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Algorithmische Mathematik - Graphen, Numerik und Probabilistik

German · Paperback / Softback

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Gegenstand der Algorithmischen Mathematik ist die Konstruktion und Analyse effizienter Algorithmen zur Lösung mathematischer Problemstellungen mit Hilfe des Computers. Sie ist damit im Bereich der Angewandten Mathematik anzusiedeln.Ziel dieses Lehrbuchs ist es, Studierenden der Mathematik einen Einblick in unterschiedliche Gebiete der Angewandten Mathematik und in deren algorithmische Aspekte zu geben. Hierbei liegt das Hauptaugenmerk auf Graphentheorie, Numerik und Wahrscheinlichkeitstheorie.

Die einschlägige Lehrbuchliteratur befasst sich zumeist jeweils nur mit einem dieser Gebiete. Im Gegensatz dazu bemüht sich dieses Buch um eine ganzheitliche Darstellung von Graphentheorie, Numerik und Wahrscheinlichkeitstheorie und arbeitet so ihre Gemeinsamkeiten und ihr Zusammenspiel heraus. Gerade die Verschmelzung der unterschiedlichen Gebiete der Angewandten Mathematik gehört zu einer modernen Ausbildung der Mathematik, denn es ist heutzutage unerlässlich, dass ein Numeriker ein grundlegendes Wissen über diskrete Algorithmen besitzt oder ein Stochastiker etwas von numerischer Simulation versteht.

Dieses Buch eignet sich für Studierende, aber auch für alle, die ihr Wissen in Algorithmischer Mathematik auffrischen oder vertiefen wollen.

List of contents

Zahlendarstellung im Computer.- Fehleranalyse.- Sortieren.- Graphen.- Graphenalgorithmen.- Vektoren und Matrizen.- Lineare Gleichungssysteme.- Matrixapproximationsverfahren.- Graphenbasierte Löser.- Dreitermrekursion.- Wahrscheinlichkeitsräume.- BedingteWahrscheinlichkeiten und Unabhängigkeit.- Diskrete Verteilungen.- Stetige Verteilungen.- Stochastische Simulationsverfahren.- Markov-Ketten.- Polynominterpolation.- Trigonometrische Interpolation.- Splines.- Wavelet- und Multilevelbasen.- Numerische Quadratur.- Lineare Ausgleichsprobleme.- Iterative Lösungsverfahren.- Literaturverzeichnis.- Sachverzeichnis.  

About the author

Helmut Harbrecht, Departement Mathematik und Informatik, Universität Basel, Basel
Michael Multerer, Facoltà di scienze informatiche, Università della Svizzera italiana, Lugano 

Summary

Gegenstand der Algorithmischen Mathematik ist die Konstruktion und Analyse effizienter Algorithmen zur Lösung mathematischer Problemstellungen mit Hilfe des Computers. Sie ist damit im Bereich der Angewandten Mathematik anzusiedeln.Ziel dieses Lehrbuchs ist es, Studierenden der Mathematik einen Einblick in unterschiedliche Gebiete der Angewandten Mathematik und in deren algorithmische Aspekte zu geben. Hierbei liegt das Hauptaugenmerk auf Graphentheorie, Numerik und Wahrscheinlichkeitstheorie.



Die einschlägige Lehrbuchliteratur befasst sich zumeist jeweils nur mit einem dieser Gebiete. Im Gegensatz dazu bemüht sich dieses Buch um eine ganzheitliche Darstellung von Graphentheorie, Numerik und Wahrscheinlichkeitstheorie und arbeitet so ihre Gemeinsamkeiten und ihr Zusammenspiel heraus. Gerade die Verschmelzung der unterschiedlichen Gebiete der Angewandten Mathematik gehört zu einer modernen Ausbildung der Mathematik, denn es ist heutzutage unerlässlich, dass ein Numeriker ein grundlegendes Wissen über diskrete Algorithmen besitzt oder ein Stochastiker etwas von numerischer Simulation versteht.


Dieses Buch eignet sich für Studierende, aber auch für alle, die ihr Wissen in Algorithmischer Mathematik auffrischen oder vertiefen wollen.

Product details

Authors Helmu Harbrecht, Helmut Harbrecht, Michael Multerer
Publisher Springer, Berlin
 
Languages German
Product format Paperback / Softback
Released 20.09.2022
 
EAN 9783642419515
ISBN 978-3-642-41951-5
No. of pages 474
Dimensions 164 mm x 27 mm x 235 mm
Weight 744 g
Illustrations XIV, 474 S. 132 Abb.
Series Springer-Lehrbuch
Springer-Lehrbuch
Subjects Natural sciences, medicine, IT, technology > Mathematics > Probability theory, stochastic theory, mathematical statistics

A, Algorithms, Numerische Mathematik, Mathematics and Statistics, Numerical analysis, Algorithmen;Graphentheorie;Numerik;Stochastik;Probabilistik, probabilistik

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