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Numerische Mathematik für Anfänger

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Gerhard Opfer

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Dieses Buch will dem Studienanfänger einen Einstieg in die Numerische Mathematik bieten, eine Disziplin, die früher ausschließlich im Hauptstudium angeboten wurde, inzwischen aber an mehreren Universitäten sinnvollerweise bereits im ersten Semester auf dem Lehrplan steht. Gerhard Opfer hat dafür ein Buch zur Einführung verfaßt, das auf einem in vielen Semestern sorgfältig überprüften neuen Konzept beruht. Es trägt den Besonderheiten des Fachs mit vielen Beispielen und Aufgaben Rechnung. Der Student lernt, den Stoff selbständig zu erarbeiten und zu vertiefen. Er wird bald einen Blick für mögliche Reduzierungen des Aufwandes, den ein Algorithmus verursacht, für die notwendige Stabilität, die den immer auftretenden Rundungsfehlern Schranken setzt, und für vorhandene, aber noch nicht genutzte Parallelisierungen, die Rechenzeit sparen helfen, entwickeln.

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Numerische Mathematik für Anfänger, Gerhard Opfer

Langue
Année de publication: 1993,
État du livre: Bon
Prix: 2,38 €

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Titre: Numerische Mathematik für Anfänger
Langue: Allemand
Auteurs: Gerhard Opfer
Éditeur: Vieweg
Publié: 1993
ISBN10: 3528072652
ISBN13: 9783528072650
Séries: Vieweg-Studium
Mots clés: Manuels, Mathématiques
Description: Dieses Buch will dem Studienanfänger einen Einstieg in die Numerische Mathematik bieten, eine Disziplin, die früher ausschließlich im Hauptstudium angeboten wurde, inzwischen aber an mehreren Universitäten sinnvollerweise bereits im ersten Semester auf dem Lehrplan steht. Gerhard Opfer hat dafür ein Buch zur Einführung verfaßt, das auf einem in vielen Semestern sorgfältig überprüften neuen Konzept beruht. Es trägt den Besonderheiten des Fachs mit vielen Beispielen und Aufgaben Rechnung. Der Student lernt, den Stoff selbständig zu erarbeiten und zu vertiefen. Er wird bald einen Blick für mögliche Reduzierungen des Aufwandes, den ein Algorithmus verursacht, für die notwendige Stabilität, die den immer auftretenden Rundungsfehlern Schranken setzt, und für vorhandene, aber noch nicht genutzte Parallelisierungen, die Rechenzeit sparen helfen, entwickeln.