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PhysikfuerInfaormatik_PhAI/python/ueb1_ExEuler.py → PhysikfuerInfaormatik_PhAI/python/02_TeilA_Uebung_python.py

@@ -20,22 +20,22 @@
 import numpy as np
 import time
 
-# Die sind die Problemparameter
+# Dies sind die Problemparameter
 # Du kannst verschiedene Werte ausprobieren!
 a = -9.81       # Beschleunigung ==  Erdbeschleunigung [m/s^2]
 v0 = 0.0        # Anfangsgeschwindigkeit [m/s]
-T = 3           # Simulierte Dauer [s]
+t_end = 3       # Simulierte Dauer [s]
 dt = 0.1        # Zeitschritt [s]
 
 # Hier wir weisen Speicher zu
-t  = np.arange(0, T + dt/2, dt)    # Zeitwertarray
-nT = len(t)                        # Anzahl der Zeitschritte
-v = np.zeros(nT)                   # Speicherzuweisung für Geschwindigkeitarray
+t  = np.arange(0, t_end + dt/2, dt)    # Zeitwertarray
+nt = len(t)                        # Anzahl der Zeitschritte
+v = np.zeros(nt)                   # Speicherzuweisung für Geschwindigkeitarray
 
 ''' 
-  Implementiert deinen Explizite Euler-Verfahren in den folgenden Zeilen
+  Implementiere dein explizites Euler-Verfahren in den folgenden Zeilen
   
-  Erinnerung: Das explizite Euler-Verfahren, kurz gesagt
+  Erinnerung: Das explizite Euler-Verfahren, kurz erklärt:
   
   a) Approximation der Ableitung
   
@@ -43,19 +43,19 @@ v = np.zeros(nT)                   # Speicherzuweisung für Geschwindigkeitarray
    ----(t) ~ ------------------- := a
     ∂t              dt
 
-  b) Aktualisierung des Unbekannten
+  b) Aktualisierung der Unbekannten
 
    v(t+dt) = v(t) + a * dt 
 '''
 
-# Gibt hier deinen Code ein
+# Gib hier deinen Code ein
 
 # Hier plotten wir die Ergebnisse der Integration
 
 import matplotlib.pyplot as plt
 
-plt.ion()           # interaktive plotten "on"
-#plt.clf()           # Diese Zeile auskommentieren, um den Plot zu leeren
+plt.ion()           # interaktives Plotten "on"
+#plt.clf()          # Diese Zeile auskommentieren, um den Plot zu leeren
 plt.plot(t,v,'.-')  # Punkt-Dash-Plot der Funktion
 plt.show()          # Zeigt den Plot
 

PhysikfuerInfaormatik_PhAI/python/ueb1_ExEuler_loesung.py → PhysikfuerInfaormatik_PhAI/python/02_TeilA_Uebung_python_loesung.py

@@ -16,25 +16,26 @@
 '''
 
 # Author: Juan Pablo Carbajal <juanpablo.carbajal@hs.ch>
+
 import numpy as np
 import time
 
-# Die sind die Problemparameter
+# Dies sind die Problemparameter
 # Du kannst verschiedene Werte ausprobieren!
 a = -9.81       # Beschleunigung ==  Erdbeschleunigung [m/s^2]
 v0 = 0.0        # Anfangsgeschwindigkeit [m/s]
-T = 3           # Simulierte Dauer [s]
+t_end = 3       # Simulierte Dauer [s]
 dt = 0.1        # Zeitschritt [s]
 
 # Hier wir weisen Speicher zu
-t  = np.arange(0, T + dt/2, dt)    # Zeitwertarray
-nT = len(t)                        # Anzahl der Zeitschritte
-v = np.zeros(nT)                   # Speicherzuweisung für Geschwindigkeitarray
+t  = np.arange(0, t_end + dt/2, dt)    # Zeitwertarray
+nt = len(t)                        # Anzahl der Zeitschritte
+v = np.zeros(nt)                   # Speicherzuweisung für Geschwindigkeitarray
 
 ''' 
-  Implementiert deinen Explizite Euler-Verfahren in den folgenden Zeilen
+  Implementiere dein explizites Euler-Verfahren in den folgenden Zeilen
   
-  Erinnerung: Das explizite Euler-Verfahren, kurz gesagt
+  Erinnerung: Das explizite Euler-Verfahren, kurz erklärt:
   
   a) Approximation der Ableitung
   
@@ -42,12 +43,12 @@ v = np.zeros(nT)                   # Speicherzuweisung für Geschwindigkeitarray
    ----(t) ~ ------------------- := a
     ∂t              dt
 
-  b) Aktualisierung des Unbekannten
+  b) Aktualisierung der Unbekannten
 
    v(t+dt) = v(t) + a * dt 
 '''
 
-# Gibt hier deinen Code ein
+# Gib hier deinen Code ein
 
 ''' Lösung: Schleife '''
 wallclk = time.time()
@@ -72,8 +73,8 @@ print ('Elapsed ', time.time() - wallclk)
 
 import matplotlib.pyplot as plt
 
-plt.ion()           # interaktive plotten "on"
-#plt.clf()           # Diese Zeile auskommentieren, um den Plot zu leeren
+plt.ion()           # interaktives Plotten "on"
+#plt.clf()          # Diese Zeile auskommentieren, um den Plot zu leeren
 plt.plot(t,v,'.-')  # Punkt-Dash-Plot der Funktion
 plt.show()          # Zeigt den Plot