Benutzer-Werkzeuge

Webseiten-Werkzeuge


de:lehre:programmierkonzepte:ss2020:01:index

01. Motivation (Naturwissenschaften)

Themen
Was ist Wissenschaft?
Das Wesen der Physikalischen Chemie
Anforderungen an die wissenschaftliche Datenanalyse
Größere Projekte erfordern Kenntnisse in Software-Entwicklung
Folien
PDF
Glossar
PDF
Video
MP4


Webcast

Hinweis: Der Webcast wurde mit Tiny Webcasts for Lecture(r)s erstellt.

Zentrale Aspekte

  • Wissenschaft stellt hohe Ansprüche an die Durchführenden.
    Wissenschaftler sollten sich dieser Ansprüche bewusst sein.
  • Rechnergestützte Datenauswertung spielt in den Naturwissenschaften
    oft eine bedeutende Rolle.
    • Programmierung ist notwendiges Mittel zum Zweck.
  • Software zur wissenschaftlichen Datenanalyse sollte
    einer Reihe von Anforderungen genügen:
    • Wiederverwendbarkeit, Selbstdokumentation,
      Zuverlässigkeit, Überprüfbarkeit, Nutzerfreundlichkeit,
      Erweiterbarkeit, Reproduzierbarkeit.
  • Auswertungssoftware wird schnell komplex. Kenntnis von
    Strategien professioneller Software-Entwicklung ist daher wichtig.

Fragen zur Vertiefung und Wiederholung

Diese Fragen dienen der persönlichen Beschäftigung mit der Thematik, werden aber nicht separat in der Vorlesung besprochen.

  • Was ist ein zentraler Aspekt wissenschaftlichen Arbeitens, der sich entsprechend auch in der Verarbeitung und Analyse von Daten widerspiegeln sollte?
  • Welchen Anforderungen sollte Software zur wissenschaftlichen Datenanalyse genügen? Welche Aspekte ergeben sich daraus aus Programmierersicht und wie ließen sie sich angehen?
  • Welche Verantwortung trägt jeder Wissenschaftler gegenüber der Wissenschaft? Wie sollte sich das auf seine Arbeitsweise auswirken?

Newtons Brief an Hooke

If I have seen further, it is by standing on ye shoulders of giants. Sir Isaak Newton1)

Die Schreibweise „ye“ für „the“ kommt aus dem Altenglischen, strenggenommen ist das „y“ hier auch falsch, es handelt sich um einen Thorn, also den Buchstaben „þ“. Die Schreibung mit „y“ hat sich, als antikisierende Schreibweise, in Ausdrücken wie „ye olde“ bis heute erhalten.

Weiterführende Literatur

Eine kommentierte und handverlesene Liste mit weiterführender Literatur zum Thema. Die Auswahl ist zwangsläufig subjektiv.

Wissenschaftstheorie und -philosophie

Die Frage „Was ist Wissenschaft“ zu behandeln, sprengt den Rahmen der Vorlesung bei Weitem und ist nicht umsonst der Inhalt ganzer Bücher und dedizierter Vorlesungen zur Wissenschaftstheorie (meist an der philosophischen Fakultät). Dem Interessierten sei entsprechende Primär- (u.a. Popper, Kuhn, Hacking) und Sekundärliteratur (u.a. Poser, Chalmers) empfohlen. Wer sich tiefer mit den historischen Vorlagen des Zitats von Newton in seinem Brief an Hooke auseinandersetzen möchte, dem sei das gleichnamige und sehr gelehrte Buch von Merton empfohlen.

  • Chalmers, Alan F. (1999): What is this thing called Science?, Open University Press, Berkshire, UK
  • Hacking, Ian (1995): Einführung in die Philosophie der Naturwissenschaften, Reclam, Stuttgart
  • Kuhn, Thomas S. (1976): Die Struktur wissenschaftlicher Revolutionen, Suhrkamp, Frankfurt am Main
  • Merton, Robert K. (1993): On the Shoulders of Giants. A Shandean Postscript, The University of Chicago Press, Chicago and London
  • Popper, Karl (2005): Logik der Forschung, Mohr Siebeck, Tübingen
  • Poser, Hans (2001): Wissenschaftstheorie, Reclam, Stuttgart

Scientific Computing / Computational Science

Es gibt keine wirklich griffige Übersetzung für die Begriffe „Scientific Computing“ bzw. „Computational Science“, am ehesten „Wissenschaftliches Rechnen“ oder „Rechnergestützte Wissenschaft(en)“. Gerade in der experimentellen Physikalischen Chemie und verwandten Disziplinen ist rechnergestützte Datenauswertung zwar allgegenwärtig, aber eben doch „Mittel zum Zweck“. Zwei Artikel, die sich mit dem Problem befassen, dass die meisten Wissenschaftler nie gelernt haben, wie man programmiert, sind nachfolgend aufgeführt. Weitere Details dazu folgen im zweiten Teil der Motivation.

  • Merali, Zeeya (2010): ...why scientific programming does not compute, Nature 467:775-777
  • Wilson, Greg (2006): Software carpentry. Getting scientists to write better code by making them more productive, Computing in Science & Engineering 8:66-69
1)
Letter to Robert Hooke, February 5, 1676
de/lehre/programmierkonzepte/ss2020/01/index.txt · Zuletzt geändert: 2020/09/30 21:35 von 127.0.0.1