Schweitzer Fachinformationen
Wenn es um professionelles Wissen geht, ist Schweitzer Fachinformationen wegweisend. Kunden aus Recht und Beratung sowie Unternehmen, öffentliche Verwaltungen und Bibliotheken erhalten komplette Lösungen zum Beschaffen, Verwalten und Nutzen von digitalen und gedruckten Medien.
Dieses Buch vermittelt in einem Crashkurs die Grundlagen der Mathematik, welche Studierende wirtschafts- und naturwissenschaftlicher Fächer für Anwendungen der Mathematik in ihrem Fachgebiet benötigen. Hierbei ist das Buch als kurz gefasster Durchgang durch die verschiedenen Themen aus Analysis, linearer Algebra und Optimierung angelegt. Es beschränkt sich auf die wichtigsten Aspekte, die unter Einbindung von Begriffen der Schulmathematik mit prägnanten Erklärungen vermittelt werden.
Es werden keine Vorkenntnisse jenseits des Schulwissens vorausgesetzt. Der Umfang des Buches entspricht in etwa einer einsemestrigen Vorlesung von 90 Minuten pro Woche, so dass das Buch als Grundlage für eine Vorlesung eingesetzt werden kann. Aufgrund vieler Erläuterungen in Textform eignet es sich auch zum Selbststudium sowie zur Wiederholung der Grundbegriffe für fortgeschrittene Studierende.
"... Das Werk kann als Grundlage für eine Vorlesung eingesetzt werden, ist aber auch dem Selbststudium oder der Wiederholung wichtiger Grundlagen sehr dienlich." (Philipp Kastendieck, in: ekz-Informationsdienst, Jg. 31, 2025)
Stephan Mescher forscht und lehrt als wissenschaftlicher Mitarbeiter an der Martin-Luther-Universität Halle-Wittenberg. Er hat Mathematik an der Universität Bielefeld studiert, wurde 2017 an der Universität Leipzig promoviert und arbeitete an der Ruhr-Universität Bochum, der Queen Mary University of London sowie der Universität Leipzig. In seiner Forschung beschäftigt er sich mit Fragen der Geometrie und Topologie. Seine Schwerpunkte liegen hierbei bei der topologischen Komplexität von Räumen sowie bei topologischen Methoden zur Untersuchung kritischer Punkte.
1. Grundlagen.- 2. Funktionen und Analysis.- 3. Elementare lineare Algebra.- 4. Lineare Optimierung.
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