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Produktinformation
- Utgivningsdatum:1982-09-01
- Mått:170 x 244 x 18 mm
- Vikt:555 g
- Format:Häftad
- Språk:Tyska
- Antal sidor:307
- Förlag:Springer-Verlag Berlin and Heidelberg GmbH & Co. KG
- ISBN:9783540115274
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Innehållsförteckning
- 1 Einleitung.- 2 Grundlagen der Matrizenrechnung.- 2.1 Lineare Gleichungssysteme und Matrizenschreibweise.- 2.2 Spezielle Matrizen.- 2.3 Gleichheit von Matrizen.- 2.4 Addition von Matrizen.- 2.5 Multiplikation einer Matrix mit einer Zahl.- 2.6 Multiplikation von Matrizen.- 2.7 Zusammenfassung.- 3 Vektor als spezielle Matrix.- 3.1 Das Vektorprodukt und das Drehmoment.- 3.2 Fläche und Schwerpunkt eines n-Ecks.- 3.3 Das Skalarprodukt und die Arbeit.- 3.4 Länge eines Vektors.- 3.5 Spur einer Matrix.- 3.6 Geometrische Bedeutung des Skalarproduktes.- 3.7 Orthogonale Matrix.- 3.8 Geometrische Bedeutung des Vektorproduktes.- 3.9 Dyadische Produkte.- 3.10 Zusammenfassung.- 4 Projektionen.- 4.1 Die Rotationsmatrix.- 4.2 Zentralprojektion.- 4.3 Projektionsmatrizen.- 4.4 Orthogonalprojektionen.- 4.5 Ergänzungen zur Zentral projektion.- 5 Lösbarkeit linearer Gleichungssysteme.- 5.1 Lineare Abhängigkeit von Vektoren.- 5.2 Rang einer Matrix.- 5.3 Lösbarkeit von linearen Gleichungssystemen.- 5.4 Gauß-Jordan-Verfahren.- 5.5 Lösung von linearen Gleichungssystemen mit Determinanten.- 5.6 Die inverse Matrix.- 5.7 Das Leontief-Modell.- 5.8 Black Box.- 5.9 Zusammenfassung.- 6 Numerische Anwendungen in der Differentialrechnung.- 6.1 Der Gradient.- 6.2 Differenzenverfahren.- 6.3 Lösung einer Differentialgleichung mit Differenzenformeln.- 6.4 Laplace-Operator.- 7 Numerische Integration.- 7.1 Numerische Integration mit Parabelsegmenten.- 7.2 Mittelwerte.- 7.3 Doppelintegrale.- 8 Hypermatrizen.- 8.1 Vierpole.- 8.2 Komplexe Gleichungssysteme.- 8.3 Vermaschte Netze.- 9 Tridiagonale Matrizen.- 9.1 Tridiagonale Gleichungssysteme.- 9.2 Kubische Splines.- 10 Methoden zur Lösung von linearen Gleichungssystemen.- 10.1 Relaxation.- 10.2 Überbestimmte Gleichungssysteme.- 10.3 DieApproximationsparabel.- 10.4 Lösung von A * X = Y mit dem Verfahren der konjugierten Gradienten.- 11 Eigenwertprobleme — Eigenwerte und Eigenvektoren.- 11.1 Einführendes Beispiel.- 11.2 Eigenwertaufgabe.- 11.3 Diagonalisierung nach Jacobi.- 11.4 Matrizenfunktionen.- 12 Anwendungen in verschiedenen Wissenschaftsgebieten.- 12.1 Steifigkeitsmatrix, Starre Platte auf Pfählen.- 12.2 Räumliches Kraftnetz.- 12.3 Das SKS-finite-Element.- 12.4 Simplex-Algorithmus.- 12.5 Graphen und Matrizen.
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