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Haarlineal Länge: 100mm Genauigkeit: GG00
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Lineare Algebra (Fischer, Gerd~Springborn, Boris)
Lineare Algebra , Dieses über mehrere Jahrzehnte bewährte und kontinuierlich überarbeitete Lehrbuch eignet sich bestens als Grundlage für eine zweisemestrige einführende Vorlesung für Studierende der Mathematik, Physik und Informatik, aber auch für andere Fächer, die mathematische Grundlagen aus der Linearen Algebra benötigen. Einige weiterführende Themen können für einen schnellen Einstieg problemlos übersprungen werden. Über den ganzen Text hinweg werden die abstrakten Begriffe durch Beispiele motiviert und die lebendigen Wechselbeziehungen zwischen allgemeiner Theorie und konkreten Rechnungen mit Hilfe von Matrizen hervorgehoben. Der Text enthält zahlreiche Übungsaufgaben. Viele Lösungen dazu findet man in dem von H. Stoppel und B. Griese verfassten Übungsbuch zur Linearen Algebra . Weitere Themen und Anwendungen werden im Lernbuch Lineare Algebra und Analytische Geometrie von Gerd Fischer behandelt, das sich bestens als Ergänzung für das Selbststudium eignet. Für die 19. Auflage wurde das Buch vollständig überarbeitet und ergänzt. Das Verhältnis zwischen allgemeiner Theorie und konkreten Anwendungen mit durchgerechneten Beispielen ist nun insgesamt noch ausgewogener. Die Autoren Gerd Fischer war viele Jahre Professor für Mathematik an der Universität Düsseldorf und ist jetzt als Honorarprofessor an der TU München tätig. Er ist Autor zahlreicher erfolgreicher Lehrbücher. Boris Springborn ist Professor für Mathematik an der TU Berlin und wurde dort mit dem Preis für vorbildliche Lehre ausgezeichnet. , Studium & Erwachsenenbildung > Fachbücher, Lernen & Nachschlagen , Auflage: 19., vollständig überarbeitete und ergänzte Aufl. 2020, Erscheinungsjahr: 20201015, Produktform: Kartoniert, Titel der Reihe: Grundkurs Mathematik##, Autoren: Fischer, Gerd~Springborn, Boris, Auflage: 20019, Auflage/Ausgabe: 19., vollständig überarbeitete und ergänzte Aufl. 2020, Abbildungen: 62 schwarz-weiße Abbildungen, Bibliographie, Themenüberschrift: MATHEMATICS / Algebra / Linear, Keyword: Abbildungen; Determinanten; Dualität; Eigenwerte; Gleichungssysteme; Grundbegriffe; Tensorprodukte; Vektorräume; euklidisch; unitäre, Fachschema: Algebra~Algebra / Lineare Algebra~Lineare Algebra, Bildungszweck: für die Hochschule, Imprint-Titels: Springer Spektrum, Warengruppe: HC/Mathematik/Arithmetik/Algebra, Fachkategorie: Algebra, Thema: Verstehen, Text Sprache: ger, Seitenanzahl: XII, Seitenanzahl: 422, UNSPSC: 49019900, Warenverzeichnis für die Außenhandelsstatistik: 49019900, Verlag: Springer-Verlag GmbH, Verlag: Springer-Verlag GmbH, Verlag: Springer-Verlag GmbH, Länge: 203, Breite: 129, Höhe: 27, Gewicht: 457, Produktform: Kartoniert, Genre: Mathematik/Naturwissenschaften/Technik/Medizin, Genre: Mathematik/Naturwissenschaften/Technik/Medizin, Vorgänger EAN: 9783658039448 9783834809964 9783834804280 9783834800312 9783528032173, eBook EAN: 9783662616451, Katalog: deutschsprachige Titel, Katalog: Gesamtkatalog, Katalog: Kennzeichnung von Titeln mit einer Relevanz > 30, Katalog: Lagerartikel, Book on Demand, ausgew. Medienartikel, Relevanz: 0250, Tendenz: +1, Unterkatalog: AK, Unterkatalog: Bücher, Unterkatalog: Hardcover, Unterkatalog: Lagerartikel,
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Lineare Algebra (Nipp, Kaspar~Stoffer, Daniel)
Lineare Algebra , Eine Einführung für Ingenieure unter besonderer Berücksichtigung numerischer Aspekte , Bücher > Bücher & Zeitschriften , Auflage: 5., durchges. A., Erscheinungsjahr: 200206, Produktform: Kartoniert, Autoren: Nipp, Kaspar~Stoffer, Daniel, Auflage: 02005, Auflage/Ausgabe: 5., durchges. A, Seitenzahl/Blattzahl: 251, Abbildungen: Mit Abb., Fachschema: Algebra / Lineare Algebra~Lineare Algebra, Bildungszweck: für die Hochschule, Warengruppe: HC/Mathematik/Arithmetik/Algebra, Fachkategorie: Algebra, Thema: Verstehen, Text Sprache: ger, UNSPSC: 49019900, Warenverzeichnis für die Außenhandelsstatistik: 49019900, Verlag: Vdf Hochschulverlag AG, Verlag: Vdf Hochschulverlag AG, Verlag: vdf Hochschulverlag, Länge: 230, Breite: 167, Höhe: 20, Gewicht: 499, Produktform: Kartoniert, Genre: Mathematik/Naturwissenschaften/Technik/Medizin, Genre: Mathematik/Naturwissenschaften/Technik/Medizin, Katalog: deutschsprachige Titel, Katalog: Gesamtkatalog, Relevanz: 0006, Tendenz: -1, Unterkatalog: Bücher, Unterkatalog: Hardcover, Unterkatalog: Lagerartikel,
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Wie funktioniert das Gram-Schmidt-Verfahren zur Orthogonalisierung von Vektoren in der linearen Algebra? Welche Anwendungen hat dieses Verfahren in der Mathematik und anderen wissenschaftlichen Bereichen?
Das Gram-Schmidt-Verfahren zur Orthogonalisierung von Vektoren in der linearen Algebra besteht aus zwei Schritten: Zuerst werden die Vektoren orthogonalisiert, indem man die Projektionen der Vektoren aufeinander subtrahiert. Danach werden die orthogonalen Vektoren normiert, um eine Orthonormalbasis zu erhalten. In der Mathematik wird das Gram-Schmidt-Verfahren häufig verwendet, um eine Orthonormalbasis zu konstruieren, was bei der Lösung von linearen Gleichungssystemen und der Diagonalisierung von Matrizen hilfreich ist. In anderen wissenschaftlichen Bereichen wie der Physik wird das Verfahren verwendet, um orthogonale Basisfunktionen zu konstruieren, die bei der Analyse von Wellenfunk
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Wie kann das Gram-Schmidt-Verfahren zur orthogonalen Basisumwandlung in der linearen Algebra angewendet werden? Welche Bedeutung hat das Gram-Schmidt-Verfahren in der numerischen Mathematik?
Das Gram-Schmidt-Verfahren wird verwendet, um eine Basis eines Vektorraums in eine orthogonale Basis umzuwandeln, indem die Basisvektoren orthogonalisiert werden. Zuerst wird der erste Basisvektor beibehalten, dann werden die folgenden Basisvektoren orthogonalisiert, indem sie von den vorherigen Basisvektoren subtrahiert werden und anschließend normiert werden. In der numerischen Mathematik wird das Gram-Schmidt-Verfahren häufig verwendet, um numerische Instabilitäten bei der Berechnung von orthogonalen Basen zu minimieren und numerische Genauigkeit zu gewährleisten.
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Kannst du das Gram-Schmidt-Verfahren zur Orthogonalisierung von Vektoren in einem Koordinatensystem erklären?
Das Gram-Schmidt-Verfahren ist ein mathematisches Verfahren, um eine Basis aus orthogonalen Vektoren zu erstellen. Dabei wird jeder Vektor nacheinander mit den bereits orthogonalisierten Vektoren projiziert und von ihm subtrahiert, um Orthogonalität zu gewährleisten. Am Ende erhält man eine Basis, in der alle Vektoren orthogonal zueinander sind.
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"Wie funktioniert das Gram-Schmidt-Verfahren und welche Anwendungen hat es in der linearen Algebra?" "Können Sie das Gram-Schmidt-Verfahren in einfachen Worten erklären und warum ist es für die Orthogonalisierung von Vektoren wichtig?"
Das Gram-Schmidt-Verfahren ist ein Verfahren zur Orthogonalisierung von Vektoren in einem Vektorraum. Es funktioniert, indem man eine Basis aus den gegebenen Vektoren bildet, die orthogonal zueinander sind. Das Verfahren wird in der linearen Algebra verwendet, um lineare Unabhängigkeit zu überprüfen und um orthogonale Basen zu konstruieren.
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Wie wird das Gram-Schmidt-Verfahren in der linearen Algebra zur Orthonormalisierung von Vektoren verwendet? Kannst du das Gram-Schmidt-Verfahren anhand eines konkreten Beispiels erklären?
Das Gram-Schmidt-Verfahren wird verwendet, um eine Basis aus linearen unabhängigen Vektoren in einem Vektorraum zu orthonormalisieren. Es besteht aus einer Reihe von Schritten, bei denen die Vektoren nacheinander orthogonalisiert und normiert werden. Beispiel: Gegeben seien die Vektoren v1 = (1, 0, 0), v2 = (1, 1, 0) und v3 = (1, 1, 1). Zuerst wird v1 normiert zu u1 = (1, 0, 0). Dann wird v2 orthogonalisiert zu u2 = (1, 1, 0) - proj(v2, u1) = (0, 1, 0) und normiert zu u2 = (1
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Wie funktioniert das Gram-Schmidt-Verfahren zur Orthonormalisierung von Vektoren in der linearen Algebra? Welche Bedeutung hat das Gram-Schmidt-Verfahren in der Berechnung von orthogonalen Basen?
Das Gram-Schmidt-Verfahren ist ein Verfahren zur Orthonormalisierung von Vektoren in der linearen Algebra. Es funktioniert, indem man eine Basis aus linearen unabhängigen Vektoren in eine Basis aus orthogonalen und normierten Vektoren umwandelt. Das Gram-Schmidt-Verfahren ist wichtig, um eine orthogonale Basis zu erhalten, die bei der Berechnung von Projektionen, Orthogonalisierungen und anderen linearen Transformationen verwendet werden kann.
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Was genau bringt das Gram-Schmidt-Verfahren?
Das Gram-Schmidt-Verfahren ist eine Methode, um eine Basis eines Vektorraums zu orthonormalisieren. Es nimmt eine beliebige Basis und erzeugt daraus eine neue Basis, in der alle Vektoren orthogonal zueinander sind. Dies ist nützlich, um lineare Gleichungssysteme zu lösen, lineare Abbildungen zu analysieren oder orthogonale Projektionen zu berechnen.
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Was ist das Gram-Schmidt-Verfahren und wie wird es in der linearen Algebra angewendet?
Das Gram-Schmidt-Verfahren ist eine Methode in der linearen Algebra, um eine Basis eines Vektorraums zu orthonormalisieren. Dabei werden die Vektoren der Basis so umgeformt, dass sie orthogonal zueinander sind und eine Länge von 1 haben. Dies erleichtert Berechnungen und Analysen in linearen Gleichungssystemen und anderen mathematischen Problemen.
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