natürliche Zahlen a und b mit dieser Eigenschaft?
Für alle natürliche Zahlen m und n mit m < n ausser den kleinsten ist mn grösser als
m
n , weil Exponentialfunktionen schneller wachsen als Potenzfunktionen. So gilt beispielsweise
105 = (2 · 5)5 = 25 · 55 , während 510 = 55+5 = 55 · 55 ist. Es genügt also, sich für die Suche auf die
kleinen natürlichen Zahlen zu beschränken. Man kann jetzt die Zahlenpaare mit Zahlen kleiner
als 10 durchprobieren. Das werden wir aber nicht tun, denn später werden wir mit einfachen
Überlegungen zeigen, dass die Zahlen 2 und 4 das einzige Paar von natürlichen Zahlen bilden,
für welche das Potenzieren kommutativ ist.
3 Reelle Zahlen als Potenzen
Wenn man die Suche nach solchen Zahlenpaaren nicht auf die natürlichen Zahlen beschränkt,
sondern beliebige reelle Zahlen zulässt, so kann man aus der Gleichung ab = ba noch nicht gross
Schlüsse ziehen. Ein paar Umformungen bringen die Gleichung ab = ba jedoch in eine Form, die
einfacher analysiert werden kann. Mit a = eln a sowie ab = (eln a)b = eb·ln a und analog ba = ea·ln b
folgt aus der strengen Monotonie der Exponentialfunktion ex die Gleichung b · ln a = a · ln b,
die sich in die Gleichung
ln a
ln b
=
a
b
umformen lässt. Gesucht sind also verschiedene Zahlen a und b, für welche die Funktion
f (x) =
ln x
x
denselben Wert annimmt. Das gilt aber genau dann, wenn eine zur x-Achse parallele Gerade
den Graphen von f in zwei oder mehr Punkten schneidet. Die Abbildung 1 zeigt neben dem
Graphen von f auch den Graphen der Ableitung f sowie die horizontale Gerade y = 1e , welche
Tangente an den Graphen von f bei ihrem Maximum ist.
Das Maximum von f (x) zwischen den x-Werten 2 und 3 lässt sich mit der Ableitung von f
bestimmen. Die Ableitung
1 − ln x
x2
hat genau eine Nullstelle bei x = e. Das heisst aber, f (x) steigt für x-Werte kleiner als e streng
monoton an, nimmt bei x = e den maximalen Wert f (e) = lnee = 1e an, und ist von dort an
streng monoton fallend. (Die Pole von f (x) und f (x) kümmern uns nicht, weil wir uns nur für
positive x-Werte interessieren.)
Weil sich f (x) für grosse Werte x der x-Achse asymptotisch nähert, schneiden sämtliche
Geraden y = p für 0 < p < 1e den Graphen von f genau in zwei Punkten. Sind also die xKoordinaten dieser Punkte a und b, so gilt ab = ba. Entweder a oder b muss somit kleiner als e
f (x) =
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Januar 2013
Bulletin
Abbildung 1: Graphen der Funktionen f und f 1n = 1 und n1 = n ist,
wir für a = 2 schon b = 4
sein. Damit kommen für natürliche Zahlen nur 1 und 2 in Frage. Weil
fällt 1 aber weg, und weil es zu jeder Zahl
a
nur eine Zahl
b
gibt und
gefunden haben, kann es somit ausser den trivialen Fällen
a = b
keine weiteren natürlichen
Zahlen mehr geben, für die das Potenzieren kommutativ ist. Damit ist die oben aufgestellte
Behauptung bewiesen, dass es nur die zwei natürlichen Zahlen
die Gleichung
ab = ba
Reelle Zahlenpaare, welche die Gleichung
ab = ba
und
b=4
gibt, welche
erfüllen, gibt es aber unendlich viele.
Zusammenfassend kann man sagen, dass es für jede Zahl
mit
a=2
erfüllen.
b
a
a
1 < a < e genau eine Zahl b
jede Zahl b mit e < b genau eine
mit
e < b gibt, für die a = b gilt, und dass es umgekehrt für
a mit 1 < a < e gibt, für die ab = ba gilt. Die verbleibende
Zahl
Frage ist nur, wie man solche
Zahlenpaare eektiv ndet.
4 Konkrete Berechnungen
Obwohl man mit
f (x)
und den Schnittpunkten mit horizontalen Geraden zu den gleichen Re-
sultaten kommen kann, formulieren wir das gefundene Resultat leicht um und können so direkt
mit der Logarithmusfunktion und mit einfachen linearen Funktionen arbeiten. Gleichbedeutend
ln x = p · x für alle p mit 0 < p < 1e
genau zwei Lösungen a und b hat, und diese Lösungen erfüllen ab = ba . Jede Gerade durch den
1
Nullpunkt mit einer Steigung p, welche die Bedingung 0 < p < e erfüllt, schneidet den Graphen
mit der obigen Aussage ist nämlich, dass die Gleichung
der Logarithmusfunktion in zwei Punkten. Die Abbildung 2 zeigt die je zwei Schnittpunkte des
Graphen von
ln x
mit den Geraden
Um konkrete Zahlenpaare
a
und
y = 0.3x beziehungsweise y = 0.2x als Beispiele.
b zu nden, genügt ein graphikfähiger Taschenrechner,
der
xy = 0.3x mit y = ln x die genäherten Zahlen a ≈ 1.6313408
und b ≈ 5.9377901. Trotz Rundungseekten stimmen ab und ba recht genau überein und haben
den Werte 18.282929 beziehungsweise 18.282930.
Sind a und b die beiden Lösungen der Gleichung ln x = p · x, so lassen sich ihre Werte somit
bestimmen, wenn man p kennt. Man kann aber ganz allgemein aus einer der drei Zahlen a, b und
die Schnittpunkte von zwei Funktionsgraphen bestimmen kann. So sind beispielsweise die
Koordinaten der Schnittpunkte von
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Num´ero 121 · 35
vsmp – sspmp – ssimf
Abbildung 2: Graphen der Funktion ln x und zweier linearer Funktionen
p die zwei anderen bestimmen. Ist beispielsweise b = 3 gegeben, so haben wir oben gesehen, dass
a = 2 zu klein ist. Mit dem graphikfähigen Taschenrechner bekommt man aus p = lnb b = ln33 die
Zahl a ≈ 2.4780527. Die Werte von ab und ba sind 15.21709018 beziehungsweise 15.21709015.
Zum Schluss schauen wir uns nochmals das spezielle Paar a = 2 und b = 4 an. Es muss
ln 2 = p · 2 und ln 4 = p · 4 für dieselbe Zahl p gelten. Das stimmt auch, denn für dieses p gilt
2
2
= ln2·22 = ln44 . Diese beiden natürlichen
gemäss Logarithmengesetzen p = ln22 = 22 · ln22 = 2·ln
2·2
Zahlen verdanken ihre spezielle Eigenschaft also der Tatsache, dass 22 = 2 · 2 gilt.
5 Potenzfunktionen und Exponentialfunktionen
Es gibt zwar nur ein Zahlenpaar a und b bestehend aus natürlichen Zahlen, das die Gleichung
ab = ba erfüllt, aber es gibt unendlich viele Paare im Bereich der reellen Zahlen, denn jede reelle
Zahl x > 1 ausser e gehört genau zu einem solchen Zahlenpaar. Deniert man die Funktion
k(x) als diejenige Zahl y , für die xy = y x gilt, und setzt man k(e) = e, so bildet k die Menge
D = {x | x ∈ R & x > 1} bijektiv auf die Menge D ab. Es gilt sogar k −1 = k . Diese Funktion ist
auch stetig, denn verschiebt man die Gerade y = 1e in Abbildung 1 kontinuierlich parallel nach
unten, so ändern sich die x-Koordinaten der Schnittpunkte mit f (x) ebenfalls kontinuierlich.
(Die Denition k(e) = e ist nicht einfach einer der trivialen Fälle ab = ba für a = b, sondern
kommt vom Zusammenfallen der beiden Schnittstellen der Geraden y = 1e mit f (x).)
Vergleicht man die Potenzfunktion x → xa mit der Exponentialfunktion x → ax , so gibt
die Grösse k(a) den x-Wert an, für welche die beiden Funktionen den gleichen Funktionswert
liefern und sich die Graphen der Potenzfunktion und der Exponentialfunktion somit schneiden.
Für kleinere x-Werte als k(a) ist die Potenzfunktion x → xa grösser, und für grössere Werte
ist die Exponentialfunktion x → ax grösser.
36 · Nummer 121
Januar 2013
Bulletin
Aha! Mathematik! – Teil III.
Achtung: Bestimmtes Integral!
Urs Stammbach
Das bestimmtes Integral von a nach b u
¨ber die Funktion f berechnet man, indem man
den Wert der Stammfunktion F von f an der unteren Grenze b vom Wert der Stammfunkion an der oberen Grenze a subtrahiert.
So steht es – gew¨ohnlich sch¨on eingerahmt – in den Lehrb¨
uchern der Differential- und
Integralrechnung. Fritzli, der Gymnasiast, hatte sein Lehrbuch gut studiert und er
glaubte auch gerne, was da drin stand. Schliesslich folgte seine Mathematiklehrerin in
der Schulstunde fast immer dem Text des Lehrbuches, und sie musste es ja wohl wissen!
¨
Fritzli beschloss, zur Ubung
gleich ein Beispiel zum Thema “Bestimmte Integrale” zu
machen, und er gab sich das Integral
+1
1
dx
2
−1 x
vor. In der Tat standen heute morgen in der Mathematikstunde die Stammfunktionen
der Potenzfunktionen mit negativen Exponenten auf dem Programm. Fritzli hatte sich
u
¨ber die seltsame Ausnahme bei der Funktion 1/x gewundert. Das hatte er noch nicht
ganz verstanden. Aber bei 1/x2 gab es ja kein Problem. Er rechnete nach den Vorgaben
des Lehrbuchs
+1
+1
1
1
1
1
= −1 − 1 = −2 .
dx = −
=−
− −
2
x −1
+1
−1
−1 x
Wunderbar, dachte Fritzli. Ob das die andern in der Klasse auch schon beherrschten?
Aber pl¨otzlich tr¨
ubte sich Fritzli’s Blick: War das wirklich richtig? Waren die Werte
der Funktion 1/x2 als Quadrate nicht f¨
ur alle Werte von x positiv? Musste das nicht
dazu f¨
uhren, dass sich die Fl¨ache unter der Kurve ganz oberhalb der x-Achse befand?
Und er hatte doch gelernt, dass das bestimmte Integral den Inhalt der Fl¨ache unter der
Kurve beschreibt, wobei die Inhalte der Fl¨achenst¨
ucke oberhalb der x-Achse positiv
zu z¨ahlen sind. Was ging hier vor? Fritzli zweifelte nicht daran, dass im Lehrbuch nur
Richtiges stand. Er beschloss, dort noch einmal nachzusehen, und da stand tats¨achlich
oberhalb der eingerahmten Regel noch etwas, die Voraussetzung n¨amlich, dass die zu
integrierende Funktion im Integrationsinterval definiert und stetig zu sein hatte. War
bei seinem Beispiel m¨oglicherweise in dieser Beziehung etwas nicht in Ordnung? Fritzli
versuchte, die Funktion 1/x2 aufzuzeichnen. Tats¨achlich: Bei x = 0 war der Ausdruck
1/x2 gar nicht definiert, und dar¨
uber hinaus wurden die Werte dieser Funktion f¨
ur x
in der N¨ahe von 0 beliebig gross. Nicht einmal der Limes
1
x→0 x2
lim
Janvier 2013
Num´ero 121 · 37
vsmp – sspmp – ssimf
existierte. Wie lautete schon wieder der genaue mathematische Ausdruck daf¨
ur? Fritzli
2
erinnerte sich: Die Funktion 1/x hat bei x = 0 eine Singularit¨at. Fritzli beschloss, in
der n¨achsten Mathematikstunde seine Mathematiklehrerin auf das Integral
+1
1
dx
2
−1 x
anzusprechen und sie zu bitten, ihm das vorzurechnen.
Es sei zum Schluss dieser Geschichte verraten, dass die Lehrerin gleich sah, dass es
sich hier wegen der Singularit¨at des Integranden bei x = 0 um ein sogenanntes uneigentliches Integral handelte. Und sie zeigte Fritzli, wie in diesem Fall eine genauere
Untersuchung anzustellen ist. Man m¨
usse zuerst das Integral
+1
1
dx
2
x
0
diskutieren; wenn man die Fl¨ache unter der Kurve betrachte, so sei klar, dass dies genau
die H¨alfte des Wertes des urspr¨
unglichen Integrals erg¨abe. Zur Diskussion w¨ahle man
an Stelle von 0 zuerst eine unteren Grenze a, a > 0 und mache dann den Grenz¨
ubergang
a → 0, man berechne also
+1
1
lim
dx
.
a→0
x2
a
Da zeige sich dann – die Details k¨onne sie sicher Fritzli u
¨berlassen – , dass dieser Limes
gar nicht existiere, bzw. dass er unendlich sei. Man k¨onne deshalb auch sagen, dass der
Wert von Fritzli’s Integral unendlich sei!
Ist es u
¨berraschend, dass Fritzli weiterhin mit Freude am Mathematikunterricht teilnahm?
38 · Nummer 121
Januar 2013
Bulletin
Frantz, Marc, Annalisa Crannell: Viewpoints: mathematical perspective and fractal
geometry in art. Princeton University Press, 2011, ISBN 978-0-691-12592-3
Zuerst einmal: Das Buch gehört zu den schönen Büchern, die man gerne in die Hand nimmt
und aufschlägt. Und wenn man es aufgeschlagen hat, so liest man gerne darin. Und wenn
man darin liest, so freut man sich an der Sorgfalt und Qualität des Textes und des Layouts.
Das Buch führt in drei Themen ein. Zuerst werden die Grundlagen des perspektivischen
Skizzierens in 1-, 2- und 3-Fluchtpunkt-Perspektive vorgestellt und mathematisch erklärt.
Dann wird gezeigt, wie anamorphe Bilder hergestellt werden können. Bei solchen Bildern
werden in eine im Ganzen realistische Darstellung Bildteile eingewoben, die sich einem erst
erschliessen, wenn man sie aus einem ungewöhnlichen Blickwinkel betrachtet. Als Drittes
werden die Grundlagen der fraktalen Geometrie und ihre Anwendung bei der Modellierung
von Landschaften vorgestellt. Damit gelingt den Autoren implizite auch eine Einführung in
die heute omnipräsente Computergrafik.
Das Buch ist ein künstlerischer Text. Es vertieft auf sympathische, innovative Art das Wissen
über zeitgenössische Kunst, indem jedes Kapitel mit einem Essay eines zeitgenössischen
Künstlers abschliesst. In diesen Essays erzählen die Künstlerinnen aus ihrem Werdegang und
schildern den Stellenwert, den die Perspektive bzw. die fraktale Geometrie in ihrer Arbeit hat.
Das ist aufschlussreich für angehende Künstlerinnen, aber auch für interessierte Laien. Die
beigezogenen Künstler sind Teil der aktuellen (amerikanischen) Kunstlandschaft und ihre
Essays zeigen, wie vielfältig das heutige Kunstschaffen ist.
Das Buch ist ein mathematischer Text. Die Autoren sind Mathematiker, das merkt man daran,
dass alle Dinge in guter mathematischer Tradition lückenlos aus grundlegenden Konzepten
entwickelt werden. Die Leistung der Autoren dabei ist, dass sie immer nur so viel
mathematische Begriffe und mathematisches Wissen beiziehen, wie es zur Begründung (und
damit zum Verständnis) unabdingbar ist. Dabei werden keine letztlich unverständlichen
Abkürzungen eingeschlagen und wenn die grundlegenden Konzepte nicht elementar sind,
werden sie sorgfältig erklärt. So gibt der Text auch Menschen ohne grosses mathematisches
Vorwissen die Möglichkeit, die Sache zu verstehen und daraus Freude zu beziehen.
Das Buch ist ein didaktischer Text. Primär gedacht und gemacht ist das Werk für Lehrpersonen an Kunsthochschulen und Akademien. Für Mathematik-Lehrpersonen ist die
Lektüre ein Vergnügen, weil man sich dafür interessiert, wie die Autoren ihren Anspruch auf
Verständlichkeit und Anschaulichkeit eingelöst haben. Es ist sehr anregend, die eigenen
didaktischen Konzepte mit denjenigen der Autoren zu vergleichen.
Marco Bettinaglio
MNG Rämibühl, Zürich
Janvier 2013
Num´ero 121 · 39
vsmp – sspmp – ssimf
Vom Kindergarten bis zur Hochschule – Mathematik im Unterricht heute Zentrale Aspekte des Mathematiklernens gelten vom Kindergarten bis zur Hochschule. In dieser neuen Vortragsreihe der Fachbereiche Mathematik der PH Zürich und der ETH Zürich soll vorgestellt werden, was für den Mathematikunterricht aller Stufen wesentlich ist – theoretisch fundiert und praktisch illustriert. Diese Veranstaltung richtet sich an Lehrpersonen aller Stufen sowie an Mathematikunterricht Interessierte. Donnerstag, 24. Januar 2013 in Zürich 17:15 bis 18:45 Uhr Vortrag mit anschliessendem Apéro (Eintritt frei) Alexander Renkl (Freiburg i. Br.): Lernen aus Lösungsbeispielen – oder warum man vor dem Tun erst Denken sollte! Lernen aus Lösungsbeispielen meint, dass den Lernenden Aufgaben mit Lösungen dargeboten werden, die von den Schülerinnen und Schülern nachvollzogen werden sollen. Dieser Lernmethode haftet bisweilen ein schlechter Ruf an. Sie wird als "veraltet" betrachtet , da sie die Schülerinnen und Schüler in eine passive Rolle drängt und allenfalls zu oberflächlichem Wissen über „Lösungsrezepte“ führt. In vielen kognitionswissenschaftlichen und psychologischen Arbeiten hingegen strebt man mit Lösungsbeispielen gewissermaßen genau das Gegenteil an, nämlich ein vertieftes konzeptuelles Verständnis, das es den Schülerinnen und Schülern erlaubt, auch Probleme zu lösen, für die sie keine „fertige“ Lösungsmethode parat haben. Tatsächlich ist es so, dass die resultierenden Lerneffekte beim Lernen aus Lösungsbeispielen von der Art, wie diese Lernmethode realisiert wird, abhängen. Wie und warum man mit Lösungsbeispielen bedeutungshaltiges Lernen in der Mathematik fördern kann und welche "Stellschrauben" dabei unbedingt zu beachten sind, wird eingehend diskutiert und an Beispielen aus unterschiedlichen Schulstufen aufgezeigt. Prof. Dr. Alexander Renkl ist Pädagogischer Psychologe von der Universität Freiburg im Breisgau. Er beschäftigt sich aus einer kognitionswissenschaftlich orientierten Perspektive mit der Frage, wie effektive Lernprozesse aussehen und wie sie unterstützt werden können. Eines seiner Hauptforschungsgebiete ist dabei das Lernen aus Lösungsbeispielen, zu dem er zahlreiche grundlagenwissenschaftliche und angewandte Arbeiten veröffentlicht hat. Herzlich laden ein Norbert Hungerbühler (ETH Zürich) und René Schelldorfer (PH Zürich) Veranstaltungsort PH Zürich (neuer Campus, gleich beim HB Zürich) Gebäude LAA, Raum J002a Lagerstr. 2, 8090 Zürich 40 · Nummer 121
Januar 2013
Bulletin
Ja - Oui - Sì
Ich möchte Mitglied des Vereins Schweizerischer Mathematik- und Physiklehrkräfte (VSMP)
sowie des Vereins Schweizerischer Gymnasiallehrerinnen und-lehrer (VSG) werden.
J'aimerais devenir membre de la Société Suisse des Professeursde Mathématique et de
Physique (SSPMP) et de la société suisse des professeurs de l’enseignement secondaire
(SSPES).
Desidero diventare membro della Società Svizzera degli Insegnanti di Matematica e Fisica
(SSIMF) e della Società Svizzera degli Insegnanti delle Scuole Secondarie (SSISS).
Beitrag/ Montant/Quota: Fr. 120 . - (VSG -SSPES - SSISS) + Fr. 40.- (SSIMF - SSPMP - VSMP)
Frau/Mme/Sig.ra
Herr/M./Sig.
Prof.
Dr.
Name/Nom/Cognome: .................................................
...............................................................
Vorname/Prenom/Nome: ............................................................................................................
Adresse/Indirizzo (privat/privato): ........................ ......................................................................
Plz-Ort/NP-Ville/CAP -Luogo: ...................................................................................................
(Land/Pays/Paese): ....................................
..................................................................................
Email: ...........................................................................
(Tel): ...................................................
(Geburtsdatum/Date de naissance/Data di nascita): ...................................................................
Sprache/Langue/Lingua: D
F
I.
Schule/école/scuola: .......................................
Kanton/canton/cantone: ............................. .
Kategorie/Catégorie/Categoria: activ/actif/attivo
passive/passif/passivo
Student/-in, étudiant(e), studente/ssa.
Einsenden an/envoyer à/inviare a:
VSG -SSPES -SSISS, Sekretariat (Frau Doris Lazzeri), 3000 Bern
oder per Internet: www.vsg-sspes.ch
Janvier 2013
Num´ero 121 · 41
vsmp – sspmp – ssimf
Impressum
´
Herausgeber – Editeur
VSMP / SSPMP / SSIMF
Korrespondenz – Correspondance
Franz Meier
franz.e.meier@bluewin.ch
Alpenquai 44
Tel. 079 79 89 770
6005 Luzern
Layout – Mise en page
St´ephane Davet
davet.stephane@lyca.eduvs.ch
Av. Plantaud 28B T´el. 024 471 21 83
1870 Monthey
Inserateverwaltung – Publicit´e
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stefan.walser@alumni.ethz.ch
Weinbergstrasse 3 Tel. 055 410 62 36
8807 Freienbach
Bestimmungen f¨
ur Inserate und Beilagen
– Tarifs pour les annonces et les annexes
Inserate:
Ganzseitige
Fr. 500.–
Halbseitige
Fr. 300.–
Beilagen:
bis 20 g
Fr. 500.–
u
Nach Vereinbarung
¨ber 20 g
Adress¨
anderung – Changement d’adresse
VSMP Mitglieder – Membres de la SSPMP :
VSG – SSPES – SSISS
Sekretariat (Frau Doris Lazzeri)
3000 Bern
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Franz Meier
franz.e.meier@bluewin.ch
Alpenquai 44
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900. Erscheint dreimal j¨
ahrlich.
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urg Stocker
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8820 W¨adenswil
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Daniela Grawehr
grawehr@kfanet.ch
Sch¨
utzenstrasse 36
Tel. 041 810 49 88
6430 Schwyz
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Christian Stulz
christian.stulz@gymburgdorf.ch
Marienstrasse 21
Tel. 031 534 66 74
3005 Bern
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Jos´e Luis Zuleta
joseluis.zuletaestrugo@epfl.ch
Avenue de Rumine 42
T´el. 021 624 25 46
1005 Lausanne
Commission Romande de Physique
Gordana Gerber
gordana.gerber@gymalp.ch
Chemin du Petit-Clos 15 T´el. 032 342 42 94
1815 Clarens-Montreux
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Arno Gropengiesser
groppi@bluewin.ch
Via Vincenzo d’Alberti 13
6600 Locarno
T´el. 091 751 14 47
Redaktionsschluss (Erscheinungsdatum)
– D´elais de r´edaction (de parution)
Nr. 122
31.03.2013 (20.05.2013)
Nr. 123
31.07.2013 (20.09.2013)
Nr. 124
30.11.2013 (20.01.2014)
Druck und Versand – Imprimerie
Niedermann Druck AG
Rorschacherstrasse 290
9016 St. Gallen
Internet-Adressen – Adresses Internet
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42 · Nummer 121
Januar 2013
Bulletin
Janvier 2013
Num´ero 121 · 43
vsmp – sspmp – ssimf
" !$
44 · Nummer 121
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%%
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"
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Januar 2013
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