In dieser Einführung zur Arbeit mit Maple werden Aufgabenstellungen der Ingenieurmathematik leicht verständlich bearbeitet. Sie beziehen sich u. a. auf das Lösen von Gleichungen, Ungleichungen, linearen Gleichungssystemen und von Differenzialgleichungen und Integraltransformationen, auf Differenzieren und Integrieren, Vektor- und Matrizenrechnung sowie Funktionen mit mehreren Variablen. Leser lernen, anhand weniger Befehle alle elementaren Probleme zu lösen. Mathematische Begriffe werden durch Animationen und 3D-Bilder veranschaulicht.
Aktualisiert: 2023-07-02
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In dieser Einführung zur Arbeit mit Maple werden Aufgabenstellungen der Ingenieurmathematik leicht verständlich bearbeitet. Sie beziehen sich u. a. auf das Lösen von Gleichungen, Ungleichungen, linearen Gleichungssystemen und von Differenzialgleichungen und Integraltransformationen, auf Differenzieren und Integrieren, Vektor- und Matrizenrechnung sowie Funktionen mit mehreren Variablen. Leser lernen, anhand weniger Befehle alle elementaren Probleme zu lösen. Mathematische Begriffe werden durch Animationen und 3D-Bilder veranschaulicht.
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Wie ein modernes Orakel stillen Computermodelle unsere Sehnsucht nach einer berechenbaren Zukunft. Doch es lauern Fallstricke, aufgrund derer ihre Prognosen gravierend danebenliegen können. Blindes Vertrauen beim Laien wie auch starre Modellgläubigkeit beim Experten resultieren dann in Fehlentscheidungen, dem Versagen technischer Systeme oder ökonomischem Desaster. Kann man diesen Fallstricken entgehen?
Aktualisiert: 2023-07-02
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Wie ein modernes Orakel stillen Computermodelle unsere Sehnsucht nach einer berechenbaren Zukunft. Doch es lauern Fallstricke, aufgrund derer ihre Prognosen gravierend danebenliegen können. Blindes Vertrauen beim Laien wie auch starre Modellgläubigkeit beim Experten resultieren dann in Fehlentscheidungen, dem Versagen technischer Systeme oder ökonomischem Desaster. Kann man diesen Fallstricken entgehen?
Aktualisiert: 2023-07-02
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Aktualisiert: 2023-07-02
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Aktualisiert: 2023-07-02
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Im landläufigen Mathematikunterricht an Schulen und Hochschulen wird die Mathematik überwiegend als eine geistige Disziplin vermittelt, in der es um die Klarheit und Stringenz des Denkens geht. Systematik und formale Eleganz der Darstellung stehen im Vorder grund. Dabei wird aber ignoriert, daß die Mathematik nicht allein aus sich heraus lebt, sondern in andere Bereiche unserer Kultur eingebunden ist. Ohne allzusehr zu übertreiben, kann man sogar behaupten, daß sie ein integrativer Bestandteil unserer technologischen Welt ist und damit einen Einfluß ausübt, der weit über ihr Selbstverständnis hinausgeht. Mit der Sprache der Mathematik lassen sich auch nicht-mathematische Inhalte, zu mindest bis zu einem gewissen Grade ausdrücken. Man gelangt auf diese Weise oft zu Einsichten, die man ohne die Sprache der Mathematik nicht so klar und präzise aus drücken könnte. Man muß dabei allerdings auch beachten, daß mit der Umsetzung nicht mathematischer Sachverhalte in Mathematik eine starke Vereinfachung einhergeht als Preis für die mathematische Abstraktion. Diese Vereinfachung muß bei der Interpretation der durch Mathematik gewonnenen Einsichten berücksichtigt werden. Der Zweck dieses Buches besteht darin, die soeben skizzierte Rolle der Mathematik ins Bewußtsein der Mathematiker zu bringen. Danken möchte ich Frau A. Garhammer für das Schreiben dieses Buchtextes auf dem Computer und Herrn S. Bott für die Herstellung der Graphiken.
Aktualisiert: 2023-07-02
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Während der erste Teil des Buchs sich der Methodik des Modellierens und den Aktivitäten im Modellierungszyklus widmet, hält der zweite Teil einen Werkzeugkasten für die einzelnen Modellierungsschritte parat. Die dritte Säule des Buchs bilden einige Fallstudien, die nach der vorgestellten Methodik und mit den Techniken aus dem Werkzeugkasten bearbeitet werden. Das Modellieren beschränkt sich dabei nicht – und das ist das Besondere an diesem Buch – auf die Modellentwürfe, sondern beinhaltet auch ihre Analyse, numerische Behandlung, Implementierung von Algorithmen, Rechnungen, Visualisierung und Analyse der Ergebnisse. Für die Implementierung der Berechnungen und die Visualisierung der Ergebnisse wird dabei das Softwarepaket MATLAB eingesetzt, alle Beispiele sind jedoch ebenso in Octave lauffähig.
Aktualisiert: 2023-07-02
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Aktualisiert: 2023-07-02
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Aktualisiert: 2023-07-02
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Lisa Schneider entwickelt und implementiert ein Untersuchungsinstrument zur Analyse von Lösungsprozessen beim mathematischen Modellieren, das Modelling-Activity-Interaction-Tool (MAI-Tool). Das MAI-Tool zeichnet sich durch eine digitale Erfassung sowie eine automatisierte Darstellung und algorithmische Auswertung der Daten aus. Im Rahmen einer empirischen Studie wird das MAI-Tool angewendet, in der Modellierungsprozesse von Lernenden beim Lösen einer mathematischen Modellierungsaufgabe untersucht werden: Die Hälfte der Lernenden erhielt eine Unterweisung in idealtypische Modellierungsprozesse, die andere Hälfte nicht. Der Einfluss der Unterweisung auf die Struktur individueller Lösungsprozesse kann nachgewiesen werden und daraus ableitend Hürden während des Modellierens identifiziert werden. Außerdem werden Ergebnisse hinsichtlich des Zusammenhangs von Interaktionen und der Gruppenstruktur präsentiert. Die in der Studie erhobenen Daten werden zur Entwicklung eines Algorithmus mit Machine Learning verwendet, der individuelle Lösungsprozesse anhand von Strukturmerkmalen klassifiziert. Insgesamt leistet diese Forschungsarbeit einen Beitrag zur Grundlagenforschung in mathematischer Modellierung auf technologischer, empirischer und algorithmischer Ebene.
Aktualisiert: 2023-07-02
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Lisa Schneider entwickelt und implementiert ein Untersuchungsinstrument zur Analyse von Lösungsprozessen beim mathematischen Modellieren, das Modelling-Activity-Interaction-Tool (MAI-Tool). Das MAI-Tool zeichnet sich durch eine digitale Erfassung sowie eine automatisierte Darstellung und algorithmische Auswertung der Daten aus. Im Rahmen einer empirischen Studie wird das MAI-Tool angewendet, in der Modellierungsprozesse von Lernenden beim Lösen einer mathematischen Modellierungsaufgabe untersucht werden: Die Hälfte der Lernenden erhielt eine Unterweisung in idealtypische Modellierungsprozesse, die andere Hälfte nicht. Der Einfluss der Unterweisung auf die Struktur individueller Lösungsprozesse kann nachgewiesen werden und daraus ableitend Hürden während des Modellierens identifiziert werden. Außerdem werden Ergebnisse hinsichtlich des Zusammenhangs von Interaktionen und der Gruppenstruktur präsentiert. Die in der Studie erhobenen Daten werden zur Entwicklung eines Algorithmus mit Machine Learning verwendet, der individuelle Lösungsprozesse anhand von Strukturmerkmalen klassifiziert. Insgesamt leistet diese Forschungsarbeit einen Beitrag zur Grundlagenforschung in mathematischer Modellierung auf technologischer, empirischer und algorithmischer Ebene.
Aktualisiert: 2023-07-02
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Lisa Schneider entwickelt und implementiert ein Untersuchungsinstrument zur Analyse von Lösungsprozessen beim mathematischen Modellieren, das Modelling-Activity-Interaction-Tool (MAI-Tool). Das MAI-Tool zeichnet sich durch eine digitale Erfassung sowie eine automatisierte Darstellung und algorithmische Auswertung der Daten aus. Im Rahmen einer empirischen Studie wird das MAI-Tool angewendet, in der Modellierungsprozesse von Lernenden beim Lösen einer mathematischen Modellierungsaufgabe untersucht werden: Die Hälfte der Lernenden erhielt eine Unterweisung in idealtypische Modellierungsprozesse, die andere Hälfte nicht. Der Einfluss der Unterweisung auf die Struktur individueller Lösungsprozesse kann nachgewiesen werden und daraus ableitend Hürden während des Modellierens identifiziert werden. Außerdem werden Ergebnisse hinsichtlich des Zusammenhangs von Interaktionen und der Gruppenstruktur präsentiert. Die in der Studie erhobenen Daten werden zur Entwicklung eines Algorithmus mit Machine Learning verwendet, der individuelle Lösungsprozesse anhand von Strukturmerkmalen klassifiziert. Insgesamt leistet diese Forschungsarbeit einen Beitrag zur Grundlagenforschung in mathematischer Modellierung auf technologischer, empirischer und algorithmischer Ebene.
Aktualisiert: 2023-07-02
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In dieser umfassenden Einführung in die Numerische Mathematik wird konsequent der Anwendungsbezug dargestellt. Zudem werden dem Leser detaillierte Hinweise auf numerische Verfahren zur Lösung gewöhnlicher und partieller Differentialgleichungen gegeben. Ein Kapitel zur Modellierung erleichtert den Studierenden das Verständnis für das Lösungsverhalten bei Differentialgleichungen. Die besondere Qualität des Buches liegt in der Klarheit und Präzision der Darstellung.
Aktualisiert: 2023-07-03
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In dieser umfassenden Einführung in die Numerische Mathematik wird konsequent der Anwendungsbezug dargestellt. Zudem werden dem Leser detaillierte Hinweise auf numerische Verfahren zur Lösung gewöhnlicher und partieller Differentialgleichungen gegeben. Ein Kapitel zur Modellierung erleichtert den Studierenden das Verständnis für das Lösungsverhalten bei Differentialgleichungen. Die besondere Qualität des Buches liegt in der Klarheit und Präzision der Darstellung.
Aktualisiert: 2023-07-03
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