Caren Tischendorf – författare
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1 062 kr
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Differential algebraic equations (DAEs), including so-called descriptor systems, began to attract significant research interest in applied and numerical mathematics in the early 1980s, no more than about three decades ago. In this relatively short time, DAEs have become a widely acknowledged tool to model processes subjected to constraints, in order to simulate and to control processes in various application fields such as network simulation, chemical kinematics, mechanical engineering, system biology.DAEs and their more abstract versions in infinite-dimensional spaces comprise a great potential for future mathematical modeling of complex coupled processes.The purpose of the book is to expose the impressive complexity of general DAEs from an analytical point of view, to describe the state of the art as well as open problems and so to motivate further research to this versatile, extra-ordinary topic from a broader mathematical perspective.The book elaborates a new general structural analysis capturing linear and nonlinear DAEs in a hierarchical way. The DAE structure is exposed by means of special projector functions. Numerical integration issues and computational aspects are treated also in this context.
448 kr
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Dieses Lehrbuch wendet sich hauptsächlich an Studierende der Ingenieur- und Naturwissenschaften sowie der Informatik, aber auch an in der angewandten Praxis tätige Absolventen dieser Disziplinen. Es wird ein weites Spektrum von verschiedenen Themenfeldern behandelt, von der numerischen Lösung linearer Gleichungssysteme über Eigenwertprobleme, numerische Integration bis hin zu gewöhnlichen und partiellen Differentialgleichungen. Dabei werden jeweils die Methoden diskutiert, die den spezifischen Anforderungen typischer Aufgabenstellungen in der Praxis entsprechen.Die Autoren stellen die Themen in einer Weise dar, die sowohl den wesentlichen mathematischen Hintergrund klarmacht, als auch eine unkomplizierte Umsetzung auf praktische Aufgabenstellungen bzw. die Realisierung auf dem Computer ermöglicht.Vorausgesetzt werden lediglich Grundkenntnisse in der Höheren Mathematik, wie sie im Grundstudium für die genannten Fachrichtungen vermittelt werden, wobei einigewichtige Aussagen aus Analysis und linearer Algebra wiederholt werden.Zu den behandelten Methoden werden Octave/Matlab- und Python-Programme angegeben und zum Download angeboten, so dass der Leser in die Lage versetzt wird, konkrete Aufgabenstellungen zu bearbeiten. Mehr als 60 Übungsaufgaben mit Lösungen im Internet erleichtern die Aneignung des Lernstoffes.Die vorliegende 4. Auflage ist vollständig durchgesehen und um das Thema differential-algebraische Gleichungen erweitert.
583 kr
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Dieses Lehrbuch wendet sich hauptsächlich an Studierende der Ingenieur- und Naturwissenschaften sowie der Informatik, aber auch an in der angewandten Praxis tätige Fachkräfte in diesen Disziplinen.Es wird ein weites Spektrum von verschiedenen Themenfeldern behandelt, von der numerischen Lösung linearer Gleichungssysteme über Eigenwertprobleme, numerische Integration bis hin zu gewöhnlichen und partiellen Differentialgleichungen. Dabei werden jeweils die Methoden diskutiert, die den spezifischen Anforderungen typischer Aufgabenstellungen in der Praxis entsprechen.Die Autoren stellen die Themen in einer Weise dar, die sowohl den wesentlichen mathematischen Hintergrund erläutert, als auch eine unkomplizierte Umsetzung auf praktische Aufgabenstellungen bzw. die Realisierung auf dem Computer ermöglicht.Vorausgesetzt werden lediglich Grundkenntnisse in der Höheren Mathematik, wie sie im Grundstudium für die genannten Fachrichtungen vermittelt werden, wobei einige wichtige Aussagen aus Analysis und linearer Algebra wiederholt werden.Zu den behandelten Methoden werden Octave/Matlab- und Python-Programme angegeben und zum Download angeboten, so dass Lesende in die Lage versetzt werden, konkrete Aufgabenstellungen zu bearbeiten. Mehr als 60 Übungsaufgaben mit Lösungen im Internet erleichtern die Aneignung des Lernstoffes.Die vorliegende 5. Auflage ist vollständig durchgesehen und um die Themen Machine Learning und numerische Lösung der Maxwellgleichungen erweitert und enthält interaktive Flashcards (Springer-Nature-Flashcards-App) zum Selbststudium, mit denen Sie die Inhalte auf spielerische Weise einüben können.