Produkt zum Begriff Eigenwert:
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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 bedeutet der Eigenwert in der linearen Algebra und wie wird er berechnet?
Ein Eigenwert einer Matrix ist eine Zahl, die angibt, wie sich ein Vektor unter der linearen Transformation der Matrix verhält. Er wird berechnet, indem man die Determinante der Differenz zwischen der Matrix und dem Vielfachen der Einheitsmatrix berechnet und diese gleich null setzt. Die Lösungen dieser Gleichung sind die Eigenwerte der Matrix.
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Was versteht man unter einem Eigenwert und wie wird er in der linearen Algebra bestimmt?
Ein Eigenwert ist eine Zahl, die einem Vektor in einem linearen Raum zugeordnet ist und durch eine lineare Transformation unverändert bleibt. In der linearen Algebra wird ein Eigenwert durch die Lösung der Gleichung det(A - λI) = 0 bestimmt, wobei A die Matrix der linearen Transformation und I die Einheitsmatrix ist. Die Lösungen dieser Gleichung sind die Eigenwerte der Matrix A.
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Was ist der Eigenwert einer Matrix und welche Bedeutung hat er in der linearen Algebra?
Der Eigenwert einer Matrix ist eine Zahl, die die Matrix multipliziert mit einem Vektor ergibt, der in Richtung des gleichen Vektors zeigt. In der linearen Algebra sind Eigenwerte wichtig, um die Stabilität und Verhalten von linearen Transformationen zu analysieren und um Differentialgleichungen zu lösen. Sie spielen auch eine wichtige Rolle bei der Diagonalisierung von Matrizen und der Bestimmung von Eigenvektoren.
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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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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 versteht man unter dem Begriff "Eigenwert" in der linearen Algebra und wie wird er berechnet?
Ein Eigenwert ist eine Zahl, die einer quadratischen Matrix zugeordnet ist und eine spezielle Bedeutung hat. Er wird berechnet, indem man die Determinante der Matrix minus dem Produkt aus der Identitätsmatrix und dem Eigenwert setzt und diese Gleichung löst. Die Eigenwerte sind wichtig, um die Stabilität und Dynamik von linearen Systemen zu analysieren.
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Was versteht man unter dem Begriff Eigenwert und wie wird er in der linearen Algebra verwendet?
Ein Eigenwert ist eine Zahl, die einer quadratischen Matrix zugeordnet ist und die die Matrix bei Multiplikation mit einem Vektor nur skaliert, aber nicht verändert. In der linearen Algebra werden Eigenwerte verwendet, um wichtige Eigenschaften von Matrizen zu analysieren, wie z.B. die Stabilität von linearen Gleichungssystemen oder die Diagonalisierbarkeit von Matrizen. Eigenwerte spielen auch eine wichtige Rolle bei der Lösung von Differentialgleichungen und in der Physik.
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Was versteht man unter dem Begriff "Eigenwert" in der linearen Algebra und wie ist er mathematisch definiert?
Ein Eigenwert ist eine Zahl, die einer quadratischen Matrix zugeordnet ist und bei der Multiplikation mit einem Vektor nur skaliert wird, ohne seine Richtung zu ändern. Mathematisch betrachtet ist ein Eigenwert λ einer Matrix A definiert als eine Lösung der Gleichung det(A - λI) = 0, wobei det die Determinante, A die Matrix und I die Einheitsmatrix ist.
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Wie können lineare Gleichungssysteme mit Hilfe von Matrizen und Vektoren effizient gelöst werden? Welche Anwendungen hat die lineare Algebra in der Physik und Informatik?
Lineare Gleichungssysteme können effizient mit Hilfe von Matrizen und Vektoren gelöst werden, indem man die Koeffizientenmatrix des Systems invertiert und mit der rechten Seite des Systems multipliziert. In der Physik wird lineare Algebra verwendet, um Bewegungen von Objekten zu beschreiben, Kräfte zu analysieren und Differentialgleichungen zu lösen. In der Informatik spielt lineare Algebra eine wichtige Rolle bei der Entwicklung von Algorithmen für Bildverarbeitung, maschinelles Lernen und künstliche Intelligenz.
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