17,99 €
17,99 €
inkl. MwSt.
Sofort per Download lieferbar
payback
9 °P sammeln
17,99 €
17,99 €
inkl. MwSt.
Sofort per Download lieferbar

Alle Infos zum eBook verschenken
payback
9 °P sammeln
Als Download kaufen
17,99 €
inkl. MwSt.
Sofort per Download lieferbar
payback
9 °P sammeln
Jetzt verschenken
17,99 €
inkl. MwSt.
Sofort per Download lieferbar

Alle Infos zum eBook verschenken
payback
9 °P sammeln
  • Format: PDF

Dieses Buch führt anhand grundlegender Problemstellungen der linearen Algebra in das algorithmisch-numerische Denken ein. Die Beschränkung auf die lineare Algebra sichert dabei eine stärkere thematische Kohärenz als sie sonst in einführenden Vorlesungen zur Numerik zu finden ist. Die Darstellung betont die Zweckmäßigkeit von Matrixpartitionierungen gegenüber einer komponentenweisen Betrachtung, was sich nicht nur in einer übersichtlicheren Notation und kürzeren Algorithmen auszahlt, sondern angesichts moderner Computerarchitekturen auch zu signifikanten Laufzeitgewinnen führt. Die Algorithmen…mehr

Produktbeschreibung
Dieses Buch führt anhand grundlegender Problemstellungen der linearen Algebra in das algorithmisch-numerische Denken ein. Die Beschränkung auf die lineare Algebra sichert dabei eine stärkere thematische Kohärenz als sie sonst in einführenden Vorlesungen zur Numerik zu finden ist. Die Darstellung betont die Zweckmäßigkeit von Matrixpartitionierungen gegenüber einer komponentenweisen Betrachtung, was sich nicht nur in einer übersichtlicheren Notation und kürzeren Algorithmen auszahlt, sondern angesichts moderner Computerarchitekturen auch zu signifikanten Laufzeitgewinnen führt. Die Algorithmen und begleitenden numerischen Beispiele werden in der Programmierumgebung MATLAB angegeben, zusätzlich aber in einem Anhang auch in der zukunftsweisenden, frei zugänglichen Programmiersprache Julia. Das vorliegende Buch eignet sich für eine zweistündige Vorlesung über numerische lineare Algebra ab dem zweiten Semester des Bachelorstudiengangs Mathematik.
DerInhalt Matrizen am Computer - Matrixfaktorisierung - Fehleranalyse - Kleinste Quadrate - Eigenwertprobleme - Anhänge u.a. zu MATLAB und Julia
Die Zielgruppen Studierende der Mathematik und verwandter Fächer
Der Autor Prof. Dr. Folkmar Bornemann, Zentrum Mathematik, Technische Universität München

Dieser Download kann aus rechtlichen Gründen nur mit Rechnungsadresse in A, B, BG, CY, CZ, D, DK, EW, E, FIN, F, GR, HR, H, IRL, I, LT, L, LR, M, NL, PL, P, R, S, SLO, SK ausgeliefert werden.

Autorenporträt
Prof. Dr. Folkmar Bornemann, Zentrum Mathematik, Technische Universität München