Das umfassende Lehrbuch zur Kombinatorischen Optimierung beruht auf Vorlesungen, die die Autoren an der Universität Bonn gehalten haben. Sie geben den neuesten Stand des Fachgebiets wieder – mit Schwerpunkt auf theoretischen Resultaten und Algorithmen mit guten Laufzeiten und Ergebnissen. Der Band enthält vollständige Beweise, einige davon wurden bisher nicht in der Lehrbuchliteratur publiziert. Die deutschsprachige Neuauflage enthält alle Ergänzungen und Aktualisierungen der 5. englischsprachigen Auflage, darunter mehr als 60 neue Übungsaufgaben.
Dieses Lehrbuch vermittelt grundlegende mathematische Fähigkeiten im Hinblick auf Entwurf und Analyse von Algorithmen, sowie deren Implementierung. Neben einigen fundamentalen Algorithmen (z.B. Sieb des Eratosthenes, Euklidischer Algorithmus, Sortieralgorithmen, Algorithmen auf Graphen, Gauß-Elimination) werden auch elementare Datenstrukturen, graphentheoretische Grundlagen und numerische Fragen behandelt. Zudem werden grundlegende Programmierkenntnisse vermittelt und es wird gezeigt, wie man Algorithmen in C++ implementiert. Das Buch eignet sich besonders für den Studienbeginn und stellt den klassischen Vorlesungen über Analysis und Lineare Algebra die Algorithmische Mathematik als dritte Grundvorlesung zur Seite. Diese Vorlesung haben die Autoren in den letzten Jahren mehrfach an der Universität Bonn gehalten.
„Alle Wege führen nach Rom!" Aber welcher ist der beste – wie findet mein Navi den Weg überhaupt? Und was ist mit einer Rundreise durch Europas Hauptstädte? Diese Fragen bilden nur einen kleinen Teilaspekt der Themen dieses Buches. Anhand vieler Praxissituationen werden die Begriffe der Graphentheorie und Netzwerkoptimierung eingeführt und die aufgeworfenen Probleme anschließend mit Hilfe von Algorithmen gelöst. Das Buch richtet sich an Studierende der Mathematik und Informatik in den ersten Semestern sowie an interessierte Praktiker. Es enthält eine Vielzahl an Anwendungsbeispielen sowie wichtige in der Praxis relevanten Algorithmen mit dem Beweis ihrer Optimalität. Spezielle mathematische Vorkenntnisse sind nicht erforderlich: Sämtliche Begriffe und Methoden werden auf verständliche Weise eingeführt. Das so erworbene Wissen kann anhand zahlreicher Übungsaufgaben und deren Lösungen vertieft und überprüft werden.
Dieses Buch versteht sich als Reiseführer in das Land der Mathematik. Es informiert unter anderem über die Regionen dieses Landes (Algebra, Geometrie, Analysis, Stochastik, ...), über seine Geschichte, bedeutende Krisen und Entwicklungslinien, Beziehung zu benachbarten Gebieten, Kultur und Gepflogenheiten (Modellbildung, das Phänomen des Beweises, Anwendungen, ...) und seine Bewohner, die Mathematiker. Für Abiturienten bietet dieses Buch eine umfassende Orientierung über das Reiseziel Mathematik. Angehenden Studierenden der Mathematik eröffnet die kompakte Darstellung einen Überblick über die Gesamtheit ihres Studienfachs. Sie finden einen Blick auf Zusammenhänge zwischen Fachgebieten, Informationen zu Vorlesungsinhalten und eine Einführung in mathematische Denkweisen und Fragestellungen. Studierende profitieren von den Erläuterungen zu Anwendungen und Berufsfeldern und erweitern ihren Horizont durch einen Blick auf die Traditionen, die diese Disziplin prägen. Für künftige Mathematiker gehört dieser Reiseführer unbedingt ins Handgepäck.
Aufbauend auf Vorlesungen an den Universitäten Hamburg und Trier stellen die Autoren die „Theorie und Numerik restringierter Optimierungsaufgaben" umfassend dar. Ausführlich behandelt werden lineare Programme, Simplex-Verfahren und Innere-Punkte-Methoden, Optimalitätsbedingungen, nichtlineare restringierte Programme, nichtglatte Optimierung sowie Variationsungleichungen. Mit ca. 140 Aufgaben unterschiedlichen Schwierigkeitsgrades.
Gang der Untersuchung: Nach einigen einführenden Worten wird zunächst auf Grundlagen eingegangen, welche bei der späteren Bearbeitung der Mehrgüterflüsse benötigt werden. Anschließend sollen Max-Flow-Probleme, welche ein Spezialfall der Mehrgüterflüsse sind, dargestellt werden. Danach werden die Mehrgüterflüsse, welche im Folgenden auch als Multicommodity-Flows bezeichnet werden, und ihre Darstellung durch verschiedene Lineare Programme aufgezeigt. Diese stellen für die Spaltenerzeugung, reduzierten Kosten und die Dantzig_Wolfe Dekomposition, welche als geschickte Lösungsverfahren für das Multicommodity-Flow Problem aufgefasst werden können, eine geeignete Formulierung dar. Schließlich wird noch ein praxisnahes Beispiel aus dem Bereich ÖPNV beschrieben.
Das Buch gibt eine Einführung in zentrale Konzepte und Methoden der Nichtlinearen Optimierung. Es ist aus Vorlesungen der Autoren an der TU München, der TU Darmstadt und der Universität Hamburg entstanden. Der Inhalt des Buches wurde insbesondere auf mathematische Bachelorstudiengänge zugeschnitten und hat sich als Basis entsprechender Vorlesungen sowie für eine anschließende Vertiefung im Bereich der Optimierung bewährt. Der Umfang entspricht zwei zweistündigen oder einer vierstündigen Vorlesung, wobei etwa in gleichem Umfang sowohl unrestringierte Optimierungsprobleme als auch Optimierungsprobleme mit Nebenbedingungen behandelt werden. Im Teil über die unrestringierte Optimierung werden sowohl Trust-Region- als auch Liniensuch-Methoden zur Globalisierung behandelt. Für letztere wird ein ebenso leistungsfähiges wie intuitives Konzept der zulässigen Suchrichtungen und Schrittweiten entwickelt. Die schnelle lokale Konvergenz Newton-artiger Verfahren und ihre Globalisierung sind weitere wichtige Themengebiete. Das Kapitel über restringierte Optimierung entwickelt notwendige und hinreichende Optimalitätsbedingungen und geht auf wichtige numerische Verfahren, insbesondere Sequential Quadratic Programming, Penalty- und Barriereverfahren ein. Der Bezug von Barriereverfahren zu den aktuell intensiv untersuchten Innere-Punkte-Verfahren wird ebenfalls hergestellt.
Durch den bilingualen Aufbau, der Texte jeweils in Deutsch und in Englisch nebeneinander stellt und mathematische Formeln gemeinsam benutzt, ist der Text sowohl für deutsche Studierende, die die englische Fachsprache lernen wollen als auch für ausländische, englischsprachige Studierende, die sich mit der deutschen Fachsprache vertraut machen wollen, geeignet.
Der größte Stolperstein in den ersten Semestern eines Informatik- oder Ingenieur­studiums ist für viele Studienanfänger die Mathematik. Die zunächst ungewohnte mathematische Notation sowie die konsequente Art, eine Behauptung durch einen Beweis zu begründen, stellt sich oft wie ein Eintreten in eine neue, bisher nicht bekannte Welt dar. Hier will dieser Leitfaden helfen und die Studierenden während der ersten Semester begleiten. Die Darstellung orientiert sich an den Grundbedürfnissen der neuen Bachelor/Master-Studiengänge und schlägt eine Brücke quer über die eigentlichen Fachvorlesungen. Insbesondere soll es die Quervernetzung des Wissens – in Bezug auf spezifische Informatikthemen – erleichtern.
Diese mathematisch orientierte Einführung in typische Klimamodelle stellt anhand konkreter Modelle den Prozess von der Modellbildung über die mathematische Analyse bis zur konkreten Umsetzung (Simulation) am Rechner in den Mittelpunkt. Dabei werden auch die zur Simulation wichtigen Bereiche der Mathematik und der Informatik wie Entwicklung und Konvergenz von Algorithmen und Umgang mit hochdimensionalen Problemen behandelt. Viel Wert wird auf eine verständliche Erklärung der Grundprinzipien der mathematischen Modellbildung gelegt, sowie im Weiteren auf Diskretisierung und Algorithmenentwicklung und deren Umsetzung auf dem Computer. Der verständliche Zugang zur mathematischen Klimamodellierung ermöglicht es Anwendern aus den Geowissenschaften wie auch Mathematikern, eigene Software zu entwickeln bzw. vorhandene Software gezielter zu verwenden und gegebenenfalls anzupassen.
,,(. . .) Sind Grundkenntnisse in linearer Algebra und Analysis vorhanden, gibt das Lehrbuch eine gute Einführung in die Verfahren der linearen Optimierung und kann daher allen Studierenden der Fachrichtung Operations Research empfohlen werden. (. . .) "Zentralblatt für Mathematik undihre Grenzgebiete Febr. 1991
In diesem Lehrbuch werden einige Themen aus der Stochastik behandelt, die auf dem Begriff des Markovprozesses aufbauen. Dabei sind Markovprozesse stochastische Prozesse, für welche die Prognose für das zufällige Verhalten in der Zukunft nur von der gegenwärtigen Position abhängt. Die zentralen Begriffe der Markovprozesse werden anschaulich erklärt und mit Beispielen motiviert. Der Text beschäftigt sich danach mit der Brownschen Bewegung, stochastischen Integralen und stochastischen Differentialgleichungen und beschreibt ausführlich die fundamentale Ito-Formel. Eine der klassischen Anwendungen von stochastischen Differentialgleichungen sind Monte-Carlo-Verfahren zur Lösung von partiellen Differentialgleichungen. In den beiden letzten Kapiteln werden einige der grundlegenden Begriffe der Finanzmathematik eingeführt und es wird gezeigt, wie man Methoden der stochastischen Differentialgleichungen erfolgreich einsetzen kann, um Optionen korrekt zu bewerten (Black-Scholes-Formel).
Die Untersuchung stochastischer Folgen berührt viele Teilgebiete der Mathematik, die Gegenstand der ersten Semester eines mathematischen Studienganges sind: Vektoren und Matrizen, Potenzreihen, Differenzengleichungen und Differentialgleichungen, Halbgruppen und Ordnungsrelationen, und auch Banach-Räume. Das Studium stochastischer Folgen bietet daher die Möglichkeit, vielfältige Kenntnisse und Fähigkeiten anzuwenden und zu konsolidieren, und dabei die Grenzen zwischen einzelnen Teilgebieten der Mathematik zu überschreiten. Dieses Buch eignet sich insbesondere als Grundlage für ein erstes Seminar. Die Darstellung ist bewusst abstrakt gehalten, um zu verhindern, dass mathematische Argumente durch Interpretationen überlagert oder durch Plausibilitätsbetrachtungen ersetzt werden, und die Ausführung einiger einfacher Beweise ist dem Leser überlassen. Neben zahlreichen Aufgaben enthält das Buch als Zugabe am Ende der meisten Kapitel Hinweise zu Anwendungen in der Versicherungsmathematik.
Ausgehend vom Shannon-Wiener-Zugang zur mathematischen Informationstheorie, die eine mathematische "Messung" einer Informationsmenge erlaubt, beginnt das Buch mit einer Abgrenzung der Begriffe Nachricht und Information und der axiomatischen Zuordnung einer Informationsmenge zu einer Wahrscheinlichkeit. Im zweiten Teil werden abzählbare Wahrscheinlichkeitsräume untersucht, deren mittlere Informationsmenge zur Definition der Shannon-Entropie führt; dabei werden drei klassische Anwendungen der Shannon-Entropie in der statistischen Physik, der mathematischen Statistik und der Nachrichtentechnik vorgestellt, und es wird ein erster Einblick in den Bereich Quanteninformation gegeben. Der dritte Teil ist allgemeinen Wahrscheinlichkeitsräumen gewidmet und behandelt insbesondere die informationstheoretische Analyse dynamischer Systeme. Das Buch baut auf Bachelor-Wissen auf und ist in erster Linie für Mathematiker und Informatiker gedacht; daher wird großer Wert auf exakte Beweisführung gelegt.
Die Autoren stellen verschiedene Teilgebiete der Mathematik aus algorithmischer Perspektive vor und diskutieren dabei auch Implementierungs- und Laufzeitaspekte. Im Mittelpunkt der Darstellung stehen Analyse- und Lösungsstrategien für konkrete Probleme. Angesichts einer verkürzten Grundausbildung in Mathematik bei naturwissenschaftlichen Studiengängen wollen die Autoren einerseits möglichst viele Teilaspekte der Mathematik vorstellen und andererseits zu einer vertiefenden Beschäftigung mit dem einen oder anderen Aspekt anregen.
(Autor) Heinrich Rommelfanger (Titel) Mathematik für Wirtschaftswissenschaftler (Untertitel) Band 3: Differenzengleichungen - Differentialgleichungen - Wahrscheinlichkeitstheorie - Stochastische Prozesse (HL) Moderne Methoden der Finanzmathematik erstmals in didaktisch aufbereiteter Form für Studierende! (copy) Im dritten Band wird die Wahrscheinlichkeitstheorie mit ihren mathematischen Grundlagen dargestellt. Darauf aufbauend werden im letzten Teil stochastische Prozesse betrachtet, die in letzter Zeit mit dem wachsenden Interesse für mathematische Modelle der Finanzwissenschaft immer bedeutsamer wurden. Neben Markoff-Prozessen mit diskreter und stetiger Zeitabhängigkeit werden Wiener Prozesse, Matingale und deren Anwendungen behandelt. Zahlreiche Beispiele und Kontrollaufgaben erleichtern das Verständnis und machen den Leser mit den Rechenverfahren vertraut. (Biblio)
In den Ingenieur-, Natur- oder Wirtschaftswissenschaften ist es oft erforderlich, für ein spezifisches Problem die bestmögliche Lösung zu finden. Lässt sich dieses Problem mathematisch formulieren, dann stellt die mathematische Optimierung eine Reihe von Verfahren zur Verfügung, die zur Problemlösung angewendet werden können. Oftmals fällt es jedoch schwer, das passende Verfahren aus dem großen Angebot auszuwählen. Dieses Buch bietet dem Leser eine ausführliche, zeitgemäße, anschauliche und verständliche Einführung in die Theorie und die wichtigsten Verfahren der unrestringierten und restringierten glatten nichtlinearen Optimierung einschließlich zugehöriger Algorithmen. Großen Raum nehmen dabei numerische Experimente auf MATLAB-Basis ein, in denen vorgestellte Verfahren auf ausgewählte Beispielprobleme angewendet werden, um zu zeigen, welche Vor- aber auch Nachteile die jeweiligen Verfahren besitzen. Alle Experimente wurden durch Starten von editierbaren MATLAB-Quellfiles unter dem von uns entwickelten Programmpaket EDULAB ausgeführt. Dieses Paket und die Experimentierdateien sowie die Lösung der Übungsaufgaben werden auf einer eigens diesem Buch gewidmeten Homepage zur Verfügung gestellt. Damit kann der Leser ohne Programmieraufwand unsere Experimente am Computer an über 200 Beispielproblemen selbst erleben und anschaulich sehen, was die Veränderung von Parametern in Optimierungsroutinen bei der Lösung eines Optimierungsproblems bewirken kann. Studierende und Praktiker lernen den sachgerechten Umgang mit Optimierungsroutinen. Lehrende erhalten ein Werkzeug zur tabellarischen und grafischen Veranschaulichung von Optimierungsverfahren. Forschende können in EDULAB neue Verfahren unter Erhalt der grafischen und tabellarischen Ausgaben einbinden und testen.
Wie lernen Kinder Mathematik? Wie können Lernende und Lehrende Mathematik so darstellen, dass intensive Kommunikationsprozesse beim Mathematiklernen angeregt werden? Deuten SchülerInnen bestimmte mathematische Darstellungen während des Lernprozesses anders als Lehrende? Wie können Lehrende Kinder dabei unterstützen, Mathematik zu verstehen? Lehramtsstudierende und Lehrende setzen sich fast täglich mit diesen und ähnlichen Fragen auseinander. Die BeitragsautorInnen beschäftigen sich mit diesen Fragestellungen und zeigen unterschiedliche Sichtweisen und Perspektiven auf. Der Bogen der Beiträge spannt sich von einem Überblick über mathematische Begriffsbildung und Darstellungen als notwendiges Ausdrucksmittel mathematischer Ideen über das frühe mathematische Lernen in Kindertagesstätten bzw. Kindergärten, Sichtweisen zur Primar- und Sekundarstufe bis hin zu Beiträgen zur mathematischen Hochschullehre.

Best Books