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Wirtschaftsmathematik für Studium und Praxis 1

Lineare Algebra. 'Springer-Lehrbuch'. Auflage 1997. Book.
Buch (kartoniert)
Die "Wirtschaftsmathematik" ist eine Zusammenfassung der in den Wirtschaftswissenschaften gemeinhin benötigten mathematischen Kenntnisse. Lineare Algebra führt in die Vektor- und Matrizenrechnung ein, stellt Lineare Gleichungssysteme vor, b... weiterlesen
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Wirtschaftsmathematik für Studium und Praxis 1 als Buch
Produktdetails
Titel: Wirtschaftsmathematik für Studium und Praxis 1
Autor/en: Wilhelm Rödder

ISBN: 354061706X
EAN: 9783540617068
Lineare Algebra.
'Springer-Lehrbuch'.
Auflage 1997.
Book.
Springer Berlin Heidelberg

17. Oktober 1996 - kartoniert - 260 Seiten

Beschreibung

Die "Wirtschaftsmathematik" ist eine Zusammenfassung der in den Wirtschaftswissenschaften gemeinhin benötigten mathematischen Kenntnisse. Lineare Algebra führt in die Vektor- und Matrizenrechnung ein, stellt Lineare Gleichungssysteme vor, berichtet über Determinanten und liefert Grundlagen der Eigenwerttheorie und Aussagen zur Definitheit von Matrizen. Schließlich wird das Rüstzeug zur Vorbereitung auf die Lineare Programmierung entwickelt. Alle Inhalte sind ökonomisch motiviert und um wirtschaftliche Anwendungen ergänzt. Der Leser wird auch auf Theorien verwiesen, in denen der vorgestellte Stoff Verwendung findet. Die Mathematik wird anschaulich und ohne unnötige formale Beweise vermittelt. Der fernstudienerfahrene Autor hat den Stoff so aufbereitet, daß das Buch für das Selbststudium besonders geeignet ist.

Inhaltsverzeichnis

1. Lineare Zusammenhänge in der Wirtschaft.- 1.1. Vektoren, Matrizen und Lineare Planungsrechnung.- 1.2. Lineare Algebra versus Linearität in der Ökonomie.- 2. Der 2-dimensionale Vektorraum R2.- 2.1. Grundbegriffe und Grundrechenarten im R2.- 2.2. Dimension und Basis des R2.- 2.3. Skalarprodukt, Gerade und Halbebene.- 3. Der n-dimensionale Vektorraum Rn.- 3.1. Grundbegriffe und Grundrechenarten im Rn.- 3.2. Dimension und Basis des Rn.- 3.3. Skalarprodukt, Hyperebene und Halbraum.- 3.4. Hyperräume, Unterräume.- 3.5. Orthonormale Basen und Orthonormalisierung.- 4. Matrizen.- 4.1. Die Matrix als lineare Abbildung.- 4.2. Grundbegriffe und Grundrechenarten für Matrizen.- 4.3. Die Matrixmultiplikation.- 4.4. Spezielle Matrizen.- 4.5. Input-Output-Analysen als ökonomische Anwendungsmöglichkeiten der Matrizenrechnung - Teil I.- 5. Lineare Gleichungssysteme und Matrixgleichungen.- 5.1. Einführung und Sprechweisen.- 5.2. Der Rang einer Matrix.- 5.3. Homogene Gleichungssysteme.- 5.4. Inhomogene Gleichungssysteme.- 5.5. Das Gaußsche Eliminationsverfahren.- 5.6. Pivotisieren.- 5.7. Definition und Eigenschaften von Matrixinversen.- 5.8. Die Matrixinversion mittels linearer Gleichungssysteme.- 5.9. Input-Output-Analysen als ökonomische Anwendungsmöglichkeiten der Matrizenrechnung - Teil II.- 6. Determinanten.- 6.1. Die 2- und die 3-reihige Determinante.- 6.2. Die n-reihige Determinante.- 6.3. Anwendungen der Determinantenrechnung.- 7. Eigenwerte und quadratische Formen.- 7.1. Eigenwerte und Eigenvektoren symmetrischer Matrizen.- 7.2. Quadratische Formen und ihre Definitheit.- 7.3. Diagonalisierung durch quadratische Ergänzung.- 8. Spezielle Teilmengen des Rn und ihre Eigenschaften.- 8.1. Der ökonomische Sachbezug.- 8.2. Polyeder.- 8.3. Kegel.- 9. Vorbereitung auf die Lineare Programmierung.- 9.1. Die Deckungsbeitragsrechnung.- 9.2. Basislösungen und Polyederecken.- 9.3. Graphische Lösung einer Planungsaufgabe.- Lösungen zu den Übungsaufgaben.- Stichwortverzeichnis.

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