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Mathematik fr Wirtschaftsingenieure 1

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Product Details

Brand
Springer Nature
Manufacturer
N/A
Part Number
0
GTIN
9783322918239
Condition
New
Product Description

Dieses Buch bildet den ersten Teil einer zwei bndigen Einfhrung in die Hhe re Mathematik. Es ist aus Vorlesungen und bungen entstanden, die seit vie len Jahren an der Universitt Karlsruhe fr Studierende der Fachrichtung Wirt schaftsingenieurwesen gehalten werden. Behandelt werden Elemente der Logik, Mengenlehre, Abbildungen und Re lationen, die Zahlbereiche, Kombinatorik, Stochastik, Folgen und Reihen, die Differential-und Integralrechnung einer Variablen sowie Theorie und Praxis li nearer Gleichungssysteme und Matrizen. Unser Leitmotiv beim Verfassen dieses Werkes war die erfolgreiche Karlsru her Tradition, den Studierenden des Wirtschaftsingenieurwesens eine fundierte, systematische und nachhaltige mathematische Grundausbildung zu bieten. Da Mathematik als Basis von Hochtechnologie eine Schlsselwissenschaft fr die Zukunft darstellt und mathematische Methoden und Algorithmen zunehmend unseren Alltag bestimmen, wird es immer wichtiger, dass Mathematik im Studi um nicht als seelenlose Aneinanderreihung von Begriffen und Formeln erfahren wird. In einer Zeit, in der routinemige Rechnungen von immer leistungsfhi geren Computern bernommen werden, kommt es zunehmend darauf an, ma thematische Methoden kritisch und kreativ anzuwenden, weiterzuentwickeln und gegebenenfalls auch selbstndig modellbildend zu arbeiten. Tatschlich findet man etwa im sogenannten Financial Engineering, im Ri sikomanagement oder in den Aktuarswissenschaften zahlreiche Beispiele fr die wachsende Bedeutung mathematischer Methoden in der beruflichen Praxis. Die hierzu erforderliche Mathematik geht sogar weit ber das hinaus, was innerhalb einer mathematischen Grundausbildung vermittelt werden kann. Vor diesem Hintergrund zeichnet sich dieses Buchgegenber vielen anderen Einfhrungen in die Hhere Mathematik durch folgende Eigenschaften aus: Es wird bewusst auf ein "Denken in Schubladen" wie Analysis, Lineare Algebra und Stochastik verzichtet.

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