Wirtschaftsmathematik für Studium und Praxis 1

Lineare Algebra
1997
ISBN: 978-3-540-61706-8
Verlag: Springer Berlin Heidelberg

Buch, Deutsch, 233 Seiten, Paperback, Format (B × H): 155 mm x 235 mm, Gewicht: 400 g

Reihe: Springer-Lehrbuch

Die "Wirtschaftsmathematik" ist eine Zusammenfassung der in den Wirtschaftswissenschaften gemeinhin benötigten mathematischen Kenntnisse. Lineare Algebra führt in die Vektor- und Matrizenrechnung ein, stellt Lineare Gleichungssysteme vor, berichtet über Determinanten und liefert Grundlagen der Eigenwerttheorie und Aussagen zur Definitheit von Matrizen. Schließlich wird das Rüstzeug zur Vorbereitung auf die Lineare Programmierung entwickelt. Alle Inhalte sind ökonomisch motiviert und um wirtschaftliche Anwendungen ergänzt. Der Leser wird auch auf Theorien verwiesen, in denen der vorgestellte Stoff Verwendung findet. Die Mathematik wird anschaulich und ohne unnötige formale Beweise vermittelt. Der fernstudienerfahrene Autor hat den Stoff so aufbereitet, daß das Buch für das Selbststudium besonders geeignet ist.

Zielgruppe

Upper undergraduate

Autoren/Hrsg.

Rödder, Wilhelm

Fachgebiete

• Mathematik | Informatik Mathematik Algebra Lineare und multilineare Algebra, Matrizentheorie
• Wirtschaftswissenschaften Betriebswirtschaft Wirtschaftsmathematik und -statistik
• Mathematik | Informatik Mathematik Algebra Homologische Algebra
• Wirtschaftswissenschaften Volkswirtschaftslehre Volkswirtschaftslehre Allgemein Wirtschaftstheorie, Wirtschaftsphilosophie
• Wirtschaftswissenschaften Betriebswirtschaft Unternehmensforschung
• Mathematik | Informatik Mathematik Operations Research
• Wirtschaftswissenschaften Volkswirtschaftslehre Volkswirtschaftslehre Allgemein Ökonometrie

Inhaltsverzeichnis

1. Lineare Zusammenhänge in der Wirtschaft.- 1.1. Vektoren, Matrizen und Lineare Planungsrechnung.- 1.2. Lineare Algebra versus Linearität in der Ökonomie.- 2. Der 2-dimensionale Vektorraum R2.- 2.1. Grundbegriffe und Grundrechenarten im R2.- 2.2. Dimension und Basis des R2.- 2.3. Skalarprodukt, Gerade und Halbebene.- 3. Der n-dimensionale Vektorraum Rn.- 3.1. Grundbegriffe und Grundrechenarten im Rn.- 3.2. Dimension und Basis des Rn.- 3.3. Skalarprodukt, Hyperebene und Halbraum.- 3.4. Hyperräume, Unterräume.- 3.5. Orthonormale Basen und Orthonormalisierung.- 4. Matrizen.- 4.1. Die Matrix als lineare Abbildung.- 4.2. Grundbegriffe und Grundrechenarten für Matrizen.- 4.3. Die Matrixmultiplikation.- 4.4. Spezielle Matrizen.- 4.5. Input-Output-Analysen als ökonomische Anwendungsmöglichkeiten der Matrizenrechnung — Teil I.- 5. Lineare Gleichungssysteme und Matrixgleichungen.- 5.1. Einführung und Sprechweisen.- 5.2. Der Rang einer Matrix.- 5.3. Homogene Gleichungssysteme.- 5.4. Inhomogene Gleichungssysteme.- 5.5. Das Gaußsche Eliminationsverfahren.- 5.6. Pivotisieren.- 5.7. Definition und Eigenschaften von Matrixinversen.- 5.8. Die Matrixinversion mittels linearer Gleichungssysteme.- 5.9. Input-Output-Analysen als ökonomische Anwendungsmöglichkeiten der Matrizenrechnung — Teil II.- 6. Determinanten.- 6.1. Die 2- und die 3-reihige Determinante.- 6.2. Die n-reihige Determinante.- 6.3. Anwendungen der Determinantenrechnung.- 7. Eigenwerte und quadratische Formen.- 7.1. Eigenwerte und Eigenvektoren symmetrischer Matrizen.- 7.2. Quadratische Formen und ihre Definitheit.- 7.3. Diagonalisierung durch quadratische Ergänzung.- 8. Spezielle Teilmengen des Rn und ihre Eigenschaften.- 8.1. Der ökonomische Sachbezug.- 8.2. Polyeder.- 8.3. Kegel.- 9. Vorbereitung auf dieLineare Programmierung.- 9.1. Die Deckungsbeitragsrechnung.- 9.2. Basislösungen und Polyederecken.- 9.3. Graphische Lösung einer Planungsaufgabe.- Lösungen zu den Übungsaufgaben.- Stichwortverzeichnis.