An Introduction to Multivariable Analysis from Vector to Manifold (Paperback)
Idioma: inglés
Editorial: Springer-Verlag New York Inc., New York, 2012
- Tapa blanda
- Nuevo
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Paperback. Multivariable analysis is an important subject for mathematicians, both pure and applied. Apart from mathematicians, we expect that physicists, mechanical engi neers, electrical engineers, systems engineers, mathematical biologists, mathemati cal economists, and statisticians engaged in multivariate analysis will find this book extremely useful. The material presented in this work is fundamental for studies in differential geometry and for analysis in N dimensions and on manifolds. It is also of interest to anyone working in the areas of general relativity, dynamical systems, fluid mechanics, electromagnetic phenomena, plasma dynamics, control theory, and optimization, to name only several. An earlier work entitled An Introduction to Analysis: from Number to Integral by Jan and Piotr Mikusinski was devoted to analyzing functions of a single variable. As indicated by the title, this present book concentrates on multivariable analysis and is completely self-contained. Our motivation and approach to this useful subject are discussed below. A careful study of analysis is difficult enough for the average student; that of multi variable analysis is an even greater challenge. Somehow the intuitions that served so well in dimension I grow weak, even useless, as one moves into the alien territory of dimension N. Worse yet, the very useful machinery of differential forms on manifolds presents particular difficulties; as one reviewer noted, it seems as though the more precisely one presents this machinery, the harder it is to understand. Multivariable analysis is an important subject for mathematicians, both pure and applied. Apart from mathematicians, we expect that physicists, mechanical engi neers, electrical engineers, systems engineers, mathematical biologists, mathemati cal economists, and statisticians engaged in multivariate analysis will find this book extremely useful. Shipping may be from our Sydney, NSW warehouse or from our UK or US warehouse, depending on stock availability.…
N° de ref. del artículo 9781461266006
- Título
- An Introduction to Multivariable Analysis from Vector to Manifold (Paperback)
- Autor
- Piotr Mikusinski
- Editorial
- Springer-Verlag New York Inc., New York
- Año de publicación
- 2012
- Estado
- new
- Encuadernación
- Paperback
- Idioma
- inglés
- ISBN 10
- 1461266009
- ISBN 13
- 9781461266006
Multivariable analysis is of interest to pure and applied mathematicians, physicists, electrical, mechanical and systems engineers, mathematical economists, biologists, and statisticians. This book takes the student and researcher on a journey through the core topics of the subject. Systematic exposition, with numerous examples and exercises from the computational to the theoretical, makes difficult ideas as concrete as possible. Good bibliography and index.
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Críticas
"This is a self-contained textbook devoted to multivariable analysis based on nonstandard geometrical methods. The book can be used either as a supplement to a course on single variable analysis or as a semester-long course introducing students to manifolds and differential forms." ―Mathematical Reviews
"The authors strongly motivate the abstract notions by a lot of intuitive examples and pictures. The exercises at the end of each section range from computational to theoretical. The book is highly recommended for undergraduate or graduate courses in multivariable analysis for students in mathematics, physics, engineering, and economics." ―Studia Universitatis Babes-Bolyai, Series Mathematica
"All this [the description on the book's back cover] is absolutely true, but omits any statement attesting to the high quality of the writing and the high level of mathematical scholarship. So, go and order a copy of this attractively produced, and nicely composed, scholarly tome. If you're not teaching this sort of mathematics, this book will inspire you to do so." ―MAA Reviews
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