Numerische Methoden für Ingenieure : mit Anwendungsbeispielen in Python I Numerische Methoden zur Lösung mathematischer Probleme Einleitung Darstellung und Fehler Lösung von Gleichungen mit einer Variable Interpolation und Integration und Differentiation Verfahren zur Lösung gewöhnlicher Differentialgleichungen Verfahren zur Lösung partieller Differentialgleichungen Numerische Lösung der Gleichungssysteme Kurzfragen zur Wiederholung II Übungen zu den Methoden Darstellung und Fehler Lösung von Gleichungen mit einer Variable Interpolation und Approximation Integration und Differentiation Verfahren zur Lösung gewöhnlicher Differentialgleichungen III Computerübungen mit konkreten Anwendungen Einführung in Python Binärsystem und Zehnersystem Gleichungen mit einer Variable Interpolation Schrittweise Linearinterpolation Approximation Numerische Integration und Differentiation Differentialgleichungen. Technische Systeme werden von Ingenieur*innen modelliert und durch numerische Methoden simuliert. Dieses Lehrbuch bietet eine unkomplizierte Einführung in numerische Methoden mit zahlreichen praxisrelevanten Beispielen die mithilfe der Programmiersprache Python gelöst werden. In ingenieurwissenschaftlichen Studienrichtungen sowie in allen Forschungsprojekten sind numerische Simulationen unumgänglich geeignete Methoden aber oft schwierig zu begreifen. Hier erklären Ingenieure die mathematischen Grundlagen der numerischen Methoden in sachlicher dennoch simpler Sprache mit konkreten Anwendungsbeispielen auf Papier und am Bildschirm. Die Besonderheit in diesem Buch ist dass nicht nur Modelle der physikalischen Systeme berechnet und experimentelle Daten bearbeitet werden sondern der Code in Python Zeile für Zeile angegeben und erklärt wird. Der Inhalt Numerische Methoden Interpolation und Approximation Integration und Differentiation Gewöhnliche und partielle Differentialgleichungen Direkte und iterative Methoden zur Lösung der Gleichungssysteme · Computerübungen Einführung in Python Lagrange Interpolation FFT einer Audiodatei Lineare und nichtlineare Regression Neuronales Netz für Wettervorhersage 1 D Deformation eines Biegebalkens 2 D elektrisches Feld im Kondensator 3 D Temperaturverteilung auf der Hauptplatte im Smartphone Die Zielgruppen Das Buch richtet sich an Praktiker in der Industrie Quereinsteiger und an Studierende in ingenieurwissenschaftlichen Studienrichtungen. Die Autoren B. E. Abali arbeitet als Dozent an der Technischen Universität Berlin sowie der Türkisch Deutschen Universität in Istanbul und hat an der Technischen Universität München University of California Berkeley in den USA und Ghent University in Belgien geforscht. C. Çakıroğlu ist Dozent an der Türkisch Deutschen Universität in Istanbul und hat an der Technischen Universität Braunschweig dem DLR (Deutsches Zentrum für Luft und Raumfahrt) und der University of Alberta in Kanada geforscht.