Algorithmische Mathematik: Graphen, Numerik und Probabilistik
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 Shastiker 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.
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Algorithmische Mathematik: Graphen, Numerik und Probabilistik
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 Shastiker etwas von numerischer Simulation versteht.


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Algorithmische Mathematik: Graphen, Numerik und Probabilistik

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Algorithmische Mathematik: Graphen, Numerik und Probabilistik

Paperback(1. Aufl. 2022)

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Overview

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 Shastiker 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

ISBN-13: 9783642419515
Publisher: Springer Berlin Heidelberg
Publication date: 04/12/2022
Series: Springer-Lehrbuch
Edition description: 1. Aufl. 2022
Pages: 474
Product dimensions: 6.10(w) x 9.25(h) x (d)
Language: German

About the Author

Helmut Harbrecht, Departement Mathematik und Informatik, Universität Basel, Basel

Michael Multerer, Facoltà di scienze informatiche, Università della Svizzera italiana, Lugano

Table 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.- Shastische Simulationsverfahren.- Markov-Ketten.- Polynominterpolation.- Trigonometrische Interpolation.- Splines.- Wavelet- und Multilevelbasen.- Numerische Quadratur.- Lineare Ausgleichsprobleme.- Iterative Lösungsverfahren.- Literaturverzeichnis.- Sachverzeichnis.

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