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Grundlagen der Datenanalyse mit R: Eine anwendungsorientierte Einführung (Statistik und ihre Anwendungen)
by Daniel WollschlägerDieses Buch liefert eine anwendungsorientierte Einführung in die Datenauswertung mit der freien Statistikumgebung R. Es behandelt deskriptive Auswertungen ebenso umfassend wie inferenzstatistische Analysen. Neben klassischen univariaten Verfahren berücksichtigt das Buch nonparametrische Tests, Resampling-Methoden und multivariate Statistik. Zudem deckt es die vielfältigen Möglichkeiten ab, Daten aufzubereiten und Diagramme zu erstellen. Die statistischen Verfahren werden anhand von Beispielen erläutert und an vielen Stellen mit Diagrammen illustriert.Das Buch richtet sich an alle, die R kennenlernen und in konkreten Aufgabenstellungen einsetzen möchten, ohne bereits über Vorerfahrungen mit befehlsgesteuerten Programmen oder Programmiersprachen zu verfügen. In die vierte Auflage sind sowohl die Neuerungen von R 3.3.2 als auch jüngere Entwicklungen bei den Zusatzpaketen eingeflossen. Gleichzeitig wurde der Text überarbeitet und um ein eigenes Kapitel zu Diagrammen mit ggplot2 erweitert. Der Text behandelt nun auch allgemeine numerische Methoden wie Nullstellensuche, numerische Integration und Ableitung sowie numerische Optimierung.
Grundlagen der Differenzialgleichungen für Dummies (Für Dummies)
by Timm SiggDifferenzialgleichungen sind Ihnen ein Buch mit sieben Siegeln? Kein Problem! Im ersten Teil liefert Ihnen dieses Buch wirklich alles, was Sie an Handwerkszeug zum Lösen von Differenzialgleichungen benötigen. Anschließend erfahren Sie, was Differenzialgleichungen überhaupt sind und mit welchen Methoden man sie lösen kann. Im dritten Teil wird es ernst: Sie werden einfache Differenzialgleichungen rechnerisch lösen. Aber keine Sorge: Vielfältige Beispiele geben Ihnen die Gelegenheit, die Verfahren gründlich zu üben. Und damit Sie wissen, warum Sie sich all diesen Mühen unterziehen, werden Sie zuletzt auf berühmte Differenzialgleichungen aus Biologie, Chemie, Physik und Ökonomie treffen.
Grundlagen der Mathematik für Dummies (Für Dummies)
by Mark ZegarelliMathematik ist nicht jedermanns Sache und oft sind es gerade die Grundlagen, die fehlen: Wie berechnet man nochmal den Umfang eines Kreises? Wieviel Geld spare ich bei 30 % Rabatt? Und wie geht man Textaufgaben eigentlich richtig an? Fragen über Fragen - die Antworten finden Sie in diesem Buch. Egal ob Bruch- oder Prozentrechnung, Geometrie, Algebra, Wahrscheinlichkeitsrechnung oder Statistik, Mark Zegarelli erklärt es Ihnen einfach, mit Humor und immer schnell auf den Punkt. Frischen Sie Ihr Wissen auf, lernen Sie die Grundlagen der Mathematik und werden Sie ruckzuck zum Mathe-Ass.
Grundlagen der Mathematik für Dummies (Für Dummies)
by Mark ZegarelliMathematik ist nicht jedermanns Sache und oft sind es gerade die Grundlagen aus den Klassen 4-7, die fehlen: Wie berechnet man nochmal den Umfang eines Kreises? Wieviel Geld spare ich bei 30 % Rabatt? Und wie geht man Textaufgaben eigentlich richtig an? Fragen über Fragen - die Antworten finden Sie in diesem Buch. Egal ob Bruch- oder Prozentrechnung, Geometrie, Algebra, Wahrscheinlichkeitsrechnung oder Statistik, Mark Zegarelli erklärt es Ihnen einfach, mit Humor und immer schnell auf den Punkt. Frischen Sie Ihr Wissen auf, lernen Sie die Grundlagen der Mathematik und werden Sie ruckzuck zum Mathe-Ass.
Grundlagen der Mathematik für Dummies (Für Dummies)
by Mark ZegarelliRuckzuck Mathematik verstehen Mathematik liegt nicht allen und oft sind es gerade die Grundlagen, die fehlen: Wie berechnet man nochmal den Umfang eines Kreises? Wieviel Geld spare ich bei 30 Prozent Rabatt? Und was war doch gleich ein unechter Bruch? Fragen über Fragen – die Antworten finden Sie in diesem Buch. Egal ob Bruch- oder Prozentrechnung, Geometrie, Algebra, Wahrscheinlichkeitsrechnung oder Statistik: Mark Zegarelli erklärt Ihnen die Grundlagen, einfach, mit Humor und immer schnell auf den Punkt. Zusätzlich finden Sie am Ende jedes Kapitels Übungsaufgaben, mit denen Sie Ihr Wissen festigen können. Sie erfahren Wie Sie mit Quadratwurzeln und Exponenten umgehen Wie Sie Umfang, Fläche, Oberfläche und Volumen geometrischer Figuren berechnen Wie Sie Gleichungen mit einer oder mehreren Variablen lösen
Grundlagen der Mathematikdidaktik: Eine Einführung für den Unterricht in der Sekundarstufe (Mathematik Kompakt)
by Kristina Reiss Christoph HammerDer Band stellt mathematikdidaktisches Basiswissen bereit, das für den Unterricht in der Sekundarstufe relevant ist. Im Fokus steht dabei ein schülerorientierter und kognitiv aktivierender Mathematikunterricht, der inhaltlich und konzeptionell auf den aktuell gültigen Bildungsstandards aufbaut. Einerseits werden theoretische Ideen und empirische Evidenz rund um das Lehren und Lernen beschrieben, andererseits steht die Auseinandersetzung mit dem Fach Mathematik im Vordergrund, die an exemplarischen Inhalten illustriert und mit geeigneten Aufgaben unterstützt wird. Die behandelten Themen umfassen beispielsweise Begründungen für die Bedeutung des Mathematikunterrichts, nationale Bildungsstandards und mathematische Kompetenz, Grundmuster des Fachs, die Rolle von Aufgaben und Fehlern im Unterricht oder die Entwicklung mathematischen Denkens. In der zweiten Auflage wurden die Beispiele noch einmal erweitert, um so den Bezug zur schulischen Praxis zu stärken. Adressaten sind Studentinnen und Studenten des Lehramts, aber auch Lehrkräfte an Schulen. Der Band kann ihnen sowohl als zusammenfassende Darstellung als auch als Handbuch zu einzelnen Fragen des Mathematikunterrichts dienen.
Grundlagen der Rechnerarchitektur: Von der Schaltung zum Prozessor
by Michael Glaß Frank SlomkaDas Buch führt in die Grundlagen der technischen Informatik ein und richtet sich generell an Studierende der MINT-Fächer in den ersten Semestern. Ausgehend von den mathematischen Grundlagen zur Beschreibung und Berechnung logischer Schaltungen wird der komplette Entwurf digitaler Rechenmaschinen beschrieben. Aufbauend auf der Halbleitertechnik und deren Schaltungen führt das Buch in die Grundbegriffe der Rechnerarchitektur anhand einfacher und selbst aufbaubarer Beispiele ein.
Grundlagen der Wahrscheinlichkeitsrechnung: Die Theorie schrittweise anhand zentraler Themen entwickelt
by Günter HinrichsBei häufigem Würfeln fällt normalerweise jede Zahl in ungefähr 1/6 der Fälle. Kann man dieses sogenannte „Gesetz der großen Zahlen“ beweisen oder wenigstens irgendwie erhellen? Auf welcher Grundlage? In diesem Buch wird der folgende mögliche Zugang entwickelt: Man schaut sich die verschiedenen theoretisch möglichen Zahlenfolgen in einer langen Würfelreihe an, fragt nach „typischem“ (d. h. in den meisten von ihnen zu findendem) Verhalten und erkennt das Gesetz der großen Zahlen als solches. Dieser Ansatz fügt sich gut mit der Vorstellung zusammen, dass theoretisch alles aus der (Newtonschen) Physik berechenbar sein könnte. Dies wird ausgearbeitet und Hand in Hand entsteht damit ein mathematischer Rahmen zur Beschreibung „zufälligen“ Geschehens solcher Art. Der so entwickelte mathematische Rahmen fällt elementarer und transparenter als im oft üblichen axiomatischen Zugang aus. Die gestellte Frage ist abstrakt, aber auf größtmögliche abstrakte Allgemeinheit wird pragmatisch verzichtet. Aus dem erreichten Blickwinkel werden dann exemplarisch weitere Themen beleuchtet, nämlich der zentrale Grenzwertsatz und einfache stochastische Prozesse. Im ersten Fall bewährt sich der entwickelte Rahmen, im zweiten treten auch seine Grenzen zu Tage. Deren Analyse öffnet eine Brücke zum üblichen axiomatischen Zugang. Dieses Buch richtet sich an Leser mit einer Grundbildung in „höherer Mathematik“ im Umfang von ein bis zwei Hochschulsemestern (egal, wie und wo erworben; Hauptsache, sie haben dabei ihren Hausverstand nicht verloren). Es kann als einführendes Lehrbuch dienen – nach einem vielleicht unkonventionellen Anfang ist es anschlussfähig an die gängige weiterführende Literatur. Auch bereits kundige Leser können Freude daran finden, sich bekannte Themen aus einer neuen Perspektive in ungewohnter Aneinanderreihung vor Augen führen zu lassen.
Grundlagen der Warteschlangentheorie
by Dieter BaumDieses Buch präsentiert die Grundlagen der stochastischen Modellierung -- Maßtheorie, Wahrscheinlichkeitstheorie, Theorie stochastischer Prozesse und Markov-Theorie -- in ihrer natürlichen Aufbaufolge. Damit und ergänzt durch einen Anhang zu wichtigen Begriffsbildungen der allgemeinen Topologie, werden die wesentlichen Aussagen der Warteschlangentheorie auf ein solides mathematisches Fundament gestellt. Kapitel 5 behandelt klassische Markov- und Semi-Markov-Modelle, die Phasenmethode, Markov-additive Ankunftsprozesse, das BMAP/G/1-System und Matrix-geometrische Verteilungen. Kapitel 6 ist räumlichen Ankunftsprozessen vom Typ BMAP gewidmet (Modellierung zeitlich variierender und flächenhaft verteilter Bedienanforderungen mittels zufälliger Punktfelder). Gegenstand des letzten Kapitels sind Reversibilitäts- und Balance-Eigenschaften klassischer Warteschlangennetze. Studierende der Mathematik, Informatik und Elektrotechnik führt das Buch in die breit gestreute wissenschaftliche Literatur zum Thema ein.
Grundlagen der elektromagnetischen Feldtheorie: Maxwellgleichungen, Lösungsmethoden und Anwendungen
by Harald KlingbeilDie Konzeption und Stoffauswahl dieser Einführung in die mathematischen Grundlagen der elektromagnetischen Feldtheorie stellt die Verbindung zwischen Elektrotechnik, Mathematik und Physik her. Umfassend, mathematisch präzise und dennoch leicht verständlich gelingt dem Leser mit Hilfe dieses Buchs der behutsame Einstieg in die Tensoranalysis und die Grundlagen der speziellen Relativitätstheorie sowie in die invariante Darstellung der Maxwellgleichungen.
Grundlagen der elektromagnetischen Feldtheorie: Maxwellgleichungen, Lösungsmethoden und Anwendungen
by Harald KlingbeilDie Konzeption und Stoffauswahl dieser Einführung in die mathematischen Grundlagen der elektromagnetischen Feldtheorie stellt die Verbindung zwischen Elektrotechnik, Mathematik und Physik her. Umfassend, mathematisch präzise und dennoch leicht verständlich gelingt dem Leser mit Hilfe dieses Buchs der behutsame Einstieg in die Tensoranalysis und die Grundlagen der speziellen Relativitätstheorie sowie in die invariante Darstellung der Maxwellgleichungen.
Grundlagen der modernen Finanzmathematik: Eine praxisorientierte Sicht
by Matthias VierkötterDieses kompakte Buch vermittelt übersichtlich, umfassend und gleichzeitig prägnant die stochastischen Grundlagen der modernen Finanzmathematik. Obwohl nur sehr wenige Grundkenntnisse vorausgesetzt werden, gewinnt der Leser trotzdem eine Vorstellung von den Hintergründen und komplexen Zusammenhängen der Finanzmathematik (insbesondere in stetiger Zeit). Aufbauend auf den Grundlagen der Stochastik werden klassische Modelle in der Finanzmathematik eingeführt sowie deren Stärken und Schwächen aufgezeigt. Darüber hinaus werden fortgeschrittene Zins- und Volatilitätsmodelle sowie mögliche Kalibrierungs- und Bootstrapping-Methoden zur Anwendung in der Praxis aufgezeigt. Abschließend werden die Auswirkungen der Finanzkrise 2007−2008 auf die Bewertung von Finanzinstrumenten und ganz aktuelle Fragestellungen wie OIS Discounting, Multi-Curve Bootstrapping, Valuation Adjustments, Margining und Auswirkungen der IBOR-Reform betrachtet.
Grundlagen des parallelen wissenschaftlichen Rechnens: Ein erster Leitfaden zu numerischen Konzepten und Programmiermethoden
by Tobias WeinzierlNeue Erkenntnisse in vielen wissenschaftlichen und technischen Bereichen sind ohne den Einsatz numerischer Simulationen, die auf modernen Computern effizient ablaufen, nicht denkbar. Je schneller wir neue Ergebnisse erhalten, desto größer und genauer sind die Probleme, die wir lösen können. Es ist die Kombination aus mathematischen Ideen und effizienter Programmierung, die den Fortschritt in vielen Disziplinen vorantreibt. Zukünftige Meister auf diesem Gebiet müssen daher in ihrem Anwendungsgebiet qualifiziert sein, sie brauchen ein tiefes Verständnis einiger mathematischer Ideen und sie müssen die Fähigkeiten haben, schnellen Code zu liefern.Das vorliegende Lehrbuch richtet sich an Studierende, die bereits über Programmierkenntnisse verfügen und die Mathematik nicht scheuen, auch wenn sie eine Ausbildung in Informatik oder einem Anwendungsbereich haben. Es führt in die grundlegenden Konzepte und Ideen hinter der angewandten Mathematik und der parallelen Programmierung ein,die wir brauchen, um numerische Simulationen für die heutigen Multicore-Workstations zu schreiben. Unsere Absicht ist es nicht, in einen bestimmten Anwendungsbereich einzutauchen oder eine neue Programmiersprache einzuführen - wir legen die allgemeinen Grundlagen für zukünftige Kurse und Projekte in diesem Bereich.Der Text ist in einem zugänglichen Stil geschrieben, der auch für Studenten ohne jahrelange Mathematikausbildung leicht zu verstehen ist. Er legt mehr Wert auf Klarheit und Intuition als auf Formalismus und verwendet eine einfache N-Körper-Simulation zur Veranschaulichung grundlegender Ideen, die in verschiedenen Teilbereichen des wissenschaftlichen Rechnens von Bedeutung sind. Sein primäres Ziel ist es, theoretische und paradigmatische Ideen für Studierende im Grundstudium zugänglich zu machen und die Faszination des Fachgebiets zu vermitteln.
Grundzüge der Gemischt-ganzzahligen Optimierung
by Oliver SteinDieses Lehrbuch gibt eine verständliche Einführung in die gemischt-ganzzahlige Optimierung, die mathematische Sachverhalte einerseits stringent behandelt, sie aber andererseits auch sehr ausführlich motiviert und mit vielen Abbildungen illustriert. Grundlegende Lösungstechniken werden anhand von begleitenden Beispielen entwickelt, und die ausführliche Diskussion von Granularität setzt einen neuen Akzent, der den Bestand der bisherigen Lehrbücher zur gemischt-ganzzahligen Optimierung bereichert. Das Buch richtet sich daher an Personen aus verschiedenen Fachbereichen wie Mathematik, Naturwissenschaften, Ingenieurwissenschaften und Wirtschaftswissenschaften, die mathematisch fundierte Verfahren in ihrem Gebiet verstehen und anwenden möchten. Zudem stellt das Buch genügend Auswahlmöglichkeiten zur Verfügung, um es als Grundlage für unterschiedlich angelegte Vorlesungen zur gemischt-ganzzahligen Optimierung zu verwenden.
Grundzüge der Globalen Optimierung
by Oliver SteinDas vorliegende Lehrbuch ist eine Einführung in die globale Optimierung, die mathematische Sachverhalte einerseits stringent behandelt, sie aber andererseits auch sehr ausführlich motiviert und mit 75 Abbildungen illustriert. Das Buch richtet sich daher nicht nur an Mathematiker, sondern auch an Natur-, Ingenieur- und Wirtschaftswissenschaftler, die mathematisch fundierte Verfahren in ihrem Gebiet verstehen und anwenden möchten. Mit fast zweihundert Seiten stellt das Buch genügend Auswahlmöglichkeiten zur Verfügung, um es als Grundlage für unterschiedlich angelegte Vorlesungen zur globalen Optimierung zu verwenden. Die ausführliche Behandlung der globalen Lösbarkeit von Optimierungsproblemen unter anwendungsrelevanten Voraussetzungen setzt dabei einen neuen Akzent, der den Bestand der bisherigen Lehrbücher zur Optimierung bereichert. Anhand von Theorie und Algorithmen der glatten konvexen Optimierung verdeutlicht das Buch, dass die globale Lösung einer in der Praxis häufig auftretenden Klasse von Optimierungsproblemen effizient möglich ist, während es für die schwerer handhabbaren nichtkonvexen Probleme ausführlich die Ideen von Branch-and-Bound-Verfahren entwickelt.
Grundzüge der Globalen Optimierung
by Oliver SteinDas vorliegende Lehrbuch ist eine Einführung in die globale Optimierung, die mathematische Sachverhalte einerseits stringent behandelt, sie aber andererseits auch sehr ausführlich motiviert und mit 85 Abbildungen illustriert. Das Buch richtet sich daher nicht nur an Mathematiker, sondern auch an Natur-, Ingenieur- und Wirtschaftswissenschaftler, die mathematisch fundierte Verfahren in ihrem Gebiet verstehen und anwenden möchten. Mit fast zweihundert Seiten stellt das Buch genügend Auswahlmöglichkeiten zur Verfügung, um es als Grundlage für unterschiedlich angelegte Vorlesungen zur globalen Optimierung zu verwenden. Die ausführliche Behandlung der globalen Lösbarkeit von Optimierungsproblemen unter anwendungsrelevanten Voraussetzungen setzt dabei einen neuen Akzent, der den Bestand der bisherigen Lehrbücher zur Optimierung bereichert. Anhand von Theorie und Algorithmen der glatten konvexen Optimierung verdeutlicht das Buch, dass die globale Lösung einer in der Praxis häufig auftretenden Klasse von Optimierungsproblemen effizient möglich ist, während es für die schwerer handhabbaren nichtkonvexen Probleme ausführlich die Ideen von Branch-and-Bound-Verfahren entwickelt.Die vorliegende zweite Auflage wurde überarbeitet und um einige Passagen ergänzt.
Grundzüge der Kategorientheorie
by Christian MaurerDas Buch soll Mathematik-Studierenden eine Einführung in die Kategorientheorie geben. Nach einem einführenden Kapitel, in dem alle Grundbegriffe der Kategorientheorie definiert und erklärt werden, wird das Konzept der adjungierten Funktoren vorgestellt und gezeigt, was sie mit Lösungen universeller Probleme zu tun haben. Es folgt ein Kapitel über Limites, die sich als spezielle Adjunktionen entpuppen. In den letzten drei Kapiteln werden spezielle Kategorien vorstellt: Abelsche Kategorien, Monaden und elementare Topoi. Die Produktfamilie WissensExpress bietet Ihnen Lehr- und Lernbücher in kompakter Form. Die Bücher liefern schnell und verständlich fundiertes Wissen.
Grundzüge der Konvexen Analysis
by Oliver SteinDieses Lehrbuch gibt eine verständliche Einführung in die konvexe Analysis, die mathematische Sachverhalte einerseits stringent behandelt, sie aber andererseits auch sehr ausführlich motiviert und mit vielen Abbildungen illustriert. Die Resultate werden anhand der geometrisch leicht nachvollziehbaren Fragestellung entwickelt, wie sich Hindernismengen und Verbotszonen mit garantierten Sicherheitsabständen modellieren lassen. Der Stoffaufbau mittels dieses durchgängigen Beispiels setzt einen neuen Akzent, der den Bestand der bisherigen Lehrbücher zur konvexen Analysis bereichert. Die erzielten Ergebnisse werden zudem auf nichtglatte konvexe Optimierungsprobleme angewendet, die in den Ingenieur- und Wirtschaftswissenschaften eine wichtige Rolle spielen. Das Buch richtet sich daher nicht nur an Mathematiker, sondern auch an Natur-, Ingenieur- und Wirtschaftswissenschaftler, die mathematisch fundierte Verfahren in ihrem Gebiet verstehen und anwenden möchten. Für Dozenten stellt das Buch genügend Auswahlmöglichkeiten zur Verfügung, um es als Grundlage für unterschiedlich angelegte Vorlesungen zur konvexen Analysis zu verwenden.
Grundzüge der Nichtlinearen Optimierung
by Oliver SteinDas vorliegende Lehrbuch ist eine Einführung in die nichtlineare Optimierung, die mathematische Sachverhalte einerseits stringent behandelt, sie aber andererseits auch sehr ausführlich motiviert und mit 39 Abbildungen illustriert. Das Buch richtet sich daher nicht nur an Mathematiker, sondern auch an Natur-, Ingenieur- und Wirtschaftswissenschaftler, die mathematisch fundierte Verfahren in ihrem Gebiet verstehen und anwenden möchten. Mit fast zweihundert Seiten stellt das Buch genügend Auswahlmöglichkeiten zur Verfügung, um es als Grundlage für unterschiedlich angelegte Vorlesungen zur nichtlinearen Optimierung zu verwenden. Viele geometrische Ansätze für das Verständnis sowohl von Optimalitätsbedingungen als auch von numerischen Verfahren setzen dabei einen neuen Akzent, der den Bestand der bisherigen Lehrbücher zur Optimierung bereichert. Dies betrifft insbesondere die ausführliche Behandlung der Probleme, die durch verschiedene funktionale Beschreibungen derselben Geometrie der Menge zulässiger Punkte entstehen können, und die dadurch motivierte Einführung von Constraint Qualifications für die Herleitung ableitungsbasierter Optimalitätsbedingungen.
Grundzüge der Nichtlinearen Optimierung
by Oliver SteinDas vorliegende Lehrbuch ist eine Einführung in die nichtlineare Optimierung, die mathematische Sachverhalte einerseits stringent behandelt, sie aber andererseits auch sehr ausführlich motiviert und mit 42 Abbildungen illustriert. Das Buch richtet sich daher nicht nur an Mathematiker, sondern auch an Natur-, Ingenieur- und Wirtschaftswissenschaftler, die mathematisch fundierte Verfahren in ihrem Gebiet verstehen und anwenden möchten. Mit etwas mehr als zweihundert Seiten stellt das Buch genügend Auswahlmöglichkeiten zur Verfügung, um es als Grundlage für unterschiedlich angelegte Vorlesungen zur nichtlinearen Optimierung zu verwenden. Viele geometrische Ansätze für das Verständnis sowohl von Optimalitätsbedingungen als auch von numerischen Verfahren setzen dabei einen neuen Akzent, der den Bestand der bisherigen Lehrbücher zur Optimierung bereichert. Dies betrifft insbesondere die ausführliche Behandlung der Probleme, die durch verschiedene funktionale Beschreibungen derselben Geometrie der Menge zulässiger Punkte entstehen können, und die dadurch motivierte Einführung von Constraint Qualifications für die Herleitung ableitungsbasierter Optimalitätsbedingungen. Die vorliegende zweite Auflage wurde überarbeitet und um einige Passagen ergänzt.
Grundzüge der Parametrischen Optimierung
by Oliver SteinDieses Lehrbuch gibt eine verständliche Einführung in die parametrische Optimierung, die mathematische Sachverhalte einerseits stringent behandelt, sie aber andererseits auch sehr ausführlich motiviert und mit vielen Abbildungen illustriert. Die vorwiegend geometrische Herleitung von zentralen Stabilitätsresultaten setzt dabei einen neuen Akzent, der den Bestand der bisherigen Lehrbücher zur parametrischen Optimierung bereichert. Die Stabilitäts- und Sensitivitätsergebnisse werden nicht nur mit speziellen ökonomischen Fragestellungen illustriert, sondern auch auf größere Problemklassen wie Nash-Spiele und die semi-infinite Optimierung angewendet, die in den Ingenieur- und Wirtschaftswissenschaften wichtige eine Rolle spielen. Das Buch richtet sich daher nicht nur an Mathematiker, sondern auch an Natur-, Ingenieur- und Wirtschaftswissenschaftler, die mathematisch fundierte Verfahren in ihrem Gebiet verstehen und anwenden möchten. Für Dozenten stellt das Buch genügend Auswahlmöglichkeiten zur Verfügung, um es als Grundlage für unterschiedlich angelegte Vorlesungen zur parametrischen Optimierung zu verwenden.
Gröbner's Problem and the Geometry of GT-Varieties (RSME Springer Series #15)
by Liena Colarte-Gómez Rosa Maria Miró-RoigThis book presents progress on two open problems within the framework of algebraic geometry and commutative algebra: Gröbner's problem regarding the arithmetic Cohen-Macaulayness (aCM) of projections of Veronese varieties, and the problem of determining the structure of the algebra of invariants of finite groups. We endeavour to understand their unexpected connection with the weak Lefschetz properties (WLPs) of artinian ideals. In 1967, Gröbner showed that the Veronese variety is aCM and exhibited examples of aCM and nonaCM monomial projections. Motivated by this fact, he posed the problem of determining whether a monomial projection is aCM. In this book, we provide a comprehensive state of the art of Gröbner’s problem and we contribute to this question with families of monomial projections parameterized by invariants of a finite abelian group called G-varieties. We present a new point of view in the study of Gröbner’s problem, relating it to the WLP of Artinian ideals. GT varieties are a subclass of G varieties parameterized by invariants generating an Artinian ideal failing the WLP, called the Galois-Togliatti system. We studied the geometry of the G-varieties; we compute their Hilbert functions, a minimal set of generators of their homogeneous ideals, and the canonical module of their homogeneous coordinate rings to describe their minimal free resolutions. We also investigate the invariance of nonabelian finite groups to stress the link between projections of Veronese surfaces, the invariant theory of finite groups and the WLP. Finally, we introduce a family of smooth rational monomial projections related to G-varieties called RL-varieties. We study the geometry of this family of nonaCM monomial projections and we compute the dimension of the cohomology of the normal bundle of RL varieties. This book is intended to introduce Gröbner’s problem to young researchers and provide new points of view and directions for further investigations.
Guaranteed Computational Methods for Self-Adjoint Differential Eigenvalue Problems (SpringerBriefs in Mathematics)
by Xuefeng LiuThis monograph presents a study of newly developed guaranteed computational methodologies for eigenvalue problems of self-adjoint differential operators. It focuses on deriving explicit lower and upper bounds for eigenvalues, as well as explicit estimations for eigenfunction approximations. Such explicit error estimations rely on the finite element method (FEM) along with a new theory of explicit quantitative error estimation, diverging from traditional studies that primarily focus on qualitative results. To achieve quantitative error estimation, the monograph begins with an extensive analysis of the hypercircle method, that is, the Prager–Synge theorem. It introduces a novel a priori error estimation technique based on the hypercircle method. This facilitates the explicit estimation of Galerkin projection errors for equations such as Poisson's and Stokes', which are crucial for obtaining lower eigenvalue bounds via conforming FEMs. A thorough exploration of the fundamental theory of projection-based explicit lower eigenvalue bounds under a general setting of eigenvalue problems is also offered. This theory is extensively detailed when applied to model eigenvalue problems associated with the Laplace, biharmonic, Stokes, and Steklov differential operators, which are solved by either conforming or non-conforming FEMs. Moreover, there is a detailed discussion on the Lehmann–Goerisch theorem for the purpose of high-precision eigenvalue bounds, showing its relationship with previously established theorems, such as Lehmann–Maehly's method and Kato's bound. The implementation details of this theorem with FEMs, a topic rarely covered in existing literature, are also clarified. Lastly, the monograph introduces three new algorithms to estimate eigenfunction approximation errors, revealing the potency of classical theorems. Algorithm I extends Birkhoff’s result that works for simple eigenvalues to handle clustered eigenvalues, while Algorithm II generalizes the Davis–Kahan theorem, initially designed for strongly formulated eigenvalue problems, to address weakly formulated eigenvalue problems. Algorithm III utilizes the explicit Galerkin projection error estimation to efficiently handle Galerkin projection-based approximations.
Guesstimation 2.0: Solving Today's Problems on the Back of a Napkin
by Lawrence WeinsteinSimple and effective techniques for quickly estimating virtually anythingGuesstimation 2.0 reveals the simple and effective techniques needed to estimate virtually anything—quickly—and illustrates them using an eclectic array of problems. A stimulating follow-up to Guesstimation, this is the must-have book for anyone preparing for a job interview in technology or finance, where more and more leading businesses test applicants using estimation questions just like these.The ability to guesstimate on your feet is an essential skill to have in today's world, whether you're trying to distinguish between a billion-dollar subsidy and a trillion-dollar stimulus, a megawatt wind turbine and a gigawatt nuclear plant, or parts-per-million and parts-per-billion contaminants. Lawrence Weinstein begins with a concise tutorial on how to solve these kinds of order of magnitude problems, and then invites readers to have a go themselves. The book features dozens of problems along with helpful hints and easy-to-understand solutions. It also includes appendixes containing useful formulas and more.Guesstimation 2.0 shows how to estimate everything from how closely you can orbit a neutron star without being pulled apart by gravity, to the fuel used to transport your food from the farm to the store, to the total length of all toilet paper used in the United States. It also enables readers to answer, once and for all, the most asked environmental question of our day: paper or plastic?
Guesstimation: Solving the World's Problems on the Back of a Cocktail Napkin
by Lawrence Weinstein John AdamGuesstimation is a book that unlocks the power of approximation--it's popular mathematics rounded to the nearest power of ten! The ability to estimate is an important skill in daily life. More and more leading businesses today use estimation questions in interviews to test applicants' abilities to think on their feet. Guesstimation enables anyone with basic math and science skills to estimate virtually anything--quickly--using plausible assumptions and elementary arithmetic. Lawrence Weinstein and John Adam present an eclectic array of estimation problems that range from devilishly simple to quite sophisticated and from serious real-world concerns to downright silly ones. How long would it take a running faucet to fill the inverted dome of the Capitol? What is the total length of all the pickles consumed in the US in one year? What are the relative merits of internal-combustion and electric cars, of coal and nuclear energy? The problems are marvelously diverse, yet the skills to solve them are the same. The authors show how easy it is to derive useful ballpark estimates by breaking complex problems into simpler, more manageable ones--and how there can be many paths to the right answer. The book is written in a question-and-answer format with lots of hints along the way. It includes a handy appendix summarizing the few formulas and basic science concepts needed, and its small size and French-fold design make it conveniently portable. Illustrated with humorous pen-and-ink sketches, Guesstimation will delight popular-math enthusiasts and is ideal for the classroom.