Produkt zum Begriff Algorithmen:
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Bhargava, Aditya Y: Algorithmen kapieren
Algorithmen kapieren , Visuelle Erläuterungen mit über 400 anschaulichen Illustrationen Mit einfachen Beispielen aus dem Alltag und zahlreichen Übungen Ausführlich kommentierter Beispielcode in Python Algorithmen kapieren ohne graue Theorie Ab sofort sind Algorithmen nicht mehr langweilig und trocken! Mit diesem Buch wird es dir leichtfallen, ihre Funktionsweise zu verstehen. Alle Algorithmen werden mithilfe von Beispielen aus dem täglichen Leben erläutert, z.B. der Unterschied zwischen Arrays und verketteten Listen anhand der Aufgabe, freie Plätze in einem Kinosaal zu finden. Für den Einsatz in der Praxis Du lernst die wichtigsten Algorithmen kennen, die dir dabei helfen, deine Programme zu beschleunigen, deinen Code zu vereinfachen und die gängigsten Aufgaben bei der Programmierung zu lösen. Dabei beginnst du mit einfachen Aufgaben wie Sortieren und Suchen. Mit diesen Grundlagen gerüstet kannst du auch schwierigere Aufgaben wie Datenkomprimierung oder künstliche Intelligenz in Angriff nehmen. Visuell und praxisnah Zu allen Erläuterungen findest du anschauliche Illustrationen und Diagramme sowie ausführlich kommentierten Beispielcode in Python. Übungsaufgaben mit Lösungen für jedes Kapitel helfen dir, dein Wissen zu testen und zu festigen. Aus dem Inhalt: Such-, Sortier- und Graphenalgorithmen Performance von Algorithmen analysieren (Landau-Notation) Arrays, verkettete Listen und Hashtabellen Bäume und balancierte Bäume Rekursion und Stacks Quicksort und das Teile-und-herrsche-Verfahren Dijkstra-Algorithmus für die Ermittlung des kürzesten Pfads Approximationsalgorithmen und NP-vollständige Probleme Greedy-Algorithmen Dynamische Programmierung Klassifikation und Regression mit dem k-Nächste-Nachbarn-Algorithmus Stimmen zum Buch »Das Buch schafft das Unmögliche: Mathe macht Spaß und ist einfach.« (- Sander Rossel, COAS Software Systems) »Algorithmen sind nicht langweilig! Die Lektüre des Buchs hat mir und meinen Studenten Spaß gemacht und war lehrreich.« (- Christopher Haupt, Mobirobo, Inc.) »Heutzutage gibt es praktisch keinen Aspekt des Lebens, der nicht durch einen Algorithmus optimiert wird. Dieses Buch sollte Ihre erste Wahl sein, wenn Sie eine gut erklärte Einführung in dieses Thema suchen.« (- Amit Lamba, Tech Overture, LLC) , Studium & Erwachsenenbildung > Fachbücher, Lernen & Nachschlagen
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Steinkamp, Veit: Mathematische Algorithmen mit Python
Mathematische Algorithmen mit Python , Tauchen Sie ein in die Welt der Algorithmen und erforschen Sie die Verbindung zwischen Programmierung und Mathematik. Dr. Veit Steinkamp löst mit Ihnen Aufgaben aus verschiedenen Bereichen und zeigt, wie Rechnungen in Code umgesetzt werden. Sie lernen die grundlegenden Programm- und Datenstrukturen Pythons kennen und erfahren, welche Module Ihnen viel Arbeit abnehmen. Rasch programmieren Sie Algorithmen zum Lösen von Gleichungssystemen nach, automatisieren Kurvendiskussionen und berechnen Integrale. Abstrakte Zusammenhänge werden so deutlich, und ganz nebenbei verbessern Sie Ihre Python-Fähigkeiten und programmieren geschickter und gekonnter. Aus dem Inhalt: Python installieren und anwenden Daten- und Programmstrukturen Module: NumPy, SymPy, SciPy, Matplotlib Zahlen Gleichungssysteme Folgen und Reihen Funktionen Differenzial- und Integralrechnung Differenzialgleichungen Ausgleichsrechnungen Statistik Fraktale Geometrie Die Fachpresse zur Vorauflage: iX - Magazin für professionelle Informationstechnik: »Der Titel verspricht nicht zu viel. Man lernt nicht nur Mathematik, sondern spielend auch die Umsetzung von mathematischen Konzepten in ein Programm und damit die praktische Anwendung von Python.« c't: »Überhaupt beweist der Autor ein gutes didaktisches Händchen. Mit Hintergrundinformationen lockert er seinen Text auf; hinzu kommen zahlreiche Abbildungen mit Funktionsplots sowie gut gewählte Übungen.« , Studium & Erwachsenenbildung > Fachbücher, Lernen & Nachschlagen
Preis: 34.90 € | Versand*: 0 € -
Algorithmen und Datenstrukturen (Saake, Gunter~Sattler, Kai-Uwe)
Algorithmen und Datenstrukturen , Algorithmen und Datenstrukturen von Grund auf verstehen Fundierte Einführung mit klarem didaktischen Aufbau Mit konkreten Anwendungsbeispielen Eine reichhaltige Fundgrube für Lehre und Selbststudium Kenntnisse von Algorithmen und Datenstrukturen sind ein Grundbaustein des Studiums der Informatik und verwandter Fachrichtungen. Das Buch behandelt diese Thematik in Verbindung mit der Programmiersprache Java und schlägt so eine Brücke zwischen den klassischen Lehrbüchern zur Theorie von Algorithmen und Datenstrukturen und den praktischen Einführungen in eine konkrete Programmiersprache. Die konkreten Algorithmen und deren Realisierung in Java werden umfassend dargestellt. Daneben werden die theoretischen Grundlagen vermittelt, die in Programmiersprachen-Kursen oft zu kurz kommen: abstrakte Maschinenmodelle, Berechenbarkeit, Algorithmenparadigmen sowie parallele und verteilte Abläufe. Einen weiteren Schwerpunkt bilden Datenstrukturen wie Listen, Bäume, Graphen und Hashtabellen sowie deren objektorientierte Implementierung mit modernen Methoden der Softwareentwicklung. Die 6. Auflage führt neue Datenstrukturen und Algorithmen (z.B. Skip-Listen, weitere Hashverfahren und Graphalgorithmen) ein und berücksichtigt relevante Neuerungen der aktuellen Java-Versionen. Das Buch richtet sich an Studierende im Grundstudium an Universitäten und Fachhochschulen sowie an alle, die die Grundlagen der praktischen Informatik strukturiert erlernen wollen. Sie erwerben damit die Basis für die theoretischen und praktischen Vertiefungen im Hauptstudium und lernen gleichzeitig die Umsetzung in den »Alltag« der Softwareentwicklung kennen. , Studium & Erwachsenenbildung > Fachbücher, Lernen & Nachschlagen , Auflage: 6., überarbeitete und erweiterte Auflage, Erscheinungsjahr: 202011, Produktform: Leinen, Autoren: Saake, Gunter~Sattler, Kai-Uwe, Auflage: 21006, Auflage/Ausgabe: 6., überarbeitete und erweiterte Auflage, Themenüberschrift: COMPUTERS / Programming / Algorithms, Fachschema: Algorithmus~EDV / Theorie / Programmieren / Datenstrukturen~Informatik~Java (EDV)~Programmiersprachen, Fachkategorie: Programmier- und Skriptsprachen, allgemein~Informatik, Bildungszweck: für die Hochschule, Warengruppe: HC/Informatik, Fachkategorie: Algorithmen und Datenstrukturen, Thema: Verstehen, Text Sprache: ger, Seitenanzahl: XIX, Seitenanzahl: 588, UNSPSC: 49019900, Warenverzeichnis für die Außenhandelsstatistik: 49019900, Verlag: Dpunkt.Verlag GmbH, Verlag: Dpunkt.Verlag GmbH, Verlag: "dpunkt.verlag GmbH", Länge: 246, Breite: 175, Höhe: 40, Gewicht: 1217, Produktform: Gebunden, Genre: Mathematik/Naturwissenschaften/Technik/Medizin, Genre: Mathematik/Naturwissenschaften/Technik/Medizin, Vorgänger EAN: 9783864901362 9783898646635 9783898643856 9783898642552 9783898641227, Herkunftsland: DEUTSCHLAND (DE), Katalog: deutschsprachige Titel, Katalog: Gesamtkatalog, Katalog: Lagerartikel, Book on Demand, ausgew. Medienartikel, Relevanz: 0002, Tendenz: -1, Unterkatalog: AK, Unterkatalog: Bücher, Unterkatalog: Hardcover, Unterkatalog: Lagerartikel, WolkenId: 498657
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Virtuelle Berührung - zersplitternde Realität
Virtuelle Berührung - zersplitternde Realität , Die virtuellen Welten, in denen wir uns seit der Pandemie verstärkt bewegen, berühren uns auf unterschiedlichste Weise. Sie sind Teil einer medialen Revolution mit tiefgreifenden Folgen für das Subjekt und erfordern einen kritischen Blick im Spannungsfeld von psychotherapeutischer Klinik, Kulturtheorie und reflexiver Sozialpsychologie. Die Autor*innen des Bandes vertiefen aus einer psychoanalytischen Perspektive unser Verständnis der Digitalisierung in all ihren Facetten und Auswirkungen: Sie fragen, wie sich unser sinnliches Erleben verändert, wie sich virtuelle Berührungen ohne Körper verstehen lassen, welche unbewussten Fantasien wir im virtuellen Raum haben oder ob die mediale Revolution die Versprechen nach mehr gesellschaftlicher Teilhabe diverser Akteur*innen einlösen kann oder die gesellschaftlichen Spaltungen verstärkt. Mit Beiträgen von Clara-Sophie Adamidis, Gudrun Brockhaus, Giuseppe Civitarese, Julia Katharina Degenhardt, Lutz Garrels, Andreas Hamburger, Bernd Heimerl, Andreas P. Herrmann, Alessandra Lemma, Elfriede Löchel, Franz Oberlehner, Carolin Schnackenberg, Sebastian Thrul und Nils F. Töpfer , Bücher > Bücher & Zeitschriften , Erscheinungsjahr: 202305, Produktform: Kartoniert, Titel der Reihe: Bibliothek der Psychoanalyse##, Redaktion: Grabska, Klaus~Mauss-Hanke, Angela~Palußek, Utz~Stakelbeck, Falk, Seitenzahl/Blattzahl: 263, Keyword: er Klinik; Spaltung; Geschlecht; Internet; Gesellschaftsanalyse; Digitalisierung; Begegnung; Virtualität; öffentlicher Raum; Psychoanalyse, Fachschema: Analyse / Psychoanalyse~Psychoanalyse - Psychoanalytiker~Psychotherapie / Psychoanalyse, Warengruppe: TB/Psychoanalyse, Fachkategorie: Psychoanalyse (Freud), Thema: Verstehen, Text Sprache: ger, UNSPSC: 49019900, Warenverzeichnis für die Außenhandelsstatistik: 49019900, Verlag: Psychosozial Verlag GbR, Verlag: Psychosozial Verlag GbR, Verlag: Psychosozial-Verlag GmbH & Co. KG, Länge: 204, Breite: 146, Höhe: 20, Gewicht: 386, Produktform: Kartoniert, Genre: Geisteswissenschaften/Kunst/Musik, Genre: Geisteswissenschaften/Kunst/Musik, eBook EAN: 9783837979657 9783837979664, Herkunftsland: DEUTSCHLAND (DE), Katalog: deutschsprachige Titel, Katalog: Gesamtkatalog, Katalog: Lagerartikel, Book on Demand, ausgew. Medienartikel, Relevanz: 0004, Tendenz: 0, Unterkatalog: AK, Unterkatalog: Bücher, Unterkatalog: Lagerartikel, Unterkatalog: Taschenbuch,
Preis: 39.90 € | Versand*: 0 €
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Wie können visuelle Algorithmen zur Verbesserung der Datenverarbeitung und Visualisierung in der Informatik eingesetzt werden?
Visuelle Algorithmen können verwendet werden, um komplexe Datenstrukturen und -prozesse grafisch darzustellen, was die Analyse und Interpretation erleichtert. Durch die Verwendung von visuellen Algorithmen können Muster und Trends in den Daten schneller erkannt werden. Zudem ermöglichen sie eine interaktive und intuitive Datenvisualisierung, die die Effizienz und Genauigkeit der Datenverarbeitung verbessert.
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Wie kann die Rechenleistung von Computern durch optimierte Algorithmen maximiert werden?
Die Rechenleistung von Computern kann durch die Verwendung effizienter Algorithmen maximiert werden, die weniger Rechenressourcen benötigen. Durch die Optimierung von Datenstrukturen und Algorithmen können Berechnungen schneller ausgeführt werden. Zudem ist es wichtig, unnötige Schleifen und redundante Operationen zu vermeiden, um die Effizienz zu steigern.
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Wie beeinflusst die Verarbeitungsgeschwindigkeit von Computern die Effizienz von Algorithmen in der Datenverarbeitung und -analyse?
Die Verarbeitungsgeschwindigkeit von Computern beeinflusst die Effizienz von Algorithmen in der Datenverarbeitung und -analyse, da schnellere Computer in der Lage sind, große Datenmengen schneller zu verarbeiten. Dies ermöglicht es, komplexe Algorithmen in kürzerer Zeit auszuführen und somit die Effizienz der Datenverarbeitung zu steigern. Langsame Computer können die Effizienz von Algorithmen beeinträchtigen, da sie länger brauchen, um die gleiche Menge an Daten zu verarbeiten, was zu Verzögerungen in der Analyse führen kann. Eine schnelle Verarbeitungsgeschwindigkeit ermöglicht es, Algorithmen effizienter zu nutzen und somit die Effizienz der Datenverarbeitung und -analyse zu verbessern.
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Wie beeinflusst die Verarbeitungsgeschwindigkeit von Computern die Effizienz von Algorithmen in der Datenverarbeitung und -analyse?
Die Verarbeitungsgeschwindigkeit von Computern beeinflusst die Effizienz von Algorithmen in der Datenverarbeitung und -analyse, da schnellere Computer in der Lage sind, große Datenmengen schneller zu verarbeiten. Dies ermöglicht es, komplexe Algorithmen in kürzerer Zeit auszuführen und somit die Effizienz der Datenverarbeitung zu steigern. Langsame Computer können die Effizienz von Algorithmen beeinträchtigen, da sie länger brauchen, um die gleiche Menge an Daten zu verarbeiten, was zu Verzögerungen und ineffizienter Analyse führen kann. Eine schnelle Verarbeitungsgeschwindigkeit ermöglicht es auch, Echtzeit-Analyse und -Verarbeitung durchzuführen, was in vielen Anwendungsfällen entscheidend ist.
Ähnliche Suchbegriffe für Algorithmen:
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Handbuch Simulation
Handbuch Simulation , Simulation soll die Diskrepanz zwischen Training und beruflicher Realität reduzieren und dazu eine sichere Lernumgebung schaffen, die dem Lernenden volle Konzentration auf die Aufgabe ermöglicht. Dieses Handbuch stellt die unterschiedlichen Facetten von Simulation für Leitstelle, Feuerwehr, Rettungsdienst und Klinik dar. Von den Zielen der Simulation ausgehend werden Teamarbeit und Kommunikation, Fehlerkultur und lerntheoretische Hintergründe thematisiert. Schwerpunkt bildet die Planung sowie Durchführung von Simulationen und das Debriefing, die jeweils zielgruppenorientiert erläutert und an Beispielszenarien und Checklisten aufgezeigt werden. Verschiedene Praxisbezüge sollen den Lesern den Transfer in die eigene Wirklichkeit erleichtern. Das Handbuch gibt einen Einblick in die Simulation als Methodenspektrum für alle Beteiligten entlang der Rettungskette. , Studium & Erwachsenenbildung > Fachbücher, Lernen & Nachschlagen , Erscheinungsjahr: 201602, Produktform: Kartoniert, Beilage: GEKL, Redaktion: Hackstein, Achim~Hagemann, Vera~Kaufmann, Florentin von~Regener, Helge, Seitenzahl/Blattzahl: 381, Abbildungen: Abbildungen und Tabellen, Fachschema: Rettungsdienst~Arbeitspsychologie~Psychologie / Arbeitspsychologie~Psychologie / Führung, Betrieb, Organisation~Psychologie / Wirtschaft, Arbeit, Werbung~Andragogik~Bildung / Erwachsenenbildung~Erwachsenenbildung~Management / Personalmanagement~Personalmanagement~Personalpolitik~Personalwirtschaft~Organisationstheorie~Akutmedizin~Medizin / Notfallmedizin~Notarzt~Notfallmedizin, Fachkategorie: Arbeits-, Wirtschafts- und Organisationspsychologie~Erwachsenenbildung, lebenslanges Lernen~Organisationstheorie und -verhalten~Notfallmedizin~Erste Hilfe, Rettungsdienst~Ambulanz und Rettungsdienst, Warengruppe: HC/Erwachsenenbildung, Fachkategorie: Personalmanagement, HRM, Thema: Verstehen, Text Sprache: ger, Verlag: Stumpf + Kossendey GmbH, Verlag: Stumpf + Kossendey Verlagsgesellschaft mbH, Breite: 156, Höhe: 18, Gewicht: 705, Produktform: Kartoniert, Genre: Sozialwissenschaften/Recht/Wirtschaft, Genre: Sozialwissenschaften/Recht/Wirtschaft, Herkunftsland: DEUTSCHLAND (DE), Katalog: deutschsprachige Titel, Katalog: Gesamtkatalog, Katalog: Lagerartikel, Book on Demand, ausgew. Medienartikel, Relevanz: 0006, Tendenz: +1, Unterkatalog: AK, Unterkatalog: Bücher, Unterkatalog: Hardcover, Unterkatalog: Lagerartikel,
Preis: 29.90 € | Versand*: 0 € -
Firefighters – The Simulation
Firefighters – The Simulation
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Hüter, Florian: Modellbildung und Simulation hyperelastischen Materialverhaltens in der nichtlinearen Finite-Elemente-Analyse
Modellbildung und Simulation hyperelastischen Materialverhaltens in der nichtlinearen Finite-Elemente-Analyse , Die Finite-Elemente-Analyse (FEA) ist ein wichtiges Werkzeug für die zuverlässige Auslegung technischer Elastomerbauteile. Durch die Wahl geeigneter Modellierungsstrategien können das Bauteilverhalten detailliert untersucht und Ansatzpunkte zur Ausschöpfung von Optimierungspotenzialen identifiziert werden. Für den erfolgreichen Einsatz hyperelastischer Materialmodelle in der FEA sind fundierte Kenntnisse über die Modellvorhersagegenauigkeit und Kalibrierbarkeit der verschiedenen Materialmodelle, der FEA und deren Zusammenspiel mit den Materialmodellen unerlässlich. Eine ganzheitliche Betrachtung der genannten Punkte ist Gegenstand der vorliegenden Arbeit. Die Modelle werden jeweils im Hinblick auf die zur Kalibrierung erforderlichen Messdaten, die zu erwartende Modellvorhersagegenauigkeit sowie mögliche Fallstricke bei der Anwendung charakterisiert und daraus eine Hilfestellung für die Modellauswahl abgeleitet. Neben etablierten Materialmodellen werden auch neuartige Modellansätze behandelt. Aufbauend auf dem aktuellen Stand der Forschung wird ein interpolationsansatzbasiertes hyperelastisches Materialmodell entwickelt, das die Kompressibilität von Elastomeren sowie den Einfluss der Mehrachsigkeit auf das elastische Verhalten berücksichtigt. Des Weiteren werden die Herausforderungen bei der FEA von Elastomerbauteilen erörtert, die im Zusammenhang mit dem meist quasi-inkompressiblen Materialverhalten von Elastomeren auftreten, und geeignete Modifikationen der klassischen Elementformulierung diskutiert. Die Evaluation der Praxistauglichkeit der entwickelten Berechnungsmethoden erfolgt anhand von technischen Anwendungsbeispielen. , Bücher > Bücher & Zeitschriften
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Alpine - The Simulation Game
Alpine - The Simulation Game
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Was berechnen Algorithmen?
Algorithmen berechnen Lösungen für bestimmte Probleme oder Aufgabenstellungen. Sie verwenden dabei bestimmte Regeln und Anweisungen, um Daten zu verarbeiten und zu analysieren. Algorithmen können beispielsweise in der Mathematik, Informatik oder im Maschinenbau eingesetzt werden.
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Was bewirken Algorithmen?
Algorithmen sind Anweisungen, die von Computern verwendet werden, um bestimmte Aufgaben auszuführen. Sie können verwendet werden, um Daten zu analysieren, Muster zu erkennen, Entscheidungen zu treffen und Prozesse zu automatisieren. Algorithmen haben einen großen Einfluss auf unser tägliches Leben, da sie in verschiedenen Bereichen wie der Internet-Suche, der Finanzwelt, der Medizin und der Verkehrstechnik eingesetzt werden.
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Wie kann die Verwendung von Algorithmen in der Programmierung die Effizienz von Datenverarbeitung und -analyse verbessern?
Die Verwendung von Algorithmen in der Programmierung ermöglicht es, komplexe Datenverarbeitungs- und Analyseaufgaben effizienter zu bewältigen, indem sie spezifische Anweisungen zur Verarbeitung von Daten bereitstellen. Durch die Anwendung von Algorithmen können große Datenmengen schnell und präzise verarbeitet werden, was zu einer verbesserten Effizienz bei der Datenanalyse führt. Algorithmen können auch dabei helfen, Muster und Trends in den Daten zu identifizieren, was zu fundierteren Entscheidungen führt. Darüber hinaus ermöglichen Algorithmen die Automatisierung von Prozessen, was Zeit und Ressourcen spart und die Effizienz der Datenverarbeitung und -analyse weiter verbessert.
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Wie kann die Effizienz von Algorithmen gemessen und verglichen werden? Welche Methoden und Techniken dienen zur Analyse von Algorithmen?
Die Effizienz von Algorithmen kann anhand der Laufzeit und des Speicherbedarfs gemessen werden. Zur Analyse von Algorithmen dienen unter anderem die Big-O Notation, empirische Analyse und mathematische Modelle wie das Master-Theorem. Vergleiche zwischen Algorithmen können mithilfe von Benchmarking, Experimenten und theoretischen Analysen durchgeführt werden.
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