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Produkt zum Begriff Matrices:
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Lineare Algebra (Nipp, Kaspar~Stoffer, Daniel)
Lineare Algebra , Eine Einführung für Ingenieure unter besonderer Berücksichtigung numerischer Aspekte , Bücher > Bücher & Zeitschriften , Auflage: 5., durchges. A., Erscheinungsjahr: 200206, Produktform: Kartoniert, Autoren: Nipp, Kaspar~Stoffer, Daniel, Auflage: 02005, Auflage/Ausgabe: 5., durchges. A, Seitenzahl/Blattzahl: 251, Abbildungen: Mit Abb., Fachschema: Algebra / Lineare Algebra~Lineare Algebra, Bildungszweck: für die Hochschule, Warengruppe: HC/Mathematik/Arithmetik/Algebra, Fachkategorie: Algebra, Thema: Verstehen, Text Sprache: ger, UNSPSC: 49019900, Warenverzeichnis für die Außenhandelsstatistik: 49019900, Verlag: Vdf Hochschulverlag AG, Verlag: Vdf Hochschulverlag AG, Verlag: vdf Hochschulverlag, Länge: 230, Breite: 167, Höhe: 20, Gewicht: 499, Produktform: Kartoniert, Genre: Mathematik/Naturwissenschaften/Technik/Medizin, Genre: Mathematik/Naturwissenschaften/Technik/Medizin, Katalog: deutschsprachige Titel, Katalog: Gesamtkatalog, Relevanz: 0006, Tendenz: -1, Unterkatalog: Bücher, Unterkatalog: Hardcover, Unterkatalog: Lagerartikel,
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Lineare Algebra (Fischer, Gerd~Springborn, Boris)
Lineare Algebra , Dieses über mehrere Jahrzehnte bewährte und kontinuierlich überarbeitete Lehrbuch eignet sich bestens als Grundlage für eine zweisemestrige einführende Vorlesung für Studierende der Mathematik, Physik und Informatik, aber auch für andere Fächer, die mathematische Grundlagen aus der Linearen Algebra benötigen. Einige weiterführende Themen können für einen schnellen Einstieg problemlos übersprungen werden. Über den ganzen Text hinweg werden die abstrakten Begriffe durch Beispiele motiviert und die lebendigen Wechselbeziehungen zwischen allgemeiner Theorie und konkreten Rechnungen mit Hilfe von Matrizen hervorgehoben. Der Text enthält zahlreiche Übungsaufgaben. Viele Lösungen dazu findet man in dem von H. Stoppel und B. Griese verfassten Übungsbuch zur Linearen Algebra . Weitere Themen und Anwendungen werden im Lernbuch Lineare Algebra und Analytische Geometrie von Gerd Fischer behandelt, das sich bestens als Ergänzung für das Selbststudium eignet. Für die 19. Auflage wurde das Buch vollständig überarbeitet und ergänzt. Das Verhältnis zwischen allgemeiner Theorie und konkreten Anwendungen mit durchgerechneten Beispielen ist nun insgesamt noch ausgewogener. Die Autoren Gerd Fischer war viele Jahre Professor für Mathematik an der Universität Düsseldorf und ist jetzt als Honorarprofessor an der TU München tätig. Er ist Autor zahlreicher erfolgreicher Lehrbücher. Boris Springborn ist Professor für Mathematik an der TU Berlin und wurde dort mit dem Preis für vorbildliche Lehre ausgezeichnet. , Studium & Erwachsenenbildung > Fachbücher, Lernen & Nachschlagen , Auflage: 19., vollständig überarbeitete und ergänzte Aufl. 2020, Erscheinungsjahr: 20201015, Produktform: Kartoniert, Titel der Reihe: Grundkurs Mathematik##, Autoren: Fischer, Gerd~Springborn, Boris, Auflage: 20019, Auflage/Ausgabe: 19., vollständig überarbeitete und ergänzte Aufl. 2020, Abbildungen: 62 schwarz-weiße Abbildungen, Bibliographie, Themenüberschrift: MATHEMATICS / Algebra / Linear, Keyword: Abbildungen; Determinanten; Dualität; Eigenwerte; Gleichungssysteme; Grundbegriffe; Tensorprodukte; Vektorräume; euklidisch; unitäre, Fachschema: Algebra~Algebra / Lineare Algebra~Lineare Algebra, Bildungszweck: für die Hochschule, Imprint-Titels: Springer Spektrum, Warengruppe: HC/Mathematik/Arithmetik/Algebra, Fachkategorie: Algebra, Thema: Verstehen, Text Sprache: ger, Seitenanzahl: XII, Seitenanzahl: 422, UNSPSC: 49019900, Warenverzeichnis für die Außenhandelsstatistik: 49019900, Verlag: Springer-Verlag GmbH, Verlag: Springer-Verlag GmbH, Verlag: Springer-Verlag GmbH, Länge: 203, Breite: 129, Höhe: 27, Gewicht: 457, Produktform: Kartoniert, Genre: Mathematik/Naturwissenschaften/Technik/Medizin, Genre: Mathematik/Naturwissenschaften/Technik/Medizin, Vorgänger EAN: 9783658039448 9783834809964 9783834804280 9783834800312 9783528032173, eBook EAN: 9783662616451, Katalog: deutschsprachige Titel, Katalog: Gesamtkatalog, Katalog: Kennzeichnung von Titeln mit einer Relevanz > 30, Katalog: Lagerartikel, Book on Demand, ausgew. Medienartikel, Relevanz: 0250, Tendenz: +1, Unterkatalog: AK, Unterkatalog: Bücher, Unterkatalog: Hardcover, Unterkatalog: Lagerartikel,
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Schuldenzucker, Ulrike: Prüfungstraining Analysis und Lineare Algebra
Prüfungstraining Analysis und Lineare Algebra , Alle notwendigen Grundlagen der Analysis und linearen Algebra für Wirtschaftswissenschaftler:innen: Relationen und Abbildungen Potenzrechnung, binomische Formeln Differenzial- und Integralrechnung Funktionen mehrerer Variablen Anwendungen in der BWL und VWL Elastizitäten Nichtlineare Optimierung Lineare Gleichungssysteme Vektorrechnung und Matrizen Lineare Optimierung Gauß- und Simplex-Verfahren Leontief-Systeme, Produktionsmatrizen Didaktisch durchdacht und an den Prüfungsanforderungen ausgerichtet, lassen sich die individuell benötigten Lernbausteine auswählen. Dazu gehören: Repetitorium des prüfungsrelevanten Stoffes Anwendungsaufgaben zu jedem Thema plus Lösungen Musterklausuren inklusive ausführlicher Lösungen Formelsammlung Ideal für die Prüfungsvorbereitung und zur schnellen Wiederholung mathematischer Themen in höheren Semestern. , Bücher > Bücher & Zeitschriften
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Michaels, Thomas C. T.: Prüfungstraining Lineare Algebra
Prüfungstraining Lineare Algebra , Mit über 600 Aufgaben mit ausführlichem Lösungsweg sowie 150 Multiple-Choice Testfragen und 4 Musterprüfungen Dieses Trainingsbuch ist das ideale Begleitbuch für alle Bachelorstudierenden im Fach Mathematik und für die Grundlagenvorlesungen in ingenieur-, natur- und wirtschaftswissenschaftlichen Studiengängen. Es ist speziell geeignet zur Vorbereitung auf Assessmentprüfungen und Basisprüfungen im Themenbereich Lineare Algebra. In Band I werden die folgenden zentralen Themen behandelt: Matrizen, Determinanten Lineare Gleichungssysteme Vektorräume Lineare Abbildungen Eigenwerte und Eigenvektoren Der Stoff wird nicht in der klassischen Lehrbuch-Struktur von Definition, Satz und Beweis präsentiert, sondern kann anhand von mehr als 600 Aufgaben mit unterschiedlichen Schwierigkeitsgraden erlernt und trainiert werden. Alle Übungen werden Schritt für Schritt durchgerechnet, der Lösungsweg wird verständlich erklärt und es werden viele Rechentipps gezeigt. Dabei wird ein breites Spektrum von typischen (Prüfungs-)Aufgabentypen berücksichtigt. Am Ende geben 150 Multiple-Choice Testfragen und 4 konkrete Musterprüfungen, mit ausführlichen Lösungen, dem Leser die Möglichkeit sein Wissen final zu testen und dadurch den Stoff zu festigen. , Studium & Erwachsenenbildung > Fachbücher, Lernen & Nachschlagen
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Wie werden Matrixoperationen verwendet, um lineare Gleichungssysteme zu lösen und geometrische Transformationen darzustellen? Welche Bedeutung haben Matrixmultiplikation, Addition und Subtraktion in der linearen Algebra?
Matrixoperationen werden verwendet, um lineare Gleichungssysteme zu lösen, indem die Koeffizientenmatrix mit der Variablenmatrix multipliziert wird. Geometrische Transformationen können durch Multiplikation einer Punkt- oder Vektormatrix mit einer Transformationsmatrix dargestellt werden. In der linearen Algebra haben Matrixmultiplikation, Addition und Subtraktion die Bedeutung, lineare Transformationen auf Vektoren anzuwenden und lineare Gleichungssysteme zu lösen.
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Was sind die Anwendungen von Matrixmultiplikation in den Bereichen der linearen Algebra, der Computergrafik und der Datenanalyse?
Matrixmultiplikation wird in der linearen Algebra verwendet, um lineare Gleichungssysteme zu lösen und lineare Transformationen zu beschreiben. In der Computergrafik wird Matrixmultiplikation verwendet, um 3D-Transformationen wie Verschiebung, Skalierung und Rotation von Objekten zu berechnen. In der Datenanalyse wird Matrixmultiplikation verwendet, um komplexe statistische Modelle zu berechnen und große Datensätze effizient zu verarbeiten. Darüber hinaus wird Matrixmultiplikation in der künstlichen Intelligenz und im maschinellen Lernen verwendet, um neuronale Netzwerke zu trainieren und komplexe Berechnungen durchzuführen.
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Was sind Eigenwerte und wie werden sie in verschiedenen mathematischen Disziplinen wie lineare Algebra, Quantenmechanik und Signalverarbeitung verwendet?
Eigenwerte sind spezielle Werte, die mit einer quadratischen Matrix in Verbindung stehen und in verschiedenen mathematischen Disziplinen verwendet werden. In der linearen Algebra werden Eigenwerte verwendet, um die Stabilität von linearen Systemen zu analysieren und um Differentialgleichungen zu lösen. In der Quantenmechanik repräsentieren Eigenwerte die möglichen Messergebnisse von physikalischen Größen wie Energie und Drehimpuls. In der Signalverarbeitung werden Eigenwerte verwendet, um die Eigenschaften von Signalen und Systemen zu analysieren und um Daten zu komprimieren.
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Kann man mithilfe der Determinante eine Aussage über die Eigenwerte machen?
Ja, die Determinante einer Matrix kann verwendet werden, um Aussagen über die Eigenwerte zu machen. Wenn die Determinante einer Matrix gleich null ist, bedeutet dies, dass die Matrix nicht invertierbar ist und somit mindestens einen Eigenwert gleich null hat. Andernfalls kann die Determinante verwendet werden, um die Anzahl der positiven und negativen Eigenwerte zu bestimmen, indem man die Anzahl der Vorzeichenwechsel in der Determinante zählt.
Ähnliche Suchbegriffe für Matrices:
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Modler, Florian: Tutorium Analysis 1 und Lineare Algebra 1
Tutorium Analysis 1 und Lineare Algebra 1 , Dieses Buch erleichtert euch im ersten Semester des Mathematikstudiums den Einstieg und Umstieg von der Schulmathematik in die Hochschulmathematik. Die Autor*innen machen euch den Einstieg ins Mathestudium so leicht wie möglich: Sie helfen euch dabei, übliche Erstsemester-Fehler zu vermeiden und die Schwierigkeiten zu überstehen, die im ersten Semester ganz normal sind. Schwer verständliche Themen behandeln die Autor*innen besonders ausführlich, auf häufige Fehler weisen sie euch hin. Die essenziellen Inhalte des ersten Semesters werden hier in 21 einzelnen Kapiteln abgedeckt, die jeweils aus zwei sehr verschiedenen Teilen bestehen: Im jeweils ersten Teil findet ihr die mathematisch exakten Definitionen, Sätze und Beweise, die euch auch in euren Vorlesungen begegnen werden. Im jeweils zweiten Teil findet ihr sehr ausführliche und möglichst anschauliche Erklärungen, Hilfen und Beispiele. Bei Fragen und Verständnisproblemen könnt ihr in diesem kommentierten Teil nachschauen. Solltet ihr also irgendeine Definition in der Vorlesung nicht auf Anhieb verstehen, schlagt sie einfach hier nach. Außerdem steht jeweils eine Probeklausur zur Analysis und zur Linearen Algebra zur Verfügung, damit ihr euer erworbenes Wissen testen könnt. Natürlich gibt es dazu auch Musterlösungen. Für die 5. Auflage wurde das Buch nochmals überarbeitet und um gut 230 Flashcards ergänzt, die im Browser oder in der SN-Flashcards-App online abrufbar sind. Mit den Flashcards könnt ihr auch zwischendurch und unterwegs gut weiterlernen und die Inhalte verinnerlichen. , Studium & Erwachsenenbildung > Fachbücher, Lernen & Nachschlagen
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Datenanalyse mit Python (McKinney, Wes)
Datenanalyse mit Python , Die erste Adresse für die Analyse von Daten mit Python Das Standardwerk in der 3. Auflage, aktualisiert auf Python 3.10 und pandas 1.4 Versorgt Sie mit allen praktischen Details und mit wertvollem Insiderwissen, um Datenanalysen mit Python erfolgreich durchzuführen Mit Jupyter-Notebooks für alle Codebeispiele aus jedem Kapitel Erfahren Sie alles über das Manipulieren, Bereinigen, Verarbeiten und Aufbereiten von Datensätzen mit Python: Aktualisiert auf Python 3.10 und pandas 1.4, zeigt Ihnen dieses konsequent praxisbezogene Buch anhand konkreter Fallbeispiele, wie Sie eine Vielzahl von typischen Datenanalyse-Problemen effektiv lösen. Gleichzeitig lernen Sie die neuesten Versionen von pandas, NumPy und Jupyter kennen. Geschrieben von Wes McKinney, dem Begründer des pandas-Projekts, bietet Datenanalyse mit Python einen praktischen Einstieg in die Data-Science-Tools von Python. Das Buch eignet sich sowohl für Datenanalysten, für die Python Neuland ist, als auch für Python-Programmierer, die sich in Data Science und Scientific Computing einarbeiten wollen. Daten und Zusatzmaterial zum Buch sind auf GitHub verfügbar. Aus dem Inhalt: Nutzen Sie Jupyter Notebook und die IPython-Shell für das explorative Computing Lernen Sie Grundfunktionen und fortgeschrittene Features von NumPy kennen Setzen Sie die Datenanalyse-Tools der pandas-Bibliothek ein Verwenden Sie flexible Werkzeuge zum Laden, Bereinigen, Transformieren, Zusammenführen und Umformen von Daten Erstellen Sie interformative Visualisierungen mit matplotlib Wenden Sie die GroupBy-Mechanismen von pandas an, um Datensätze zurechtzuschneiden, umzugestalten und zusammenzufassen Analysieren und manipulieren Sie verschiedenste Zeitreihendaten Erproben Sie die konkrete Anwendung der im Buch vorgestellten Werkzeuge anhand verschiedener realer Datensätze , Studium & Erwachsenenbildung > Fachbücher, Lernen & Nachschlagen , Auflage: 3. Auflage, Erscheinungsjahr: 20230302, Produktform: Kartoniert, Titel der Reihe: Animals##, Autoren: McKinney, Wes, Übersetzung: Lichtenberg, Kathrin~Demmig, Thomas, Auflage: 23003, Auflage/Ausgabe: 3. Auflage, Seitenzahl/Blattzahl: 556, Keyword: Big Data; Data Mining; Data Science; IPython; Jupyter; Jupyter notebook; NumPy; Python 3.10; matplotlib; pandas 1.4, Fachschema: Data Mining (EDV)~Analyse / Datenanalyse~Datenanalyse~Datenverarbeitung / Simulation~Informatik~Informationsverarbeitung (EDV)~Internet / Programmierung~Programmiersprachen, Fachkategorie: Programmier- und Skriptsprachen, allgemein, Warengruppe: HC/Programmiersprachen, Fachkategorie: Data Mining, Thema: Verstehen, Text Sprache: ger, Originalsprache: eng, UNSPSC: 49019900, Warenverzeichnis für die Außenhandelsstatistik: 49019900, Verlag: Dpunkt.Verlag GmbH, Verlag: Dpunkt.Verlag GmbH, Verlag: O'Reilly, Länge: 241, Breite: 168, Höhe: 35, Gewicht: 999, Produktform: Kartoniert, Genre: Mathematik/Naturwissenschaften/Technik/Medizin, Genre: Mathematik/Naturwissenschaften/Technik/Medizin, Vorgänger: 2660049, Vorgänger EAN: 9783960090809 9783960090007 9783864903038 9783958750739, andere Sprache: 9781491957660, Herkunftsland: DEUTSCHLAND (DE), Katalog: deutschsprachige Titel, Katalog: Gesamtkatalog, Katalog: Kennzeichnung von Titeln mit einer Relevanz > 30, Katalog: Lagerartikel, Book on Demand, ausgew. Medienartikel, Relevanz: 0120, Tendenz: -1, Unterkatalog: AK, Unterkatalog: Bücher, Unterkatalog: Hardcover, Unterkatalog: Lagerartikel,
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Fahrmeir, Ludwig: Statistik
Statistik , Dieses Lehrbuch liefert eine umfassende Darstellung der deskriptiven und induktiven Statistik sowie moderner Methoden der explorativen Datenanalyse. Dabei stehen inhaltliche Motivation, Interpretation und Verständnis der Methoden im Vordergrund. Unterstützt werden diese durch zahlreiche Grafiken und Anwendungsbeispiele, die auf realen Daten basieren, sowie passende exemplarische R -Codes und Datensätze. Die im Buch beschriebenen Ergebnisse können außerdem anhand der online zur Verfügung stehenden Materialien reproduziert sowie um eigene Analysen ergänzt werden. Eine kurze Einführung in die freie Programmiersprache R ist ebenfalls enthalten. Hervorhebungen erhöhen die Lesbarkeit und Übersichtlichkeit. Das Buch eignet sich als vorlesungsbegleitende Lektüre, aber auch zum Selbststudium. Für die 9. Auflage wurde das Buch inhaltlich überarbeitet und ergänzt. Leserinnen und Leser erhalten nun in der Springer-Nature-Flashcards-App zusätzlich kostenfreien Zugriff auf über 100 exklusive Lernfragen, mit denen sie ihr Wissen überprüfen können. Die Autorinnen und Autoren Prof. Dr. Ludwig Fahrmeir war Professor für Statistik an der Universität Regensburg und der LMU München. Prof. Dr. Christian Heumann ist Professor am Institut für Statistik der LMU München. Dr. Rita Künstler war wissenschaftliche Mitarbeiterin am Institut für Statistik der LMU München. Prof. Dr. Iris Pigeot ist Professorin an der Universität Bremen und Direktorin des Leibniz-Instituts für Präventionsforschung und Epidemiologie - BIPS. Prof. Dr. Gerhard Tutz war Professor für Statistik an der TU Berlin und der LMU München. , Studium & Erwachsenenbildung > Fachbücher, Lernen & Nachschlagen
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Grundwissen Mathematikstudium - Analysis und Lineare Algebra mit Querverbindungen (Arens, Tilo~Busam, Rolf~Hettlich, Frank~Karpfinger, Christian~Stachel, Hellmuth)
Grundwissen Mathematikstudium - Analysis und Lineare Algebra mit Querverbindungen , Dieses vierfarbige Lehrbuch wendet sich an Studierende der Mathematik in Bachelor- und Lehramts-Studiengängen. Es bietet in einem Band ein lebendiges Bild der mathematischen Inhalte, die üblicherweise im ersten Studienjahr behandelt werden (und etliches mehr). Mathematik-Studierende finden wichtige Begriffe, Sätze und Beweise ausführlich und mit vielen Beispielen erklärt und werden an grundlegende Konzepte und Methoden herangeführt. Im Mittelpunkt stehen das Verständnis der mathematischen Zusammenhänge und des Aufbaus der Theorie sowie die Strukturen und Ideen wichtiger Sätze und Beweise. Es wird nicht nur ein in sich geschlossenes Theoriengebäude dargestellt, sondern auch verdeutlicht, wie es entsteht und wozu die Inhalte später benötigt werden. Herausragende Merkmale sind : - durchgängig vierfarbiges Layout mit mehr als 600 Abbildungen - prägnant formulierte Kerngedanken bilden die Abschnittsüberschriften - Selbsttests in kurzen Abständen ermöglichen Lernkontrollen während des Lesens - farbige Merkkästen heben das Wichtigste hervor - "Unter-der-Lupe"-Boxen zoomen in Beweise hinein, motivieren und erklären Details - "Hintergrund-und-Ausblick"-Boxen stellen Zusammenhänge zu anderen Gebieten und weiterführenden Themen her - Zusammenfassungen zu jedem Kapitel sowie Übersichtsboxen - mehr als 400 Verständnisfragen, Rechenaufgaben und Aufgaben zu Beweisen - deutsch-englisches Symbol- und Begriffsglossar Der inhaltliche Schwerpunkt liegt auf den Themen der Vorlesungen Analysis 1 und 2 sowie Linearer Algebra 1 und 2. Behandelt werden darüber hinaus Inhalte und Methodenkompetenzen, die vielerorts im ersten Studienjahr der Mathematikausbildung vermittelt werden. Hinweise, Lösungswege und Ergebnisse zu allen Aufgaben des Buchs stehen als PDF-Dateien aufder Website des Verlags zur Verfügung. Das Buch wird allen Studierenden der Mathematik vom Beginn des Studiums bis in höhere Semester hinein ein verlässlicher Begleiter sein. Für die 2. Auflage ist es vollständig durchgesehen, an zahlreichen Stellen didaktisch weiter verbessert und um einige Themen ergänzt worden. Stimme zur ersten Auflage: "Besonders gut gefallen mir die Übersichtlichkeit und die Verständlichkeit, besonders aber die Sichtbarmachung der Verbindung von Analysis und linearer Algebra, die in den Erstsemestervorlesungen oft zu kurz kommt." Sylvia Prinz, Institut für Mathematikdidaktik, Universität zu Köln Die Autoren: PD Dr. Tilo Arens und PD Dr. Frank Hettlich sind beide als Dozenten an der Fakultät für Mathematik des Karlsruher Instituts für Technologie (KIT) tätig. Dr. Rolf Busam ist wissenschaftlicher Mitarbeiter am Mathematischen Institut der Universität Heidelberg, hält dort seit langen Jahren die Analysis-Vorlesungen und ist mitverantwortlich für die Lehrerausbildung. Dr. Christian Karpfinger ist Professor an der Technischen Universität München; 2004 erhielt er den Landeslehrpreis des Freistaates Bayern. Dr. Dr. h.c. Hellmuth Stachel ist emeritierter Professor für Geometrie an der Technischen Universität Wien und kann auf eine mehr als 40-jährige Lehrtätigkeit verweisen. , Studium & Erwachsenenbildung > Fachbücher, Lernen & Nachschlagen , Auflage: 2. Aufl. 2021, Erscheinungsjahr: 20220228, Produktform: Leinen, Beilage: Book, Autoren: Arens, Tilo~Busam, Rolf~Hettlich, Frank~Karpfinger, Christian~Stachel, Hellmuth, Auflage: 21002, Auflage/Ausgabe: 2. Aufl. 2021, Seitenzahl/Blattzahl: 1182, Abbildungen: 660 farbige Abbildungen, Bibliographie, Themenüberschrift: MATHEMATICS / General, Keyword: Diskrete Mathematik; Elementare Zahlentheorie; Lehramtsstudium, Fachschema: Algebra~Analysis~Calculus~Infinitesimalrechnung~Algebra / Lineare Algebra~Lineare Algebra, Fachkategorie: Mathematische Analysis, allgemein, Imprint-Titels: Springer Spektrum, Warengruppe: HC/Mathematik/Allgemeines/Lexika, Fachkategorie: Algebra, Thema: Verstehen, Text Sprache: ger, UNSPSC: 49019900, Warenverzeichnis für die Außenhandelsstatistik: 49019900, Verlag: Springer-Verlag GmbH, Verlag: Springer-Verlag GmbH, Verlag: Springer-Verlag GmbH, Länge: 286, Breite: 219, Höhe: 56, Gewicht: 2894, Produktform: Gebunden, Genre: Mathematik/Naturwissenschaften/Technik/Medizin, Genre: Mathematik/Naturwissenschaften/Technik/Medizin, Vorgänger EAN: 9783827423085, eBook EAN: 9783662633137, Herkunftsland: ITALIEN (IT), Katalog: deutschsprachige Titel, Katalog: Kennzeichnung von Titeln mit einer Relevanz > 30, Katalog: Lagerartikel, Book on Demand, ausgew. Medienartikel, Relevanz: 0080, Tendenz: +1, Unterkatalog: AK, Unterkatalog: Bücher, Unterkatalog: Hardcover, Unterkatalog: Lagerartikel,
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Was sind einige der Hauptanwendungen von Matrixoperationen in der linearen Algebra?
Einige der Hauptanwendungen von Matrixoperationen in der linearen Algebra sind die Lösung von linearen Gleichungssystemen, die Berechnung von Eigenwerten und Eigenvektoren sowie die Transformation von geometrischen Objekten im Raum. Matrizen werden auch verwendet, um lineare Abbildungen zu beschreiben und zu analysieren, sowie um komplexe Datenstrukturen zu modellieren und zu manipulieren. In der Informatik werden Matrizen häufig in der Bildverarbeitung, Signalverarbeitung und maschinellen Lernalgorithmen eingesetzt.
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Inwiefern macht dieser Satz Sinn: Lineare Algebra, lineare Abbildung?
Der Satz "Lineare Algebra, lineare Abbildung" macht Sinn, da die lineare Algebra sich mit Vektorräumen und linearen Abbildungen zwischen diesen beschäftigt. Eine lineare Abbildung ist eine Funktion, die die Struktur des Vektorraums erhält, indem sie die Vektoraddition und Skalarmultiplikation respektiert. Daher ist die lineare Algebra eng mit dem Konzept der linearen Abbildungen verbunden.
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Was sind die grundlegenden Anwendungen von Matrixtransformationen in der linearen Algebra?
Matrixtransformationen werden verwendet, um lineare Abbildungen zwischen Vektorräumen zu beschreiben und zu analysieren. Sie ermöglichen die Darstellung von linearen Gleichungssystemen in kompakter Form und erleichtern die Lösung von linearen Problemen. Zudem dienen sie zur Berechnung von Eigenwerten und Eigenvektoren, die wichtige Informationen über die Struktur und Eigenschaften von linearen Transformationen liefern.
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Wozu braucht man eigentlich Lineare Algebra?
Lineare Algebra ist ein grundlegendes mathematisches Werkzeug, das in vielen Bereichen der Wissenschaft und Technik Anwendung findet. Sie wird beispielsweise in der Physik, Informatik, Ingenieurwissenschaften, Wirtschaftswissenschaften und Statistik verwendet. Lineare Algebra ermöglicht es, komplexe Probleme der linearen Gleichungssysteme, Vektorräume, lineare Transformationen und Eigenwerte zu lösen und zu analysieren.
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