Lineare numerische Analysis

Name: Lineare numerische Analysis
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Häftad, Tyska, 1972

Av Noël Gastinel, Noël

669 kr

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Produktinformation

Utgivningsdatum1972-01-01
Mått170 x 244 x 20 mm
Vikt621 g
FormatHäftad
SpråkTyska
SerieLogik und Grundlagen der Mathematik
Antal sidor359
Upplaga1971
FörlagSpringer Fachmedien Wiesbaden
ISBN9783528082918

Tillhör följande kategorier

1. Elementare Eigenschaften von Matrizen.- 1.1. Allgemeine Theorie.- 1.2. Matrizenrechnung.- 2. Vektor- und Matrizennormen.- 2.1. Grundlegende Eigenschaften.- 3. Invertierung von Matrizen—Theorie.- 3.1. Lineare Unabhängigkeit von Vektoren.- 3.2. Hauptsatz über die Existenz von Lösungen eines homogenen linearen Systems mit mehr Unbekannten als Gleichungen.- 3.3. Dimension.- 3.4. Isomorphie des Rn (bzw. Cn) zu jedem Vektorraum über R (bzw. C) von endlicher Dimension n.- 3.5. Umkehrbarkeit einer linearen Abbildung von Rn in Rm (bzw. von Cn in Cm).- 3.6. Linearität der inversen Abbildung einer umkehrbaren linearen Abbildung. Inverse Matrix.- 3.7. Indikator der linearen Unabhängigkeit.- 3.8. Eigenschaften der Determinanten.- 3.9. Existenz und Konstruktion von Determinanten.- 3.10. Formeln und Definitionen.- 3.11. Notwendige und hinreichende Bedingungen für die Invertierbarkeit einer Matrix A aus ?(n,n).- 3.12. Invertierbarkeit und Norm.- 3.13. Lösung eines linearen Systems (Theorie).- 4. Direkte Lösungsmethoden für lineare Systeme.- 4.1. Diagonalsysteme.- 4.2. Dreieckssysteme.- 4.3. Invertierung von Dreiecksmatrizen.- 4.4. Allgemeiner Fall: Der Gaußsche Algorithmus oder die Methode der einfachen Elimination.- 4.5. Der Gaußsche Algorithmus zur Lösung eines linearen Systems. Einfache Elimination; Rechenschema.- 4.6. Verbesserter Gaußscher Algorithmus. Das Verfahren von Crout.- 4.7. Die Methode von Jordan (Diagonalisierungsverfahren. Vollständige Elimination).- 4.8. Orthogonalisierungsmethoden. Schmidtsches Verfahren.- 4.9. Anwendung der allgemeinen direkten Verfahren zur Invertierung einer Matrix.- 4.10. Berechnung von Determinanten.- 4.11. Systeme mit symmetrischen Matrizen.- 4.12. Teilmatrizenverfahren.- 4.13. Ergänzungsverfahren.- Aufgaben zu denKapiteln 1–4.- 5. Indirekte Lösungsmethoden.- 5.1. Iteration und Relaxation.- 5.2. Lineare Iteration.- 5.3. Iterationen durch Projektionsmethoden.- 5.4. Iterationen für Systeme mit symmetrischer Matrix.- 5.5. Bemerkungen (für den Fall nichtsymmetrischer Systeme).- 5.6. Bemerkungen zur Konvergenz und Konvergenzverbesserung.- 5.7. Verbesserung der Elemente einer inversen Matrix (Hotelmng-Bodewig).- Aufgaben zu Kapitel 5.- 6. Invariante Unterräume.- 6.1. Einführung.- 6.2. Invariante Unterräume.- 6.3. Polynomtransformationen.- 6.4. Invariante Unterräume und Polynomtransformationen.- 6.5. Diagonalform.- 6.6. Das charakteristische Polynom.- 6.7. Polynommatrizen. Elementarteiler von Polynommatrizen.- 6.8. Normalformen. Basen bezüglich einer linearen Transformation.- 6.9. Funktionen von linearen Transformationen (Matrizenfunktionen).- 7. Anwendung der Eigenschaften invarianter Unterräume.- 7.1. Der Satz von Schub und Schlußfolgerungen.- 7.2. Polare Zerlegung.- 7.3. Matrizen mit nichtnegativen Elementen.- 7.4. Graphentheorie und Matrizen mit positiven Elementen.- 7.5. Vergleich der klassischen linearen Iterationen.- 7.6. Die Young-Frankelsche Theorie der Überrelaxation.- 7.7. Die Polynommethode. Das Verfahren von Peaceman-Rachford.- 7.8. Approximation des Spektralradius einer Matrix über eine Norm.- 8. Numerische Verfahren zur Berechnung von Eigenwerten und Eigenvektoren.- 8.1. Methoden zur direkten Bestimmung der charakteristischen Gleichung.- 8.2. Bestimmung des charakteristischen Polynoms mit Hilfe von Ähnlichkeitstransformationen.- 8.3. Berechnung von Eigenwerten und Eigenvektoren durch Iterationsverfahren (für nicht notwendig symmetrische Matrizen).- 8.4. Hermitesche (bzw. symmetrische) Matrizen.- Aufgaben zu den Kapiteln 6–8.- Literatur.- Namen- undSachverzeichnis.

Lineare numerische Analysis

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