Die Bände helfen den Studierenden der Anfangssemester in den Studiengängen der Naturwissenschaften und Technik, die nötigen Mathematikkenntnisse zu erwerben. Um die unterschiedliche Vorbildung der Studierenden zu überbrücken, wird im ersten Band die Schulmathematik knapp, aber komplett wiederholt; somit ist eine solide Grundlage für den weiterführenden zweiten Band geschaffen.
Die mathematischen Sätze, Regeln und Definitionen sind anschaulich erläutert und anhand von Beispielen verdeutlicht. Viele Übungsaufgaben mit Lösungen helfen dem Studierenden, das Erlernte zu üben und seine Fähigkeiten zu testen.

Themen:
Determinanten

• Matrizen
• Lineare Gleichungssysteme
• Graphen
• Netzplanmodelle
• Grundlagen der linearen Optimierung
• Graphische Lösungen linearer Optimierungsaufgaben
• Analytische Lösungen linearer Optimierungsaufgaben
• Transportoptimierung
• Zufällige Ereignisse
• Wahrscheinlichkeit von Ereignissen
• Zufallsgrößen und ihre Verteilungen
• Gesetze der großen Zahlen und Grenzwertsätze
• Zweidimensionale Zufallsgrößen
• Grundbegriffe der mathematischen Statistik
• Beschreibende Statistik bei einem Merkmal
• Beschreibende Statistik bei zwei Merkmalen
• Regression und Korrelation
• Zeitreihen
• Stichprobenfunktionen und ihre Verteilungen
• Statistische Schätzmethoden
• Statistische Prüfverfahren

• Aufgaben und Lösungen

  Autorentext
  Prof. Dr. Dr. hc Horst Stöcker ist Judah M. Eisenberg Professor Laureatus an der Johann Wolfgang Goethe-Universität Frankfurt a. M., Gründungsvorstandsvorsitzender und Senior Fellow des FIAS (Frankfurt Institute for Advanced Studies), Gründungsdirektor der FIGSS (Frankfurt International Graduate School of Sciences), Wissenschaftlicher Geschäftsführer des GSI Helmholtzzentrums für Schwerionenforschung.

  Inhalt
  Aus dem Inhalt:
  I Lineare Algebra

  1. Determinanten (3)
  2. Matrizen (13)
  3. Lineare Gleichungssysteme (29)
     II Grundlagen der Graphentheorie und Netzplanmodelle
  4. Graphen (45)
  5. Netzplanmodelle (69)
  6. Aufgaben zum Teil II: Grundlagen der Graphentheorie und Netzplanmodelle (95)
     III Einführung in die Linearoptimierung
  7. Grundlagen (101)
  8. Graphische Lösung linearer Optimierungsaufgaben (105)
  9. Analytische Lösung linearer Optimierungsaufgaben (115)
  10. Transportoptimierung (135)
      IV Wahrscheinlichkeitsrechnung
  11. Zufällige Ereignisse (151)
  12. Wahrscheinlichkeit von Ereignissen (163)
  13. Zufallsgrössen und ihre Verteilungen (175)
  14. Gesetze der grossen Zahlen und Grenzwertsätze (221)
  15. Zweidimensionale Zufallsgrössen (231)
      V Grundlagen der mathematischen Statistik
  16. Grundbegriffe (251)
  17. Beschreibende Statistik bei einem Merkmal (257)
  18. Beschreibende Statistik bei zwei Merkmalen (273)
  19. Regression und Korrelation (287)
  20. Zeitreihen (307)
  21. Stichprobenfunktionen und ihr e Verteilungen (315)
  22. Statistische Schätzmethoden (329)
  23. Statistische Prüfverfahren (343)
  24. Lösungen zu den Aufgaben (365)