Diese f???r Studierende ebenso wie f???r Wissenschaftler, Ingenieure und Praktiker geeignete Einf???hrung 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 anhand detailliert besprochener Beispiele aus unterschiedlichsten Bereichen (Biologie, ???kologie, ???konomie, Medizin, Landwirtschaft, Chemie, Maschinenbau, Elektrotechnik, Prozesstechnik usw.), sich kritisch mit ...
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Diese f???r Studierende ebenso wie f???r Wissenschaftler, Ingenieure und Praktiker geeignete Einf???hrung 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 anhand detailliert besprochener Beispiele aus unterschiedlichsten Bereichen (Biologie, ???kologie, ???konomie, 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-Str???mungsdynamik in 3D. F???r alle im Buch besprochenen Modellklassen wird kostenlose Open-Source-Software zur Verf???gung gestellt. Grundlage ist das eigens f???r dieses Buch entwickelte Betriebssystem Gm.Linux (Geisenheim-Linux"), das ohne Installationsaufwand z.B. auch auf Windows-Rechnern l???uft. Ein Referenzkartensystem zu Gm.Linux mit einfachen Schritt-f???r-Schritt-Anleitungen erm???glicht es, auch komplexe statistische Berechnungen oder 3D-Str???mungssimulationen 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 daher unabh???ngig von Softwareaktualisierungen langfristig verwendbar. Aus dem Inhalt: * Grundlagen mathematischer Modellbildung und Simulation * Ph???nomenologische und mechanistische Modelle * Statistik, Stochastik und Diff erentialgleichungen (ODE's und PDE's) * Open Source Software: OpenFOAM, R, Maxima, Six Sigma, Versuchsplanung, Prozessoptimierung, Klassifi kation, PCA, MCA, Datenbanken, Big Data, Random-Forest, Entscheidungsb???ume, Gm.HYDRA usw. * Betriebssystem Gm.Linux * Gastbeitr???ge aus Industrie und Forschung
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