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* Ihre Aktion  Suchen Mathematik für das Bachelorstudium II
Online Ressourcen (ohne Zeitschr.)
PPN: 
1678685399 Über den Zitierlink können Sie diesen Titel als Lesezeichen ablegen oder weiterleiten Testen Sie unseren Discovery-Service!
Titel: 
Person/en: 
Sprache/n: 
Deutsch
Veröffentlichungsangabe: 
Berlin, Heidelberg : Springer Spektrum, [2019]
Umfang: 
1 Online-Ressource (XIII, 245 S. 18 Abb., 13 Abb. in Farbe)
Schriftenreihe: 
Bibliogr. Zusammenhang: 
ISBN: 
978-3-8274-2557-7
Weitere Ausgaben: 978-3-8274-2068-8 (Druckausgabe)
Identifier: 
DOI: 10.1007/978-3-8274-2557-7
Schlagwörter: 
Mehr zum Thema: 
Klassifikation der Library of Congress: QA1-939
Dewey Dezimal-Klassifikation: 510
Regensburger Verbund-Klassifikation:
  • SK 110SK 110: Übergreifende Literatur (Beiträge über verschiedene Gebiete in einem Band) / Mathematik / Monografien
  • SK 950SK 950: Mathematische Methoden in den Naturwissenschaften / Mathematik / Monografien
Book Industry Communication: PB
bisacsh: MAT000000
Thema – the subject category scheme for a global book trade: PB
Inhalt: 
I Mehrdimensionale Analysis -- 1 Metrische Räume -- 2 Kompakte Mengen in Rn, Abbildungen und Funktionen in Rn -- 3 Stetige Abbildungen von Rn nach Rm -- 4 Differenzierbare Abbildungen von Rn nach Rm -- 5 Gradient, Divergenz und Rotation -- 6 Höhere partielle Ableitungen und der Laplace-Operator -- 7 Potenziale -- 8 Lokale Extrema und Taylor-Polynom -- 9 Lokale Extrema unter Nebenbedingungen -- 10 Kurven in Rn -- 11 Kurvenintegrale -- 12 Mehrfachintegration in R2 und R3 -- 13 Koordinatentransformation von Integralen in R2 -- 14 Flächen in R3, Oberächen- und Flussintegral -- 15 Der Satz von Gauß -- 16 Der Satz von Stokes -- Aufgaben zur mehrdimensionalen Analysis -- II Differenzialgleichungen -- 17 Grundlegendes zu Differenzialgleichungen -- 18 Lösungsansatz für homogene lineare Differenzialgleichungen mit konstanten Koeffzienten -- 19 Anfangswertprobleme I -- 20 Anfangswertprobleme II, inhomogene lineare Differenzialgleichungssysteme und Variation der Konstanten -- 21 Inhomogene lineare Differenzialgleichungssysteme und Ansatz vom Typ der rechten Seite, Wronski-Test -- 22 Lösungsansätze für nicht lineare Differenzialgleichungen -- 23 Nicht lineare Differenzialgleichungssysteme und Stabilität -- 24 Partielle Differenzialgleichungen: Separationsansatz -- 25 Wellengleichung, holomorphe und harmonische Funktionen -- 26 Weiteres zur Wellengleichung, Überblick -- 27 Fourier-Reihen -- 28 Variationsrechnung -- Aufgaben zu Differenzialgleichungen -- Aufgaben zur Funktionentheorie -- Lösungen der Selbsttests -- Lösungen der Aufgaben -- Literatur und Ausklang -- Index
Dies ist ein Buch über die Mathematik, welches insbesondere die Anforderungen des Bachelorstudiums sinnvoll bedient. Es behandelt die Analysis in mehreren Variablen sowie gewöhnliche und partielle Differenzialgleichungen. Dabei wenden wir uns an Physiker, Mathematiker sowie ambitionierte Lehramtskandidaten und Ingenieure. Hiermit liegt der zweite Band einer dreiteiligen Reihe vor, welche die Themen behandelt, die gewöhnlich Inhalt der Basisvorlesungen sind; darüber hinaus werden im letzten Band Grundlagen für das Beherrschen von weiteren Themen in Spezialvorlesungen geboten. Es liegt also eine konsistente Reihe für wichtige Teile der mathematischen Ausbildung vor. Das Buch fördert sowohl das Verständnis als auch das konzentrierte Lernen für Klausuren und mündliche Prüfungen. Die Autoren bringen ihre Erfahrungen aus zahlreichen erfolgreichen Vorlesungen und Übungen zum Nutzen der Studierenden ein. Auf einen Blick: Klarer Stil, klare Sprache, klare Struktur. Zahlreiche Erläuterungen. Zu jedem Thema wird gesondert ein informativer Ein- und Ausblick geliefert. Grafiken und viele Beispiele helfen beim Verstehen. Fragen zum Selbsttest unterstützen zusätzlich beim Lernen. Aufgaben mit vollständigen Lösungen dienen der Vertiefung und Vorbereitung auf Prüfungen jeglicher Art Matthias Plaue arbeitet als Data Scientist und nutzt mathematische Methoden in täglicher Praxis für die Umsetzung von Algorithmen im Bereich der Datenanalyse und künstlichen Intelligenz. Neben der Forschung in seinen Interessengebieten hat er viele Jahre intensiv Studierende beim Verstehen von Mathematik unterstützt. Mike Scherfner forscht vornehmlich in den Bereichen der Geometrie, mathematischen Physik und Mathematikdidaktik und lehrt Mathematik, Informatik und künstliche Intelligenz. Als Hochschullehrer setzt er sich insbesondere für die individuelle Förderung von Studierenden und neue Lehrkonzepte ein
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