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Math for Programming: Lernbuch – Die Mathematik, die Programmierkenntnisse stärkt

Math for Programming: Lernbuch – Die Mathematik, die Programmierkenntnisse stärkt

Produktbeschreibung

Dieses Nachschlagewerk richtet sich an Programmierer, die Mathematik praktisch einsetzen möchten. Es bündelt zentrale Konzepte, die in der Softwareentwicklung immer wieder auftreten: Lineare Algebra für die Datenmanipulation, Kalkül für Optimierung und Simulation, Wahrscheinlichkeit und Statistik für Datenmodelle, Diskrete Mathematik sowie Graphentheorie für effiziente Algorithmen und dynamische Systeme durch Differentialgleichungen. Durch klare Erklärungen und praxisnahe Beispiele wird gezeigt, wie Theorie in Code übersetzt wird. Leserinnen und Leser lernen, Vektoren und Matrizen effektiv zu nutzen, Algorithmen mit mathematischen Methoden zu verbessern und Unsicherheit mit Wahrscheinlichkeiten zu modellieren. Das Buch legt Wert auf konkrete Anwendungen – von Such- und Optimierungsaufgaben über physikbasierte Simulationen bis hin zu Grundlagen des maschinellen Lernens. Ob zum Auffrischen vorhandener Kenntnisse oder zum gezielten Aufbau relevanter Grundlagen, das Werk bietet eine praktische Grundlage, die sich direkt in der täglichen Softwareentwicklung anwenden lässt.

Produktdetails
ThemenbereicheLineare Algebra; Kalkül; Wahrscheinlichkeit/Statistik; Diskrete Mathematik; Graphentheorie; Differentialgleichungen
AnwendungskontextOptimierung von Suchalgorithmen, Simulationen, maschinelles Lernen
LernmethodeKlare Erklärungen, praxisnahe Beispiele
ZielgruppeProgrammierer, die Grundlagen auffrischen oder vertiefen möchten
Details
  • Behandelte Themenbereiche: Lineare Algebra, Kalkül, Wahrscheinlichkeit/Statistik, Diskrete Mathematik, Graphentheorie, Differentialgleichungen
  • Anwendungsfokus: Optimierung von Suchalgorithmen, Simulationen, maschinelles Lernen
  • Lernansatz: klare Erklärungen, praxisnahe Beispiele und konkrete Code-Beispiele| Praxisnahe Erklärungen unterstützen das Verständnis von mathematischen Konzepten in realen Coding-Szenarien; Schritt-für-Schritt-Beispiele zeigen, wie Formeln in Funktionen gießen werden?;
Vorteile
  • Praxisorientiert mit vielen Code-Beispielen
  • Stärkt zentrale mathematische Grundlagen für Programmierer
  • Unterstützt Optimierung, Simulationen und ML-Workflows,
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