Diskrete Mathematik für Algorithmen
Eine Schritt-für-Schritt-Einführung mit Python
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Beschreibung
Das Lehrbuch bietet eine umfassende Einführung in wesentliche Themen der diskreten Mathematik und der Anwendung in Algorithmen und Datenstrukturen. Es wird auf das Wesentliche fokussiert, die Ideen der Konzepte erklärt und abstraktes Denken geschult. Durch die Programmierung in Python werden die Konzepte praktisch umgesetzt. Neben zahlreichen kleineren Anwendungen behandelt das Buch vertieft die Themen Kryptographie, Kanalcodierung, Hashing, Schaltungen, Zahlensysteme, Machine Learning, Matrizenmultiplikation und Pagerank-Algorithmen. Detaillierte Lösungen zu den theoretischen und Pythonaufgaben ermöglichen ein Selbststudium.
Das Buch eignet sich für Studierende der Informatik und Wirtschaftsinformatik an Fachhochschulen und Universitäten und in Teilen für Leistungskurse an Gymnasien.
Der Inhalt
Mathematik: Grundlagen, Kombinatorik, modulare Arithmetik, Graphen, Gruppentheorie, Wahrscheinlichkeitsrechnung, lineare Algebra
< Informatik: Teile und herrsche, Greedy und dynamische Programmierung, Suchalgorithmen, Euklidische Algorithmen, Graphenalgorithmen, Korrektheit, Laufzeitenanalyse, Basisdatenstrukturen, Suchbäume, Dancing with Links
Der Autor
Paolo Vanini ist Professor am Institut für Finanzmarkttheorie der Universität Basel und Dozent für Informatik an der Kalaidos Fachhochschule in Zürich. Er leitete das Financial Engineerung und eine Handelabteilung in einer Bank und verantwortete den Bereich Big Data Technologies in einem Softwareunternehmen.
Das Lehrbuch bietet eine umfassende Einführung in wesentliche Themen der diskreten Mathematik und der Anwendung in Algorithmen und Datenstrukturen. Es wird auf das Wesentliche fokussiert, die Ideen der Konzepte erklärt und abstraktes Denken geschult. Durch die Programmierung in Python werden die Konzepte praktisch umgesetzt. Neben zahlreichen kleineren Anwendungen behandelt das Buch vertieft die Themen Kryptographie, Kanalcodierung, Hashing, Schaltungen, Zahlensysteme, Machine Learning, Matrizenmultiplikation und Pagerank-Algorithmen. Detaillierte Lösungen zu den theoretischen und Pythonaufgaben ermöglichen ein Selbststudium.
Das Buch eignet sich für Studierende der Informatik und Wirtschaftsinformatik an Fachhochschulen und Universitäten und in Teilen für Leistungskurse an Gymnasien.
Integriert diskrete Mathematik, lineare Algebra, Algorithmen, Datenstrukturen und Pythonprogrammierung in einem Werk Bietet zahlreiche Übungen und vollständige Lösungen mit detaillierten Lösungswegen Jupyter Notebooks für Python stehen online zur Verfügung
Autor*in
Paolo Vanini
Themen in »Diskrete Mathematik für Algorithmen«
Mathematik für Informatiker Anwendungen der Mathematik in der Informatik Kryptographie Natural Language Processing Diskrete Mathematik Algorithmen Datenstrukturen Selbststudium