Lineare Algebra: Eine anwendungsorientierte Einführung
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Lineare Algebra: Eine anwendungsorientierte Einführung

Mathematische Grundlagen, praxisrelevante Methoden und technische Anwendungen

  1. 765 Seiten
  2. German
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  4. Über iOS und Android verfügbar
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Lineare Algebra: Eine anwendungsorientierte Einführung

Mathematische Grundlagen, praxisrelevante Methoden und technische Anwendungen

Über dieses Buch

Dieses Lehrbuch entwickelt die Konzepte und Werkzeuge der linearen Algebra zusammen mit anspruchsvollen und praxisrelevanten Anwendungen aus dem Ingenieurswesen. Dabei stellt es die Theorie soweit exakt dar, dass eine tragfähige Grundlage für die späteren Entwicklungen entsteht – die Umsetzung mit dem Computer wird aber ebenfalls explizit erläutert. Das Buch macht somit letztlich weiterführende Konzepte und ihre Anwendungen mit der gleichen geometrischen Intuition zugänglich, wie es bei elementaren Konzepten im ersten Semester üblich ist. 

Der gaußsche Eliminationsalgorithmus etwa löst nicht nur Gleichungssysteme – wenn man die Darstellung als Tableau genügend weit entwickelt, kann man damit auch inverse Matrizen berechnen, die Lösungsmenge ablesen, feststellen, ob zwei Polynome einen gemeinsamen Teiler haben und jedes beliebige lineare Schnittproblem der Vektorgeometrie auf eine einheitliche Art mit einem einzigen Tableau lösen. Mit Matrizen kann man nicht nur Gleichungssysteme aufstellen und lösen, man kann damit auch optische Systeme modellieren, den größten gemeinsamen Teiler finden, unabhängige Zyklen für die Kirchhoff-Gleichungen berechnen oder mit Drehmatrizen die Quadraturamplitudenmodulation als Grundlage von Software Defined Radio verstehen.

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Information

Jahr
2023
ISBN drucken
9783662678657
eBook-ISBN:
9783662678664

Inhaltsverzeichnis

  1. Vorwort
  2. Inhaltsverzeichnis
  3. Kapitel 1 Einführung
  4. Kapitel 2 Lineare Gleichungssysteme
  5. Kapitel 3 Matrizen und Vektoren
  6. Kapitel 4 Determinante
  7. Kapitel 5 Polynome
  8. Kapitel 6 Affine Vektorgeometrie
  9. Kapitel 7 Skalarprodukt und Orthogonalität
  10. Kapitel 8 Flächeninhalt, Volumen und Orientierung
  11. Kapitel 9 Transformationen
  12. Kapitel 10 Projektive Geometrie
  13. Kapitel 11 Eigenwerte und Eigenvektoren
  14. Kapitel 12 Matrixzerlegungen
  15. Kapitel 13 Normalformen
  16. Kapitel 14 Positive Matrizen
  17. Kapitel 15 Tensoren
  18. Literatur
  19. Index

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