Gilbert Strang

Wissenschaftliches Rechnen

Originaltitel: Computational Science and Engineering. 23,8 cm / 15,5 cm / 4,6 cm ( B/H/T )
EAN 9783540784944
Übersetzer Übersetzt von Micaela Krieger, K. Lippert
59,99 €
inkl. MwSt.
830 Seiten
Juli 2010
Springer-Verlag GmbH

Eine wesentliche Notwendigkeit für heutige Studenten und Leser besteht darin, von den herkömmlichen formelbasierten Kursen abzukommen und zu rechnergestützten Kursen überzugehen. Das Ziel dieses jetzt auch endlich in deutscher Version erhältlichen Buches ist es, sowohl angewandte Mathematik als auch Ingenieurmathematik so darzustellen, wie sie heutzutage tatsächlich Anwendung finden! Dieses Buch entstand aus dem Kurs zu wissenschaftlichem Rechnen, der seit 20 Jahren am Massachusetts Institute of Technology abgehalten wird. Das Buch versucht, Konzepte und Algorithmen für den Leser zusammenzuführen. Die Autoren beginnen mit der angewandten linearen Algebra, einem bei vielen Lesern zu kurz gekommenen Gebiet, welches aber ein wesentliches Werkzeug für das wissenschaftliche Rechnen und seine Anwendungen ist. Anschließend entwickeln sie die Methoden der finiten Differenzen und finiten Elemente, stets mit Hinblick auf die angewandte Mathematik, um dieses Gebiet mit Anwendungen in zahlreichenWissensgebieten in Verbindung zu bringen. Studenten, Dozenten und Forscher werden dieses Buch gleichermaßen mit großem Gewinn lesen.

Gilbert Strang ist ein bekannter Mathematiker des MIT, der im Bereich des wissenschaftlichen Rechnens und anderer Gebiete der angewandten Mathematik forscht. Er ist Autor zahlreicher Lehrbücher und hat bereits mit zahlreichen Preisen ausgezeichnet: von Neumann Prize, American Assoc for Computational Mechanics; Henrici Prize (ETH-SIAM, Applied Analysis, Numerical Analysis); Su Buchin Prize (Intl Congress of Appl Math); Haimo Prize (Teaching: Math Assoc of America)

Angewandte lineare Algebra.- Ein Grundmuster der angewandten Mathematik.- Randwertprobleme.- Fourier-Reihen und Fourier-Integrale.- Analytische Funktionen.- Anfangswertprobleme.- Große Systeme.- Optimierung und Minimumprinzip.

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