Produkt zum Begriff Eigenwerte:
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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 Eigenwerte in der linearen Algebra und warum sind sie für die Diagonalisierung von Matrizen wichtig?
Eigenwerte sind die Skalierungsfaktoren, um die ein Vektor bei einer linearen Transformation gestreckt oder gestaucht wird. Sie sind wichtig für die Diagonalisierung von Matrizen, da sie es ermöglichen, die Matrix in eine Diagonalmatrix umzuwandeln, was Berechnungen und Analysen vereinfacht. Die Diagonalisierung einer Matrix ermöglicht es, komplexe lineare Transformationen effizienter zu berechnen und zu verstehen.
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Was sind Eigenwerte und wie werden sie in verschiedenen mathematischen Disziplinen wie lineare Algebra, Quantenmechanik und Signalverarbeitung verwendet?
Eigenwerte sind spezielle Werte, die mit einer quadratischen Matrix in Verbindung stehen und in verschiedenen mathematischen Disziplinen verwendet werden. In der linearen Algebra werden Eigenwerte verwendet, um die Stabilität von linearen Systemen zu analysieren und um Differentialgleichungen zu lösen. In der Quantenmechanik repräsentieren Eigenwerte die möglichen Messergebnisse von physikalischen Größen wie Energie und Drehimpuls. In der Signalverarbeitung werden Eigenwerte verwendet, um die Eigenschaften von Signalen und Systemen zu analysieren und um Daten zu komprimieren.
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Was sind Eigenwerte und wie werden sie in der linearen Algebra angewendet?
Eigenwerte sind spezielle Zahlen, die einer quadratischen Matrix zugeordnet sind und bei der Multiplikation mit einem Vektor nur in Richtung des Vektors skaliert werden. In der linearen Algebra werden Eigenwerte verwendet, um die Stabilität von linearen Systemen zu analysieren, Eigenvektoren zu berechnen und Differentialgleichungen zu lösen. Sie spielen auch eine wichtige Rolle bei der Diagonalisierung von Matrizen und der Bestimmung von Basisvektoren.
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Was sind Eigenwerte und welche Bedeutung haben sie in der linearen Algebra?
Eigenwerte sind die Lösungen der Gleichung det(A - λI) = 0, wobei A eine quadratische Matrix und λ eine reelle Zahl ist. Sie haben in der linearen Algebra die Bedeutung, die Richtung und Stärke der linearen Transformation durch die Matrix A zu beschreiben und spielen eine wichtige Rolle bei der Diagonalisierung von Matrizen.
Ähnliche Suchbegriffe für Eigenwerte:
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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 Eigenwerte und wie werden sie in der linearen Algebra berechnet?
Eigenwerte sind diejenigen Skalare, für die eine quadratische Matrix mit einem Vektor multipliziert wird und das Ergebnis ein Vielfaches des Vektors ist. Sie werden berechnet, indem die Determinante der Matrix von der Identitätsmatrix multipliziert wird und die Gleichung det(A - λI) = 0 gelöst wird, wobei A die Matrix, I die Identitätsmatrix und λ der Eigenwert ist. Die Eigenwerte geben wichtige Informationen über die lineare Transformation der Matrix und können zur Diagonalisierung und zur Lösung von Differentialgleichungen verwendet werden.
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Was sind Eigenwerte und wie werden sie in der linearen Algebra verwendet?
Eigenwerte sind spezielle Zahlen, die einer quadratischen Matrix zugeordnet sind und bei der Multiplikation mit einem Vektor nur in Richtung des Vektors skalieren. In der linearen Algebra werden Eigenwerte verwendet, um die Stabilität von linearen Systemen zu analysieren, Eigenvektoren zu bestimmen und komplexe Berechnungen zu vereinfachen. Sie spielen eine wichtige Rolle bei der Diagonalisierung von Matrizen und der Lösung von Differentialgleichungen.
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Was sind Eigenwerte und wofür werden sie in der linearen Algebra verwendet?
Eigenwerte sind diejenigen Skalare, für die eine quadratische Matrix mit einem Vektor multipliziert wird und das Ergebnis ein Vielfaches des Vektors ist. In der linearen Algebra werden Eigenwerte verwendet, um die Stabilität von linearen Systemen zu analysieren, um die Eigenschaften von linearen Transformationen zu verstehen und um Differentialgleichungen zu lösen. Sie spielen auch eine wichtige Rolle bei der Diagonalisierung von Matrizen und der Berechnung von Determinanten.
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Was sind Eigenwerte und warum sind sie in der linearen Algebra wichtig?
Eigenwerte sind diejenigen Skalare, für die eine quadratische Matrix mit einem Vektor multipliziert wird und das Ergebnis ein Vielfaches des ursprünglichen Vektors ist. Sie sind wichtig, da sie Informationen über die Struktur und Verhalten einer linearen Abbildung liefern und es ermöglichen, komplexe Probleme zu vereinfachen und zu lösen. Eigenwerte spielen eine Schlüsselrolle bei der Diagonalisierung von Matrizen und der Lösung von Differentialgleichungen in der linearen Algebra.
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