Mathematik für Ingenieure 2 Vektoranalysis, Integraltransformationen, Differenzialgleichungen, Stochastik - Theorie und Numerik
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Sprache:Deutsch
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Produktdetails
Format
Kopierschutz
Nein
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Nein
Text-to-Speech
Nein
Erscheinungsdatum
28.07.2019
Verlag
Pearson Education DESeitenzahl
840 (Printausgabe)
Dateigröße
16554 KB
Auflage
2. aktualisierte Auflage
Sprache
Deutsch
EAN
9783863266516
Dieses neuartige Lehrbuch zur Höheren Mathematik für Ingenieure vermittelt nicht nur solides mathe-matisches Grundwissen zur Vektoranalysis, zu den Integraltransformationen, zu den gewöhnlichen und partiellen Differenzialgleichungen sowie zur Stochastik, sondern behandelt auch die dahinter stehende Numerische Mathematik und führt zugleich in das Wissenschaftliche Rechnen ein. So lassen sich mittels moderner mathematischer Verfahren Naturgesetze auf dem Computer simulieren. Die Autoren haben es sich in der Mathematikausbildung zur Aufgabe gesetzt, logisches Denken zu fördern und komplexe Zusammenhänge zu analysieren und zu verstehen.
Mit diesem Werk legen die Autoren, die über langjährige Lehrerfahrung verfügen, ein solides Fundament, um angewandte und reine Mathematik zusammenzuführen. Durchgerechnete Beispiele und zahlreiche Übungsaufgaben ermöglichen es dem Leser, das Erlernte zu prüfen und zu festigen. Mathematik für Ingenieure 2 eignet sich damit in idealer Weise für die Grundlagenvorlesungen zur Ma-thematik für Elektrotechniker, Maschinenbauer, Technische Physiker, Informatiker und Mathematiker.
Das zweibändige Lehrwerk zur Ingenieurmathematik behandelt in Band 1 (ISBN 3-8273-7113-9) die grundlegenden mathematischen Disziplinen Lineare Algebra, Analysis sowie numerische Methoden und erläutert zum Einstieg zentrale mathematische Grundkenntnisse.
Auf der Companion Website:
Für Dozenten:
Für Studenten:
Über die Autoren:
Prof. Dr. ARMIN HOFFMANN, Prof. Dr. BERND MARX, und PD Dr. WERNER VOGT lehren am Institut für Mathematik der Technischen Universität Ilmenau mathematische Grundlagen- und Spezialvorlesungen für Ingenieur-, Physik- und Mathematikstudenten. Forschungsgebiete: Optimierung, Funktionalanalysis, Numerische Mathematik.
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