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Karl-Heinz Kiyek | Akateeminen Kirjakauppa

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Mathematik für Informatiker
Karl-Heinz Kiyek; Friedrich Schwarz
Springer Fachmedien Wiesbaden (1994)
Pehmeäkantinen kirja
52,80
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Mathematik für Informatiker 1
Karl-Heinz Kiyek; Friedrich Schwarz
Springer Fachmedien Wiesbaden (1989)
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Mathematik für Informatiker 2
Karl-Heinz Kiyek; Friedrich Schwarz
Springer Fachmedien Wiesbaden (1991)
Pehmeäkantinen kirja
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Lineare Algebra
Karl-Heinz Kiyek; Friedrich Schwarz
Springer Fachmedien Wiesbaden (1999)
Pehmeäkantinen kirja
36,90
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MATHEMATIK F  R INFORMATIKER 1
KIYEK KARL HEINZ
SPRINGER (1991)
124,40
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Mathematik für Informatiker
52,80 €
Springer Fachmedien Wiesbaden
Sivumäärä: 460 sivua
Asu: Pehmeäkantinen kirja
Painos: 2.Aufl. 1994
Julkaisuvuosi: 1994, 01.01.1994 (lisätietoa)
Kieli: Saksa
Tuotesarja: Leitfäden und Monographien der Informatik
Hiermit legen wir den abschlieBenden Band unserer "Mathematik fiir Informati- ker" vor. Auch hier haben wir uns bemiiht - soweit dies bei dem diesmal anspruchs- volleren Stoff maglich ist - den algorithmischen und konstruktiven Aspekt in den Vordergrund zu stellen. Die Stoffauswahl wurde u. a. dadurch bestimmt, daB auch auf die Bediirfnisse der Informatiker mit technischen Nebenfachern eingegangen wurde - so ist ein ausfiihrliches Kapitel iiber Funktionen mehrerer Veranderlicher entstanden, welches fiir den "Nurinformatiker" erst in zweiter Linie interessant ist. Zum Inhalt: In Kapitel VII werden numerische Fragen aus der Linearen Algebra und der Analysis behandelt. Nach einer Einfiihrung in die Gleitpunktarithmetik - die nur bei der ml. merischen Behandlung von linearen Gleichungssystemen in Kapitel VII, 2 und der Fehlerabschatzung bei der Berechnung von Eigenwerten von Tridiagonalmatrizen in Kapitel VIII, 5 benatigt wil'd - werden in 2 Fehlerab- schatzungen fiir die Lasung von linearen Gleichungssystemen bei Spaltenpivotsuche und Totalpivotsuche hergeleitet. Unitare und orthogonale Matrizen werden in 3 eingefiihrt; neben dem numerisch ungiinstigen Orthogonalisierungsverfahren nach E. Schmidt wird in 4 die QR-Zerlegung einer Matrix nach Householder behandelt, und es wird auf die Anwendung dieser Zerlegung beim Lasen linearer Gleichungs- systeme hingewiesen. Weitel'e Methoden zur Lasung von linearen Gleichungssy- stemen werden in Kapitel IX, 3 behandelt, namlich das Gesamtschrittverfahren [Jacobi-Verfahren] und das Einzelschrittverfahren [GauB-Seidel-Verfahren]. Zum Verstandnis der erst en 4 Paragraphen von Kapitel VII l'eichen die Kenntnisse aus Kapitel II aus.

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