Basiswissen Ingenieurmathematik Band 3 (eBook, PDF)
Lineare Algebra 2: Determinante, Eigenwerte, lineare Abbildungen auf Euklidischen Vektorräumen
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Dieses kompakte Lehrbuch konzentriert sich anders als übrige Werke auf ein bestimmtes Gebiet der Ingenieurmathematik. Damit sollen insbesondere Studierende durch überschaubare Inhalte nicht überfordert werden. Mit diesem Band zur Vervollständigung der Linearen Algebra werden die Grundlagen aus Band 2 erweitert. Mit Beispielen aus den Ingenieur- und Naturwissenschaften werden Bezüge zur Anwendung aufgezeigt und die Inhalte vertieft. Jedes Kapitel wird mit verschiedenen Übungen zur Einarbeitung versehen. Dabei sind diese einerseits als Kurzaufgaben zum Verständnis gestaltet und anderersei...
Dieses kompakte Lehrbuch konzentriert sich anders als übrige Werke auf ein bestimmtes Gebiet der Ingenieurmathematik. Damit sollen insbesondere Studierende durch überschaubare Inhalte nicht überfordert werden. Mit diesem Band zur Vervollständigung der Linearen Algebra werden die Grundlagen aus Band 2 erweitert. Mit Beispielen aus den Ingenieur- und Naturwissenschaften werden Bezüge zur Anwendung aufgezeigt und die Inhalte vertieft. Jedes Kapitel wird mit verschiedenen Übungen zur Einarbeitung versehen. Dabei sind diese einerseits als Kurzaufgaben zum Verständnis gestaltet und andererseits in einer klassischen Form aufbereitet. Die Übungsaufgaben sind eingeteilt nach Schwierigkeitsgrad, was die Bearbeitungshürde herabsetzt und vielen Anforderungsniveaus gerecht wird. Das Buch wird schließlich mit Musterklausuren in drei Anforderungsumfängen abgerundet.
Die Autoren
Prof. Dr. Georg Schlüchtermann lehrt Angewandte Mathematik an der Hochschule München. Seine Arbeitsgebiete sind Ingenieur- sowie Finanzmathematik, die IP-Verkehrstheorie, Stochastik und Zufallsmatrizen mit Fokus auf Machine-Learning.
Prof. Dr. Nils Mahnke lehrt Mathematik in Wirtschaft und Technik an der FOM, Fachschule für Oekonomie und Management gGmbH. Seine Arbeitsgebiete sind Ingenieurmathematik und -physik sowie Modelle für Entscheidungsszenarien.
Die Autoren
Prof. Dr. Georg Schlüchtermann lehrt Angewandte Mathematik an der Hochschule München. Seine Arbeitsgebiete sind Ingenieur- sowie Finanzmathematik, die IP-Verkehrstheorie, Stochastik und Zufallsmatrizen mit Fokus auf Machine-Learning.
Prof. Dr. Nils Mahnke lehrt Mathematik in Wirtschaft und Technik an der FOM, Fachschule für Oekonomie und Management gGmbH. Seine Arbeitsgebiete sind Ingenieurmathematik und -physik sowie Modelle für Entscheidungsszenarien.
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