Details

Lineare Algebra kompakt für Dummies

Für Dummies 1. Aufl.

von: Ernst Georg Haffner
9,49 €
Verlag:	Wiley-VCH
Format:	EPUB
Veröffentl.:	15.10.2014
ISBN/EAN:	9783527687893
Sprache:	deutsch
Anzahl Seiten:	247

In den Warenkorb

Als Gutschein

DRM-geschütztes eBook, Sie benötigen z.B. Adobe Digital Editions und eine Adobe ID zum Lesen.

Beschreibungen

Titelbeschreibung

Der schnelle Überblick für Schüler, Studenten und jeden, den es sonst noch interessiert Sie ist unbeliebt und gilt als schwer verständlich: die Li‑neare Algebra. Aber keine Sorge, Hilfe naht: E.-G. Haffner hat für Sie das Wichtigste kompakt und dennoch verständlich zusammengefasst. Dank vieler Beispiele und Schritt-für-Schritt-Beschreibungen erlernen Sie den Umgang mit Vektoren, Vektorräumen, Matrizen und linearen Gleichungssystemen fast wie von selbst. Damit ist Lineare Algebra kompakt für Dummies der perfekte Nachhilfelehrer für die Tasche: einfach, kompetent und günstig.

Inhaltsverzeichnis

Einführung 15 Zu diesem Buch 15 Konventionen in diesem Buch 16 Was Sie nicht lesen müssen 16 Törichte Annahmen über den Leser 16 Wie dieses Buch aufgebaut ist 16 Teil I: Grundlagen der linearen Algebra 17 Teil II: Landschaftserkundung zur linearen Algebra 17 Teil III: Lineare Algebra for Runaway Dummies 18 Teil IV: Top Ten Teil 18 Symbole in diesem Buch 18 Wie es weitergeht 19 Teil I Grundlagen der Algebra 21 Kapitel 1 Die bunte Welt der linearen Algebra 23 Dafür braucht man lineare Algebra 24 Systeme von Gleichungen lösen 25 Geometrische Rätsel knacken 26 Die Bausteine der linearen Algebra erkennen 28 Körper und Vektorräume 28 Sinnvolle Verknüpfungen von Vektoren 28 Die Werte in Reih’ und Glied bringen 29 Matrizen und ihre Verknüpfungen 32 Determinanten 34 Alles in einen linearen Zusammenhang bringen 35 Lineare Abbildungen 35 Kapitel 2 Körper und andere Welten 39 Verkündigung der Körpergesetze 39 Der Begriff des »Körpers« 39 Das Assoziativgesetz 41 Das Kommutativgesetz 45 Das neutrale Element 48 Inverse Elemente 49 Das Distributivgesetz 51 Die Algebraische Struktur der Körper 52 Endlich unendliche Körper 54 Der kleinste Körper 54 Die klassischen Zahlkörper 56 Na so was: die Restklassenkörper 57 Kapitel 3 Wen Amors Vektor trifft 61 Woher die Vektoren kommen 61 Erweitern Sie Ihren Horizont – um n Dimensionen 62 Grundlegende Vektoroperationen 64 Addition und Subtraktion von Vektoren 65 Skalare Multiplikation von Vektoren 67 Das Skalarprodukt von Vektoren 68 Die Norm eines Vektors 70 Das Vektorprodukt 73 Der Winkel zwischen Vektoren 74 Diese Vektoren sind nicht normal 77 Jetzt wird es eng: der n-Raum 78 Der Euklidische n-Raum 79 Der komplexe n-Raum 81 Warum das alles kein Unsinn ist 82 Die größten Irrtümer der Naturwissenschaften 82 Arbeit und Kraft 83 Das Drehmoment 84 Tricks mit Vektoren 86 Der Kosinussatz 86 Teil II Landschaftserkundung zur linearen Algebra 89 Kapitel 4 Vektorräume mit Aussicht 91 Räume voller Vektoren 91 Vektorraumoperationen 92 Addition von Vektoren 93 Skalare Multiplikation 93 Vektorraumeigenschaften 95 Massenhaft Beispiele für Vektorräume 96 Vektorräume aus n-Tupeln 96 Vektorräume aus Polynomen 97 Vektorräume aus Matrizen 99 Vektorräume von Folgen und Funktionen 100 Vektorräume aus linearen Abbildungen 102 Vektorräume aus Körpern 103 Unterräume – aber nicht im Kellergeschoss 104 Die formale Spezifikation der Unterräume 104 Eine Abkürzung zu den Unterräumen 106 Aufräumen in den Unterräumen 107 Summen von Unterräumen 111 Direkte Summen von Unterräumen 113 Kapitel 5 LGS – Auf lineare Steine können Sie bauen 117 Wie lineare Gleichungssysteme entstehen 117 Darstellungsmöglichkeiten linearer Gleichungssysteme 121 Die Quadratische Form 122 Die Stufenform 124 Die Idealform 125 Prinzipielle Lösungsmengen von LGSen 127 Eindeutige Lösung 128 Freie Parameter in der Lösung 128 Keine Lösungen 131 Das Gauß’sche Eliminationsverfahren zur Lösung von LGSen 131 Carl Friedrich Gauß 132 Der Gauß-Jordan-Algorithmus 136 Lösung eines LGS über die erweiterte Koeffizientenmatrix 138 So geht es auch: LR-Zerlegung nach Gauß 140 Determinanten zur Bestimmung von Lösungen 143 Lösung â la Cramer & Cramer 144 Inverse Matrizen zur Lösung einer Matrizengleichung 145 Parametrisierte LGS 146 Kapitel 6 Die Matrix ist überall 155 Wie eine Matrix das Leben erleichtert 155 Lineare Gleichungssysteme als Matrizen darstellen 156 Grundlegende Matrixoperationen 158 Addition von Matrizen 158 Skalare Multiplikation von Matrizen 159 Matrix-Vektorprodukt 161 Matrixmultiplikation 162 Transposition von Matrizen 165 Der Rang einer Matrix 166 Attribute von Matrizen 168 Quadratische Matrizen 168 Reguläre Matrizen 170 Idempotente Matrizen 171 Diagonalmatrizen 172 Adjungierte von Matrizen bestimmen 173 Komplementäre Matrizen erzeugen 174 Matrizen invertieren 176 Mittels Determinanten und Adjunkten 177 Mittels Gauß-Jordan-Algorithmus 177 Der Matrix auf der Spur 179 Teil III Lineare Algebra for Runaway Dummies 181 Kapitel 7 Die lineare Unabhängigkeitserklärung 183 Wir kombinieren linear 183 Warum unabhängig besser ist als abhängig 185 Bestimmung der linearen Unabhängigkeit 186 Bei n-Tupel-Vektoren 187 Bei Polynomen 190 Bei Matrizen 191 Im Allgemeinen 194 Fallstricke der linearen Unabhängigkeit 198 Kapitel 8 Basen, keine lästige Verwandtschaft 201 Auf dieser Basis beruht unsere Arbeit 201 Erzeugende Systeme 206 Lineare Hüllen als Unterräume 207 Lineare Unabhängigkeit von Basisvektoren 209 Erzeugte Unterräume 210 Matrizen und Basen: So geht das! 214 Dimensionen und Basisvektoren 215 Jetzt haben Sie endlich die Koordinaten 216 Basen für Orthonormal-Verbraucher 217 Kapitel 9 Ganz bestimmte Determinanten 219 Warum Determinanten wichtig sind 219 Was Permutationen mit Determinanten zu tun haben 221 Berechnung von Determinanten 222 Determinanten von 2×2-Matrizen 222 Determinanten mit der Regel von Sarrus berechnen 224 Berechnung von Determinanten im Allgemeinen 227 Rechenregeln für Determinanten 228 Wie sich die Transpositionen auf Determinanten auswirken 229 Diagonalmatrizen sind die besten Freunde von Determinanten 229 Die Determinate der Einheitsmatrix 230 Skalare Multiplikation und Determinanten 230 Determinanten und der Zeilentausch/Spaltentausch 231 Leibniz trifft auf Gauß 232 Determinantenberechnung für Dreiecksmatrizen 233 Zusammenhang zwischen Determinante und Invertierbarkeit einer Matrix 233 Unterdeterminanten 234 Rekursion 234 Der Entwicklungssatz 236 Teil IV Top Ten Teil 239 Kapitel 10 Lineare Algebra in zehn Minuten 241 Linearität verstehen und keine Angst vor Algebra haben 241 Den Körper als Freund betrachten 241 Mit diesen Vektoren können Sie rechnen 241 Räume voller Vektoren 242 Gleichungssysteme mit geometrischen Objekten identifizieren 242 LGSe mit unterschiedlichen Methoden lösen 242 Keiner entkommt der Matrix 242 Noch unabhängiger als die Schweiz 243 Neues Verständnis von Koordinaten 243 Determinanten sind das Herz einer Matrix 243 Stichwortverzeichnis 245

Autorenportrait

Prof. Dr. E.-G. Haffner studierte an der Universität Kaiserslautern Informatik und Mathematik und promovierte an der Universität Trier. Heute ist er als Professor der Hochschule Trier für die Mathematikausbildung in den Studiengängen Elektrotechnik, Medizintechnik und Wirtschaftsingenieurwesen verantwortlich.