Operations Research kompakt: Eine an Beispielen orientierte Einführung
Autor Rainer Schwenkert, Yvonne Stryde Limba Germană Paperback – 13 noi 2015
Dieses Lehrbuch ist eine anschauliche, zum Selbststudium geeignete, Einführung in OR und behandelt grundlegende mathematische Algorithmen und Aufgaben der linearen und der nichtlinearen Optimierung.
Die inhaltlichen Schwerpunkte liegen bei Simplex-Verfahren und Dualität bzw. Lagrange-Multiplikatoren und Karush-Kuhn-Tucker-Bedingungen. Zahlreiche Übungs- und Klausuraufgaben mit vollständigen Lösungen erleichtern das Verständnis und motivieren, die erläuterten mathematischen Konzepte einzuüben. Die Theorie wird durchgehend an Beispielen erklärt, auf detaillierte Beweise und mathematische Strenge wird bewusst verzichtet. Kompakte Zusammenfassungen helfen, das wirklich Wichtige schnell zu erfassen. Das Buch eignet sich als kompakter Begleiter einer Vorlesung, unterstützt aber auch bei der effizienten Prüfungsvorbereitung.
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Specificații
ISBN-13: 9783662483961
ISBN-10: 3662483963
Pagini: 288
Ilustrații: XI, 288 S.
Dimensiuni: 168 x 240 x 20 mm
Greutate: 0.49 kg
Ediția:1. Aufl. 2015
Editura: Springer Berlin, Heidelberg
Colecția Springer Gabler
Locul publicării:Berlin, Heidelberg, Germany
ISBN-10: 3662483963
Pagini: 288
Ilustrații: XI, 288 S.
Dimensiuni: 168 x 240 x 20 mm
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Ediția:1. Aufl. 2015
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Public țintă
Lower undergraduateCuprins
Einführung.- Teil I Lineare Optimierung.- Einführung in die Lineare Optimierung.- Zusammenfassung.- Summary.- Aufgaben mit Lösungen.- Klausuraufgaben mit Lösungen.- Teil II: Nichtlineare Optimierung.- Zusammenfassung.- Summary.- Aufgaben und Lösungen.- Klausuraufgaben mit Lösungen.- Anhang.- Literaturverzeichnis.- Sachverzeichnis.
Notă biografică
Prof. Dr. Rainer Schwenkert studierte Mathematik an der Julius-Maximilians-Universität Würzburg. Seit 1993 ist er als Professor für Mathematik und Datenbanksysteme an der Hochschule München tätig. Bedingt durch zahlreiche Vorlesungen in Informatik und Finanzwissenschaft liegt sein Focus auf praxisorientierten Anwendungen der Mathematik.
Prof. Dr. Yvonne Stry studierte in Gießen und Bonn Mathematik und ist seit 1994 Professorin für Mathematik an der Technischen Hochschule Georg Simon Ohm in Nürnberg. Sie betont den Anwendungsaspekt ihrer Wissenschaft und ist auch auf dem Gebiet der Hochschuldidaktik aktiv.
Prof. Dr. Yvonne Stry studierte in Gießen und Bonn Mathematik und ist seit 1994 Professorin für Mathematik an der Technischen Hochschule Georg Simon Ohm in Nürnberg. Sie betont den Anwendungsaspekt ihrer Wissenschaft und ist auch auf dem Gebiet der Hochschuldidaktik aktiv.
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Dieses Lehrbuch ist eine anschauliche, zum Selbststudium geeignete, Einführung in OR und behandelt grundlegende mathematische Algorithmen und Aufgaben der linearen und der nichtlinearen Optimierung.
Die inhaltlichen Schwerpunkte liegen bei Simplex-Verfahren und Dualität bzw. Lagrange-Multiplikatoren und Karush-Kuhn-Tucker-Bedingungen. Zahlreiche Übungs- und Klausuraufgaben mit vollständigen Lösungen erleichtern das Verständnis und motivieren, die erläuterten mathematischen Konzepte einzuüben. Die Theorie wird durchgehend an Beispielen erklärt, auf detaillierte Beweise und mathematische Strenge wird bewusst verzichtet. Kompakte Zusammenfassungen helfen, das wirklich Wichtige schnell zu erfassen. Das Buch eignet sich als kompakter Begleiter einer Vorlesung, unterstützt aber auch bei der effizienten Prüfungsvorbereitung.
Die Autoren
Prof. Dr.Yvonne Stry studierte in Gießen und Bonn Mathematik und ist Professorin für Mathematik an der Georg-Simon-Ohm-Hochschule in Nürnberg.
Prof. Dr. Rainer Schwenkert studierte Mathematik an der Julius-Maximilians-Universität Würzburg und ist als Professor für Mathematik und Datenbanksysteme an der Hochschule München tätig.
Caracteristici
Zahlreiche Grafiken erleichtern das Verständnis der Theorie Optimale Prüfungsvorbereitung mittels vieler Klausuraufgaben Summaries ermöglichen dem Leser den Einstieg in die englisch-sprachige Literatur Vollständig ausgearbeitete Beispiele und Übungsaufgaben helfen beim Lernen Includes supplementary material: sn.pub/extras