Mathematik fr Ingenieure: Verstehen  Rechnen  Anwenden (häftad)
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Format
Häftad (Paperback / softback)
Språk
Engelska
Antal sidor
530
Utgivningsdatum
2017-08-07
Upplaga
1. Aufl. 2017
Förlag
Springer Vieweg
Medarbetare
Schuffler, Karlheinz (förf)/Vo, Ursula (förf)/Vossen, Georg (förf)
Illustratör/Fotograf
Bibliographie 39 schwarz-weiße und 262 farbige Abbildungen
Illustrationer
253 Illustrations, color; 8 Illustrations, black and white; XIV, 530 S. 261 Abb., 253 Abb. in Farbe.
Dimensioner
31 x 282 x 210 mm
Vikt
1658 g
Antal komponenter
1
Komponenter
1 Paperback / softback
ISBN
9783662538661

Mathematik fr Ingenieure: Verstehen Rechnen Anwenden

Band 1: Vorkurs, Analysis in einer Variablen, Lineare Algebra, Statistik

Häftad,  Engelska, 2017-08-07
412
  • Skickas från oss inom 10-15 vardagar.
  • Fri frakt över 249 kr för privatkunder i Sverige.
Dieses zweibndige Werk stellt diejenigen Inhalte der Mathematik zusammen, welche die nachhaltige und sichere Anwendung der Methoden und Theorien in den technischen Ingenieurstudiengngen gewhrleisten. Zudem erlernen Sie geleitet durch zahlreiche bungsaufgaben allerlei ntzliche Rechentechniken sowie eine Vielfalt an methodischen Herangehensweisen, auch unter Einsatz der Software Matlab. Wenn Sie sich auf das Erfolgsrezept des didaktischen Lernprinzips Verstehen Rechnen Anwenden" einlassen, werden Sie sehen, dass Mathematik im Studium nicht nur bewltigt werden kann, sondern auch dazu beitrgt, technische Anwendungen tiefgrndiger zu verstehen und Neues zu entwickeln. In diesem ersten Band werden zunchst alle ntigen Grundlagen dargestellt, wie sie oft in Vorkursen vermittelt werden. Danach folgt die Analysis, also die Differential- und Integralrechnung, in einer Variablen. Die Lineare Algebra behandelt insbesondere das Rechnen mit Vektoren und Matrizen.Schlielich bietet eine Einfhrung in die Statistik zahlreiche Methoden zur Analyse von Mess- und anderen Daten. Der vorliegende erste Band kann unabhngig von Band 2 gelesen werden, welcher die Themen Analysis in mehreren Variablen, Differenzialgleichungen und Optimierung enthlt.
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Övrig information

Dr. Laurenz Gllmann hat Mathematik und Physik in Mnster studiert und ist seit 2002 als Professor fr Ingenieurmathematik an der FH Mnster ttig. Dr. Reinhold Hbl ist Professor fr Mathematik an der DHBW Mannheim und lehrt Mathematik an der Fakultt Technik in Bachelor- und Masterstudiengngen. Dr. Susan Pulham ist Professorin fr Wirtschaftsmathematik und Statistik an der Hochschule fr Technik und Wirtschaft des Saarlandes und lehrt Mathematik und Statistik fr Wirtschaftsingenieure im Bachelor und Master. Dr. Stefan Ritter ist Professor fr Ingenieurmathematik an der Hochschule Karlsruhe und lehrt Mathematik fr Ingenieure der Elektrotechnik im Bachelor. Dr. Henning Schon ist Professor fr Mathematik an der Hochschule fr Technik und Wirtschaft Aalen und lehrt Mathematik, Messtechnik und Informatik fr Studierende des Maschinenbaus im Bachelor und im Master. Dr. Karlheinz Schffler ist Mathematiker und lehrt als Professor an der Hochschule Niederrhein und als Privatdozent an der Heinrich-Heine-Universitt Dsseldorf. Dr. Georg Vossen ist Professor fr Angewandte Mathematik und rechnergesttzte Simulation an der Hochschule Niederrhein und lehrt Mathematik fr Ingenieure im Bachelor und im Master. Dr. Ursula Vo ist Professorin fr Angewandte Mathematik an der Hochschule fr Technik Stuttgart und lehrt Mathematik fr Bau- und Wirtschaftsingenieure sowie Mathematiker im Bachelor und im Master.

Innehållsförteckning

Vorwort.- Teil 1 Grundlagen.- 1 Mengen, Zahlen und Gleichungen.- 2 Funktionen.- 3 Komplexe Zahlen.- Teil 2 Analysis in einer Variablen.- 4 Folgen, Konvergenz und Reihen.- 5 Funktionen, Grenzwerte und Stetigkeit.- 6 Differenzialrechnung einer Variablen.- 7 Integralrechnung einer Variablen.- 8 Reihenentwicklungen.- Teil 3 Lineare Algebra.- 9 Vektorrechnung.- 10 Analytische Geometrie.- 11 Vektorrume und lineare Abbildungen.- 12 Matrizen und lineare Gleichungssysteme.- 13 Determinanten und invertierbare Matrizen.- 14 Eigenwerte und Normalformen.- Teil 4 Statistik.- 15 Eindimensionale deskriptive Statistik ein Merkmal aussagekrftig beschreiben.- 16 Zweidimensionale deskriptive Statistik den Zusammenhang zwischen zwei Merkmalen beschreiben.- 17 Wahrscheinlichkeitsrechnung fundiert Prognosen erstellen.- 18 Induktive Statistik Rckschlsse von einer Stichprobe auf die Allgemeinheit ziehen.- Anhang: Tabellen.- Lsungen zu den bungsaufgaben.- Sachregister.