Gutes Numerik-Buch für Informatiker

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hyperbel Auf diesen Beitrag antworten »
Gutes Numerik-Buch für Informatiker
Hallo,

ich studiere Informatik, hatte folgende Mathekurse "Diskrete Mathematik", "Analysis 1" und "Lineare Algebra 1". Jetzt mache ich ein Praktikum und muss numerische Verfahren implementieren (CG-Verfahren, BiCG, MINRES, usw.). Ich würde auch gern verstehen, WAS ich implementiere, sprich, ich würd mir gern Grundwissen der Numerik aneignen. Kann mir jemand gute Bücher empfehlen? Was würdet ihr mir empfehlen: Wie soll ich anfangen, Numerik zu lernen? Immerhin höre ich dazu keine Vorlesung, sondern muss es mir selbst beibringen.

Über einige Tipps würde ich mich sehr freuen.

MfG, hyperbel.
Dunkit Auf diesen Beitrag antworten »

Hi,
ich habe (allerdings begleitend zur Vorlesung) sehr gute Erfahrungen mit Stoer/Bulirsch gemacht: http://www.amazon.de/Stoer-Bulirsch-Nume...49312110&sr=8-3

Da sind eigtl alle Grundlagen erklärt. Wenn es aber um speziellere Verfahren geht, brauchst du evtl Spezialliteratur, oder halt das Internet Augenzwinkern
 
 
tigerbine Auf diesen Beitrag antworten »

Gerade die Neuauflage des Stoer / Bulirsch von Freund/Hoppe kann ich sehr empfehlen. Gut zu lesen ist auch "Numerische Mathematik für Anfänger - Gerhard Opfer"
WebFritzi Auf diesen Beitrag antworten »

Zitat:
Original von tigerbine
Gut zu lesen ist auch "Numerische Mathematik für Anfänger - Gerhard Opfer"


Das entspricht nicht meiner Meinung. Ich hatte bei diesem Prof die Erst- und Zweitsemestervorlesung in Numerik und habe bei ihm und mit dem Buch ziemlich wenig verstanden. IMHO ist das Buch, didaktisch gesehen, der Horror. Musste damals den Kurs wiederholen und hab dann alles bei einem anderen Prof tausendmal besser kapiert. Die Prüfung war kein Problem. Zudem sind die Pascal-Beispiele in diesem Buch schrecklich.

Wir haben den Titel des Buches damals umgeändert in "Numerische Mathematik für AnHänger". Das passt besser. smile


EDIT: Siehe auch die neueste Rezension auf Amazon.
hyperbel Auf diesen Beitrag antworten »

Ich habe mir in der Stadtbibliothek das Buch von Stoer/Bulirsch mal angesehen und finde es ehrlich gesagt kompliziert. Aber das liegt auch daran, dass ich Informatikerin bin und viele der Notationen nicht kenne, weil ich halt Mathematik für Informatiker gehört habe, welches bekanntlicherweise sehr wenig formal betrieben wird.

Ich habe mir folgende zwei Bücher ausgeliehen:

http://www.amazon.de/Numerik-Algorithmen...g/dp/3540621709

und

http://www.amazon.de/Numerische-Mathemat...49338296&sr=1-2

Ok, vielleicht sind beides keine wirklich guten Grundlagenbücher, aber für mich war wichtig, dass beim Erklären der CG,BiCG,MINRES und GMRES-Verfahren usw. viel meher darauf eingegangen wird, den Pseudocode zu erklären und Optimierungsmöglichkeiten zu nennen, anstatt das Konvergenzverhalten und Beweis und Grenzwerte von Residuen zu bestimmen. Immerhin muss ich sie implementieren, da ist sowas eher zweitrangig (vorerst!)...

Aber das von euch empfohlene Buch werde ich mir nochmal ansehen. Vielleicht war ich einfach am Anfang zu sehr geschockt und hab mir ein Vorurteil gebildet. traurig
tigerbine Auf diesen Beitrag antworten »

Zitat:
...dass beim Erklären der CG,BiCG,MINRES und GMRES-Verfahren usw. viel meher darauf eingegangen wird, den Pseudocode zu erklären und Optimierungsmöglichkeiten zu nennen, anstatt das Konvergenzverhalten und Beweis und Grenzwerte von Residuen zu bestimmen.


Meine Erfahrung mit Skripten und Büchern zeigt, dass auch Codeoptimierungen nur selten (gar nicht) eingegangen wird. Manchmal ist sogar noch nicht mal Pseudocode vorhanden.
Gaußsche Zahl Auf diesen Beitrag antworten »

Also ich kann mich nur Dunkit anschließen. Wenn du ein paar Euro inverstieren möchtest kauf die den Doppelband

Stoer/Bulirsch: Numerische Mathematik 1+ 2

da hast du einen sauberen mathematischen Zugang ohne wenn und aber.

Allgemein kann ich auch sagen, dass der Springer Verlag ohnehin die besten Mathebücher auf den Markt bringt.

Sei es der Werner, Königsberger oder andere.

Ich habe mit Springer sehr gute Erfahrungen gesammelt.
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