Mathematik für Wirtschaftswissenschaftler 2
Mathematikbuch für Wirtschaftswissenschaftler Analysis Lineare Algebra
Verständliche Analysis und lineare Algebra mit Praxisbeispielen – ideal fürs Studium, Selbstlernen und die Klausurvorbereitung.
Kurz und knapp
- Geeignet für Studierende der Wirtschafts- und Sozialwissenschaften, die mathematische Grundlagen für Studium, Vorlesungen und Klausuren benötigen.
- Behandelt werden insbesondere Analysis, Lineare Algebra sowie Funktionen einer und mehrerer Variablen.
- Anschauliche Erklärungen, zahlreiche Beispiele und Abbildungen erleichtern das Verständnis mathematischer Verfahren und ihrer wirtschaftswissenschaftlichen Anwendungen.
- Das Buch eignet sich als Begleitbuch zur Vorlesung und für das Selbststudium.
- Es unterstützt beim Nacharbeiten von Aufgaben, Auffrischen von Grundlagen und gezielten Vorbereiten auf Klausuren.
- Vorausgesetzt werden lediglich Kenntnisse der Oberstufenmathematik.
Beschreibung:
Mathematik für Wirtschaftswissenschaftler 2 ist ein anschauliches Lehr- und Arbeitsbuch für Studierende der Wirtschafts- und Sozialwissenschaften. Als Teil eines zweibändigen Taschenbuchs vermittelt es wichtige mathematische Grundlagen, die im Studium, in Vorlesungen und bei der Bearbeitung wirtschaftswissenschaftlicher Aufgaben benötigt werden.
Im Mittelpunkt stehen die Analysis, die Lineare Algebra sowie Funktionen einer und mehrerer Variablen. Die Inhalte werden verständlich erklärt und durch zahlreiche Beispiele und Abbildungen ergänzt. Dadurch zeigt Mathematik für Wirtschaftswissenschaftler 2 nicht nur mathematische Verfahren, sondern macht auch deutlich, wie diese auf konkrete Fragestellungen aus Wirtschaft und Sozialwissenschaften angewendet werden.
Viele Studierende kennen die Situation: Eine Aufgabe aus der Vorlesung wirkt zunächst kompliziert, weil Formeln, Funktionen und wirtschaftliche Zusammenhänge ineinandergreifen. Beim Nacharbeiten hilft ein strukturierter Zugang. Genau hier setzt Mathematik für Wirtschaftswissenschaftler 2 an. Die anschaulichen Erläuterungen und praxisnahen Beispiele unterstützen dabei, Rechenwege nachzuvollziehen, Zusammenhänge zu erkennen und das eigene Wissen Schritt für Schritt zu festigen.
Das Buch ist aus Vorlesungen des Autors an der Universität Regensburg hervorgegangen und eignet sich sowohl als Begleitbuch zur Vorlesung als auch für das Selbststudium. Wer sich auf Klausuren vorbereiten, mathematische Grundlagen auffrischen oder anspruchsvollere Inhalte eigenständig bearbeiten möchte, findet darin eine verlässliche Orientierung.
Für das Verständnis werden lediglich Kenntnisse der Oberstufenmathematik vorausgesetzt. Damit richtet sich Mathematik für Wirtschaftswissenschaftler 2 an Studierende, die mathematische Themen verständlich aufbereiten und gezielt für ihr wirtschaftswissenschaftliches Studium nutzen möchten. Als Sachbuch aus den Bereichen Naturwissenschaften, Technik und Mathematik ergänzt es die Fachliteratur für weitere Themengebiete sinnvoll.
Letztes Update: 11.09.2026 03:52
Praktische Tipps
- Geeignet ist das Buch besonders für Studierende der Wirtschafts- und Sozialwissenschaften, die Analysis, lineare Algebra sowie Funktionen einer und mehrerer Variablen für Vorlesungen und Klausuren systematisch aufarbeiten möchten.
- Als Grundlage genügen Oberstufenkenntnisse in Mathematik; wiederholen Sie bei Unsicherheiten zunächst das Umformen von Gleichungen, Potenz- und Logarithmenregeln sowie grundlegende Funktionen.
- Arbeiten Sie jedes Kapitel aktiv durch: Lesen Sie die Erklärung, rechnen Sie die Beispiele ohne Blick auf den Lösungsweg nach und übertragen Sie anschließend die Methode auf eine eigene wirtschaftliche Aufgabenstellung.
- Nutzen Sie das Buch gezielt zur Klausurvorbereitung, indem Sie wichtige Definitionen und Rechenschritte markieren und eine eigene Formelsammlung zu Ableitungen, Matrizen, Extremwerten und Funktionen mehrerer Variablen erstellen.
- Vertiefen Sie die Inhalte mit Ihren Vorlesungsunterlagen sowie Übungs- und Altklausuraufgaben; besonders hilfreich ist die Verbindung der mathematischen Verfahren mit Themen wie Optimierung, Kostenfunktionen und ökonomischen Modellen.