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Analysis for computer scientists [electronic resource] : Foundations, methods, and algorithms / by Michael Oberguggenberger, Alexander Ostermann.

Por: Colaborador(es): Tipo de material: TextoTextoSeries Fecha de copyright: Cham Springer International Publishing : : Imprint: Springer,, 2018Editor: 2018Edición: Segunda edicionDescripción: XII, 378 paginas. 231 illus. : online resourceTipo de contenido:
  • texto
Tipo de medio:
  • computador
Tipo de soporte:
  • recurso en línea
ISBN:
  • 9783319911557
Tema(s): Clasificación CDD:
  • 004.0151 O123 23
Recursos en línea:
Contenidos:
Numbers -- Real-Valued Functions -- Trigonometry -- Complex Numbers -- Sequences and Series -- Limits and Continuity of Functions -- The Derivative of a Function -- Applications of the Derivative -- Fractals and L-Systems -- Antiderivatives -- Definite Integrals -- Taylor Series -- Numerical Integration -- Curves -- Scalar-Valued Functions of Two Variables -- Vector-Valued Functions of Two Variables -- Integration of Functions of Two Variables -- Linear Regression -- Differential Equations -- Systems of Differential Equations -- Numerical Solution of Differential Equations -- Appendix A: Vector Algebra -- Appendix B: Matrices -- Appendix C: Further Results on Continuity -- Appendix D: Description of the Supplementary Software.
En: Springer eBooksResumen: El texto describe la teoría matemática junto con los conceptos y métodos básicos de análisis numérico, enriquecidos por experimentos informáticos que utilizan applets MATLAB, Python, Maple y Java. Describe los conceptos fundamentales en el análisis, cubriendo números reales y complejos, trigonometría, secuencias y series, funciones, derivadas, integrales y curvas; analiza aplicaciones importantes y temas avanzados, como fractales y sistemas L, integración numérica, regresión lineal y ecuaciones diferenciales; presenta herramientas de álgebra de vectores y matrices en los apéndices, junto con más información sobre la continuidad; incluye material adicional sobre funciones hiperbólicas, curvas y superficies en el espacio, ecuaciones diferenciales de segundo orden y la ecuación del péndulo (NUEVO); contiene experimentos, ejercicios, definiciones y proposiciones a lo largo del texto; proporciona ejemplos de programación en Python, además de MATLAB (NUEVO); proporciona recursos suplementarios en un sitio web asociado, incluidos applets de Java, archivos fuente de código y enlaces a material interactivo de aprendizaje en línea.
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Incluye referencias bibliográficas e índice.

Numbers -- Real-Valued Functions -- Trigonometry -- Complex Numbers -- Sequences and Series -- Limits and Continuity of Functions -- The Derivative of a Function -- Applications of the Derivative -- Fractals and L-Systems -- Antiderivatives -- Definite Integrals -- Taylor Series -- Numerical Integration -- Curves -- Scalar-Valued Functions of Two Variables -- Vector-Valued Functions of Two Variables -- Integration of Functions of Two Variables -- Linear Regression -- Differential Equations -- Systems of Differential Equations -- Numerical Solution of Differential Equations -- Appendix A: Vector Algebra -- Appendix B: Matrices -- Appendix C: Further Results on Continuity -- Appendix D: Description of the Supplementary Software.

El texto describe la teoría matemática junto con los conceptos y métodos básicos de análisis numérico, enriquecidos por experimentos informáticos que utilizan applets MATLAB, Python, Maple y Java. Describe los conceptos fundamentales en el análisis, cubriendo números reales y complejos, trigonometría, secuencias y series, funciones, derivadas, integrales y curvas; analiza aplicaciones importantes y temas avanzados, como fractales y sistemas L, integración numérica, regresión lineal y ecuaciones diferenciales; presenta herramientas de álgebra de vectores y matrices en los apéndices, junto con más información sobre la continuidad; incluye material adicional sobre funciones hiperbólicas, curvas y superficies en el espacio, ecuaciones diferenciales de segundo orden y la ecuación del péndulo (NUEVO); contiene experimentos, ejercicios, definiciones y proposiciones a lo largo del texto; proporciona ejemplos de programación en Python, además de MATLAB (NUEVO); proporciona recursos suplementarios en un sitio web asociado, incluidos applets de Java, archivos fuente de código y enlaces a material interactivo de aprendizaje en línea.

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