Yuri Luchko: Mathematische Modellierung mit MATLAB® und Octave
Mathematische Modellierung mit MATLAB® und Octave
Buch
- Eine praxisorientierte Einführung
- Springer-Verlag GmbH, 10/2019
- Einband: Kartoniert / Broschiert, Paperback
- Sprache: Deutsch
- ISBN-13: 9783662597439
- Bestellnummer: 9382540
- Umfang: 404 Seiten
- Nummer der Auflage: 19002
- Auflage: 2. Aufl. 2019
- Gewicht: 682 g
- Maße: 239 x 169 mm
- Stärke: 31 mm
- Erscheinungstermin: 15.10.2019
Klappentext
Dieses Lehrbuch beinhaltet eine Einführung in die vielfältige und faszinierende Welt der mathematischen Modellierung und eignet sich ideal für alle, die auf diesem Gebiet noch keine großen Erfahrungen sammeln konnten. Insbesondere wurde dabei an die Studierenden im Bachelor-Studium gedacht, die beim Durcharbeiten des Buchs das nötige Rüstzeug bekommen, um sich selbstständig an die mathematische Modellierung von realen Anwendungen zu wagen und die in der Spezialliteratur beschriebenen Modelle kreativ anzupassen und einzusetzen. Während der erste Teil des Buchs sich der Methodik des Modellierens und den Aktivitäten im Modellierungszyklus widmet, hält der zweite Teil einen Werkzeugkasten für die einzelnen Modellierungsschritte parat. Die dritte Säule des Buchs bilden einige Fallstudien, die nach der vorgestellten Methodik und mit den Techniken aus dem Werkzeugkasten bearbeitet werden. Das Modellieren beschränkt sich dabei nicht und das ist das Besondere an diesem Buch auf die Modellentwürfe, sondern beinhaltet auch ihre Analyse, numerische Behandlung, Implementierung von Algorithmen, Rechnungen, Visualisierung und Analyse der Ergebnisse. Für die Implementierung der Berechnungen und die Visualisierung der Ergebnisse wird dabei das Softwarepaket MATLAB® eingesetzt, alle Beispiele sind jedoch ebenso in Octave lauffähig.Die vorliegende zweite Auflage wurde in einigen Teilen wesentlich erweitert, um die Bedeutung der mathematischen Modellierung in aktuellen Anwendungen noch deutlicher zu machen. Insbesondere werden jetzt auch wichtige Modellansätze aus dem Bereich des maschinellen Lernens vorgestellt und eine neue Fallstudie über Computertomographie behandelt die Modellierung von inversen schlecht gestellten Problemen.
Biografie (Frank Haußer)
Prof. Dr. Frank Haußer studierte in Freiburg und Berlin Physik und Mathematik. Nach seiner Promotion in theoretischer Physik arbeitete er zunächst mehrere Jahre als Software-Consultant und dann in der angewandten mathematischen Forschung. Seit April 2007 ist Frank Haußer Professor für Mathematik an der Beuth Hochschule für Technik Berlin.Anmerkungen:
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