Description
Book SynopsisSchlichtes Ausführen fertiger Software wird den Bedürfnissen des Ingenieuralltags nicht mehr gerecht. Oft muss Programmcode selbst entwickelt oder angepasst werden. Aber Ingenieure sind keine Softwareentwickler. Mit Python steht ein mächtiger und flexibler Werkzeugkasten zur Verfügung, der es erlaubt, eine große Klasse von Ingenieurproblemen - oft mit wenig Aufwand - zu lösen. Die Kernaufgaben sind dabei meist: Daten akquirieren, Lösungsalgorithmen anwenden, Ergebnisse visualisieren. Das Buch zeigt anhand zahlreicher Beispiele aus unterschiedlichen Anwendungsfeldern der Ingenieurwissenschaften, wie Python zur Lösung dieser Aufgaben eingesetzt werden kann. Gleichzeitig wird das nötige Hintergrundwissen vermittelt, um das Gelernte auf eigene Fragestellungen zu transferieren. Die vermittelten Kenntnisse sind anwendbar auf Übungsaufgaben im Studium genauso wie auf Probleme aus der Praxis.
Table of ContentsÜber die Autoren 11
Einleitung 23
Teil I: Los geht’s 29
Kapitel 1: Erstkontakt 31
Kapitel 2: Installation und Inbetriebnahme 41
Kapitel 3: Grundlagen 53
Teil II: Rechnen und Plotten 81
Kapitel 4: Effiziente Numerik mit NumPy 83
Kapitel 5: Ein bisschen Mathe – So viel Spaß muss sein 105
Kapitel 6: Brunftzeit für Termhirsche 129
Kapitel 7: Visualisierung 143
Teil III: Fortgeschrittene Ingenieursmethoden 167
Kapitel 8: So tun, als ob: Modellbildung und Simulation 169
Kapitel 9: Optimierung – Besser geht’s nicht 195
Kapitel 10: Mechanik – Ganz ohne schmutzige Hände 229
Kapitel 11: Fourier-Analyse – Python in der Disco 255
Kapitel 12: Kombinatorik, Zufall und Statistik 275
Kapitel 13: Python im Labor – Steuern, Messen, Filtern, Darstellen 303
Teil IV: Schöner, schneller, robuster 325
