Produkt zum Begriff Eigenvektoren:
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Lineare Algebra
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Analytische Geometrie und Lineare Algebra
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Lineare Algebra (Fischer, Gerd~Springborn, Boris)
Lineare Algebra , Dieses über mehrere Jahrzehnte bewährte und kontinuierlich überarbeitete Lehrbuch eignet sich bestens als Grundlage für eine zweisemestrige einführende Vorlesung für Studierende der Mathematik, Physik und Informatik, aber auch für andere Fächer, die mathematische Grundlagen aus der Linearen Algebra benötigen. Einige weiterführende Themen können für einen schnellen Einstieg problemlos übersprungen werden. Über den ganzen Text hinweg werden die abstrakten Begriffe durch Beispiele motiviert und die lebendigen Wechselbeziehungen zwischen allgemeiner Theorie und konkreten Rechnungen mit Hilfe von Matrizen hervorgehoben. Der Text enthält zahlreiche Übungsaufgaben. Viele Lösungen dazu findet man in dem von H. Stoppel und B. Griese verfassten Übungsbuch zur Linearen Algebra . Weitere Themen und Anwendungen werden im Lernbuch Lineare Algebra und Analytische Geometrie von Gerd Fischer behandelt, das sich bestens als Ergänzung für das Selbststudium eignet. Für die 19. Auflage wurde das Buch vollständig überarbeitet und ergänzt. Das Verhältnis zwischen allgemeiner Theorie und konkreten Anwendungen mit durchgerechneten Beispielen ist nun insgesamt noch ausgewogener. Die Autoren Gerd Fischer war viele Jahre Professor für Mathematik an der Universität Düsseldorf und ist jetzt als Honorarprofessor an der TU München tätig. Er ist Autor zahlreicher erfolgreicher Lehrbücher. Boris Springborn ist Professor für Mathematik an der TU Berlin und wurde dort mit dem Preis für vorbildliche Lehre ausgezeichnet. , Studium & Erwachsenenbildung > Fachbücher, Lernen & Nachschlagen , Auflage: 19., vollständig überarbeitete und ergänzte Aufl. 2020, Erscheinungsjahr: 20201015, Produktform: Kartoniert, Titel der Reihe: Grundkurs Mathematik##, Autoren: Fischer, Gerd~Springborn, Boris, Auflage: 20019, Auflage/Ausgabe: 19., vollständig überarbeitete und ergänzte Aufl. 2020, Abbildungen: 62 schwarz-weiße Abbildungen, Bibliographie, Themenüberschrift: MATHEMATICS / Algebra / Linear, Keyword: Abbildungen; Determinanten; Dualität; Eigenwerte; Gleichungssysteme; Grundbegriffe; Tensorprodukte; Vektorräume; euklidisch; unitäre, Fachschema: Algebra~Algebra / Lineare Algebra~Lineare Algebra, Bildungszweck: für die Hochschule, Imprint-Titels: Springer Spektrum, Warengruppe: HC/Mathematik/Arithmetik/Algebra, Fachkategorie: Algebra, Thema: Verstehen, Text Sprache: ger, Seitenanzahl: XII, Seitenanzahl: 422, UNSPSC: 49019900, Warenverzeichnis für die Außenhandelsstatistik: 49019900, Verlag: Springer-Verlag GmbH, Verlag: Springer-Verlag GmbH, Verlag: Springer-Verlag GmbH, Länge: 203, Breite: 129, Höhe: 27, Gewicht: 457, Produktform: Kartoniert, Genre: Mathematik/Naturwissenschaften/Technik/Medizin, Genre: Mathematik/Naturwissenschaften/Technik/Medizin, Vorgänger EAN: 9783658039448 9783834809964 9783834804280 9783834800312 9783528032173, eBook EAN: 9783662616451, Katalog: deutschsprachige Titel, Katalog: Gesamtkatalog, Katalog: Kennzeichnung von Titeln mit einer Relevanz > 30, Katalog: Lagerartikel, Book on Demand, ausgew. Medienartikel, Relevanz: 0250, Tendenz: +1, Unterkatalog: AK, Unterkatalog: Bücher, Unterkatalog: Hardcover, Unterkatalog: Lagerartikel,
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Lineare Algebra (Nipp, Kaspar~Stoffer, Daniel)
Lineare Algebra , Eine Einführung für Ingenieure unter besonderer Berücksichtigung numerischer Aspekte , Bücher > Bücher & Zeitschriften , Auflage: 5., durchges. A., Erscheinungsjahr: 200206, Produktform: Kartoniert, Autoren: Nipp, Kaspar~Stoffer, Daniel, Auflage: 02005, Auflage/Ausgabe: 5., durchges. A, Seitenzahl/Blattzahl: 251, Abbildungen: Mit Abb., Fachschema: Algebra / Lineare Algebra~Lineare Algebra, Bildungszweck: für die Hochschule, Warengruppe: HC/Mathematik/Arithmetik/Algebra, Fachkategorie: Algebra, Thema: Verstehen, Text Sprache: ger, UNSPSC: 49019900, Warenverzeichnis für die Außenhandelsstatistik: 49019900, Verlag: Vdf Hochschulverlag AG, Verlag: Vdf Hochschulverlag AG, Verlag: vdf Hochschulverlag, Länge: 230, Breite: 167, Höhe: 20, Gewicht: 499, Produktform: Kartoniert, Genre: Mathematik/Naturwissenschaften/Technik/Medizin, Genre: Mathematik/Naturwissenschaften/Technik/Medizin, Katalog: deutschsprachige Titel, Katalog: Gesamtkatalog, Relevanz: 0006, Tendenz: -1, Unterkatalog: Bücher, Unterkatalog: Hardcover, Unterkatalog: Lagerartikel,
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Was sind Eigenvektoren und wozu werden sie in der linearen Algebra verwendet?
Eigenvektoren sind Vektoren, die bei einer linearen Abbildung nur skaliert werden, aber nicht ihre Richtung ändern. Sie werden verwendet, um die Richtung zu beschreiben, in der eine lineare Transformation am stärksten wirkt. Eigenvektoren sind wichtig für die Diagonalisierung von Matrizen und haben Anwendungen in der Physik, Ingenieurwissenschaften und Informatik.
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Was sind Eigenvektoren und welche Bedeutung haben sie in der linearen Algebra?
Eigenvektoren sind Vektoren, die bei einer linearen Transformation nur skaliert werden, aber nicht ihre Richtung ändern. Sie sind wichtig, um die Eigenwerte einer Matrix zu bestimmen und spielen eine zentrale Rolle bei der Diagonalisierung von Matrizen in der linearen Algebra. Eigenvektoren ermöglichen es, komplexe lineare Transformationen auf einfachere Formen zu reduzieren und sind daher ein wichtiges Konzept in der linearen Algebra.
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Was sind Eigenvektoren und wie werden sie in der linearen Algebra verwendet?
Eigenvektoren sind Vektoren, die bei einer linearen Transformation nur in ihrer Länge skaliert werden, aber nicht in ihrer Richtung. In der linearen Algebra werden Eigenvektoren verwendet, um die Richtung der Transformation zu bestimmen und um lineare Gleichungssysteme zu lösen. Sie sind wichtig für die Diagonalisierung von Matrizen und für die Berechnung von Eigenwerten.
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Können Sie erklären, was Eigenvektoren in Bezug auf lineare Algebra sind und warum sie in der Mathematik wichtig sind?
Eigenvektoren sind Vektoren, die bei einer linearen Transformation nur gestreckt oder gestaucht werden, aber nicht ihre Richtung ändern. Sie sind wichtig, um die Stabilität und Veränderungen von linearen Transformationen zu analysieren. Eigenvektoren helfen auch dabei, komplexe Probleme zu vereinfachen und Lösungen zu finden.
Ähnliche Suchbegriffe für Eigenvektoren:
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Michaels, Thomas C. T.: Prüfungstraining Lineare Algebra
Prüfungstraining Lineare Algebra , Mit über 600 Aufgaben mit ausführlichem Lösungsweg sowie 150 Multiple-Choice Testfragen und 4 Musterprüfungen Dieses Trainingsbuch ist das ideale Begleitbuch für alle Bachelorstudierenden im Fach Mathematik und für die Grundlagenvorlesungen in ingenieur-, natur- und wirtschaftswissenschaftlichen Studiengängen. Es ist speziell geeignet zur Vorbereitung auf Assessmentprüfungen und Basisprüfungen im Themenbereich Lineare Algebra. In Band I werden die folgenden zentralen Themen behandelt: Matrizen, Determinanten Lineare Gleichungssysteme Vektorräume Lineare Abbildungen Eigenwerte und Eigenvektoren Der Stoff wird nicht in der klassischen Lehrbuch-Struktur von Definition, Satz und Beweis präsentiert, sondern kann anhand von mehr als 600 Aufgaben mit unterschiedlichen Schwierigkeitsgraden erlernt und trainiert werden. Alle Übungen werden Schritt für Schritt durchgerechnet, der Lösungsweg wird verständlich erklärt und es werden viele Rechentipps gezeigt. Dabei wird ein breites Spektrum von typischen (Prüfungs-)Aufgabentypen berücksichtigt. Am Ende geben 150 Multiple-Choice Testfragen und 4 konkrete Musterprüfungen, mit ausführlichen Lösungen, dem Leser die Möglichkeit sein Wissen final zu testen und dadurch den Stoff zu festigen. , Studium & Erwachsenenbildung > Fachbücher, Lernen & Nachschlagen
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Schuldenzucker, Ulrike: Prüfungstraining Analysis und Lineare Algebra
Prüfungstraining Analysis und Lineare Algebra , Alle notwendigen Grundlagen der Analysis und linearen Algebra für Wirtschaftswissenschaftler:innen: Relationen und Abbildungen Potenzrechnung, binomische Formeln Differenzial- und Integralrechnung Funktionen mehrerer Variablen Anwendungen in der BWL und VWL Elastizitäten Nichtlineare Optimierung Lineare Gleichungssysteme Vektorrechnung und Matrizen Lineare Optimierung Gauß- und Simplex-Verfahren Leontief-Systeme, Produktionsmatrizen Didaktisch durchdacht und an den Prüfungsanforderungen ausgerichtet, lassen sich die individuell benötigten Lernbausteine auswählen. Dazu gehören: Repetitorium des prüfungsrelevanten Stoffes Anwendungsaufgaben zu jedem Thema plus Lösungen Musterklausuren inklusive ausführlicher Lösungen Formelsammlung Ideal für die Prüfungsvorbereitung und zur schnellen Wiederholung mathematischer Themen in höheren Semestern. , Bücher > Bücher & Zeitschriften
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Modler, Florian: Tutorium Analysis 1 und Lineare Algebra 1
Tutorium Analysis 1 und Lineare Algebra 1 , Dieses Buch erleichtert euch im ersten Semester des Mathematikstudiums den Einstieg und Umstieg von der Schulmathematik in die Hochschulmathematik. Die Autor*innen machen euch den Einstieg ins Mathestudium so leicht wie möglich: Sie helfen euch dabei, übliche Erstsemester-Fehler zu vermeiden und die Schwierigkeiten zu überstehen, die im ersten Semester ganz normal sind. Schwer verständliche Themen behandeln die Autor*innen besonders ausführlich, auf häufige Fehler weisen sie euch hin. Die essenziellen Inhalte des ersten Semesters werden hier in 21 einzelnen Kapiteln abgedeckt, die jeweils aus zwei sehr verschiedenen Teilen bestehen: Im jeweils ersten Teil findet ihr die mathematisch exakten Definitionen, Sätze und Beweise, die euch auch in euren Vorlesungen begegnen werden. Im jeweils zweiten Teil findet ihr sehr ausführliche und möglichst anschauliche Erklärungen, Hilfen und Beispiele. Bei Fragen und Verständnisproblemen könnt ihr in diesem kommentierten Teil nachschauen. Solltet ihr also irgendeine Definition in der Vorlesung nicht auf Anhieb verstehen, schlagt sie einfach hier nach. Außerdem steht jeweils eine Probeklausur zur Analysis und zur Linearen Algebra zur Verfügung, damit ihr euer erworbenes Wissen testen könnt. Natürlich gibt es dazu auch Musterlösungen. Für die 5. Auflage wurde das Buch nochmals überarbeitet und um gut 230 Flashcards ergänzt, die im Browser oder in der SN-Flashcards-App online abrufbar sind. Mit den Flashcards könnt ihr auch zwischendurch und unterwegs gut weiterlernen und die Inhalte verinnerlichen. , Studium & Erwachsenenbildung > Fachbücher, Lernen & Nachschlagen
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Anwendungen der Linearen Algebra
Anwendungen der Linearen Algebra
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Was sind Eigenvektoren und wie können sie in der linearen Algebra verwendet werden?
Eigenvektoren sind Vektoren, die bei einer linearen Transformation nur skaliert werden, aber nicht ihre Richtung ändern. Sie sind wichtig, um die Eigenwerte einer Matrix zu berechnen und spielen eine zentrale Rolle bei der Diagonalisierung von Matrizen. Eigenvektoren können verwendet werden, um lineare Gleichungssysteme zu lösen und komplexe mathematische Probleme zu vereinfachen.
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Warum werden Eigenvektoren und Matrizen in der Datenwissenschaft benötigt?
Eigenvektoren und Matrizen werden in der Datenwissenschaft benötigt, um lineare Transformationen und Muster in den Daten zu analysieren. Eigenvektoren geben die Richtungen an, in denen die Transformation am stärksten wirkt, während die dazugehörigen Eigenwerte die Stärke der Transformation darstellen. Matrizen ermöglichen es, komplexe Transformationen auf Daten anzuwenden und sie in einem mathematischen Modell zu repräsentieren. Dadurch können Datenwissenschaftler Muster erkennen, Dimensionen reduzieren und Vorhersagen treffen.
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Was sind die Eigenschaften von Eigenvektoren und wie werden sie in der linearen Algebra verwendet?
Eigenvektoren sind Vektoren, die bei einer linearen Transformation nur skaliert werden, aber nicht ihre Richtung ändern. Sie sind wichtig, um die Eigenwerte einer Matrix zu bestimmen und spielen eine zentrale Rolle bei der Diagonalisierung von Matrizen in der linearen Algebra. Eigenvektoren können verwendet werden, um lineare Gleichungssysteme zu lösen und komplexe Probleme in der linearen Algebra zu vereinfachen.
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Wie können lineare Gleichungssysteme mithilfe von Matrizen und Vektoren gelöst werden? Und welche Rolle spielen lineare Abbildungen in der linearen Algebra?
Lineare Gleichungssysteme können mithilfe von Matrizen und Vektoren in ein lineares Gleichungssystem umgewandelt werden, das einfacher zu lösen ist. Durch Anwendung von Matrizenoperationen wie Addition, Subtraktion und Multiplikation können die Lösungen des Gleichungssystems gefunden werden. Lineare Abbildungen sind Funktionen, die Vektoren auf andere Vektoren abbilden und spielen eine zentrale Rolle in der linearen Algebra, da sie die Struktur und Eigenschaften von Vektorräumen beschreiben.
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