Mathematische Modellbildung und Simulation. Eine Einführung für Wissenschaftler, Ingenieure und Ökonomen

Günther Marco и Velten Kai

Тип: PDF книга

Жанр: Прочая образовательная литература

Язык: на немецком языке

Издательство: John Wiley & Sons Limited

Дата публикации: 25.04.2024

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О книге: Diese fur Studierende ebenso wie fur Wissenschaftler, Ingenieure und Praktiker geeignete Einfuhrung in mathematische Modellbildung und Simulation setzt nur einfache Grundkenntnisse in Analysis und linearer Algebra voraus – alle weiteren Konzepte werden im Buch entwickelt. Die Leserinnen und Leser lernen auf der Grundlage vieler Beispiele aus unterschiedlichsten Gebieten (Biologie, Okologie, Okonomie, Medizin, Landwirtschaft, Chemie, Maschinenbau, Elektrotechnik, Prozesstechnik usw.), sich kritisch mit mathematischen Modellen auseinanderzusetzen und anspruchsvolle mathematische Modelle selbst zu formulieren und zu implementieren. Das Themenspektrum reicht von statistischen Modellen bis zur Mehrphasen-Stromungsdynamik in 3D. Alle im Buch besprochenen Modellklassen konnen mit kostenloser Open-Source-Software simuliert werden. Grundlage ist das eigens fur dieses Buch entwickelte Computerbetriebssystem Gm.Linux («Geisenheim-Linux»), das ohne Installationsaufwand auch z.B. auf Windows-Rechnern genutzt werden kann. Ein Referenzkartensystem zu Gm.Linux mit einfachen Schritt-fur-Schritt-Anleitungen ermoglicht es, auch komplexe statistische Berechnungen oder 3D-Stromungssimulationen in kurzer Zeit zu realisieren. Alle im Buch beschriebenen Verfahren beziehen sich auf Gm.Linux 2.0 (und die darin fixierten Versionen aller Anwendungsprogramme) und sind damit unabhangig von Softwareaktualisierungen langfristig funktionstuchtig. Aus dem Inhalt: – Grundlagen mathematischer Modellbildung und Simulation – Phanomenologische und mechanistische Modelle – Statistik und Differentialgleichungen (ODE?s und PDE?s) – Open Source Software, u.a. OpenFOAM (3D CFD), R (ODE?s und statistische Analysen), Gm.HYDRA (Reproducible Research), Six Sigma, – Prozessoptimierung, Qualitatsmanagement, Datenbanken, Versuchsplanung, Random-Forest, Entscheidungsbaume, gemischte Hauptkomponenten-/Korrespondenzanalysen, Klassifikation, Big Data – mit Crashkursen R und Maxima – Eigenes Betriebssystem Gm.Linux fur Modellbildung und Simulation – Mit Gastbeitragen aus Industrie und Forschung