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Vorlesungen zur Linearen Algebra gehören zu den Pflichtveranstaltungen der mathematischen Grundausbildung von allen Studenten der ingenieurwissenschaftlichen, wirtschaftswissenschaftlichen, naturwissenschaftlichen sowie informations- und kommunikationstechnischen Fachrichtungen an Hochschulen und Universitäten. Das Arbeits- und Übungsbuch zur Linearen Algebra in der Reihe Mathematik-Studienhilfen gibt eine knappe, konzentrierte Darstellung der wesentlichen Begriffe, Ergebnisse und Methoden und stellt das Einüben und Trainieren dieser anhand zahlreicher Beispiele mit vollständigen Lösungen in den Mittelpunkt. Das Buch eignet sich daher insbesondere zum Selbststudium und zur Prüfungsvorbereitung. Im vorliegenden Band reichen die Themen von Vektoren, Matrizen, analytischer Geometrie, linearen Gleichungssystemen und linearen Abbildungen bis zu Eigenwerten und Eigenvektoren.
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Lineare Algebra, Günter M. Gramlich
- Jazyk
- Rok vydania
- 2011
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- (mäkká)
Platobné metódy
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- Titul
- Lineare Algebra
- Jazyk
- nemecky
- Autori
- Günter M. Gramlich
- Rok vydania
- 2011
- Väzba
- mäkká
- Počet strán
- 208
- ISBN10
- 3446430350
- ISBN13
- 9783446430358
- Série
- Hodnotenie
- 3 z 5
- Anotácia
- Vorlesungen zur Linearen Algebra gehören zu den Pflichtveranstaltungen der mathematischen Grundausbildung von allen Studenten der ingenieurwissenschaftlichen, wirtschaftswissenschaftlichen, naturwissenschaftlichen sowie informations- und kommunikationstechnischen Fachrichtungen an Hochschulen und Universitäten. Das Arbeits- und Übungsbuch zur Linearen Algebra in der Reihe Mathematik-Studienhilfen gibt eine knappe, konzentrierte Darstellung der wesentlichen Begriffe, Ergebnisse und Methoden und stellt das Einüben und Trainieren dieser anhand zahlreicher Beispiele mit vollständigen Lösungen in den Mittelpunkt. Das Buch eignet sich daher insbesondere zum Selbststudium und zur Prüfungsvorbereitung. Im vorliegenden Band reichen die Themen von Vektoren, Matrizen, analytischer Geometrie, linearen Gleichungssystemen und linearen Abbildungen bis zu Eigenwerten und Eigenvektoren.