Modulbeschreibung
Lineare Algebra (2 ECTS-Punkte)
Kurzzeichen:
M_LinAlg2EC
Unterrichtssprache:
Deutsch
ECTS-Credits:
2
Leitidee:
- Mit dem Gauss-Algorithmus lineare Gleichungssysteme lösen können
- Vektor- und Matrixrechnung beherrschen
- Vektoren in unterschiedlichen Basen darstellen können
- Zusammenhang zwischen linearen Abbildungen und Matrizen verstehen
Modulverantwortung:
Prof. Dr. Martignoli Stefan
Standort (angeboten):
Rapperswil-Jona
Modultyp:
Wahlpflicht-Modul für Maschinentechnik-Innovation STD_10(Empfohlenes Semester: 1)Kategorie:Mathematik (M-m)
Wahlpflicht-Modul für Maschinentechnik-Innovation STD_14(Empfohlenes Semester: 1)Kategorie:Mathematik (M-m)
Wahlpflicht-Modul für Maschinentechnik-Innovation STD_21(Empfohlenes Semester: 1)Kategorie:Mathematik (M-m)
Wahlpflicht-Modul für Maschinentechnik-Innovation STD_23(Empfohlenes Semester: 1)Kategorie:Mathematik und Naturwissenschaften (M_MN)
Fachmodul für Wirtschaftsingenieurwesen STD_14(Keine Semesterempfehlung)Kategorie:Ingenieurkompetenzen und ergänzende Fachmodule (W_IKpl)
Fachmodul für Wirtschaftsingenieurwesen STD_15(Keine Semesterempfehlung)Kategorie:Ingenieurkompetenzen und ergänzende Fachmodule (W_IKpl)
Fachmodul für Wirtschaftsingenieurwesen STD_18(Empfohlenes Semester: 3)
Wahlpflicht-Modul für Wirtschaftsingenieurwesen STD_21(Empfohlenes Semester: 3)Kategorie:Mathematik & Naturwissenschaften (W-MANA)
Fachmodul für Wirtschaftsingenieurwesen U_18(Empfohlenes Semester: 3)
Fachmodul für Wirtschaftsingenieurwesen U14_15(Keine Semesterempfehlung)Kategorie:Ingenieurkompetenzen und ergänzende Fachmodule (W_IKpl)
Modulbewertung:
Note von 1 - 6
Leistungsnachweise und deren Gewichtung
Modulschlussprüfung:
Schriftliche Prüfung, 90 Minuten
Inhalte
Angestrebte Lernergebnisse (Abschlusskompetenzen):
siehe oben
Modul- und Lerninhalt:
- Lineare Gleichungssysteme und Gauss-Algorithmus
- Linearkombination von Vektoren und lineare Unabhängigkeit
- Matrixrechnung; Kern und Bild sowie Determinante einer Matrix
- Vektorraum und Basis eines Vektorraums; Basiswechsel
- Skalarprodukt und Orthogonalisierung
- Lineare Abbildung und ihre Darstellung mit Hilfe einer Matrix
- Eigenwerte und Eigenvektoren einer Matrix