Liebe Besucherinnen und Besucher,
aufgrund unseres Sommerfestes sind wir am 03. September 2026 bis 14 Uhr erreichbar. Am 04. September 2026 sind wir wieder wie gewohnt für Sie da. Vielen Dank für Ihr Verständnis.
Ihr Team von Sack Fachmedien
Buch, Deutsch, Band 3, 196 Seiten, Format (B × H): 170 mm x 244 mm, Gewicht: 355 g
Mit einer Einführung in die Numerik linearer Gleichungssysteme
Buch, Deutsch, Band 3, 196 Seiten, Format (B × H): 170 mm x 244 mm, Gewicht: 355 g
Reihe: Mathematische Methoden der Technik
ISBN: 978-3-519-02615-0
Verlag: Vieweg+Teubner Verlag
Springer Book Archives
Zielgruppe
Upper undergraduate
Fachgebiete
Weitere Infos & Material
1. Matrizen und lineare Gleichungssysteme.- 1.1 Bezeichnungen, spezielle Matrizen.- 1.2 Vektornormen, Matrizennormen.- 1.3 Rang einer Matrix.- 1.4 Mathematische Grundlagen linearer Gleichungssysteme.- 1.5 Direkte Lösung linearer Gleichungssysteme, gestaffelte Systeme.- 1.6 Der Gauss-Algorithmus für reguläre Systeme.- 1.7 Der Gauss-Algorithmus für allgemeine Systeme.- 1.8 Der Cholesky-Algorithmus, Systeme mit Bandstruktur, Rechenaufwand.- 1.9 Überbestimmte lineare Gleichungssysteme.- 1.10 Iterationsverfahren, Konstruktion und Konvergenz.- 1.11 SOR-Verfahren.- 1.12 Weitere Verfahren.- 2. Matrizen-Eigenwertprobleme.- 2.0 Einführungsbeispiele.- 2.1 Matrizeneigenwertprobleme — Definition und grundlegende Eigenschaften.- 2.2 Schur’sche Normalform, Sensitivität des Matrizeneigenwertproblems.- 2.3 Eigenwertschranken, der Rayleighquotient einer Matrix und seine Eigenschaften.- 2.4 Zu behandelnde Aufgaben.- 2.5 Vektoriteration nach v. Mises und inverse Iteration nach Wielandt.- 2.6 Transformationen einer n × n-Matrix auf obere Fastdreiecks (Hessenberg-) bzw. Tridiagonalform.- 2.7 Berechnung der Eigenwerte einer hermiteschen Dreibandmatrix, Berechnung der Eigenwerte eines allgemeinen Eigenwertproblems mit Bandmatrizen.- 2.8 Bestimmung der Eigenwerte einer Hessenberg-Matrix Methode von Hyman.- 2.9 Bestimmung der Eigenvektoren einer nichtzerfallenden Dreibandmatrix.- 2.10 Bestimmung der Eigenvektoren einer nichtzerfallenden Hessenbergmatrix.- 2.11 Das QR- bzw. QL-Verfahren.- 2.12 Die simultane (inverse) Vektoriteration für allgemeine Eigenwertprobleme.- 2.13 Das Lanczos-Verfahren.
