Dieses aus Anfängervorlesungen hervorgegangene Lehrbuch bringt zum ersten Mal alle geeigneten Ergebnisse und Herleitungen der Linearen Algebra in algorithmischer Form. Damit erfolgt die überfällige Aktualisierung, die den Bedarf der Informatik und der Angewandten Mathematik berücksichtigt und die zu sinnvollem Computereinsatz durch die Studierenden führt. Die reiche Strukturierung ermöglicht vielfältige Übungen und angeleitete Entdeckungen.
Dieses aus Anfängervorlesungen hervorgegangene Lehrbuch bringt zum ersten Mal alle geeigneten Ergebnisse und Herleitungen der Linearen Algebra in algorithmischer Form. Damit erfolgt die überfällige Aktualisierung, die den Bedarf der Informatik und der Angewandten Mathematik berücksichtigt und die zu sinnvollem Computereinsatz durch die Studierenden führt. Die reiche Strukturierung ermöglicht vielfältige Übungen und angeleitete Entdeckungen.
Dr. Herbert Möller ist Professor für Mathematik an der Universität Münster.
Inhaltsangabe
1 Der Eliminationsalgorithmus.- 1.1 Einführung linearer Gleichungssysteme.- 1.2 Äquivalente Umformungen.- 1.3 Der Eliminationsalgorithmus.- 1.4 Spaltenvektoren und Matrizen.- 1.5 Matrixdarstellung des Eliminationsalgorithmus.- 1.6 Einige Typen von Matrizen.- 1.7 Interpolation und weitere Anwendungen.- 1.8 Ausblick.- 2 Vektorräume.- 2.1 Vektorräume und Untervektorräume.- 2.2 Lineare Unabhängigkeit, Basis und Dimension.- 2.3 Die vier fundamentalen Untervektorräume.- 2.4 Orthogonalprojektion und der Optimallösungsalgorithmus.- 2.5 Skalarprodukte und der Orthonormalisierungsalgorithmus.- 2.6 Ausblick.- 3 Lineare Ungleichungssysteme.- 3.1 Lineare Ungleichungssysteme und konvexe Polyeder.- 3.2 Lineare Optimierung und der Simplex-Algorithmus.- 3.3 Dualitätstheorie.- 3.4 Ausblick.- 4 Lineare Abbildungen.- 4.1 Definition und elementare Eigenschaften.- 4.2 Lineare Abbildungen und Matrizen.- 4.3 Basistransformationen und Normalformen.- 5 Determinanten.- 5.1 Einführung und Eigenschaften.- 5.2 Berechnung der Determinanten.- 5.3 Anwendungen von Determinanten.- 5.4 Ausblick.- 6 Eigenwerte und Eigenvektoren.- 6.1 Ähnlichkeit und Diagonalform von Matrizen.- 6.2 Diagonalisierbarkeit von Matrizen.- 6.3 Normalisierung.- 6.4 Anwendungen.- Symbolverzeichnis.- Namen- und Sachverzeichnis.
1 Der Eliminationsalgorithmus.- 1.1 Einführung linearer Gleichungssysteme.- 1.2 Äquivalente Umformungen.- 1.3 Der Eliminationsalgorithmus.- 1.4 Spaltenvektoren und Matrizen.- 1.5 Matrixdarstellung des Eliminationsalgorithmus.- 1.6 Einige Typen von Matrizen.- 1.7 Interpolation und weitere Anwendungen.- 1.8 Ausblick.- 2 Vektorräume.- 2.1 Vektorräume und Untervektorräume.- 2.2 Lineare Unabhängigkeit, Basis und Dimension.- 2.3 Die vier fundamentalen Untervektorräume.- 2.4 Orthogonalprojektion und der Optimallösungsalgorithmus.- 2.5 Skalarprodukte und der Orthonormalisierungsalgorithmus.- 2.6 Ausblick.- 3 Lineare Ungleichungssysteme.- 3.1 Lineare Ungleichungssysteme und konvexe Polyeder.- 3.2 Lineare Optimierung und der Simplex-Algorithmus.- 3.3 Dualitätstheorie.- 3.4 Ausblick.- 4 Lineare Abbildungen.- 4.1 Definition und elementare Eigenschaften.- 4.2 Lineare Abbildungen und Matrizen.- 4.3 Basistransformationen und Normalformen.- 5 Determinanten.- 5.1 Einführung und Eigenschaften.- 5.2 Berechnung der Determinanten.- 5.3 Anwendungen von Determinanten.- 5.4 Ausblick.- 6 Eigenwerte und Eigenvektoren.- 6.1 Ähnlichkeit und Diagonalform von Matrizen.- 6.2 Diagonalisierbarkeit von Matrizen.- 6.3 Normalisierung.- 6.4 Anwendungen.- Symbolverzeichnis.- Namen- und Sachverzeichnis.
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