Description

Book Synopsis
Was Sie wissen müssen – von Abbildungsmatrix bis Zylinderkoordinaten

Ganz egal, was Sie machen wollen, in der Mathematik führt ab einem gewissen Niveau kein Weg an der Vektorund Matrizenrechnung vorbei. Karsten Kirchgessner und Marco Schreck führen Sie in dieses Thema ein. Sie erklären Ihnen, was Vektoren und Matrizen überhaupt sind und wie Sie möglichst unkompliziert mit ihnen rechnen. Außerdem erfahren Sie, was Sie über Eigenwerte und Eigenvektoren wissen sollten, wie Sie lineare Gleichungssysteme lösen und vieles mehr. So lernen Sie pfeilschnell, in diese Tiefen der Mathematik einzudringen. Besonderer Wert wird hierbei auf geschickte Ansätze und Tricks gelegt, die den Rechenaufwand und Komplexitätsgrad einer Aufgabenstellung reduzieren, sodass Sie insbesondere in Prüfungen so schnell wie möglich zur korrekten Lösung gelangen.

Table of Contents

Einleitung 19

Konventionen in diesem Buch 19

Törichte Annahmen über den Leser 20

Was Sie in diesem Buch finden 20

Was Sie in diesem Buch nicht finden 20

Wie dieses Buch aufgebaut ist 20

Teil I: Einführung 21

Teil II: Vektorrechnung 21

Teil III: Matrizen 21

Teil IV: Lineare Gleichungssysteme 21

Teil V: Der Top-Ten-Teil 22

Spickzettel 22

Symbole, die in diesem Buch verwendet werden 22

Wie es weitergeht 22

Teil I
Einführung 23

Kapitel 1
Motivation 25

Gestatten: Die Familie der Vektoren, Matrizen und linearen

Gleichungssysteme 25

Vektoren in Theorie und Praxis 26

Matrizen in Schule, Studium und Beruf 27

Wie Matrizen behandelt werden wollen und wie sie einem behilflich sind 28

Kapitel 2
Vektorrechnung 31

Was war zuerst da: der Vektor oder der Pfeil? 31

Voll konkret: explizite Schreibweise und Komponenten eines Vektors 33

Der Betrag eines Vektors 36

Beispiele 37

Einheitsvektoren – Voll normal! 38

Rechnen mit Vektoren 40

Addition und Subtraktion von Vektoren 40

Multiplikation von Vektoren mit Zahlen 45

Linearkombination von Vektoren als »Pfeile« 47

Differenzvektoren 48

Vektoren in der analytischen Geometrie 49

Die Winkelhalbierenden eines Dreiecks 49

Zum Halten von Lasten 51

Kapitel 3
Matrizen 55

Definition und Form von Matrizen 55

Rechnen mit Matrizen – mehr als nur ein Haufen Zahlen! 57

Addition und Subtraktion von Matrizen 57

Multiplikation von Matrizen 58

Invertieren von Matrizen 60

So sieht sich eine Matrix im Spiegel 60

Der Stammbaum der Matrizen 63

Reelle und komplexe Matrizen 63

Quadratische und nicht-quadratische Matrizen 64

Reguläre und singuläre Matrizen 64

Symmetrische und hermitesche Matrizen 64

Orthogonale und unitäre Matrizen 66

Dreiecksmatrizen 67

Noch speziellere Matrizen… 68

Matrizen bei der Arbeit 68

Determinante und Umkehrbarkeit von Transformationen 71

Eigenwerte, Eigenvektoren und das Diagonalisieren von Matrizen 71

Kapitel 4
Lösen von linearen Gleichungssystemen 73

Matrixschreibweise für lineare Gleichungssysteme 73

Links- und Rechtsmultiplikation sind zweierlei! 77

Umformen der Koeffizientenmatrix eines linearen Gleichungssystems 81

Teil II
Vektorrechnung 83

Kapitel 5
Vektor mal Vektor = ??? 85

Skalarprodukt: Vektor mal Vektor gleich Zahl 85

Definition und Schreibweisen 85

Wissenswertes zum Skalarprodukt: kurz und knapp 86

Geometrische Bedeutung – endlich wird es anschaulich! 88

Wie berechnet man das Skalarprodukt konkret? 91

Kreuzprodukt: Vektor mal Vektor gleich Vektor 94

Definition und Schreibweise 94

Nützliches zum Vektorprodukt: wieder kurz und knapp 94

Geometrische Bedeutung – endlich wird’s wieder anschaulich! 95

Wie rechnet man das Kreuzprodukt konkret aus? 96

Das Spatprodukt – und was ist bitte ein Parallelepiped? 100

Dyadisches Produkt: Vektor mal Vektor gleich Matrix 102

Definition und Schreibweise 102

Dyadisches Produkt zweidimensionaler orthogonaler Einheitsvektoren 102

Dyadisches Produkt von orthogonalen Einheitsvektoren

in drei Dimensionen 103

Kapitel 6
Die Welt der Mathematik besteht aus Vektoren … 105

Unser Koordinatensystem ist das Gerüst der Vektor-Welt 105

Kartesische Koordinatensysteme – hier steht alles senkrecht! 105

Beispiele für kartesische Koordinatensysteme 106

Polarkoordinaten – krumme Linien in der Ebene?! 109

Zylinderkoordinaten – Hut ab für die dritte Dimension! 115

Kugelkoordinaten – eine runde Sache 118

Basis und Basistransformationen: Wir wechseln den Blickwinkel! 122

Unter der Lupe: Was versteht man unter einer Basis? 122

Beispiele für Basen 124

Basistransformationen – aus Alt mach Neu 125

Jetzt geht’s rund – wir drehen die Basis! 127

Kapitel 7
Analytische Geometrie – mehr als nur ein paar Bauklötze! 135

Lineare Abhängigkeit und Unabhängigkeit von Vektoren 135

Der Vektorzug fährt ein… 135

Parallele und antiparallele Vektoren 136

Anwendungsaufgabe zur linearen Abhängigkeit von Vektoren 137

Darstellung von Geraden und Ebenen 139

Parameterdarstellung: Jetzt kommen die Vektoren zum Zug! 139

Normalenform: Der senkrechte Vektor zeigt, wo es lang geht! 142

Zusammenfassung 144

Der Klassiker: Schnitte und Abstände von Geraden und Ebenen 144

Schnitte von Geraden mit Ebenen 144

Abstand zwischen Ebene und einer parallelen Gerade 146

Schnitt zweier Ebenen in Parameterdarstellung 147

Schnitt einer Ebene in Parameterdarstellung und einer Ebene in Normalenform 148

Bestimmung des Abstands zweier paralleler Ebenen 149

Parallele und windschiefe Geraden 151

Wir verlassen das Flachland und bauen Körper aus Ebenen 155

Eine Pralinenschachtel in der Vektorrechnung 155

Analytische Geometrie für Fortgeschrittene Teil 1:

Wir bauen uns einen Tetraeder 157

Analytische Geometrie für Fortgeschrittene Teil 2:

Wie viel Farbe benötigt man, um einen Dodekaeder anzumalen? 160

Die Sache kommt ins Rollen: Kugeln in der Vektorrechnung 166

Die Kugelgleichung 166

Tangentialebenen 167

Schnitt von Kugeln mit Ebenen 168

Kapitel 8
Funktionenräume 171

Können Funktionen Vektoren sein? 171

Ein Skalarprodukt für Funktionen 173

Lineare Abhängigkeit und Unabhängigkeit von Funktionen 174

Funktionen machen es den Vektoren im Anschauungsraum nach 174

Der Funktionenraum der Polynome 175

Monome als Bausteine von Polynomen 175

Orthogonale Funktionen – was bedeutet das? 175

Trigonometrische Funktionen 177

Auf der Suche nach einer Basis 177

Ran ans Werk: Das Skalarprodukt trigonometrischer Funktionen 178

Die Fourierreihe – wir bringen Funktionen zum Schwingen 179

So macht man aus unstetigen Funktionen stetige 180

Teil III
Matrizen 183

Kapitel 9
Rechenregeln 185

Assoziativgesetz, Distributivgesetz und Kommutativgesetz für die Addition 185

Addition, Subtraktion und Multiplikation in Aktion 187

Division durch Bildung der Inversen 189

Lineare Abbildungen, Kern und Bild 190

Basistransformationen von Vektoren mittels Matrizen 190

Einführung in lineare Abbildungen und deren Basiswechsel 191

Kapitel 10
Determinanten 199

Verfahren nach Leibniz 199

Permutationen – da haben wir den (Zahlen)salat! 199

Die Determinantenformel 202

Schachbrettregel und Unterdeterminanten 205

Entwicklung nach Zeilen oder Spalten 207

Spezialfall: (2 x 2)-Matrizen 211

Spezialfall: (3 x 3)-Matrizen und Sarrussche Regel 211

Rechenregeln für Determinanten 213

Anwendung: Berechnung des Kreuzprodukts mit der Determinante 214

Kapitel 11
Invertieren von Matrizen 217

Regularität und Singularität als Indiz für Invertierbarkeit 217

Berechnung der Inversen mittels des Gauß-Algorithmus 219

Bildung der Inversen mittels der Adjunkten 222

Spezialfall: (2 x 2)- und (3 x 3)-Matrizen 226

Kapitel 12
Eigenwerte und Eigenvektoren, Diagonalisieren von Matrizen 229

Berechnung von Eigenwerten, algebraische Vielfachheit 229

Berechnung der Eigenvektoren, geometrische Vielfachheit 235

Diagonalisieren von Matrizen 241

Algebraische Vielfachheit = Geometrische Vielfachheit 241

Mehrfaches Auftreten von Eigenwerten 243

Algebraische Vielfachheit ≠?nGeometrische Vielfachheit 244

Besonderheiten von symmetrischen und hermiteschen Matrizen 245

Was sich nicht ändert beim Diagonalisieren 248

Anwendung: Noch einmal Drehungen 250

Anwendung: Quadriken 252

Die Hauptachsen einer Quadrik 255

Anwendung des Verfahrens nach Gram und Schmidt 257

Ein paar Tipps zum Abschluss des Kapitels! 257

Für Fortgeschrittene: Jordansche Normalform 258

Bestimmung der Jordan-Normalform und der Transformationsmatrix 259

Kapitel 13
Besonders einfache Matrizen 263

Dreiecksmatrizen 263

Diagonalmatrizen 263

Blockdiagonale Matrizen 264

Teil IV
Lösen von linearen Gleichungssystemen 271

Kapitel 14
Gauß-Algorithmus in Matrixschreibweise: Vertiefung 273

Erweiterte Koeffizientenmatrix und Zeilenstufenform 273

Rang von Matrizen 274

Systeme mit einer eindeutigen Lösung 276

Systeme ohne Lösung 278

Systeme mit unendlich vielen Lösungen 279

Kapitel 15
Lösen von linearen Gleichungssystemen mit Hilfe von Parametern 283

Einführung von Parametern und Bilden der Lösung 283

Minus-Eins-Ergänzungstrick: Erzeugung der Zeilennormalform und Ablesen der Lösung 284

Kapitel 16
Homogene und partikuläre Lösung 287

Bildung der homogenen Lösung 287

Bildung der partikulären Lösung 289

Zusammensetzen beider Lösungen 289

Kapitel 17
Lösungsweg unter Verwendung der Determinante 291

Aufstellen der zu berechnenden Determinanten und Cramersche Regel 291

Resultate aus der Cramerschen Regel 293

Anwendung: Lösbarkeit eines linearen Gleichungssystems in Abhängigkeit zweier Parameter 293

Anwendung: Die Wronski-Determinante 295

Die Wronski-Determinante in Aktion 296

Lineare Unabhängigkeit im Fall der Monome 297

Lineare Unabhängigkeit im Fall der Sinus- und Kosinusfunktionen 298

Teil V
Der Top-Ten-Teil 299

Kapitel 18
Zehn häufige Anfängerfehler 301

Dividieren durch Vektoren – Nein! 301

Matrizen vertauschen nicht! 301

Ein Vektor hängt von den Komponenten und der Basis ab! 301

Verwirrung beim komplexen Skalarprodukt 301

Leichtsinnsfehler 302

Vektoren in anderen Koordinatensystemen 302

Einheitskreis – wie bitte? 302

Wurzelziehen aus Quadraten 302

Vorsicht mit der imaginären Einheit 302

Falsche Regeln bei der Berechnung von Determinanten 303

Kapitel 19
Zehn Tipps für erfolgreiche Prüfungen 305

Üben, üben, üben! 305

Nachdenken ist die halbe Miete! 305

Ergebnisse kritisch begutachten 305

Üben Sie auch möglichst an verschiedenen Aufgabentypen! 306

Gleichungen müssen stimmig sein! 306

Effizienz von Algorithmen 306

Aussehen von Geraden und Ebenen 306

Denken Sie sich selber Aufgaben aus! 306

Nehmen Sie nicht alles bierernst! 306

Denken Sie an die am häufigsten vorkommenden Fragen! 307

Stichwortverzeichnis 309

Vektor- und Matrizenrechnung für Dummies

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      Publisher: Wiley-VCH Verlag GmbH
      Publication Date: 12/12/2012
      ISBN13: 9783527707423, 978-3527707423
      ISBN10: 3527707425

      Description

      Book Synopsis
      Was Sie wissen müssen – von Abbildungsmatrix bis Zylinderkoordinaten

      Ganz egal, was Sie machen wollen, in der Mathematik führt ab einem gewissen Niveau kein Weg an der Vektorund Matrizenrechnung vorbei. Karsten Kirchgessner und Marco Schreck führen Sie in dieses Thema ein. Sie erklären Ihnen, was Vektoren und Matrizen überhaupt sind und wie Sie möglichst unkompliziert mit ihnen rechnen. Außerdem erfahren Sie, was Sie über Eigenwerte und Eigenvektoren wissen sollten, wie Sie lineare Gleichungssysteme lösen und vieles mehr. So lernen Sie pfeilschnell, in diese Tiefen der Mathematik einzudringen. Besonderer Wert wird hierbei auf geschickte Ansätze und Tricks gelegt, die den Rechenaufwand und Komplexitätsgrad einer Aufgabenstellung reduzieren, sodass Sie insbesondere in Prüfungen so schnell wie möglich zur korrekten Lösung gelangen.

      Table of Contents

      Einleitung 19

      Konventionen in diesem Buch 19

      Törichte Annahmen über den Leser 20

      Was Sie in diesem Buch finden 20

      Was Sie in diesem Buch nicht finden 20

      Wie dieses Buch aufgebaut ist 20

      Teil I: Einführung 21

      Teil II: Vektorrechnung 21

      Teil III: Matrizen 21

      Teil IV: Lineare Gleichungssysteme 21

      Teil V: Der Top-Ten-Teil 22

      Spickzettel 22

      Symbole, die in diesem Buch verwendet werden 22

      Wie es weitergeht 22

      Teil I
      Einführung 23

      Kapitel 1
      Motivation 25

      Gestatten: Die Familie der Vektoren, Matrizen und linearen

      Gleichungssysteme 25

      Vektoren in Theorie und Praxis 26

      Matrizen in Schule, Studium und Beruf 27

      Wie Matrizen behandelt werden wollen und wie sie einem behilflich sind 28

      Kapitel 2
      Vektorrechnung 31

      Was war zuerst da: der Vektor oder der Pfeil? 31

      Voll konkret: explizite Schreibweise und Komponenten eines Vektors 33

      Der Betrag eines Vektors 36

      Beispiele 37

      Einheitsvektoren – Voll normal! 38

      Rechnen mit Vektoren 40

      Addition und Subtraktion von Vektoren 40

      Multiplikation von Vektoren mit Zahlen 45

      Linearkombination von Vektoren als »Pfeile« 47

      Differenzvektoren 48

      Vektoren in der analytischen Geometrie 49

      Die Winkelhalbierenden eines Dreiecks 49

      Zum Halten von Lasten 51

      Kapitel 3
      Matrizen 55

      Definition und Form von Matrizen 55

      Rechnen mit Matrizen – mehr als nur ein Haufen Zahlen! 57

      Addition und Subtraktion von Matrizen 57

      Multiplikation von Matrizen 58

      Invertieren von Matrizen 60

      So sieht sich eine Matrix im Spiegel 60

      Der Stammbaum der Matrizen 63

      Reelle und komplexe Matrizen 63

      Quadratische und nicht-quadratische Matrizen 64

      Reguläre und singuläre Matrizen 64

      Symmetrische und hermitesche Matrizen 64

      Orthogonale und unitäre Matrizen 66

      Dreiecksmatrizen 67

      Noch speziellere Matrizen… 68

      Matrizen bei der Arbeit 68

      Determinante und Umkehrbarkeit von Transformationen 71

      Eigenwerte, Eigenvektoren und das Diagonalisieren von Matrizen 71

      Kapitel 4
      Lösen von linearen Gleichungssystemen 73

      Matrixschreibweise für lineare Gleichungssysteme 73

      Links- und Rechtsmultiplikation sind zweierlei! 77

      Umformen der Koeffizientenmatrix eines linearen Gleichungssystems 81

      Teil II
      Vektorrechnung 83

      Kapitel 5
      Vektor mal Vektor = ??? 85

      Skalarprodukt: Vektor mal Vektor gleich Zahl 85

      Definition und Schreibweisen 85

      Wissenswertes zum Skalarprodukt: kurz und knapp 86

      Geometrische Bedeutung – endlich wird es anschaulich! 88

      Wie berechnet man das Skalarprodukt konkret? 91

      Kreuzprodukt: Vektor mal Vektor gleich Vektor 94

      Definition und Schreibweise 94

      Nützliches zum Vektorprodukt: wieder kurz und knapp 94

      Geometrische Bedeutung – endlich wird’s wieder anschaulich! 95

      Wie rechnet man das Kreuzprodukt konkret aus? 96

      Das Spatprodukt – und was ist bitte ein Parallelepiped? 100

      Dyadisches Produkt: Vektor mal Vektor gleich Matrix 102

      Definition und Schreibweise 102

      Dyadisches Produkt zweidimensionaler orthogonaler Einheitsvektoren 102

      Dyadisches Produkt von orthogonalen Einheitsvektoren

      in drei Dimensionen 103

      Kapitel 6
      Die Welt der Mathematik besteht aus Vektoren … 105

      Unser Koordinatensystem ist das Gerüst der Vektor-Welt 105

      Kartesische Koordinatensysteme – hier steht alles senkrecht! 105

      Beispiele für kartesische Koordinatensysteme 106

      Polarkoordinaten – krumme Linien in der Ebene?! 109

      Zylinderkoordinaten – Hut ab für die dritte Dimension! 115

      Kugelkoordinaten – eine runde Sache 118

      Basis und Basistransformationen: Wir wechseln den Blickwinkel! 122

      Unter der Lupe: Was versteht man unter einer Basis? 122

      Beispiele für Basen 124

      Basistransformationen – aus Alt mach Neu 125

      Jetzt geht’s rund – wir drehen die Basis! 127

      Kapitel 7
      Analytische Geometrie – mehr als nur ein paar Bauklötze! 135

      Lineare Abhängigkeit und Unabhängigkeit von Vektoren 135

      Der Vektorzug fährt ein… 135

      Parallele und antiparallele Vektoren 136

      Anwendungsaufgabe zur linearen Abhängigkeit von Vektoren 137

      Darstellung von Geraden und Ebenen 139

      Parameterdarstellung: Jetzt kommen die Vektoren zum Zug! 139

      Normalenform: Der senkrechte Vektor zeigt, wo es lang geht! 142

      Zusammenfassung 144

      Der Klassiker: Schnitte und Abstände von Geraden und Ebenen 144

      Schnitte von Geraden mit Ebenen 144

      Abstand zwischen Ebene und einer parallelen Gerade 146

      Schnitt zweier Ebenen in Parameterdarstellung 147

      Schnitt einer Ebene in Parameterdarstellung und einer Ebene in Normalenform 148

      Bestimmung des Abstands zweier paralleler Ebenen 149

      Parallele und windschiefe Geraden 151

      Wir verlassen das Flachland und bauen Körper aus Ebenen 155

      Eine Pralinenschachtel in der Vektorrechnung 155

      Analytische Geometrie für Fortgeschrittene Teil 1:

      Wir bauen uns einen Tetraeder 157

      Analytische Geometrie für Fortgeschrittene Teil 2:

      Wie viel Farbe benötigt man, um einen Dodekaeder anzumalen? 160

      Die Sache kommt ins Rollen: Kugeln in der Vektorrechnung 166

      Die Kugelgleichung 166

      Tangentialebenen 167

      Schnitt von Kugeln mit Ebenen 168

      Kapitel 8
      Funktionenräume 171

      Können Funktionen Vektoren sein? 171

      Ein Skalarprodukt für Funktionen 173

      Lineare Abhängigkeit und Unabhängigkeit von Funktionen 174

      Funktionen machen es den Vektoren im Anschauungsraum nach 174

      Der Funktionenraum der Polynome 175

      Monome als Bausteine von Polynomen 175

      Orthogonale Funktionen – was bedeutet das? 175

      Trigonometrische Funktionen 177

      Auf der Suche nach einer Basis 177

      Ran ans Werk: Das Skalarprodukt trigonometrischer Funktionen 178

      Die Fourierreihe – wir bringen Funktionen zum Schwingen 179

      So macht man aus unstetigen Funktionen stetige 180

      Teil III
      Matrizen 183

      Kapitel 9
      Rechenregeln 185

      Assoziativgesetz, Distributivgesetz und Kommutativgesetz für die Addition 185

      Addition, Subtraktion und Multiplikation in Aktion 187

      Division durch Bildung der Inversen 189

      Lineare Abbildungen, Kern und Bild 190

      Basistransformationen von Vektoren mittels Matrizen 190

      Einführung in lineare Abbildungen und deren Basiswechsel 191

      Kapitel 10
      Determinanten 199

      Verfahren nach Leibniz 199

      Permutationen – da haben wir den (Zahlen)salat! 199

      Die Determinantenformel 202

      Schachbrettregel und Unterdeterminanten 205

      Entwicklung nach Zeilen oder Spalten 207

      Spezialfall: (2 x 2)-Matrizen 211

      Spezialfall: (3 x 3)-Matrizen und Sarrussche Regel 211

      Rechenregeln für Determinanten 213

      Anwendung: Berechnung des Kreuzprodukts mit der Determinante 214

      Kapitel 11
      Invertieren von Matrizen 217

      Regularität und Singularität als Indiz für Invertierbarkeit 217

      Berechnung der Inversen mittels des Gauß-Algorithmus 219

      Bildung der Inversen mittels der Adjunkten 222

      Spezialfall: (2 x 2)- und (3 x 3)-Matrizen 226

      Kapitel 12
      Eigenwerte und Eigenvektoren, Diagonalisieren von Matrizen 229

      Berechnung von Eigenwerten, algebraische Vielfachheit 229

      Berechnung der Eigenvektoren, geometrische Vielfachheit 235

      Diagonalisieren von Matrizen 241

      Algebraische Vielfachheit = Geometrische Vielfachheit 241

      Mehrfaches Auftreten von Eigenwerten 243

      Algebraische Vielfachheit ≠?nGeometrische Vielfachheit 244

      Besonderheiten von symmetrischen und hermiteschen Matrizen 245

      Was sich nicht ändert beim Diagonalisieren 248

      Anwendung: Noch einmal Drehungen 250

      Anwendung: Quadriken 252

      Die Hauptachsen einer Quadrik 255

      Anwendung des Verfahrens nach Gram und Schmidt 257

      Ein paar Tipps zum Abschluss des Kapitels! 257

      Für Fortgeschrittene: Jordansche Normalform 258

      Bestimmung der Jordan-Normalform und der Transformationsmatrix 259

      Kapitel 13
      Besonders einfache Matrizen 263

      Dreiecksmatrizen 263

      Diagonalmatrizen 263

      Blockdiagonale Matrizen 264

      Teil IV
      Lösen von linearen Gleichungssystemen 271

      Kapitel 14
      Gauß-Algorithmus in Matrixschreibweise: Vertiefung 273

      Erweiterte Koeffizientenmatrix und Zeilenstufenform 273

      Rang von Matrizen 274

      Systeme mit einer eindeutigen Lösung 276

      Systeme ohne Lösung 278

      Systeme mit unendlich vielen Lösungen 279

      Kapitel 15
      Lösen von linearen Gleichungssystemen mit Hilfe von Parametern 283

      Einführung von Parametern und Bilden der Lösung 283

      Minus-Eins-Ergänzungstrick: Erzeugung der Zeilennormalform und Ablesen der Lösung 284

      Kapitel 16
      Homogene und partikuläre Lösung 287

      Bildung der homogenen Lösung 287

      Bildung der partikulären Lösung 289

      Zusammensetzen beider Lösungen 289

      Kapitel 17
      Lösungsweg unter Verwendung der Determinante 291

      Aufstellen der zu berechnenden Determinanten und Cramersche Regel 291

      Resultate aus der Cramerschen Regel 293

      Anwendung: Lösbarkeit eines linearen Gleichungssystems in Abhängigkeit zweier Parameter 293

      Anwendung: Die Wronski-Determinante 295

      Die Wronski-Determinante in Aktion 296

      Lineare Unabhängigkeit im Fall der Monome 297

      Lineare Unabhängigkeit im Fall der Sinus- und Kosinusfunktionen 298

      Teil V
      Der Top-Ten-Teil 299

      Kapitel 18
      Zehn häufige Anfängerfehler 301

      Dividieren durch Vektoren – Nein! 301

      Matrizen vertauschen nicht! 301

      Ein Vektor hängt von den Komponenten und der Basis ab! 301

      Verwirrung beim komplexen Skalarprodukt 301

      Leichtsinnsfehler 302

      Vektoren in anderen Koordinatensystemen 302

      Einheitskreis – wie bitte? 302

      Wurzelziehen aus Quadraten 302

      Vorsicht mit der imaginären Einheit 302

      Falsche Regeln bei der Berechnung von Determinanten 303

      Kapitel 19
      Zehn Tipps für erfolgreiche Prüfungen 305

      Üben, üben, üben! 305

      Nachdenken ist die halbe Miete! 305

      Ergebnisse kritisch begutachten 305

      Üben Sie auch möglichst an verschiedenen Aufgabentypen! 306

      Gleichungen müssen stimmig sein! 306

      Effizienz von Algorithmen 306

      Aussehen von Geraden und Ebenen 306

      Denken Sie sich selber Aufgaben aus! 306

      Nehmen Sie nicht alles bierernst! 306

      Denken Sie an die am häufigsten vorkommenden Fragen! 307

      Stichwortverzeichnis 309

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