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exercises-toolbox/8-all/example-report/templates/aufgabe-step-01.txt

@@ -29,6 +29,8 @@ Aufgabe:
 Es geht zunächst nur um das Erstellen des Ordners in dem ihr diese Aufgabe immer weiter ergänzt. 
 
 1) Erstellt (z.B. in einem Ordner unter ~/Documents) einen neuen Ordner mit dem Namen v16516.
+   Oder nutzt unsere Protokollvorlage: https://github.com/pep-dortmund/toolbox-workshop-protocol-template
+   In dieser Vorlage sind einige der nächsten Schritt bereits getan, lasst euch davon nicht verwirren.
 
 2) Kopiert den Ordner data aus diesem Aufgabenordner in den Ordner v16516.
 
@@ -37,5 +39,3 @@ Es geht zunächst nur um das Erstellen des Ordners in dem ihr diese Aufgabe imme
 
 
 
-
-

exercises-toolbox/8-all/example-report/templates/aufgabe-step-02.txt

@@ -1,20 +1,20 @@
-# Beispiel Protokoll
+# Realistisches-Beispiel-Protokoll
 
 Einleitung:
-Um dieser Aufgabe sinnvoll folgen zu können sollte diese von Anfang an bearbeitet werden. Folgt den 
+Um dieser Aufgabe sinnvoll folgen zu können, sollte diese von Anfang an bearbeitet werden. Folgt den
 Anweisungen in den 'aufgabe.txt' Dateien in den Unterordnern des Ordners 'example-report'.
 
 Aufgabe:
-Mit den Informationen zu numpy habt ihr nun die Möglichkeit die Messwerte aus dem Ordner 'data'
+Mit den Informationen zu numpy habt ihr nun die Möglichkeit, die Messwerte aus dem Ordner 'data'
 einzulesen und zu verarbeiten.
 
-1) Importiert numpy in der Datei 'auswertung.py', lest die Messwerte in den Dateien im Ordner 'data' ein
-   (achtet auf die Angabe der Einheiten zu den Messwerten)
-2) Gebt diese auf das Terminal aus, um zu sehen, ob die Werte richtig geladen wurden
-3) Berechnet mit den Daten folgende Werte (die Gleichungen stehen im fertigen Beispiel-Protokoll)
-   - Radius r von Ball und Zylinder
-   - Trägheitsmoment I von Ball und Zylinder
-   - Zeitdauern t für das Herabrollen beider Objekte (Mittelung über gleiche Höhen)
-4) Gebt auch diese berechneten Werte auf das Terminal aus, um diese zu überprüfen
-5) Die Messung wurde für jede Höhe dreifach durchgeführt. Berechnet für jede Höhe 
-   jeweils den zugehörigen Mittelwert der Zeitdauern
+1. Importiert numpy in der Datei 'auswertung.py', lest die Messwerte in den Dateien im Ordner 'data' ein
+   (achtet auf die Angabe der Einheiten zu den Messwerten).
+2. Gebt diese auf das Terminal aus, um zu sehen, ob die Werte richtig geladen wurden.
+3. Berechnet mit den Daten folgende Werte (die Gleichungen stehen im fertigen Beispiel-Protokoll):
+  - Radius r von Ball und Zylinder,
+  - Trägheitsmoment I von Ball und Zylinder,
+  - Zeitdauern t für das Herabrollen beider Objekte.
+4. Gebt auch diese berechneten Werte auf das Terminal aus, um diese zu überprüfen.
+5. Die Messung wurde für jede Höhe dreifach durchgeführt. Berechnet für jede Höhe
+   jeweils den zugehörigen Mittelwert der Zeitdauern.

exercises-toolbox/8-all/example-report/templates/aufgabe-step-03.txt

@@ -1,7 +1,7 @@
-# Beispiel Protokoll
+# Realistisches-Beispiel-Protokoll
 
 Einleitung:
-Um dieser Aufgabe sinnvoll folgen zu können sollte diese von Anfang an bearbeitet werden. Folgt den 
+Um dieser Aufgabe sinnvoll folgen zu können, sollte diese von Anfang an bearbeitet werden. Folgt den
 Anweisungen in den 'aufgabe.txt' Dateien in den Unterordnern des Ordners 'example-report'.
 
 Aufgabe:
@@ -17,9 +17,8 @@ Die Berechnung von Ausgleichskurven wird erst durch eine weitere Bibliothek (sci
 Jedoch könnt ihr den Verlauf der theoretischen Funktionen bereits in die Plots einzeichnen.
 
 3. Schreibt jeweils eine Python-Funktion für die Gleichungen t_B(h) und t_Z(h) (Gleichungen 4 und 5 im Protokoll).
-   Als Wert für g könnt ihr 9.81 verwenden (auch dafür wird scipy noch eine bessere Lösung sein)
-4. Erstellt mit np.linspace ein array mit vielen Werten, die für den Plot der Theorie-Funktion verwendet werden können. (Da matplotlib im Prinzip einzelne Punkte zeichnet bzw. diese mit Geraden verbindet, braucht man für Theorie-Funktion sehr viele Punkte und kann nicht einfach nur die Messwerte für h verwenden.)
-5. Ergänzt die Theorie-Funktion im jeweiligen plot der Messwerte.
-
-
-
+   Als Wert für g könnt ihr 9.81 m/s² verwenden (auch dafür wird scipy noch eine bessere Lösung sein).
+4. Erstellt mit np.linspace ein array mit vielen Werten, die für den Plot der Theorie-Funktion verwendet werden können.
+   (Da matplotlib im Prinzip einzelne Punkte zeichnet bzw. diese mit Geraden verbindet, braucht man für Theorie-Funktion 
+    sehr viele Punkte und kann nicht einfach nur die Messwerte für h verwenden.)
+5. Ergänzt die Theorie-Funktion im jeweiligen Plot der Messwerte.

exercises-toolbox/8-all/example-report/templates/aufgabe-step-04.txt

@@ -1,19 +1,18 @@
-# Beispiel Protokoll
+# Realistisches-Beispiel-Protokoll
 
 Einleitung:
-Um dieser Aufgabe sinnvoll folgen zu können sollte diese von Anfang an bearbeitet werden. Folgt den 
+Um dieser Aufgabe sinnvoll folgen zu können, sollte diese von Anfang an bearbeitet werden. Folgt den
 Anweisungen in den 'aufgabe.txt' Dateien in den Unterordnern des Ordners 'example-report'.
 
-
 Aufgabe:
 Mit den Informationen zu scipy könnt ihr nun die Theorie-Funktionen aus der letzten Aufgabe
 zu Fit-Funktionen abändern und so physikalische Größen als Fit-Parameter bestimmen.
 
 1. Ändert die Theorie-Funktionen aus der letzten Aufgabe zu Fit-Funktionen, diese benötigen
    zusätzliche Argumente für die Fit-Parameter und diese Fit-Parameter müssen auch in der 
    Funktion verwendet werden. Konkret:
-   - Die Fallbeschleunigung g die in der letzten Aufgabe als 9.81 angenommen wurde, ist jetzt ein
-   Fit-Parameter g.
+   - Die Fallbeschleunigung g, die in der letzten Aufgabe als 9.81 m/s² angenommen wurde,
+      ist jetzt ein Fit-Parameter g.
    - Außerdem ist noch ein weiterer Parameter t0 nötig, wie ihr dem finalen Beispielprotokoll entnehmen könnt.
 
 2. Importiert die Funktion curve_fit aus scipy.optimize.
@@ -29,6 +28,6 @@ zu Fit-Funktionen abändern und so physikalische Größen als Fit-Parameter best
 
 6. Im finalen Beispielprotokoll wurden auch das Trägheitsmoment der Objekte durch einen weiteren 
    Fit bestimmt (dabei ist dann der theoretische Wert von g anzunehmen).
-   Ergänzt die notwendigen Fit-Funktionen und Plots für diesen Auswertungsschritt in dem ihr die
+   Ergänzt die notwendigen Fit-Funktionen und Plots für diesen Auswertungsschritt, in dem ihr die
    vorangegangenen Schritte für diesen Fit wiederholt.
 

exercises-toolbox/8-all/example-report/templates/aufgabe-step-05.txt

@@ -1,10 +1,9 @@
-# Beispiel Protokoll
+# Realistisches-Beispiel-Protokoll
 
 Einleitung:
-Um dieser Aufgabe sinnvoll folgen zu können sollte diese von Anfang an bearbeitet werden. Folgt den 
+Um dieser Aufgabe sinnvoll folgen zu können, sollte diese von Anfang an bearbeitet werden. Folgt den
 Anweisungen in den 'aufgabe.txt' Dateien in den Unterordnern des Ordners 'example-report'.
 
-
 Aufgabe:
 Mit den Informationen zu uncertainties könnt ihr jetzt den Umgang mit Messunsicherheiten 
 in die Auswertung aufnehmen. Die Messdaten im Ordner data haben jetzt 
@@ -13,7 +12,7 @@ zusätzliche Spalten mit den jeweiligen Unsicherheiten.
 1. Kopiert diese neuen Messwertdateien in euren eigenen Ordner data, um die Messwerte 
 mit Unsicherheiten verwenden zu können. Die alten Dateien könnt ihr überschreiben oder vorher löschen.
 
-2. Importiert uncertainties und uncertainties.unumpy in eurer auswertung.py
+2. Importiert uncertainties und uncertainties.unumpy in eurer auswertung.py.
 
 3. Ergänzt das Einlesen der Messdaten um die zusätzlichen Spalten mit Unsicherheiten,
    eine Benennung der Form l_unc für "Unsicherheit des Messwerts l" ist hier sinnvoll.
@@ -23,7 +22,7 @@ mit Unsicherheiten verwenden zu können. Die alten Dateien könnt ihr überschre
    und uarray (aus uncertainties.unumpy) für Messreihen.
 
 5. In den Fit-Funktionen müsst ihr von allen Konstanten die Unsicherheiten entfernen,
-   die dafür nötige Funktion heißt nominal_values und es bietet sich an diese in 
+   die dafür nötige Funktion heißt nominal_values und es bietet sich an, diese in 
    abgekürzter Form zu importieren (genauso wie die Funktion std_devs):
 
    from uncertainties.unumpy import (nominal_values as noms, std_devs as stds)
@@ -36,5 +35,5 @@ mit Unsicherheiten verwenden zu können. Die alten Dateien könnt ihr überschre
    der abhängige Variable müssen getrennt übergeben werden.
 
 7. matplotlib kann auch nicht mit den Unsicherheiten umgehen: 
-   Verwendet statt ax.plot die Funktion ax.errorbar um die Messwerte mit ihren 
+   Verwendet statt ax.plot die Funktion ax.errorbar, um die Messwerte mit ihren 
    Unsicherheiten darzustellen.

exercises-toolbox/8-all/example-report/templates/aufgabe-step-06.txt

@@ -1,10 +1,9 @@
-# Beispiel Protokoll
+# Realistisches-Beispiel-Protokoll
 
 Einleitung:
-Um dieser Aufgabe sinnvoll folgen zu können sollte diese von Anfang an bearbeitet werden. Folgt den 
+Um dieser Aufgabe sinnvoll folgen zu können, sollte diese von Anfang an bearbeitet werden. Folgt den
 Anweisungen in den 'aufgabe.txt' Dateien in den Unterordnern des Ordners 'example-report'.
 
-
 Aufgabe:
 Diesmal arbeitet ihr nicht am Protokoll weiter. Das Ziel soll es sein, euren bisherigen (und zukünftigen) Fortschritt am Beispielprotokoll in einem Git-Repository zu speichern und auf Github hochzuladen.
 Die ersten zwei Schritte könnt ihr überspringen, falls ihr keinen Github-Account anlegen wollt.
@@ -22,7 +21,7 @@ Ohne Github: Erstellt an einem Ort eurer Wahl (z.B. ~/Documents/Uni/Toolbox) ein
 4) Kopiert den Ordner v16516, in dem ihr bisher diese Aufgabenreihe bearbeitet habt, in den neuen Ordner 'Beispiel-Praktikum'
 
 5) Erstellt in dem neuen Ordner 'Beispiel-Praktikum' eine neue Datei mit dem Namen '.gitignore'.
-   Schreibt in die erste Zeile dieser neuen Datei '*.pdf', damit git alle pdf-Dateien zu ignorieren.
+   Schreibt in die erste Zeile dieser neuen Datei '*.pdf', damit git alle pdf-Dateien ignoriert.
    Verschafft euch einen Überblick über die Dateien im git-Repository (git status) 
    und fügt dem Repository alle notwendigen Dateien hinzu (git add, git commit).
 

exercises-toolbox/8-all/example-report/templates/aufgabe-step-07.txt

@@ -1,7 +1,7 @@
-# Beispiel Protokoll
+# Realistisches-Beispiel-Protokoll
 
 Einleitung:
-Um dieser Aufgabe sinnvoll folgen zu können sollte diese von Anfang an bearbeitet werden. Folgt den 
+Um dieser Aufgabe sinnvoll folgen zu können, sollte diese von Anfang an bearbeitet werden. Folgt den
 Anweisungen in den 'aufgabe.txt' Dateien in den Unterordnern des Ordners 'example-report'.
 
 

exercises-toolbox/8-all/example-report/templates/aufgabe-step-08.txt

@@ -1,7 +1,7 @@
-# Beispiel Protokoll
+# Realistisches-Beispiel-Protokoll
 
 Einleitung:
-Um dieser Aufgabe sinnvoll folgen zu können sollte diese von Anfang an bearbeitet werden. Folgt den 
+Um dieser Aufgabe sinnvoll folgen zu können, sollte diese von Anfang an bearbeitet werden. Folgt den
 Anweisungen in den 'aufgabe.txt' Dateien in den Unterordnern des Ordners 'example-report'.
 
 Aufgaben:

exercises-toolbox/8-all/example-report/templates/aufgabe-step-09.txt

@@ -1,7 +1,7 @@
-# Beispiel Protokoll
+# Realistisches-Beispiel-Protokoll
 
 Einleitung:
-Um dieser Aufgabe sinnvoll folgen zu können sollte diese von Anfang an bearbeitet werden. Folgt den 
+Um dieser Aufgabe sinnvoll folgen zu können, sollte diese von Anfang an bearbeitet werden. Folgt den
 Anweisungen in den 'aufgabe.txt' Dateien in den Unterordnern des Ordners 'example-report'.
 
 

exercises-toolbox/8-all/example-report/templates/aufgabe-step-10.txt

@@ -1,7 +1,7 @@
-# Beispiel Protokoll
+# Realistisches-Beispiel-Protokoll
 
 Einleitung:
-Um dieser Aufgabe sinnvoll folgen zu können sollte diese von Anfang an bearbeitet werden. Folgt den 
+Um dieser Aufgabe sinnvoll folgen zu können, sollte diese von Anfang an bearbeitet werden. Folgt den
 Anweisungen in den 'aufgabe.txt' Dateien in den Unterordnern des Ordners 'example-report'.
 
 

exercises-toolbox/8-all/example-report/templates/aufgabe-step-11.txt

@@ -1,7 +1,7 @@
-# Beispiel Protokoll
+# Realistisches-Beispiel-Protokoll
 
 Einleitung:
-Um dieser Aufgabe sinnvoll folgen zu können sollte diese von Anfang an bearbeitet werden. Folgt den 
+Um dieser Aufgabe sinnvoll folgen zu können, sollte diese von Anfang an bearbeitet werden. Folgt den
 Anweisungen in den 'aufgabe.txt' Dateien in den Unterordnern des Ordners 'example-report'.
 
 Aufgabe: