Numerische lineare Algebra / Springer Studium Mathematik - Bachelor (PDF)
Eine konzise Einführung mit MATLAB und Julia
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...
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Produktinformationen zu „Numerische lineare Algebra / Springer Studium Mathematik - Bachelor (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 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.
Die zweite Auflage enthält neben Verbesserungen und Ergänzungen (etwa ein neu bearbeiteter Abschnitt zur Fehleranalyse linearer Gleichungssysteme) weitere zwanzig Aufgaben und wurde an die im August 2018 vorgestellte, nun erstmalig vorwärtskompatible Version 1.0 von Julia angepasst.
Die zweite Auflage enthält neben Verbesserungen und Ergänzungen (etwa ein neu bearbeiteter Abschnitt zur Fehleranalyse linearer Gleichungssysteme) weitere zwanzig Aufgaben und wurde an die im August 2018 vorgestellte, nun erstmalig vorwärtskompatible Version 1.0 von Julia angepasst.
Der Inhalt
Matrizen am Computer - Matrixfaktorisierung - Fehleranalyse - Kleinste Quadrate - Eigenwertprobleme - Anhänge u.a. zu MATLAB und Julia
Matrizen am Computer - Matrixfaktorisierung - Fehleranalyse - Kleinste Quadrate - Eigenwertprobleme - Anhänge u.a. zu MATLAB und Julia
Die Zielgruppen
Studierende der Mathematik und verwandter Fächer
Studierende der Mathematik und verwandter Fächer
Der Autor
Prof. Dr. Folkmar Bornemann, Zentrum Mathematik, Technische Universität München
Prof. Dr. Folkmar Bornemann, Zentrum Mathematik, Technische Universität München
Autoren-Porträt von Folkmar Bornemann
Prof. Dr. Folkmar Bornemann, Zentrum Mathematik, Technische Universität München
Bibliographische Angaben
- Autor: Folkmar Bornemann
- 2018, 2. Aufl. 2018, 149 Seiten, Deutsch
- Verlag: Springer-Verlag GmbH
- ISBN-10: 3658244313
- ISBN-13: 9783658244316
- Erscheinungsdatum: 28.12.2018
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eBook Informationen
- Dateiformat: PDF
- Größe: 2.29 MB
- Ohne Kopierschutz
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