🐶 mood 💞 // 07: Berechnen und darstellen der Vorgänge in der Natur.

07 // 17.07.2026

Berechnen und darstellen der Vorgänge in der Natur.

Mein Einstieg in die Wissenschaftskommunikation mit Linux, Typst, Lua, Julia und Pluto.jl statt Python und LaTeX.

Ne sorry, aber WissKomm (Wissenschaftskommunikation) funktioniert anders. Richtig, weil sie sich den Geldgebern, den Universitäten (Stichwort „Publish or Perish“) und der Politik unterordnen muss. Wir erinnern uns, die Politik will, dass Österreich und auch Europa in der Spitzenforschung wieder mitspielt nur, wir investieren zu wenige Geld in Grundlagenforschung und uns laufen die Fachkräfte weg weil wir zu viele Regeln haben und, Bildung panische Angst vor Gentechnik, GVO (Genetisch veränderten Organismen) und KI LLMs/Checkpoints schürt statt dessen Potentiale zu nutzen. Die Blattlinie meines Blogs lautet „Eigenständige Dokumentation von Naturphänomenen.“ weil ich in einem freien Land lebe in dem ich sagen und schreiben darf was ich denke, daher passe ich ohnehin nicht in eine traditionelle 9-to-5 WissKomm Rolle. Aber ja, ich habe die Geopolitik und die politischen Umbrüche die in den nächsten Jahren zu erwarten sind mit einkalkuliert.

A-a-a-aber Python ist der de-facto Industriestandard!

Ja und? Das sagt man auch vom dominierenden Betriebssystem der Firma aus Redmond und dessen Verzeichnisdienst – und beides ist unter der Haube endlos kaputtgeflickt. Nicht falsch verstehen, Python und LaTeX bieten tolle eigene Ökosysteme nur, beide sind nicht gerade schnell und, wenn etwas kaputt ist, ist es richtig kaputt.

Das Kernproblem der modernen IT: Da aus Angst vor Brüchen immer nur neuer Code oben draufgeklatscht wird, statt Altes grundlegend neu zu schreiben, wird das Fundament mit der Zeit immer instabiler. Man erinnere sich nur an den OpenSSL-Bug „Heartbleed“ (CVE-2014-0160) oder die cURL-Schwachstelle (CVE-2023-38545). Beide hatten zwar nichts mit Python zu tun, zeigen aber das Problem historischer Altlasten.

Ein echter gravierender Python Bug aus dem Jahr 2019 im Bereich der organischen Chemie und NMR-Spektroskopie ging als „Willoughby-Hoye-Bug“ in die Geschichte ein. Die Entwickler hatten schlicht vergessen, ein simples „.sort()“ auf die eingelesenen Dateien anzuwenden. Weil verschiedene Betriebssysteme Dateilisten unterschiedlich sortieren, lief das Skript unter Linux perfekt, spuckte unter anderen Betriebssystemen aber komplett falsche wissenschaftliche Ergebnisse aus. Das führte zu einem massiven Vertrauensverlust in unzählige bereits veröffentlichte Studien. Wenn man bedenkt, wie verbissen der Wissenschaftsbetrieb auf das Publizieren um jeden Preis fokussiert ist, bleibt für saubere Qualitätskontrolle oft schlicht keine Zeit.

Je größer Softwareprojekte werden und je mehr historischer Ballast blind mitgeschleift wird, desto fehleranfälliger werden sie. Dass es auch radikal anders geht, bewies das OpenBSD-Projekt mit seinem LibreSSL Fork, bei dem Entwickler Ted Unangst für sein rigoroses, tonnenweises Herausschneiden von ungenutztem Altheiten-Code gefeiert wurde. Alles geht, wenn man nur will.

Die Hardware und das Betriebssystem.

Ich verwende ein consumer Notebook, genauer gesagt ein ASUS Vivobook-S-Flip TN3604YA mit AMD Ryzen 7 7730U mit integrierter GPU und 16 GB Arbeitsspeicher. Als Betriebssystem, CachyOS Linux (momentan Kernel-Version 7.1.3-2) mit KDE-Plasma.

Die weiteren Tools.

Typst: Der moderne Nachfolger von LaTeX. Perfekt, um statische Texte und Grafiken in wunderschöne PDFs zu gießen.
Lua: Eine extrem schlanke Skriptsprache, die ursprünglich für die Geologie entwickelt wurde, um Datenstrukturen zu verarbeiten.
Julia & Pluto.jl: Julia wurde speziell für numerisches und wissenschaftliches Rechnen entwickelt. Pluto.jl bietet Notebooks die reaktive und interaktiv sind.
LLM/Checkpoints: Google, Ollama mit dolphin3 und deepseek-r1 je 8b Modelle, sd-cli .cpp mit Juggernaut XL Ragnarok. Ja, letzteres läuft selbst mit f32 auch wenn es zeitweise 12,5 GB RAM braucht - wenn man den Speicher richtig konfiguriert.

Julia und Pluto.jl im Terminal installieren.


# Der offizielle Julia Installer
curl -fsSL https://install.julialang.org | sh

# Den Pfad zur Fish-Shell hinzufügen
fish_add_path ~/.juliaup/bin

# Überprüfen, ob alles geklappt hat
julia --version
# julia version 1.12.6

# Julia-REPL starten
julia

# Den Paketmanager öffnen mit der Taste "]" (Alt Gr + 9)
(@v1.12) pkg> add Pluto
# Pluto lädt Pakete automatisch, sobald sie im Notebook aufgerufen werden

# Mit der Backspace-Taste (nach links löschen) die Paket-Ebene wieder verlassen
julia> import Pluto
┌ Info: 
│   Welcome to Pluto v1.0.3 🎈
│   Start a notebook server using:
│ 
│ julia> Pluto.run()
│ 
└ 

julia> Pluto.run()
[ Info: Loading...
┌ Info: 
│ Opening http://localhost:1234/?secret=P5zfX2N5 in your default browser... ~ have fun!
└ 
┌ Info: 
│ Press Ctrl+C in this terminal to stop Pluto
└ 

# Alternativ-Quickstart direkt ohne Julia-REPL:
julia -e "import Pluto; Pluto.run()"

# Wichtig: Das Terminalfenster im Hintergrund 
# einfach offen lassen! Da wir uns nur lokal 
# verbinden, benötigen wir kein https. Der Token 
# nach dem "=" wird bei jedem Start neu generiert.

# Zum Beenden im Terminal einfach "Ctrl + c" drücken:
^C
┌ Info: 
│ Closing Pluto... Restart Julia for a fresh session. 
│ 
│ Have a nice day! 🎈
└ 

# Um die Julia-Konsole ganz zu verlassen "Ctrl + d" drücken.

Im Browser eigene Notebooks erstellen.

Auf „+ Ein neues Notebook erstellen“ klicken. In einem neuen Fenster sieht man anschließend in der Mitte eine leere Zeile. Links davon ein Augensymbol um den Code aus oder ein zu blenden. Darunter ein + um eine neue leere Zeile einzufügen (alternativ "Ctrl Enter"). Am rechten Rand der Zeile 3 Punkte in einem Kreis unter dem sich ein Menü mit weiteren Optionen verbirgt. Um den Code in der jeweiligen Zeile auszuführen "Shift Enter" drücken.

Notebook 1, H2O in 3D.


# Zeile 1:
using Plots

# Zeile 2:
using PlutoUI

# Zeile 3:
md"Kamera Drehung (°): $(@bind winkel_drehung Slider(0:360, default=45))"

# Zeile 4:
let
    bindungs_winkel = deg2rad(104.5)
    abstand = 0.9584
    
    o = [0.0, 0.0, 0.0]
    h1 = [abstand * sin(bindungs_winkel/2), abstand * cos(bindungs_winkel/2), 0.0]
    h2 = [-abstand * sin(bindungs_winkel/2), abstand * cos(bindungs_winkel/2), 0.0]
    
    scatter([o[1]], [o[2]], [o[3]], color=:red, markersize=18, label="Sauerstoff (O)",
            xlims=(-1.2, 1.2), ylims=(-0.5, 1.5), zlims=(-1.2, 1.2), 
            camera=(winkel_drehung, 30), legend=:topleft, aspect_ratio=:equal, title="H2O Dipol-Molekül")
            
    scatter!([h1[1], h2[1]], [h1[2], h2[2]], [h1[3], h2[3]], color=:blue, markersize=10, label="Wasserstoff (H)")
    
    plot!([o[1], h1[1]], [o[2], h1[2]], [o[3], h1[3]], color=:gray, linewidth=4, label=false)
    plot!([o[1], h2[1]], [o[2], h2[2]], [o[3], h2[3]], color=:gray, linewidth=4, label=false)
end

Slider nach rechts und links bewegen. Oben in der Mitte einen Namen eingeben und rechts daneben auf den Knopf klicken. Danach auf das Pluto.jl Logo klicken um zur Übersicht zurück zu gelangen.

Notebook 2, 24h des Kosmos.


# Zeile 1:
using Plots

# Zeile 2:
begin
    # Unsere Meilensteine als Array von Named Tuples
    events = [
        (time="00:00", name="Urknall", color=:gold),
        (time="09:16", name="Sonnensystem", color=:orange),
        (time="09:54", name="Ur-Meer & DNA", color=:blue),
        (time="13:50", name="Sauerstoff-Katastrophe", color=:green),
        (time="22:20", name="Perm-Aussterben", color=:darkred),
        (time="23:14", name="Dino-Aussterben", color=:red),
        (time="23:59", name="Menschheit (Homo Sapiens)", color=:magenta)
    ]
    
    # Funktion zur Umrechnung von HH:MM in den mathematischen Winkel
    function zeit_zu_winkel(zeit_str)
        teile = split(zeit_str, ":")
        # teile[1] = Stunden, teile[2] = Minuten
        stunden = parse(Float64, teile[1]) + parse(Float64, teile[2]) / 60.0
        # 00:00 Uhr soll oben bei 90° starten und im Uhrzeigersinn (Minus) laufen
        return deg2rad(90.0 - (stunden / 24.0 * 360.0))
    end
end

# Zeile 3:
let
    # Kreis für das Ziffernblatt generieren
    t = range(0, 2*pi, length=100)
    plot(cos.(t), sin.(t), color=:black, linewidth=2, fill=(0, 0.05, :gray), 
         aspect_ratio=:equal, legend=:outerright, size=(700, 500),
         xticks=false, yticks=false, showaxis=false, title="Die 24-Stunden-Uhr des Kosmos")
         
    # Stundenmarkierungen hinzufügen (12, 6, 18, 24/0 Uhr)
    annotate!([(0.0, 1.1, text("00:00 / 24:00", 10, :bold, :center)),
               (1.1, 0.0, text("06:00", 10, :bold, :left)),
               (0.0, -1.1, text("12:00", 10, :bold, :center)),
               (-1.1, 0.0, text("18:00", 10, :bold, :right))])
               
    # Events als Zeiger und Punkte einzeichnen
    for ev in events
        w = zeit_zu_winkel(ev.time)
        # Zeiger vom Mittelpunkt (0,0) zum berechneten Punkt auf dem Kreis zeichnen
        plot!([0.0, cos(w)], [0.0, sin(w)], color=ev.color, linewidth=1.5, label=false)
        # Den Event-Punkt auf dem Kreis markieren
        scatter!([cos(w)], [sin(w)], color=ev.color, markersize=6, label="$(ev.time) - $(ev.name)")
    end
    
    plot!() # Den fertigen Plot im Browser ausgeben
end