Mathematik

PD Dr. Tilo Arens und PD Dr. Frank Hettlich sind beide als Dozenten an der Fakultät für Mathematik der Universität Karlsruhe tätig. Für den Vorlesungszyklus Höhere Mathematik für Studierende des Maschinenbaus und des Chemieingenieurwesens erhielten sie 2004 gemeinsam mit anderen Mitgliedern ihres Instituts den Landeslehrpreis des Landes Baden-Württemberg.

PD Dr. Christian Karpfinger lehrt an der Technischen Universität München; 2004 erhielt er den Landeslehrpreis des Freistaates Bayern.

Dr. Ulrich Kockelkorn war bis zu seiner Pensionierung 2006 Professor für Statistik und Wirtschaftsmathematik an der TU-Berlin und langjähriger Vorsitzender des Ausbildungsausschusses der Deutschen Statistischen Gesellschaft.

Dr. Klaus Lichtenegger studierte in Graz Physik und Umweltsystemwissenschaften, er war mehrere Jahre lang als Tutor und Studienassistent in der Mathematik-Lehre tätig, insbesondere im Bereich Analysis.

Dr. Dr. h.c. Hellmuth Stachel ist seit mehr als 25 Jahren Professor für Geometrie an der Technischen Universität Wien und in Forschung und Lehre um Anwendungsnähe bemüht.

Vorwort
Die Autoren
Bemerkungen für Dozenten
Verzeichnis der Übersichten
Teil I: Einführung und Grundlagen. 1 Mathematik - Wissenschaft und Werkzeug. 2 Logik, Mengen, Abbildungen - die Sprache der Mathematik. 3 Rechentechniken - die Werkzeuge der Mathematik. -4 Elementare Funktionen - Bausteine der Analysis
5 Komplexe Zahlen - Rechnen mit imaginären Größen.
Teil II: Analysis einer reellen Variablen
6 Folgen - der Weg ins Unendliche. 7 Stetige Funktionen - kleine Ursachen haben kleine Wirkungen. 8 Reihen - Summieren bis zum Letzten. 9 Potenzreihen - Alleskönner unter den Funktionen. 10 Differenzialrechnung - Veränderungen kalkulieren. 11 Integrale - vom Sammeln und Bilanzieren. 12 Integrationstechniken - Tipps, Tricks und Näherungsverfahren. 13 Differenzialgleichungen - Zusammenspiel von Funktionen und ihren Ableitungen.
Teil III: Lineare Algebra
14 Lineare Gleichungssysteme - Grundlagen der linearen Algebra. 15 Vektorräume - Schauplätze der linearen Algebra. 16 Matrizen und Determinanten - Zahlen in Reihen und Spalten. 17 Lineare Abbildungen und Matrizen - abstrakte Sachverhalte in Zahlen ausgedrückt. 18 Eigenwerte und Eigenvektoren - oder wie man Matrizen diagonalisiert. 19 Analytische Geometrie - Rechnen statt Zeichnen. 20 Euklidische und unitäre Vektorräume - Geometrie in höheren Dimensionen. 21 Quadriken – ebenso nützlich wie dekorativ. 22 Tensorrechnung - geschicktes Hantieren mit Indizes. 23 Lineare Optimierung – ideale Ausnutzung von Kapazitäten.
Teil IV: Analysis mehrerer reeller Variablen
24 Funktionen mehrerer Variablen – Differenzieren im Raum. 25 Gebietsintegrale – das Ausmessen von Körpern. 26 Kurven und Flächen – von Krümmung, Torsion und Längenmessung. 27 Vektoranalysis – von Quellen und Wirbeln. 28 Differenzialgleichungssysteme – ein allgemeiner Zugang zu Differenzialgleichungen. 29 Partielle Differenzialgleichung – Modelle von Feldern und Wellen.
Teil V: Höhere Analysis
30 Fouriertheorie – von schwingenden Saiten. 31 Funktionalanalysis – Operatoren wirken auf Funktionen. 32 Funktionentheorie – von komplexen Zusammenhängen. 33 Integraltransformationen – Multiplizieren statt Differenzieren. 34 Spezielle Funktionen – nützliche Helfer. 35 Optimierung und Variationsrechnung - Suche nach dem Besten.
Teil VI: Wahrscheinlichkeitsrechnung und Statistik
36 Deskriptive Statistik – wie man Daten beschreibt. 37 Wahrscheinlichkeit – die Gesetze des Zufalls. 38 Zufällige Variable – der Zufall betritt den R1. 39 Spezielle Verteilungen – Modelle des Zufalls. 40 Schätz- und Testtheorie – Bewerten und Entscheiden. 41 Lineare Regression – die Suche nach Abhängigkeiten.
Hinweise zu den Aufgaben
Lösungen zu den Aufgaben
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