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Produktbild: Lineare Algebra für Naturwissenschaftler und Ingenieure
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Lineare Algebra für Naturwissenschaftler und Ingenieure Lehr- und Übungsbuch mit MyMathLab | Lineare Algebra

Aus der Reihe Pearson Studium - Mathematik
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Beschreibung

Produktdetails

Zustand

Gut

Einband

Set mit diversen Artikeln

Erscheinungsdatum

28.07.2019

Verlag

Pearson Studium ein Imprint von Pearson Benelux B.V.

Seitenzahl

464

Maße (L/B/H)

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

Gewicht

784 g

Auflage

1. Auflage

Sprache

Deutsch

EAN

2710000078517

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Gut

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Erscheinungsdatum

28.07.2019

Verlag

Pearson Studium ein Imprint von Pearson Benelux B.V.

Seitenzahl

464

Maße (L/B/H)

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

Gewicht

784 g

Auflage

1. Auflage

Sprache

Deutsch

EAN

2710000078517

Herstelleradresse

Pearson Studium
St.-Martin-Straße 82
81541 München
DE

Email: Pearson Studium
Telefon: 089 541960460

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  • Produktbild: 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.