Ce didacticiel explique les bases de l'utilisation du programme MuPAD et donne un apercu de la puissance du systeme. Les principales caracteristiques et les outils de base en sont presentes au cours d'etapes simples. Beaucoup d'exemples et d'exercices illustrent comment utiliser les fonctions, les methodes graphiques, et le langage de programmation du systeme. Ce didactciel se rapporte aux versions 1.4, 2.0 ou ulterieures des MuPAD.

Clustering and Classification, Data Analysis, Data Handling and Business Intelligence are research areas at the intersection of statistics, mathematics, computer science and artificial intelligence. They cover general methods and techniques that can be applied to a vast set of applications such as in business and economics, marketing and finance, engineering, linguistics, archaeology, musicology, biology and medical science. This volume contains the revised versions of selected papers presented during the 11th Biennial IFCS Conference and 33rd Annual Conference of the German Classification Society (Gesellschaft fur Klassifikation - GfKl). The conference was organized in cooperation with the International Federation of Classification Societies (IFCS), and was hosted by Dresden University of Technology, Germany, in March 2009."

Das Buch befasst sich mit der nichtkooperativen Spieltheorie unter Zuhilfenahme eines Computer-Algebra-Systems (Mathematica). Der Schwerpunkt des Buches liegt bei der Bestimmung von Techniken und Algorithmen fur die Loesung von Zweipersonenspielen und deren Implementierung am Rechner. Die Ideen werden anhand von Standardbeispielen wie das Gefangenendilemma, Krieg der Geschlechter oder Falke-Taube-Spiel illustriert und erklart. Aber auch praktische Probleme, vor allem Inspektionssituationen, werden mittels Spieltheorie modelliert und mit Mathematica geloest. Durch den algorithmischen Ansatz, und durch die enge Verknupfung des Textes mit Mathematica-Notebooks wird dem Leser ein unterhaltsamer und nachvollziehbarer Zugang zu den grundlegenden Prinzipien der nichtkooperativen Spieltheorie geboten. Auf einer begleitenden Diskette befinden sich Mathematica-Notebooks sowie ein Mathematica-Package mit Implementierungen zu allen im Text entwickelten Algorithmen.

MuPAD ist ein Computeralgebra-System, mit dem neben Problemstellungen der Mathematik auch mathematische Aufgaben der Natur- und Ingenieurswissenschaften behandelt werden konnen. MuPAD ist ein wertvolles Hilfsmittel fur Schuler, Studenten, Lehrer und Wissenschaftler. Das MuPAD Tutorium stellt eine elementare Einfuhrung in dieses System dar. Es richtet sich hauptsachlich an Einsteiger in die Computeralgebra. In einfachen Schritten werden die wichtigsten Bausteine des Systems vorgestellt und an Anwendungsbeispielen demonstriert. Die Benutzung von Systemfunktionen, der Graphik sowie die Programmierung MuPAD's wird an zahlreichen Beispielen eingeubt."

Das Buch wendet sich an alle, die empirisch erhobenes Datenmaterial mit ihrem PC statistisch auswerten wollen. Als anwendungsorientierte Einfuhrung ist es so konzipiert, dass es sowohl als Begleitlekture fur Lehrveranstaltungen als auch zum Selbststudium geeignet ist. Thema ist der Einsatz des Programmsystems "SPSS fur Windows" zur statistischen Datenanalyse, wobei die aktuelle Version 8 zu Grunde gelegt wird. Vorzug des Buches ist, dass am Beispiel einer empirischen Untersuchung die moglichen Anforderungen dargestellt werden, die Form der ausgegebenen Analyseergebnisse erlautert und die Interpretation angegeben wird. Es werden vom Leser keine besonderen Erfahrungen im Umgang mit dem PC oder der Software vorausgesetzt. Ein zuverlassiger Leitfaden zur aktuellen Version 8 von "SPSS fur Windows," sei es unter Windows NT oder in der "kleinen" Windowswelt

Dieser vierte Band schliesst den Kurs "Hohere Mathematik mit Mathematica" ab. Behandelt wird die komplexe Analysis, also Funktionentheorie, und ihre fur den Praktiker wichtigen Anwendungen, Fourier- und Laplace-Transformation. Wie in den vorangegangenen Banden wird auch hier grosser Wert auf die didaktische Aufarbeitung des Mathematik-Stoffes und seine Realisierung mit Mathematica gelegt."

Mathematik lernen mit DERIVE entwickelt die mathematischen Grundlagen, die in den Natur- und Ingenieurwissenschaften benotigt werden, und ist gleichzeitig eine praktische Einfuhrung in das Computer Algebra Programm DERIVE. Die Autoren legen auf zwei Aspekte von DERIVE besonderen Wert: Zum einen konnen Lernende DERIVE zu eigenen Untersuchungen nutzen, um grundlegende mathematische Ideen zu verstehen. Andererseits dient DERIVE als Werkzeug, um naturwissenschaftliche und technische Probleme zu losen. Besonders nutzlich fur Lehrende und Lernende ist hierbei die Fulle von Aufgaben, die mitsamt ihren Losungen in diesem Buch zu finden sind.
Dieses Buch ist in erster Linie fur diejenigen gedacht, die sich den Stoff der Sekundarstufe II erst aneignen mussen, um zur Hochschulreife zu gelangen. Es bietet aber auch jenen, die mit den angebotenen Inhalten aus der Analysis und der linearen Algebra schon vertraut sind, eine vorzugliche Gelegenheit, diese Themen, verbunden mit einem Einstieg in die Anwendung von DERIVE, zu wiederholen und zu vertiefen.
Mathematik lernen mit DERIVE zeigt eine neue erfrischende Art, Mathematik zu lernen und zu lehren. Die Autoren haben als Mathematiklehrer an der Universitat von Plymouth die Uberzeugung gewonnen, dass der Einsatz von DERIVE einen wesentlichen Beitrag zur Verbesserung des Verstandnisses und damit des Studienerfolges geleistet hat und immer noch leistet.
Die vorliegende Ubersetzung bezieht sich auf die deutschsprachige Version von DERIVE und berucksichtigt die aktuelle DERIVE Version 3."

DERIVE: ein vielseitiges, leistungsstarkes und benutzerfreundliches Mathematikprogramm, das auf kleinen PC's zum Einsatz kommen kann. Dieses Buch zeigt die vielfaltigen Einsatzmoglichkeiten von DERIVE fur den Mathematikunterricht an Schulen und (Fach)hochschulen: von der elementaren Algebra bis zur Differenzial- und Integralrechnung. Die Beispiele fur DERIVE-Eingaben sind durch viele weiterfuhrende Aufgaben erganzt und bereichern den Unterricht."

Computeralgebra-Pakete finden immer mehr Verbreitung und werden auch in hoherem Masse schon in der Mathematik-Ausbildung von Studenten an Fachhochschulen und Universitaten verwendet. Analog zum Lehrbuch derselben Autoren zu Mathematica lernt der Leser das Programmpaket nicht als Selbstzweck, sondern als Werkzeug zum Losen seiner mathematischen Probleme kennen. Daruber hinaus erfahrt er, wo Maple an seine Grenzen gelangt und mit welchen Kniffen man seine Fahigkeiten voll ausnutzen kann."

Differentialgleichungen spielen in den Naturwissenschaften und der Technik eine bedeutende Rolle, da viele Modelle mit ihrer Hilfe formuliert werden. Fur die exakte Losung dieser Gleichungen gibt es ausgefeilte mathematische Methoden, die in dem Computeralgebra-System Mathematica verfugbar sind. Das Buch enthalt einerseits eine Einfuhrung in die Theorie der gewohnlichen und partiellen Differentialgleichungen und beschreibt andererseits, wie sich Mathematica zur Losung dieser Gleichungen einsetzen lasst. Die theoretischen Ergebnisse werden in algorithmischer Form angegeben und mit vielen Beispielen erganzt, die auch die graphischen Fahigkeiten von Mathematica ausnutzen."

Applied Business Statistics for Business and Management using Microsoft Excel is the first book to illustrate the capabilities of Microsoft Excel to teach applied statistics effectively. It is a step-by-step exercise-driven guide for students and practitioners who need to master Excel to solve practical statistical problems in industry. If understanding statistics isn't your strongest suit, you are not especially mathematically-inclined, or if you are wary of computers, this is the right book for you. Excel, a widely available computer program for students and managers, is also an effective teaching and learning tool for quantitative analyses in statistics courses. Its powerful computational ability and graphical functions make learning statistics much easier than in years past. However, Applied Business Statistics for Business and Management capitalizes on these improvements by teaching students and practitioners how to apply Excel to statistical techniques necessary in their courses and workplace. Each chapter explains statistical formulas and directs the reader to use Excel commands to solve specific, easy-to-understand business problems. Practice problems are provided at the end of each chapter with their solutions.

Vor ziemlich genau zehn Jahren stand ich (im Zusammenhang mit Stabilitatsuntersu- chungen an Hamiltonschen Systemen) vor der Aufgab, komplizierte Koordinaten- transformationen bis zu hoeheren Ordnungen zu berechnen. Nach mehrmonatigen, fruchtlosen Versuchen von Hand - und Bloecken voll Formeln - war ich dabei, die Flinte ins Kom zu werfen. Durch einen Zufall wurde ich aber von Stan Lomecki (im Militardienst!) auf das Computer-Algebra-Programm Reduce aufmerksam gemacht. Unter Ausnutzung vieler Tricks gelang mir damit tatsachlich, die Transformationen und die Stabilitatsdiskussion symbolisch zu Ende zu fuhren. Schon damals fragte ich mich, weshalb derartige Programme bei Ingenieuren und Wissenschaftlern bzw. Wissenschaftlerinnen so wenig bekannt sind. Viele Problem- stellungen dieser Disziplinen fuhren auf Rechnungen, die sich von Hand hoechstens muhevoll und mit grossem Zeitaufwand bewaltigen lassen. Mit Hilfe eines Computer- Algebra-Programms koennen sie oft rasch symbolisch geloest werden. Falls dies nicht moeglich ist, so resultiert mindestens eine Vereinfachung, bevor eventuell mit dem groe- beren Werkzeug der Numerik weitergearbeitet wird.

Think you can't have fun learning statistics? Think again.

"The Manga Guide to Statistics" will teach you everything you need to know about this essential discipline, while entertaining you at the same time. With its unique combination of Japanese-style comics called manga and serious educational content, the EduManga format is already a hit in Japan.

In "The Manga Guide to Statistics," our heroine Rui is determined to learn about statistics to impress the dreamy Mr. Igarashi and begs her father for a tutor. Soon she's spending her Saturdays with geeky, bespectacled Mr. Yamamoto, who patiently teaches her all about the fundamentals of statistics: topics like data categorization, averages, graphing, and standard deviation.

After all her studying, Rui is confident in her knowledge of statistics, including complex concepts like probability, coefficients of correlation, hypothesis tests, and tests of independence. But is it enough to impress her dream guy? Or maybe there's someone better, right in front of her?

Reluctant statistics students of all ages will enjoy learning along with Rui in this charming, easy-to-read guide, which uses real-world examples like teen magazine quizzes, bowling games, test scores, and ramen noodle prices. Examples, exercises, and answer keys help you follow along and check your work. An appendix showing how to perform statistics calculations in Microsoft Excel makes it easy to put Rui's lessons into practice.

This EduManga book is a translation from a bestselling series in Japan, co-published with Ohmsha, Ltd. of Tokyo, Japan.

This supplementary book for the social, behavioral, and health sciences helps readers with no prior knowledge of IBM (R) SPSS (R) Statistics, statistics, or mathematics learn the basics of SPSS. Designed to reduce fear and build confidence, the book guides readers through point-and-click sequences using clear examples from real scientific research and invites them to replicate the findings. Relevant outcomes are provided for reference, and exercises at the end of Chapters 2 - 5 provide additional practice. After reading the book and using the program, readers will come away with a basic knowledge of the most commonly used procedures in statistics.

Aufbauend auf einer frUheren Untersuchung (vgl. Nr. 2 des Literatur- Verzeichnisses) wurde am Forschungsinstitut fUr Rationalisierung ein EDV-Programmsystem entwickelt, das in dem vorliegenden Bericht seinen Niederschlag gefunden hat. Aufgabe des Programmsystems ist es, aIle im Zusammenhang mit der DurchfUhrung von Multimoment-Studien (im folgen- den MM-Studien) anfallenden Arbeiten, die maschinell ausgefUhrt werden konnen, einem Rechner zu Ubertragen. Der Name MAVAMM ist die AbkUrzung fUr MAschinelle yorbereitung und uswertung von ulti ment-Aufnahmen. Die Zielsetzung einer maschinellen Datenverarbeitung bei MM-Studien loBt sich wie folgt charakterisieren: 1. Verwirklichung einer umfassenden Rationalisierung von MM-Studien Maschinelle AusfUhrung oller formalisierbaren Arbeiten wie Auszah- len, Sortieren, Schreiben und Rechnen, die mit dem Erstellen der Aufnahmebogen, der Aufbereitung des Erhebungsmaterials und der Aus- wertung einschlieBlich der statistischen Analyse der Beobachtungs- ergebnisse verbunden sind. 2. Erweiterung der ErschlieBungstechnik und damit der Aussagemoglich- keiten von MM-Aufnahmen Nutzung verschiedener zusatzlicher Auswertungsmoglichkeiten, z.B. nach Beobachtungs-Objekten, Aufnahme-Bereichen, Aufnahme-Uhrzeit und Aufnahme-Tagen sowie Ausgabe der Ergebnisse in anschaulicher Form. Moglichkeit zum NachprUfen der modellbedingten Voraussetzun- gen fUr die Anwendung des MM-Verfahrens aufgrund der differenzier- ten Darstellung der Ergebnisse und ihrer statistischen Analyse. 3. Schnellere Bereitstellung von Untersuchungsergebnissen Die Vorbereitung von MM-Aufnahmen nimmt wenig Zeit in Anspruch und die Auswertungsergebnisse stehen unmittelbar nach AbschluB der Er- hebungen, d.h. wenn sie noch aktuell sind, zur VerfUgung. 5 4. Berechnung genauerer Auswertungsergebnisse Die bei einer manuellen Auswertung von HH-Aufnahmen maglichen Uber- tragungs-, Sortier-, Rechen- und Schreibfehler werden weitgehend ausgeschaltet.

In unserer Arbeit [ 7] werden beschrEinkte lineare Funktionale auf verschiedenen R umen stetiger Funktionen untersucht und zwar die Gultig eit von Riesz-Darstellungss tzen. W hrend wir uns dort auf stetige Funktionen beschr nken, nehmen wir hier die R ume Lebesgue-integrierbarer Funktionen hinzu. Ein Aspekt der obigen Arbeit ist der Zusammenhang zwischen dem BV[O, l]-Hausdorff-Momentenproblem und dem C[O, l]-Riesz-Dar- stellungssatz: einmal kann man den C[O, l]-Riesz-Satz durch An- wendung des BV[O, l]-Hausdorff-Momentenproblems beweisen (vgl. [20], [39]), aber umgekehrt l t sich das Hausdorff-Momentenproblem Uber den Riesz-Darstellungssatz IBsen (vgl. [19], [25]). Es stellt sich daher die Frage, ob ein hnlicher . Zusammenhang nach- gewiesen werden kann zwischen den Riesz-Darstellungss tzen fUr verschiedene R ume stetiger bzw. Lebesgue-integrierbarer Funk- tionen und gewissen Momentenproblemen mit Belegungsfunktionen aus den dualen R umen. Dazu wollen wir zun chst einmal verschiedene Funktionenr ume definieren. Fur reel Ie Zahlen a und b, a