Aufgaben zur Höheren Mathematik : für Ingenieure, Physiker und Mathematiker /

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Mathematik lernen an Hand vollständig gelöster Aufgaben? Dass das geht, zeigt die vorliegende zweibändige Aufgabensammlung, die sich vorrangig an Studierende der Ingenieurwissenschaften ab dem zweiten Studienjahr richtet. Darüber hinaus finden auch Studierende der Naturwissenschaften und der Mat...

Descripción completa

Detalles Bibliográficos
Clasificación:Libro Electrónico
Autor principal: Herrmann, Norbert (Autor)
Otros Autores: Bonertz, Tina (Personal de priducción)
Formato: Electrónico eBook
Idioma:Alemán
Publicado: München [Germany] : Oldenbourg Wissenschaftsverlag, 2014.
Edición:Zweiten Auflage.
Temas:
Mathematics > Data processing.
Engineering mathematics > Industrial applications.
Chemistry, Physical and theoretical > Data processing.
Mathématiques > Informatique.
Mathématiques de l'ingénieur > Applications industrielles.
Chimie physique et théorique > Informatique.
MATHEMATICS > Essays.
MATHEMATICS > Pre-Calculus.
MATHEMATICS > Reference.
Chemistry, Physical and theoretical > Data processing
Engineering mathematics > Industrial applications
Mathematics > Data processing
Acceso en línea:Texto completo

MARC

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504 |a Includes bibliographical references and index. 
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505 0 |a Vorwort; Vorwort zur zweiten Auflage; 1 Vektoranalysis; 1.1 Gradient, Divergenz, Rotation; 1.2 Kurvenintegrale; 1.3 Potential, Vektorpotential; 1.4 Oberflächenintegrale; 1.5 Volumenintegrale; 1.6 Satz von Green; 1.7 Divergenzsatz von Gauß; 1.8 Satz von Stokes; 1.9 Maxwellsche Gleichungen; 2 Lineare Gleichungssysteme; 2.1 Numerisches Rechnen; 2.2 Numerik linearer Gleichungssysteme; 2.3 Gaußsches Eliminationsverfahren; 2.4 QR-Zerlegung; 2.5 Positiv-definite Matrizen; 2.6 Verfahren von Cholesky; 2.7 Vektor- und Matrix-Norm, Kondition; 2.8 Der Satz von Prager und Oettli. 
505 8 |a 2.9 Gesamt- und Einzelschrittverfahren2.10 Das Youngsche SOR-Verfahren; 2.11 cg-Verfahren; 3 Matrizeneigenwerte; 3.1 Grundlegende Beispiele; 3.2 Eigenwert-Abschätzung; 3.3 Verfahren von Wilkinson und Householder; 3.4 QR-Verfahren; 3.5 Jacobi-Verfahren; 3.6 Verfahren von Hyman; 3.7 Von-Mises-Verfahren; 3.8 Rayleigh-Quotient; 3.9 Inverse Iteration; 3.10 Deflation; 4 Lineare Optimierung; 4.1 Einführungsaufgabe; 4.2 Das Simplex-Tableau; 4.3 Anwendungsaufgaben; 5 Interpolation; 5.1 Newton-Interpolation; 5.2 Hermite-Interpolation; 5.3 Spline-Funktionen; 6 Numerische Quadratur. 
505 8 |a 6.1 Interpolatorische Quadraturformeln6.2 Gaußsche Quadraturformeln; Literaturverzeichnis; Sachverzeichnis; Index. 
520 |a Mathematik lernen an Hand vollständig gelöster Aufgaben? Dass das geht, zeigt die vorliegende zweibändige Aufgabensammlung, die sich vorrangig an Studierende der Ingenieurwissenschaften ab dem zweiten Studienjahr richtet. Darüber hinaus finden auch Studierende der Naturwissenschaften und der Mathematik eine Fülle von Beispielen. 
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