Lineare Algebra I
Springer Spektrum (Verlag)
978-3-662-69210-3 (ISBN)
- Entwickelt die Grundbegriffe und wesentlichen Aussagen der Linearen Algebra 1 Schritt für Schritt
- Enthält eine Vielzahl von motivierenden Zwischenerklärungen und regt zum Selbstdenken an
- Enge Verzahnung von eher rechnerischem Vorgehen mit konzeptionellem Vorgehen für ein besseres Verständnis
Dieses Lehrbuch behandelt die üblichen Inhalte der Vorlesung "Lineare Algebra". Ein besonderer Schwerpunkt wird auf die schrittweise Entwicklung der Grundbegriffe, Konzepte und Sätze gelegt.
Das Buch enthält eine Vielzahl von Motivationen und Querbezügen zwischen konkreten (Rechen-)Beispielen und abstrakten Aussagen und eignet sich daher hervorragend zum Selbststudium und zur Prüfungsvorbereitung.
Prof. Dr. Marco Hien war nach einem Postdoc-Jahr an der University of Chicago zunächst an der Universität Regensburg tätig. Seit 2010 ist er Professor für Algebra und Zahlentheorie an der Universität Augsburg mit den Forschungsgebieten Algebraische Geometrie und algebraische Analysis. 2020 erhielt er den "Preis für gute Lehre“ des Wissenschaftsministeriums Bayern.
Einführung in die mathematische Sprache
Körper
Vektorräume und lineare Abbildungen
Basis und Dimension
Lineare Abbildungen und Matrizen allgemeiner Fall
Lineare Gleichungssysteme das Gauß-Verfahren
Äquivalenzrelationen und Quotientenvektorräume
Der Polynomring über einem Körper
Die Determinante
Eigenwerte
Skalarprodukte, euklidische und unitäre Vektorräume
Der Dualraum
Hauptachsentransformation.
Erscheinungsdatum | 25.09.2024 |
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Zusatzinfo | XIII, 416 S. 21 Abb. |
Verlagsort | Berlin |
Sprache | deutsch |
Maße | 155 x 235 mm |
Einbandart | kartoniert |
Themenwelt | Mathematik / Informatik ► Mathematik ► Algebra |
Schlagworte | Eigenwerte • Lehrbuch • Lineare Gleichungssystem • lineare Transformationen • Matrizen • Prüfungsvorbereitung • Vektorräume |
ISBN-10 | 3-662-69210-4 / 3662692104 |
ISBN-13 | 978-3-662-69210-3 / 9783662692103 |
Zustand | Neuware |
Informationen gemäß Produktsicherheitsverordnung (GPSR) | |
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