Diskrete Mathematik für Informatiker - PRAKASH, Dr. A. ANTONY
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Die diskrete Mathematik hat in den letzten Jahrzehnten aufgrund ihrer Nützlichkeit in der Computertechnologie an Popularität gewonnen, was sie für die Informatik und das Ingenieurwesen unentbehrlich macht. Dies ist darauf zurückzuführen, dass die Untersuchung sehr kleiner Zahlenmengen den Schwerpunkt der diskreten Mathematik bildet. Computerimplementierungen spielen jedoch eine entscheidende Rolle bei der Übertragung von Konzepten der diskreten Mathematik auf reale Anwendungen wie das Operations Research. In allen Bereichen der Informatik, einschließlich der Entwicklung von…mehr

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Produktbeschreibung
Die diskrete Mathematik hat in den letzten Jahrzehnten aufgrund ihrer Nützlichkeit in der Computertechnologie an Popularität gewonnen, was sie für die Informatik und das Ingenieurwesen unentbehrlich macht. Dies ist darauf zurückzuführen, dass die Untersuchung sehr kleiner Zahlenmengen den Schwerpunkt der diskreten Mathematik bildet. Computerimplementierungen spielen jedoch eine entscheidende Rolle bei der Übertragung von Konzepten der diskreten Mathematik auf reale Anwendungen wie das Operations Research. In allen Bereichen der Informatik, einschließlich der Entwicklung von Computeralgorithmen, Programmiersprachen, Kryptographie, Flussdiagrammen, Computernetzwerken mit Graphen, Logikbildung, automatisiertem Theorembeweisen und Softwareentwicklung, sind Konzepte und Notationen aus der diskreten Mathematik bei der Untersuchung und Beschreibung von Objekten und Problemen nützlich. Die diskrete Mathematik beschäftigt sich hauptsächlich mit Mengen, Graphen, Kombinatorik, logischen Aussagen und anderen verwandten Themen.
Autorenporträt
Dr. A. Antony Prakash arbeitet derzeit als Assistenzprofessor in der Abteilung für Informationstechnologie am St. Joseph's College Trichy, Tamilnadu, Indien. Er hat 13 Jahre Lehrerfahrung auf PG-Ebene und mehr als 8 Jahre Erfahrung in der Forschung. Er ist spezialisiert auf Informatik und sein Hauptgebiet ist Webdesign und Big Data Data Mining.