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Linear and Complex Analysis for Applications (Advances in Applied Mathematics)
by John P. D'Angelo<p>Linear and Complex Analysis for Applications aims to unify various parts of mathematical analysis in an engaging manner and to provide a diverse and unusual collection of applications, both to other fields of mathematics and to physics and engineering. The book evolved from several of the author’s teaching experiences, his research in complex analysis in several variables, and many conversations with friends and colleagues. <p>It has three primary goals: <p> <li>to develop enough linear analysis and complex variable theory to prepare students in engineering or applied mathematics for advanced work, <li>to unify many distinct and seemingly isolated topics, <li>to show mathematics as both interesting and useful, especially via the juxtaposition of examples and theorems.</li> <p> <p>The book realizes these goals by beginning with reviews of Linear Algebra, Complex Numbers, and topics from Calculus III. As the topics are being reviewed, new material is inserted to help the student develop skill in both computation and theory. The material on linear algebra includes infinite-dimensional examples arising from elementary calculus and differential equations. Line and surface integrals are computed both in the language of classical vector analysis and by using differential forms. Connections among the topics and applications appear throughout the book. <p>The text weaves abstract mathematics, routine computational problems, and applications into a coherent whole, whose unifying theme is linear systems. It includes many unusual examples and contains more than 450 exercises.</p>
Linear and Convex Optimization: A Mathematical Approach
by Michael H. VeatchDiscover the practical impacts of current methods of optimization with this approachable, one-stop resource Linear and Convex Optimization: A Mathematical Approach delivers a concise and unified treatment of optimization with a focus on developing insights in problem structure, modeling, and algorithms. Convex optimization problems are covered in detail because of their many applications and the fast algorithms that have been developed to solve them. Experienced researcher and undergraduate teacher Mike Veatch presents the main algorithms used in linear, integer, and convex optimization in a mathematical style with an emphasis on what makes a class of problems practically solvable and developing insight into algorithms geometrically. Principles of algorithm design and the speed of algorithms are discussed in detail, requiring no background in algorithms. The book offers a breadth of recent applications to demonstrate the many areas in which optimization is successfully and frequently used, while the process of formulating optimization problems is addressed throughout. Linear and Convex Optimization contains a wide variety of features, including: Coverage of current methods in optimization in a style and level that remains appealing and accessible for mathematically trained undergraduates Enhanced insights into a few algorithms, instead of presenting many algorithms in cursory fashion An emphasis on the formulation of large, data-driven optimization problems Inclusion of linear, integer, and convex optimization, covering many practically solvable problems using algorithms that share many of the same concepts Presentation of a broad range of applications to fields like online marketing, disaster response, humanitarian development, public sector planning, health delivery, manufacturing, and supply chain management Ideal for upper level undergraduate mathematics majors with an interest in practical applications of mathematics, this book will also appeal to business, economics, computer science, and operations research majors with at least two years of mathematics training.
Linear and Generalized Linear Mixed Models and Their Applications (Springer Series in Statistics)
by Jiming Jiang Thuan NguyenThis book covers two major classes of mixed effects models, linear mixed models and generalized linear mixed models. It presents an up-to-date account of theory and methods in analysis of these models as well as their applications in various fields. The book offers a systematic approach to inference about non-Gaussian linear mixed models. Furthermore, it includes recently developed methods, such as mixed model diagnostics, mixed model selection, and jackknife method in the context of mixed models. The book is aimed at students, researchers and other practitioners who are interested in using mixed models for statistical data analysis.
Linear and Integer Optimization: Theory and Practice, Third Edition (Advances in Applied Mathematics)
by Gerard Sierksma Yori ZwolsPresenting a strong and clear relationship between theory and practice, Linear and Integer Optimization: Theory and Practice is divided into two main parts. The first covers the theory of linear and integer optimization, including both basic and advanced topics. Dantzig's simplex algorithm, duality, sensitivity analysis, integer optimization models
Linear and Integer Programming Made Easy
by T. C. Hu Andrew B. KahngThis textbook provides concise coverage of the basics of linear and integer programming which, with megatrends toward optimization, machine learning, big data, etc. , are becoming fundamental toolkits for data and information science and technology. The authors' approach is accessible to students from almost all fields of engineering, including operations research, statistics, machine learning, control system design, scheduling, formal verification and computer vision. The presentations enables the basis for numerous approaches to solving hard combinatorial optimization problems through randomization and approximation. Readers will learn to cast various problems that may arise in their research as optimization problems, understand the cases where the optimization problem will be linear, choose appropriate solution methods and interpret results appropriately.
Linear and Mixed Integer Programming for Portfolio Optimization
by Renata Mansini Włodzimierz Ogryczak M. Grazia SperanzaThis book presents solutions to the general problem of single period portfolio optimization. It introduces different linear models, arising from different performance measures, and the mixed integer linear models resulting from the introduction of real features. Other linear models, such as models for portfolio rebalancing and index tracking, are also covered. The book discusses computational issues and provides a theoretical framework, including the concepts of risk-averse preferences, stochastic dominance and coherent risk measures. The material is presented in a style that requires no background in finance or in portfolio optimization; some experience in linear and mixed integer models, however, is required. The book is thoroughly didactic, supplementing the concepts with comments and illustrative examples.
Linear and Multiobjective Programming with Fuzzy Stochastic Extensions
by Masatoshi Sakawa Hitoshi Yano Ichiro NishizakiAlthough several books or monographs on multiobjective optimization under uncertainty have been published, there seems to be no book which starts with an introductory chapter of linear programming and is designed to incorporate both fuzziness and randomness into multiobjective programming in a unified way. In this book, five major topics, linear programming, multiobjective programming, fuzzy programming, stochastic programming, and fuzzy stochastic programming, are presented in a comprehensive manner. Especially, the last four topics together comprise the main characteristics of this book, and special stress is placed on interactive decision making aspects of multiobjective programming for human-centered systems in most realistic situations under fuzziness and/or randomness. Organization of each chapter is briefly summarized as follows: Chapter 2 is a concise and condensed description of the theory of linear programming and its algorithms. Chapter 3 discusses fundamental notions and methods of multiobjective linear programming and concludes with interactive multiobjective linear programming. In Chapter 4, starting with clear explanations of fuzzy linear programming and fuzzy multiobjective linear programming, interactive fuzzy multiobjective linear programming is presented. Chapter 5 gives detailed explanations of fundamental notions and methods of stochastic programming including two-stage programming and chance constrained programming. Chapter 6 develops several interactive fuzzy programming approaches to multiobjective stochastic programming problems. Applications to purchase and transportation planning for food retailing are considered in Chapter 7. The book is self-contained because of the three appendices and answers to problems. Appendix A contains a brief summary of the topics from linear algebra. Pertinent results from nonlinear programming are summarized in Appendix B. Appendix C is a clear explanation of the Excel Solver, one of the easiest ways to solve optimization problems, through the use of simple examples of linear and nonlinear programming.
Linear and Nonlinear Programming
by David G. Luenberger Yinyu YeThis new edition covers the central concepts of practical optimization techniques, with an emphasis on methods that are both state-of-the-art and popular. One major insight is the connection between the purely analytical character of an optimization problem and the behavior of algorithms used to solve a problem. This was a major theme of the first edition of this book and the fourth edition expands and further illustrates this relationship. As in the earlier editions, the material in this fourth edition is organized into three separate parts. Part I is a self-contained introduction to linear programming. The presentation in this part is fairly conventional, covering the main elements of the underlying theory of linear programming, many of the most effective numerical algorithms, and many of its important special applications. Part II, which is independent of Part I, covers the theory of unconstrained optimization, including both derivations of the appropriate optimality conditions and an introduction to basic algorithms. This part of the book explores the general properties of algorithms and defines various notions of convergence. Part III extends the concepts developed in the second part to constrained optimization problems. Except for a few isolated sections, this part is also independent of Part I. It is possible to go directly into Parts II and III omitting Part I, and, in fact, the book has been used in this way in many universities. New to this edition is a chapter devoted to Conic Linear Programming, a powerful generalization of Linear Programming. Indeed, many conic structures are possible and useful in a variety of applications. It must be recognized, however, that conic linear programming is an advanced topic, requiring special study. Another important topic is an accelerated steepest descent method that exhibits superior convergence properties, and for this reason, has become quite popular. The proof of the convergence property for both standard and accelerated steepest descent methods are presented in Chapter 8. As in previous editions, end-of-chapter exercises appear for all chapters. From the reviews of the Third Edition: ". . . this very well-written book is a classic textbook in Optimization. It should be present in the bookcase of each student, researcher, and specialist from the host of disciplines from which practical optimization applications are drawn. " (Jean-Jacques Strodiot, Zentralblatt MATH, Vol. 1207, 2011)
Linear and Nonlinear Programming with Maple: An Interactive, Applications-Based Approach
by Paul E. FishbackHelps Students Understand Mathematical Programming Principles and Solve Real-World ApplicationsSupplies enough mathematical rigor yet accessible enough for undergraduatesIntegrating a hands-on learning approach, a strong linear algebra focus, Maple software, and real-world applications, Linear and Nonlinear Programming with Maple : An Interactive,
Linear and Quasilinear Complex Equations of Hyperbolic and Mixed Types
by Guo Chun WenThis volume deals with first and second order complex equations of hyperbolic and mixed types. Various general boundary value problems for linear and quasilinear complex equations are investigated in detail. To obtain results for complex equations of mixed types, some discontinuous boundary value problems for elliptic complex equations are discusse
Linear-Scaling Techniques in Computational Chemistry and Physics
by Jerzy Leszczynski Manthos G. Papadopoulos Robert Zaleśny Paul G. Mezey"Linear-Scaling Techniques in Computational Chemistry and Physics" summarizes recent progresses in linear-scaling techniques and their applications in chemistry and physics. In order to meet the needs of a broad community of chemists and physicists, the book focuses on recent advances that extended the scope of possible exploitations of the theory. The first chapter provides an overview of the present state of the linear-scaling methodologies and their applications, outlining hot topics in this field, and pointing to expected developments in the near future. This general introduction is then followed by several review chapters written by experts who substantially contributed to recent developments in this field. The purpose of this book is to review, in a systematic manner, recent developments in linear-scaling methods and their applications in computational chemistry and physics. Great emphasis is put on the theoretical aspects of linear-scaling methods. This book serves as a handbook for theoreticians, who are involved in the development of new efficient computational methods as well as for scientists, who are using the tools of computational chemistry and physics in their research.
Lineare Algebra
by Volker Mehrmann Jörg LiesenEine Einführung, welche die Lineare Algebra aus Anwendungsproblemen motiviert und eine Basis- und Matrizenorientierte Darstellung mit der abstrakten mathematischen Theorie kombiniert. Die Bedeutung der Linearen Algebra für die Entwicklung moderner numerischer Verfahren sowie als grundlegendes Werkzeug im Bereich der reinen Mathematik wird verdeutlicht. Das Buch ist stark modularisiert und für unterschiedliche Typen von Lehrveranstaltungen geeignet.
Lineare Algebra I: Geeignet zum Selbststudium oder für Inverted-Classroom-Vorlesungen
by Marco HienDieses Lehrbuch behandelt die üblichen Inhalte der Vorlesung „Lineare Algebra“. Ein besonderer Schwerpunkt wird auf die schrittweise Entwicklung der Grundbegriffe, Konzepte und Sätze gelegt. Das Buch enthält eine Vielzahl von Motivationen und Querbezügen zwischen konkreten (Rechen-)Beispielen und abstrakten Aussagen und eignet sich daher hervorragend zum Selbststudium und zur Prüfungsvorbereitung.
Lineare Algebra II: Geeignet zum Selbststudium oder für Inverted-Classroom-Vorlesungen
by Marco HienDieses Lehrbuch behandelt übliche Inhalte der Vorlesung "Lineare Algebra 2". Ein besonderer Schwerpunkt wird auf die schrittweise Entwicklung der Grundbegriffe, Konzepte und Sätze gelegt. Das Buch enthält eine Vielzahl von Motivationen und Querbezügen zwischen konkreten (Rechen-)Beispielen und abstrakten Aussagen und eignet sich daher hervorragend zum Selbststudium und zur Prüfungsvorbereitung. Als teilweise schwierig geltende Themen wie die Jordan-Normal-Form oder Tensorprodukte werden ausführlich motiviert und erklärt.
Lineare Algebra für Dummies (Für Dummies)
by Ernst Georg HaffnerDieses Buch wird Sie sanft in eines der wichtigsten Teilgebiete der Mathematik begleiten. Folgerichtig beginnt es mit den Grundlagen - komplexe Zahlen, Körper, Vektorrechnung -, bevor es sich linearen Gleichungssystemen und Matrizen zuwendet. Auf den nächsten Teil dürfen Sie sich freuen: Schnitte von Ebenen und affine Abbildungen werden mit den Mitteln der linearen Algebra ganz leicht handhabbar. Und zuletzt bekommen Sie noch eine Einführung in die schwierigsten Themen der linearen Algebra: Morphismen, Determinanten, Basiswechsel, Eigenwerte und -vektoren und Diagonalisierung.
Lineare Algebra kompakt für Dummies (Für Dummies)
by Ernst Georg HaffnerDer 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.
Lineare Algebra: Analysis Und Lineare Algebra Mit Querverbindungen
by Christian Karpfinger Hellmuth StachelDieses vierfarbige Lehrbuch wendet sich an Studierende der Mathematik, der Physik und Informatik in Bachelor- und Lehramts-Studiengängen. Es bietet ein lebendiges Bild der Linearen Algebra, wie sie üblicherweise im ersten Studienjahr behandelt wird. Studierende der Mathematik und der mathematiknahen Studiengänge finden wichtige Begriffe, Sätze und Beweise ausführlich und mit vielen Beispielen erklärt und werden an grundlegende Konzepte und Methoden herangeführt. Im Mittelpunkt stehen das Verständnis der mathematischen Zusammenhänge und des Aufbaus der Theorie sowie die Strukturen und Ideen wichtiger Sätze und Beweise. Es wird nicht nur ein in sich geschlossenes Theoriengebäude dargestellt, sondern auch verdeutlicht, wie es entsteht und wozu die Inhalte später benötigt werden. Herausragende Merkmale sind: durchgängig vierfarbiges Layout mit mehr als 150 Abbildungen prägnant formulierte Kerngedanken bilden die Abschnittsüberschriften ausführliche Übungsbeispiele laden zum „Learning by Doing“ ein Selbsttests in kurzen Abständen ermöglichen Lernkontrollen während des Lesensfarbige Merkkästen heben das Wichtigste hervor„Hintergrund-und-Ausblick“-Boxen stellen Zusammenhänge zu anderen Gebieten und weiterführenden Themen herÜbersichtsboxen fassen wichtige Resultate zusammen.mehr als 250 Verständnisfragen, Rechenaufgaben und Aufgaben zu Beweisen Das Buch wird allen Studierenden der Mathematik und mathematiknaher Studiengänge vom Beginn des Studiums bis in höhere Semester hinein ein verlässlicher Begleiter sein. Die Inhalte dieses Buches basieren größtenteils auf dem Werk „Grundwissen Mathematikstudium – Analysis und Lineare Algebra mit Querverbindungen“, werden aber wegen der curricularen Bedeutung hiermit in vollständig überarbeiteter Form als eigenständiges Werk veröffentlicht.
Lineare Algebra: Ein Lehrbuch über die Theorie mit Blick auf die Praxis (Springer Studium Mathematik (Bachelor))
by Volker Mehrmann Jörg LiesenDieses Lehrbuch über die Lineare Algebra deckt den gesamten Stoff der zweisemestrigen Grundvorlesung ab. Seine anschauliche und konsequent matrizenorientierte Herangehensweise ermöglicht Studierenden ein intuitives Verständnis der abstrakten Objekte. Die im Buch präsentierten vielfältigen Anwendungen und Beispiele motivieren Studierende zur intensiven Auseinandersetzung mit der Linearen Algebra als leistungsfähiges mathematisches Werkzeug. In vielen „MATLAB-Minuten“ können sich Studierende wichtige Sätze und Konzepte am Rechner erarbeiten. Alle notwendigen Vorkenntnisse werden in einer MATLAB-Kurzeinführung erläutert. Das Buch enthält zudem über 350 Übungsaufgaben, die das Erlernen des Stoffes unterstützen. Interessierte Studierende finden darüber hinaus historische Notizen zur Entwicklung des Gebiets. Für diese dritte Auflage wurde die zweite Auflage durchgesehen und ergänzt. Zu den Ergänzungen gehören Abschnitte über die vollständige Induktion und die Existenz von Basen und von Adjungierten in unendlichdimensionalen Vektorräumen. Der übersichtliche Aufbau und das bewährte Konzept des Lehrbuchs wurden beibehalten.
Lineare Algebra: Ein Lehrbuch über die Theorie mit Blick auf die Praxis (Springer Studium Mathematik (Bachelor))
by Volker Mehrmann Jörg LiesenDieses Lehrbuch über die Lineare Algebra deckt den gesamten Stoff der zweisemestrigen Grundvorlesung ab. Seine anschauliche und konsequent matrizenorientierte Herangehensweise ermöglicht Studierenden ein intuitives Verständnis der abstrakten Objekte. Die im Buch präsentierten vielfältigen Anwendungen und Beispiele motivieren Studierende zur intensiven Auseinandersetzung mit der Linearen Algebra als leistungsfähiges mathematisches Werkzeug. In vielen „MATLAB-Minuten“ können sich Studierende wichtige Sätze und Konzepte am Rechner erarbeiten. Alle notwendigen Vorkenntnisse werden in einer MATLAB-Kurzeinführung erläutert. Das Buch enthält zudem über 350 Übungsaufgaben, die das Erlernen des Stoffes unterstützen. Interessierte Studierende finden darüber hinaus historische Notizen zur Entwicklung des Gebiets. Für diese vierte Auflage wurde das Buch durchgesehen und ergänzt. Zu den Ergänzungen gehören insbesondere die genauere Betrachtung von Projektionen, die Herleitung der Frobenius-Normalform von Endomorphismen sowie der Beweis eines wichtigen Satzes über Matrixfunktionen basierend auf der Lösung des Hermite-Interpolationsproblems. Hinzugekommen sind außerdem mehr als 20 neue Aufgaben sowie Begriffe wie der Bidualraum, derogatorische Matrizen, Invariantenteiler und Isometrien. Der übersichtliche Aufbau und das bewährte Konzept des Lehrbuchs wurden beibehalten.
Lineare Algebra: Eine Einführung in die Wissenschaft der Vektoren, Abbildungen und Matrizen
by Albrecht BeutelspacherDieses Lehrbuch ist leicht verständlich, speziell für Anfänger der Mathematik sowohl im Bachelor- als auch im Lehramtsstudium. Unter den vielen Büchern über Lineare Algebra, die Sie in der Bibliothek oder einer Buchhandlung finden, eignet dieses sich besonders dafür, Ihr erstes Mathematikbuch zu sein.Der Stil ist locker, lustig, leicht und unterhaltsam. Vor allem wurde versucht, die üblichen k.o.-Schläge, wie etwa "wie man leicht sieht", "trivialerweise folgt", "man sieht unmittelbar", zu vermeiden.Durch viele Lernhilfen ist das Buch ideal geeignet zum Selbststudium: Zu jedem Kapitel gibt es zunächst eine Reihe von insgesamt über 250 "ganz dummen" Fragen, die zur unmittelbaren Kontrolle dienen; dann gibt es eine reiche Auswahl von leicht lösbaren Übungsaufgaben und schließlich tiefergehende "Projekte". Alles in allem über 300 Übungsaufgaben - mit Tipps zu ihrer Lösung. Das Buch liegt nun in einer verbesserten und neu gesetzten Neuauflage vor.
Lineare Algebra: Mit einer Einführung in diskrete Mathematik und Mengenlehre
by Gregor Kemper Fabian ReimersLineare Algebra auf den Punkt gebracht Dieses Buch ist bestens geeignet für Studierende als Begleitlektüre und für Lehrende als Grundlage zur Vorlesungsplanung. Es zeichnet sich aus durch eine präzise Darstellung ohne Ausschweifungen. Einzigartig ist die Kombination dreier „Handlungsstränge“: Lineare Algebra (als Hauptstrang), diskrete Mathematik und Mengenlehre. Dabei kann der Hauptstrang unabhängig von den beiden anderen Strängen gelesen werden, die jeweils eine solide Einführung in ihre Stoffgebiete beinhalten. Auf diese Weise lassen sich die Nebenstränge in eine gemeinsame Vorlesung mit der Linearen Algebra integrieren oder bleiben ein optionales Zusatzangebot zur Linearen Algebra für Ergänzungen oder Seminare. Mit über 350 Aufgaben bietet das Buch bei jedem Themengebiet die Gelegenheit zur aktiven Auseinandersetzung mit dem Stoff an. Die Bandbreite umfasst neben vorlesungsbegleitenden Übungsaufgaben auch typische Klausuraufgaben und größere Aufgabenprojekte. Für einige der Aufgaben sind zudem Lösungsvideos verfügbar.
Lineare Algebra: leicht gemacht!
by Jochen BallaDas vorliegende Buch bietet eine leicht lesbare Darstellung der Kerninhalte der Linearen Algebra. Es richtet sich an Studierende der Natur- und Ingenieurwissenschaften, der Wirtschaftswissenschaften und allgemein aller Fachgebiete, in denen Vektoren und Matrizen eine Rolle spielen. Auch Mathematikstudierenden, die einen leicht verständlichen Zugang suchen, leistet es gute Dienste.Der Schwerpunkt der Darstellung betrifft endlichdimensionale Vektorräume: Die Vektoren entsprechen n-Tupeln und Basistransformationen und Abbildungen werden durch n × n-Matrizen beschrieben. Die Rechenoperationen für Matrizen werden vollständig aus den entsprechenden Operationen für Abbildungen entwickelt.Die Theorie wird anhand zahlreicher Beispiele eingeübt und angewendet. Geometrische Anwendungen im zwei- und dreidimensionalen Raum spielen dabei naturgemäß eine besondere Rolle.Das Lehrbuch bietet verschiedene Hilfestellungen, die den Zugang erleichtern:139 Lesehilfen helfen über schwierige Stellen hinweg37 Zwischenfragen mit Antworten regen zum Nachdenken an51 Übungsaufgaben mit ausführlichen Lösungen unterstützen das vertiefende Studium„Das Wichtigste in Kürze“ und eine Formelsammlung fassen am Ende eines jeden Kapitels den Inhalt zusammen.
Lineare Gleichungssysteme: Klartext für Nichtmathematiker (essentials)
by Guido WalzDieses Buch vermittelt in leicht verständlicher Sprache Techniken zum Lösen linearer Gleichungssysteme. Der Fokus liegt dabei auf dem Gauß-Verfahren, da man hiermit Systeme beliebiger Größe und Form vollständig lösen kann. Die ersten beiden Kapitel sind der Behandlung quadratischer Systeme mit zwei oder drei Unbekannten gewidmet, um dem Leser die prinzipielle Vorgehensweise zu schildern. Darauf aufbauend wird das Gauß-Verfahren für Systeme beliebiger Größe – quadratische und nicht-quadratische – geschildert und anhand zahlreicher Beispiele illustriert. Der Darstellung der Lösungsmenge von Systemen mit unendlich vielen Lösungen ist ein eigener Abschnitt gewidmet. Weiterhin werden Strategien zur Behandlung von Textaufgaben, die auf lineare Gleichungssysteme führen, aufgezeigt.
Lineare Optimierung
by Winfried HochstättlerDieses einführende Lehrbuch wendet sich vor allem an Studierende der Mathematik, Wirtschaftsmathematik und Informatik und bietet den Lesern einen verständlichen Überblick über das weite Feld der Linearen Optimierung. Hierbei werden neben klassischen Themen zur Modellierung, Polyedertheorie und zum Simplexalgorithmus auch komplexitätstheoretische Aspekte sowohl des Simplexalgorithmus wie auch der polynomialen Verfahren zur Linearen Optimierung intensiv behandelt. Letztere haben ihren Ursprung zwar in der nicht-linearen Optimierung und galten bei Ihrer Entdeckung vor 40 Jahren zunächst als eher von theoretischem Wert. Heutzutage kommt aber keine kommerzielle Software zur Linearen Optimierung an diesen Verfahren vorbei. Das Buch ist aus einem Studienbrief der FernUniversität in Hagen hervorgegangen und deswegen insbesondere auch für das Selbststudium geeignet.
Lineare Optimierung – eine anwendungsorientierte Einführung in Operations Research
by Andreas Koop Hardy MoockLeicht verständlich und praxisorientiert behandelt das vorliegende Buch die wesentlichsten Gebiete der Linearen Optimierung, einem Kernbereich des Operations Research. Es wendet sich an Studierende betriebswirtschaftlicher und technischer Disziplinen. Aber auch der Praktiker aus kleinen und mittelständischen Unternehmen wird in hohem Maße davon profitieren. Da kaum mathematische Kenntnisse vorausgesetzt werden, fällt es gerade ihm leicht, sich selbstständig in die Lineare Programmierung einzuarbeiten, die erhebliche Kostensenkungen und Zeiteinsparungen ermöglicht. Auch Studierende der Mathematik und der Informatik werden durch das Buch angesprochen, da sie sehr schnell einen Überblick über die Lineare Programmierung gewinnen können. Kurz und prägnant, dabei vollständig und mathematisch exakt, werden die Methoden hergeleitet, rezeptartig zusammengefasst, durch zahlreiche Beispiele und Übungsaufgaben ergänzt und mit zwei Fallstudien aus der betriebswirtschaftlichen und technischen Praxis angereichert. Nicht zu vergessen die softwaretechnische Umsetzung der Linearen Programme mittels Excel-Solver bzw. der Programmiersprache C. Dieses Buch ist ein Muss für jeden, der in die Thematik der Linearen Optimierung einsteigen möchte.