Numerik in Der Physik, Ingenieurwissenschaft Und Informatik

Dieses Lehrbuch wendet sich hauptschlich an Studierende der Ingenieur- und Naturwissenschaften sowie der Informatik, aber auch an in der angewandten Praxis ttige Fachkrfte in diesen Disziplinen. Es wird ein weites Spektrum von verschiedenen Themenfeldern behandelt, von der numerischen Lsung linearer Gleichungssysteme ber Eigenwertprobleme, numerische Integration bis hin zu gewhnlichen 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 erlutert, als auch eine unkomplizierte Umsetzung auf praktische Aufgabenstellungen bzw. die Realisierung auf dem Computer ermglicht. Vorausgesetzt werden lediglich Grundkenntnisse in der Hheren Mathematik, wie sie im Grundstudium fr 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 bungsaufgaben mit Lsungen im Internet erleichtern die Aneignung des Lernstoffes. Die vorliegende 5. Auflage ist vollstndig durchgesehen und um die Themen Machine Learning und numerische Lsung der Maxwellgleichungen erweitert und enthlt interaktive Flashcards (Springer-Nature-Flashcards-App) zum Selbststudium, mit denen Sie die Inhalte auf spielerische Weise einben knnen.