Vor Ort
Merkzettel Warenkorb
Lineare Algebra für Naturwissenschaftler und Ingenieure

Inhaltsverzeichnis

• Zeilenstufenform der erweiterten Koeffizientenmatrix, Gauß-Jordan Verfahren, Anwendung bei Netzwerken und Gleichstromkreisen, • Koordinatensysteme und Vektoren im R3, Einheitsvektoren und Linearkombinationen, Skalarprodukt, Kreuz- und Spatprodukt, Anwendung in der analytischen Geometrie, • Beliebigdimensionale Vektorräume, Unterräume, lineare Unabhängigkeit, Basis und Dimension, Koordinatenvektoren, Anwendung bei Polynomen sowie homogenen linearen Differenzialgleichungen 1. Ordnung, • Rechenregeln für Matrizen, Matrixmultiplikation, Falk-Schema, Transposition, Gauß- Jordan zur Berechnung der inversen Matrix, lineare Transformationen, Fundamentalräume einer Matrix, Rang und Dimensionsformel, Anwendung bei der Lösbarkeit linearer Gleichungssysteme, • Determinanten, Sarrusregel, Laplacescher Entwicklungssatz, Determinantenmultiplikationssatz, Cramersche Regel, adjunkte Matrix, Anwendung bei Volumenberechnung sowie Polynominterpolation, • Eigenwerte, Eigenvektoren, charakteristische Gleichung, algebraische und geometrische Vielfachheit, Ähnlichkeit und Diagonalisierung, Anwendung bei Systemen linearer Differenzialgleichungen sowie bei Exponentialfunktionen von Matrizen, • Orthogonale Vektoren und Matrizen, orthonormale Basen, orthogonales Komplement und orthogonale Projektion, Gram-Schmidt Verfahren, Anwendung bei der linearen Ausgleichsrechnung, • Orthogonale Diagonalisierung von symmetrischen Matrizen, Spektralsatz für symmetrische Matrizen, quadratische Formen, Hauptachsentransformation, Definitheiteiner quadratischen Form, Klassifikation quadratischer Formen durch Eigenwerte sowie Unterdeterminanten, Optimierung mit Nebenbedingungen, Anwendung bei Kegelschnitten, • LR Faktorisierung von Matrizen, Elementarmatrizen, QR Faktorisierung von Matrizen, Singulärwerte einer Matrix, Singulärwertzerlegung, Anwendung bei der Pseudoinversen und Kleinsten-Quadrate Approximation.

Lineare Algebra für Naturwissenschaftler und Ingenieure

Lehr- und Übungsbuch mit MyMathLab | Lineare Algebra

Buch (Set mit diversen Artikeln)

34,95 €

inkl. gesetzl. MwSt.
Versandkostenfrei
eBook

eBook

27,99 € weitere Ausführungen

weitere Ausführungen

34,95 €

Lineare Algebra für Naturwissenschaftler und Ingenieure

Ebenfalls verfügbar als:

eBook

eBook

ab 27,99 €
weitere Ausführungen

weitere Ausführungen

ab 34,95 €

Beschreibung

Details

Einband

Set mit diversen Artikeln

Erscheinungsdatum

01.10.2017

Verlag

Pearson Studium ein Imprint von Pearson Deutschland

Seitenzahl

464

Maße (L/B/H)

23,8/17,2/2,7 cm

Beschreibung

Details

Einband

Set mit diversen Artikeln

Erscheinungsdatum

01.10.2017

Verlag

Pearson Studium ein Imprint von Pearson Deutschland

Seitenzahl

464

Maße (L/B/H)

23,8/17,2/2,7 cm

Gewicht

781 g

Auflage

1

Sprache

Deutsch

ISBN

978-3-86894-271-2

Weitere Bände von Pearson Studium - Mathematik

Das meinen unsere Kund*innen

0.0

0 Bewertungen

Informationen zu Bewertungen

Zur Abgabe einer Bewertung ist eine Anmeldung im Kund*innenkonto notwendig. Die Authentizität der Bewertungen wird von uns nicht überprüft. Wir behalten uns vor, Bewertungstexte, die unseren Richtlinien widersprechen, entsprechend zu kürzen oder zu löschen.

Verfassen Sie die erste Bewertung zu diesem Artikel

Helfen Sie anderen Kund*innen durch Ihre Meinung

Erste Bewertung verfassen

Unsere Kund*innen meinen

0.0

0 Bewertungen filtern

Weitere Artikel finden Sie in
  • Lineare Algebra für Naturwissenschaftler und Ingenieure
  • • Zeilenstufenform der erweiterten Koeffizientenmatrix, Gauß-Jordan Verfahren, Anwendung bei Netzwerken und Gleichstromkreisen, • Koordinatensysteme und Vektoren im R3, Einheitsvektoren und Linearkombinationen, Skalarprodukt, Kreuz- und Spatprodukt, Anwendung in der analytischen Geometrie, • Beliebigdimensionale Vektorräume, Unterräume, lineare Unabhängigkeit, Basis und Dimension, Koordinatenvektoren, Anwendung bei Polynomen sowie homogenen linearen Differenzialgleichungen 1. Ordnung, • Rechenregeln für Matrizen, Matrixmultiplikation, Falk-Schema, Transposition, Gauß- Jordan zur Berechnung der inversen Matrix, lineare Transformationen, Fundamentalräume einer Matrix, Rang und Dimensionsformel, Anwendung bei der Lösbarkeit linearer Gleichungssysteme, • Determinanten, Sarrusregel, Laplacescher Entwicklungssatz, Determinantenmultiplikationssatz, Cramersche Regel, adjunkte Matrix, Anwendung bei Volumenberechnung sowie Polynominterpolation, • Eigenwerte, Eigenvektoren, charakteristische Gleichung, algebraische und geometrische Vielfachheit, Ähnlichkeit und Diagonalisierung, Anwendung bei Systemen linearer Differenzialgleichungen sowie bei Exponentialfunktionen von Matrizen, • Orthogonale Vektoren und Matrizen, orthonormale Basen, orthogonales Komplement und orthogonale Projektion, Gram-Schmidt Verfahren, Anwendung bei der linearen Ausgleichsrechnung, • Orthogonale Diagonalisierung von symmetrischen Matrizen, Spektralsatz für symmetrische Matrizen, quadratische Formen, Hauptachsentransformation, Definitheiteiner quadratischen Form, Klassifikation quadratischer Formen durch Eigenwerte sowie Unterdeterminanten, Optimierung mit Nebenbedingungen, Anwendung bei Kegelschnitten, • LR Faktorisierung von Matrizen, Elementarmatrizen, QR Faktorisierung von Matrizen, Singulärwerte einer Matrix, Singulärwertzerlegung, Anwendung bei der Pseudoinversen und Kleinsten-Quadrate Approximation.