Nomenklatur. Frank Essenberger FU Berlin. 20. September
|
|
- Stephanie Bergmann
- vor 5 Jahren
- Abrufe
Transkript
1 Nomenklatur Frank Essenberger FU Berlin 20. September 2006 Inhaltsverzeichnis Vektorrechnung. Vektoren x Matrixprodukt x M Inneres Produkt x z Betrag x x Dyadenprodukt x z Projektionen P a Kreuzprodukt x z Transponieren M T Ableitungen 4 2. Nablakalkül Gradient x ) Divergenz A ( x ) Rotation A ( x ) Zeitableitung t Vektorrechnung Die Idee hinter dieser Nomenklatur ist, dass man die unterschiedlichen Produkte nicht durch verschiede Operatoren kenntlich macht, sondern durch die Pfeilrichtung der Vektoren zeigt ob es sich um ein Skalar oder Dyadenprodukt handelt. Das Kreuzprodukt wird aber wie gewohnt durch ein von den anderen Produkten abgehoben.
2 . Vektoren x Hier wird stark zwischen Spalten- und Zeilenvektor unterschieden. So meint: ( ) x = x x 2 x 3 und x = x.2 Matrixprodukt x M Hier muss auf die richtige Seite geachtet werden (über doppelte Indizies wird summiert): ( ) m m 2 m 3 x M = x x 2 x 3 m 2 m 22 m 23 = ( ) x i m i x i m i2 x i m i3. m 3 m 32 m 33 Dies macht auch vom Format her Sinn, denn x M ist eine 3 Matrix mal einer 3 3 Matrix. Dementsprechen ergibt sich eine 3 Matrix. Also wie erwartet der Zeilenvektor. Für den Spaltenvektor gilt: M x = m m 2 m 3 m 2 m 22 m 23 x x 2 = x im i x i m 2i m 3 m 32 m 33 x 3 x i m 3i Hier ist: = 3. Es kommt also wieder ein Spaltenvektor heraus..3 Inneres Produkt x z Das innere Produkt oder Skalarprodukt ergibt sich, wenn man zwei Vektoren mit auf einander zeigenden Pfeilen multipliziert. Es entsteht ein Skalar: x ( z = x x 2 ) x 3 z z 2 = x i z i. z 3 Mit etwas tricksen lässt sich das innere Produkt auch in eine Winkelschreibweise umformen: x z = xi z i = 2 [x ix i + z i z i x 2 x 3 3 (x i z i ) 2 ] = 2 [x2 + z 2 ( x z ) ]. Mit dem Kosinussatz ( x z ) = x 2 + y 2 2xzcos(γ) ergibt sich: i= 2 [x2 + z 2 x 2 y 2 + 2xzcos(γ)] = x z cos(γ). () Dies ist das kanonische Skalarprodukt im euklidischen Vektorraum. 2
3 .4 Betrag x x Der Betrag eines Vektors x wird über häufig über das Skalraprodukt bestimmt, dies ist einfach die naheliegende Definition:.5 Dyadenprodukt x z Norm( x ) 2 =x 2 = x x Wenn man zwei Vektoren mit entgegengesetzten Pfeilen multipliziert geht das mit dem Dyadenprodukt. Es entsteht eine Matrix. Dies ist wie folgt definiert: x x z = x 2 (z ) x z x z 2 x z 3 z 2 z 3 = x 2 z x 2 z 2 x 2 z 3 x 3 x 3 z x 3 z 2 x 3 z 3.6 Projektionen P a Mit dem Dyadenprodukt kann man ganz leicht einen Projektionsoperator erzeugen. Abbildung : Vektorprojektion Wenn man a auf b projezieren will dann bildet man einfach den den Projektionsoperator P : P = b b b 2. Und multiplizert mit dem Vektor a : Mit Gleichung () ergibt sich: a = a P = b b a b 2 = a b b b 2 = b b b a b cos(γ) b 2 = a cos(γ) b = a cos(γ) b = a b 0 Man erhält also einen Vektor der Länge a cos(γ), der in Richtung des Einheitsvektors b o zeigt. Also die Projektion von a auf b. 3
4 .7 Kreuzprodukt x z Das Kreuzprodukt verknüpft zwei Vektoren so, dass wieder ein Vektor entsteht. Dieser steht senkrecht auf den beiden Ursprungsvektoren: x z x 2 z 3 x 3 z 2 x z = x 2 z 2 = x 3 z x z 3 x 3 z 3 x z 2 x 2 z Kompakt lässt sich die i-komponente als ɛ ijk x j z k schreiben, wobei ɛ ijk das Levi-Civita Symbol ist:.8 Transponieren M T 0 wenn zwei Indizes gleich sind ɛ ijk := bei ijk = {23; 23; 32} bei ijk = {32; 23; 32}. Beim Transponieren werden alle Pfeile umgedreht, die Matrixelemente an der Hauptsachse gespiegelt und die Reihenfolge der Faktoren vertauscht. Zum Beispiel ist: T ( x M ) T = M T m m 2 m 3 x x T = m 2 m 22 m 23 x 2 = m 3 m 32 m 33 x 3 m m 2 m 3 x x i m i x i m i m 2 m 22 m 32 x 2 = x i m i2 x i m 2i = ( x M ) T. m 3 m 23 m 33 x 3 x i m i3 x i m 3i Die Gleichung: ( x M ) T = ( x M ) T ist nur dann erfüllt, wenn M = M T ist. 2 Ableitungen 2. Nablakalkül Dieser Vektor meint in kartesischen Koordinaten Folgendes: = x y z = x y z = Die Kurzform für x ist einfach xund für x, y, z wird einfach x, x 2, x 3 geschrieben. Er wirkt immer auf den Faktor rechts neben ihm, unabhängig von der Pfeilrichtung. x x2 x3 4
5 2.2 Gradient x ) Hierbei wird aus einer skalaren Funktion Φ( x ) eine Vektorfunktion. Zum Beispiel ist so der Zusammenhang zwischen Potential Φ( x ) und Kraft F ( x ) gegeben: F ( x ) = x ). Für ein häufiges r Potential ergibt sich: F ( x ) = Φ( x ) = r = x2 + y 2 + z = (x 2 +y 2 +z 2 ) ( 0.5) = 2 x (x 2 + y 2 + z 2 ) ( 0.5) 0.5(x 2 + y 2 + z 2 ) (.5) 2x y (x 2 + y 2 + z 2 ) ( 0.5) = 0.5(x 2 + y 2 + z 2 ) (.5) 2y = z (x 2 + y 2 + z 2 ) ( 0.5) 0.5(x 2 + y 2 + z 2 ) (.5) 2z x (x 2 + y 2 + z 2 ) (.5) y = z ( x x = x 2 + y 2 + z 2 ) 3 r Divergenz A ( x ) Hierbei wird das Skalarprodukt zwischen und einer Vektorfunktion A ( x ) gebildet. Häufig wird die Divergenz auch als Quellstärke bezeichnet und ein Feld mit A ( x ) = 0 nennt man quellfrei. Außerdem spielt die Divergenz auch beim Satz von Gauß (hier partielle Form) eine Rolle. Z.B wir die Stromdichte j ( x ) mit der Zeitableitung der Ladungsdichte ρ( x ) verknüpft: j ( x ) + ρ( x ) = 0 Dies ist eine häufig genutzte Kontinuitätsgleichung 2.4 Rotation A ( x ) Hierbei wird das Kreuzprodukt zwischen und einer Vektorfunktion A ( x ) gebildet. Physikalisch ist dies die Wirbelstärke eines Feldes. Ein Feld bei dem gilt: A( x ) = 0, ist wirbelfrei. Wichtig ist die Eigenschaft, dass Feld ist ein Gradientenfeld Feld ist wirbelfrei Feld ist Konservativ ist. Zuerst x ) = 0 : Φ( x ) i Komponente = ɛ ijk j k Φ( x ) = ɛikj j k Φ( x ). Da die Ableitungen vertauschbar sind ergibt sich: ɛ ikj j k Φ( x ) = ɛijk k j Φ( x ). (2) 5
6 Nun noch auf der rechten Seite j und k vertauschen. Dies darf man, da die Indizes am ɛ ijk k j x ) = ɛikj k j x ) beliebig sind. Damit folgt für Gleichung (2): ɛ ikj j k x ) = ɛikj k j x ). ɛ ikj k j x ) = 0 x ) = 0 Das wirbelfreie Felder konservativ sind sieht man schnell mit dem Satz von Stokes. Konservativ heißt, dass geschlossen Arbeitsintegrale meint Wegintegrale) 0 sind: d l A ( x ) =! 0. Kurve Nun mit dem Satz von Stokes umschreiben: d l A( x ) = d S ( A ( x )) = 0 Kurve Oberflche }{{} =0 2.5 Zeitableitung t hierbei gibt es nur zu sagen, dass t mit t verkürzt wird um Raum und Zeit zu sparen. 6
1 Mathematische Hilfsmittel
Mathematische Hilfsmittel. Vektoranalysis Wiederholung Vektor: Länge und Richtung Vektoraddition: A + B = B + A (A + B) + C = A + (B + C) kartesische Koordinaten: B A + B = i (a i + b i )e i A+B Multiplikation
MehrProf. Dr. J. Schumacher Merkblatt zur Strömungsmechanik 1 Institut für Thermo- und Fluiddynamik Technische Universität Ilmenau
Prof. Dr. J. Schumacher Merkblatt zur Strömungsmechanik 1 Institut für Thermo- und Fluiddynamik Technische Universität Ilmenau Mathematische Grundlagen Mit den folgenden mathematischen Grundlagen sollten
MehrI.1.3 b. (I.7a) I.1 Grundbegriffe der Newton schen Mechanik 9
I. Grundbegriffe der Newton schen Mechanik 9 I..3 b Arbeit einer Kraft Wird die Wirkung einer Kraft über ein Zeitintervall oder genauer über die Strecke, welche das mechanische System in diesem Zeitintervall
Mehr1 Vektoralgebra (3D euklidischer Raum R 3 )
Institut für Physik der Martin-Luther-Universität Halle-Wittenberg WS 202/203 Vorlesung Elektrodynamik LAG PD Dr. Angelika Chassé) Vektoralgebra 3D euklidischer Raum R 3 ). Grundbegriffe = Vektordefinition
MehrSei Φ(x, y, z) ein skalares Feld, also eine Funktion, deren Wert in jedem Raumpunkt definiert ist.
Beim Differenzieren von Vektoren im Zusammenhang mit den Kreisbewegungen haben wir bereits gesehen, dass ein Vektor als dreiwertige Funktion a(x, y, z) aufgefasst werden kann, die an jedem Punkt im dreidimensionalen
MehrUniversität Stuttgart Physik und ihre Didaktik PD Dr. Holger Cartarius. Matrizen. a 1,1 a 1,2 a 1,n a 2,1 a 2,2 a 2,n A = a m,1 a m,2 a m,n
Universität Stuttgart Physik und ihre Didaktik PD Dr Holger Cartarius Matrizen Matrizen: Ein rechteckiges Zahlenschema der Form a 1,1 a 1,2 a 1,n a 2,1 a 2,2 a 2,n A a m,1 a m,2 a m,n (a) nennt man eine
MehrAllgemeine Mechanik Musterlo sung 10.
Allgemeine Mechanik Musterlo sung 0. U bung. HS 03 Prof. R. Renner Kanonische Transformation Gegeben sei die Hamiltonfunktion des harmonischen Oszillators H(q, p) p + q. m. Berechne die Bewegungsgleichung
MehrÜbungsblatt Wiederholung: Vektoralgebra, Nabla-Operator, Integralsätze.
Übungsblatt 01 http://www.fluid.tuwien.ac.at/302.043 Wiederholung: Vektoralgebra, Nabla-Operator, Integralsätze. Im Folgenden stehen normal gedruckte Buchstaben ρ (x) für skalare Funktion die den R 3 nach
MehrMathematischer Vorkurs für Physiker WS 2012/13 Vorlesung 7
TU München Prof. P. Vogl Mathematischer Vorkurs für Physiker WS 2012/13 Vorlesung 7 Definition: Ein Skalarfeld ordnet jedem Punkt im dreidimensionalen Raum R 3 eine ahl () zu. Unter einem räumlichen Vektorfeld
MehrZiel (langfristig): wie lassen sich diese Eigenschaften mathematisch charakterisieren?
V4 Vektorfelder Vektorfelder haben oft Struktur: quellfrei, wirbelfrei Quellfeld Wirbelfeld Ziel (langfristig): wie lassen sich diese Eigenschaften mathematisch charakterisieren? Zunächst brauchen wir
MehrZusammenfassung zum Thema Vektor- und Matrizenrechnung
Zusammenfassung zum Thema Vektor- und Matrizenrechnung Mathematischer Vorkurs für Physiker und Naturwissenschaftler WS 2014/2015 Grundbegriffe der Linearen Algebra Viele physikalische Größen (Geschwindigkeit,
MehrMultiplikation von Matrizen
Multiplikation von Matrizen Die Regeln der Multiplikation von Zahlen können nicht direkt auf die Multiplikation von Matrizen übertragen werden. 2-E Ma Lubov Vassilevskaya Multiplikation ccvon Matrizen
Mehr1.4 Gradient, Divergenz und Rotation
.4 Gradient, Divergenz und Rotation 5.4 Gradient, Divergenz und Rotation Die Begriffe Gradient, Divergenz und Rotation erfordern die partiellen Ableitung aus Abschnitt.. sowie das Konzept des Differentialoperators.
MehrVektoren - Die Basis
Vektoren - Die Basis Motivation (Als Vereinfachung - der Schreibarbeit - wählen wir meistens Vektoren in R 2.) Eigentlich ist ja Alles klar! Für einen Vektor a gilt a = ( a x a y )! Am Ende werden wir
Mehr1 = z = y + e. Nabla ist ein Vektor, der als Komponenten keine Zahlen sondern Differentiationsbefehle
Anmerkung zur Notation Im folgenden werden folgende Ausdrücke äquivalent benutzt: r = x y = x 1 x 2 z x 3 1 Der Vektoroperator Definition: := e x x + e y y + e z z = x y z. Nabla ist ein Vektor, der als
MehrHochschule Düsseldorf University of Applied Sciences. 19. November 2015 HSD. Physik. Energie II
Physik Energie II Arbeit bei variabler Kraft Was passiert wenn sich F in W = Fx ständig ändert? F = k x Arbeit bei variabler Kraft W = F dx Arbeit bei variabler Kraft F = k x W = F dx = ( k x)dx W = F
MehrÜbungen zu Wellen und Elektrodynamik für Chemie- und Bioingenieure und Verfahrenstechniker WS 11/12
Institut für Experimentelle Kernphysik Übungen zu Wellen und Elektrodynamik für Chemie- und Bioingenieure und Verfahrenstechniker WS 11/12 Prof. Dr. T. Müller Dr. F. Hartmann Blatt 1 Bearbeitung: 28.10.2011
MehrEINFÜHRUNG IN DIE TENSORRECHNUNG
EINFÜHRUNG IN DIE ENSORRECHNUNG eil 1 SIEGFRIED PERY Neufassung vom 7 Juni 2016 I n h a l t 1 Was sind ensoren? 2 2 Multiplikation von Matrizen 21 Multiplikation einer Vektors mit einem ensor 2 Stufe 5
MehrMathematischer Vorkurs
Mathematischer Vorkurs Dr Agnes Lamacz Mathematischer Vorkurs TU Dortmund Seite 1 / 17 Vektoren Kapitel 15 Vektoren Mathematischer Vorkurs TU Dortmund Seite 13 / 17 Vektoren 151 Denition: Vektoren im Zahlenraum
MehrV2 Felder (Funktionen mehrerer unabhängigen Variablen)
V2 Felder (Funktionen mehrerer unabhängigen Variablen) Orts- und zeitabhängige physikalische Größen werden durch "Felder" beschrieben. Beispiel: Maxwell-Gleichungen der Elektrodynamik: Vektor-Analysis:
MehrBC 1.2 Mathematik WS 2016/17. BC 1.2 Mathematik Zusammenfassung Kapitel II: Vektoralgebra und lineare Algebra. b 2
Zusammenfassung Kapitel II: Vektoralgebra und lineare Algebra 1 Vektoralgebra 1 Der dreidimensionale Vektorraum R 3 ist die Gesamtheit aller geordneten Tripel (x 1, x 2, x 3 ) reeller Zahlen Jedes geordnete
MehrDefinition: Euklidischer Raum mit Skalarprodukt. Die kanonische Basis von Einheitsvektoren sind paarweise orthogonal zueinander:
Definition: Euklidischer Raum mit Skalarprodukt Einsteinsche Summenkonvention (ES): über doppelt vorkommende Indizes wird summiert. Die kanonische Basis von Einheitsvektoren sind paarweise orthogonal zueinander:
Mehr2. Dezember Lineare Algebra II. Christian Ebert & Fritz Hamm. Skalarprodukt, Norm, Metrik. Matrizen. Lineare Abbildungen
Algebra und Algebra 2. Dezember 2011 Übersicht Algebra und Algebra I Gruppen & Körper Vektorräume, Basis & Dimension Algebra Norm & Metrik Abbildung & Algebra I Eigenwerte, Eigenwertzerlegung Singulärwertzerlegung
MehrVorlesung: Analysis II für Ingenieure. Wintersemester 07/08. Michael Karow. Themen: Niveaumengen und Gradient
Vorlesung: Analysis II für Ingenieure Wintersemester 07/08 Michael Karow Themen: Niveaumengen und Gradient Wir betrachten differenzierbare reellwertige Funktionen f : R n G R, G offen Zur Vereinfachung
MehrSolutions I Publication:
WS 215/16 Solutions I Publication: 28.1.15 1 Vektor I 4 2 Ein Objekt A befindet sich bei a = 5. Das zweite Objekt B befindet sich bei b = 4. 2 3 (a) Die Entfernung von Objekt A zum Ursprung ist die Länge
MehrInhalt. Mathematik für Chemiker II Lineare Algebra. Vorlesung im Sommersemester Kurt Frischmuth. Rostock, April Juli 2015
Inhalt Mathematik für Chemiker II Lineare Algebra Vorlesung im Sommersemester 5 Rostock, April Juli 5 Vektoren und Matrizen Abbildungen 3 Gleichungssysteme 4 Eigenwerte 5 Funktionen mehrerer Variabler
MehrEinführung Vektoralgebra VEKTORRECHNUNG. Prof. Dr. Dan Eugen Ulmet. Hochschule Esslingen. October 6, 2007
Hochschule Esslingen October 6, 2007 Overview Einführung 1 Einführung 2 Was sind Vektoren? Vektoren werden geometrisch definiert als Pfeilklassen: Strecken mit gleichem Betrag, gleicher Richtung und Orientierung.
MehrLernmaterialblatt Mathematik. Vektorrechnung eine Einführung. Anwendung Mathematik I. Einleitung:
Vektorrechnung eine Einführung Einleitung: Um beispielsweise das Dreieck ABC in der Abbildung an die Position A'B'C' zu verschieben, muss jeder Punkt um sieben Einheiten nach rechts und drei nach oben
MehrRechenmethoden für Studierende der Physik im ersten Jahr
Markus Otto Rechenmethoden für Studierende der Physik im ersten Jahr Spektrum k-/jl AKADEMISCHER VERLAG Vorwort v 1 Vektorrechnung 1 1.1 Grundlagen der Vektorrechnung 1 1.1.1 Richtung und Betrag 1 1.1.2
MehrMagnetostatik. B( r) = 0
KAPITEL III Magnetostatik Die Magnetostatik ist die Lehre der magnetischen Felder, die von zeitlich konstanten elektrischen Strömen herrühren. Im entsprechenden stationären Regime vereinfachen sich die
Mehr2. Vektorräume 2.1. Vektoren im R n. Vektoren sind gerichtete Groen, die durch ihre Lange (Betrag, Norm) und Richtung gekennzeichnet sind.
. Vektorräume.. Vektoren im R n. Vektoren sind gerichtete Groen, die durch ihre Lange (Betrag, Norm) und Richtung gekennzeichnet sind. Physikalische Beispiele fur Vektoren: Kraft, Geschwindigkeit, Beschleunigung,
MehrWir erinnern zunächst an die verschiedenen Arten von Funktionen, die uns bisher begegnet sind: V : r 0 3 V ( r) 0 3
3 1. Mathematische Grundlagen Zur Vorbereitung fassen wir in diesem ersten Kapitel die wichtigsten mathematischen Konzepte zusammen, mit denen wir in der Elektrodynamik immer wieder umgehen werden. 1.1.
MehrSeminar 1. Epsilontik. 1.1 Der ε-pseudotensor und einige seiner Eigenschaften
Seminar 1 1 Vektoralgebra, -Operator, Epsilontik 1.1 Der ε-pseudotensor und einige seiner Eigenschaften In in allen Bereichen der theoretischen Physik sehr gebräuchliches Hilfsmittel ist der ε-pseudotensor.
MehrBrückenkurs Mathematik. Mittwoch Freitag
Brückenkurs Mathematik Mittwoch 5.10. - Freitag 14.10.2016 Vorlesung 4 Dreiecke, Vektoren, Matrizen, lineare Gleichungssysteme Kai Rothe Technische Universität Hamburg-Harburg Montag 10.10.2016 0 Brückenkurs
MehrVerschiedenes. Exponieren einer Matrix. Wir betrachten als Beispiel folgende Matrix: 0 1 A = 1 0
Verschiedenes Exponieren einer Matrix Wir betrachten als Beispiel folgende Matrix: A = Man kann die Funktion f(a) einer Matrix A so berechnen, indem man auf die Reihendarstellung der Funktion f(x) zurückgeht.
MehrIntegrieren Das bestimmte Integral einer Funktion f f(x) in einer Variable über das Intervall [a,b] schreiben wir
Klassische Theoretische Physik TP-L - WS 2013/14 Mathematische Methoden 8.1.2014 Frank Bertoldi (Version 2) Abbildungen und Beispiele aus F. Embacher "Mathematische Grundlagen..." und "Elemente der theoretischen
Mehr12. R n als EUKLIDISCHER VEKTORRAUM
12. R n als EUKLIDISCHER VEKTORRAUM 1 Orthogonalität in der Ebene. Die Vektoren in der Ebene, die (im üblichen Sinne) senkrecht zu einem Vektor x = (x 1, x 2 ) T stehen, lassen sich leicht angeben. Sie
MehrBasiswechsel. Oder: Wie rechnet man die Koordinaten bzgl. einer Orthonormalbasis in die Koordinaten bzgl. einer anderen Orthonormalbasis um?
Basiswechsel Oder: Wie rechnet man die Koordinaten bzgl. einer Orthonormalbasis in die Koordinaten bzgl. einer anderen Orthonormalbasis um? Unser Beispiel: R 2 1 Das Logo der Stunde: x x e 2 b2 b1 e 1
MehrGrundsätzliches Produkte Anwendungen in der Geometrie. Vektorrechnung. Fakultät Grundlagen. Juli 2015
Vektorrechnung Fakultät Grundlagen Juli 205 Fakultät Grundlagen Vektorrechnung Übersicht Grundsätzliches Grundsätzliches Vektorbegriff Algebraisierung der Vektorrechnung Betrag 2 Skalarprodukt Vektorprodukt
MehrKapitel 15 Lineare Gleichungssysteme
Kapitel 15 Lineare Gleichungssysteme Kapitel 15 Lineare Gleichungssysteme Mathematischer Vorkurs TU Dortmund Seite 1 / 27 Kapitel 15 Lineare Gleichungssysteme Definition 15.1 (Lineares Gleichungssystem
MehrDas Levi-Civita-Symbol alias ε-tensor
1 Das Levi-Civita-Symbol alias ε-tensor Wir gehen aus vom Kreuzprodukt und schreiben dieses auf eine zunächst komplex anmutende Art: a a 2 b 3 a 3 b 2 0 a 3 a 2 b 1 b = a 3 b 1 a 1 b 3 = a 3 0 a 1 b 2
MehrIn allen Fällen spielt die 'Determinante' einer Matrix eine zentrale Rolle.
Nachschlag:Transposition von Matrizen Sei Explizit: Def: "Transponierte v. A": (tausche Zeilen mit Spalten d.h., spiegle in der Diagonale) m Reihen, n Spalten n Reihen, m Spalten z.b. m=2,n=3: Eigenschaft:
MehrMathematische Ergänzungen zur Einführung in die Physik. Dritte, überarbeitete und ergänzte Auflage. H. J. Korsch
Mathematische Ergänzungen zur Einführung in die Physik Dritte, überarbeitete und ergänzte Auflage H. J. Korsch Fachbereich Physik, Universität Kaiserslautern 3. Februar 2004 ULB Darmstadt iiniiiiiiiiiiiii
Mehr. Name motiviert durch (hängt von Einbettung in höher dimensionalen Raum ab) folgendes Bild:
1.4 Vektoren Jeder Vektor (Vierer-Vektor) lebt an einem bestimmten Punkt der Raumzeit. Dieser lässt sich bei Krümmung nicht einfach verschieben. Betrachte deshalb Menge alle Vektoren an einem Punkt p =
MehrDivergenz und Rotation von Vektorfeldern
Divergenz und Rotation von Vektorfeldern Mit Hilfe des Nabla-Operators können nun zwei weitere wichtige elementare Operationen definiert werden, welche formal der Bildung des Skalarproduktes bzw. des äußeren
MehrMathematische Grundlagen der Computerlinguistik Lineare Algebra
Mathematische Grundlagen der Computerlinguistik Lineare Algebra Dozentin: Wiebke Petersen 10. Foliensatz Wiebke Petersen math. Grundlagen 1 Einleitung Die lineare Algebra beschäftigt sich mit Vektorräumen
MehrDifferenzierbarkeit im R n. Analysis III October 30, / 94
Differenzierbarkeit im R n Analysis III October 30, 2018 36 / 94 Partielle Ableitungen Buch Kap. 5.5 Definition 5.23: (partielle Differenzierbarkeit) Sei die Funktion f : D R, D R n, wobei D eine offene
MehrINHALTSVERZEICHNIS. Seite 1 VEKTOREN UND EINFACHE GESETZMÄSSIGKEITEN
I INHALTSVERZEICHNIS Seite 1 VEKTOREN UND EINFACHE GESETZMÄSSIGKEITEN 1 1.1 Skalare und Vektoren 1.2 Art von Vektoren 1.3 Summe und Differenz von Vektoren 1.4 Parallele Vektoren 1.5 Betrag eines Vektors
MehrVorkurs: Mathematik für Informatiker
Vorkurs: Mathematik für Informatiker Teil 4 Wintersemester 2017/18 Steven Köhler mathe@stevenkoehler.de mathe.stevenkoehler.de 2 c 2017 Steven Köhler Wintersemester 2017/18 Inhaltsverzeichnis Teil 1 Teil
MehrLineare Algebra. Mathematik II für Chemiker. Daniel Gerth
Lineare Algebra Mathematik II für Chemiker Daniel Gerth Überblick Lineare Algebra Dieses Kapitel erklärt: Was man unter Vektoren versteht Wie man einfache geometrische Sachverhalte beschreibt Was man unter
MehrAusgewählte Mathematische Hilfsmittel Formelsammlung zu Physik I. Uwe Thiele
Ausgewählte Mathematische Hilfsmittel Formelsammlung zu Physik I Uwe Thiele Institut für Theoretische Physik Westfälische Wilhelms-Universität Münster Version vom 5. April 2015 Inhaltsverzeichnis 1 Grundlagen
MehrVorkurs: Mathematik für Informatiker
Vorkurs: Mathematik für Informatiker Teil 4 Wintersemester 2018/19 Steven Köhler mathe@stevenkoehler.de mathe.stevenkoehler.de 2 c 2018 Steven Köhler Wintersemester 2018/19 Inhaltsverzeichnis Teil 1 Teil
MehrBrückenkurs Mathematik
Brückenkurs Mathematik 6.10. - 17.10. Vorlesung 3 Geometrie Doris Bohnet Universität Hamburg - Department Mathematik Mi 8.10.2008 1 Geometrie des Dreiecks 2 Vektoren Länge eines Vektors Skalarprodukt Kreuzprodukt
MehrTutorium: Diskrete Mathematik. Vektoren
Tutorium: Diskrete Mathematik Vektoren Steven Köhler mathe@stevenkoehler.de mathe.stevenkoehler.de 2 Definition I Im allgemeinen Sinn versteht man in der linearen Algebra unter einem Vektor ein Element
MehrAbleitungen von skalaren Feldern Der Gradient
Ableitungen von skalaren Feldern Der Gradient In der letzten Vorlesung haben wir das zu einem konservativen Kraftfeld zugehörige Potential V ( r) = F ( s) d s + V ( r0 ) kennengelernt und als potentielle
MehrHilfsblätter Lineare Algebra
Hilfsblätter Lineare Algebra Sebastian Suchanek unter Mithilfe von Klaus Flittner Matthias Staab c 2002 by Sebastian Suchanek Printed with L A TEX Inhaltsverzeichnis 1 Vektoren 1 11 Norm 1 12 Addition,
MehrVorkurs: Mathematik für Informatiker
Vorkurs: Mathematik für Informatiker Teil 4 Wintersemester 018/19 Steven Köhler mathe@stevenkoehler.de mathe.stevenkoehler.de c 018 Steven Köhler Wintersemester 018/19 Inhaltsverzeichnis Teil 1 Teil Teil
MehrTutorium: Diskrete Mathematik
Tutorium: Diskrete Mathematik Steven Köhler mathe@stevenkoehler.de mathe.stevenkoehler.de 2 Definition I Im allgemeinen Sinn versteht man in der linearen Algebra unter einem Vektor ein Element eines Vektorraums,
MehrGradient eines Skalarfeldes
Gradient eines Skalarfeldes 1-E Gradient eines Skalarfeldes Definition 1: Unter dem Gradient eines differenzierbaren Skalarfeldes Φ (x, y) versteht man den aus den partiellen Ableitungen 1. Ordnung von
MehrVorlesung Mathematik für Ingenieure 2 (Sommersemester 2009)
1 Vorlesung Mathematik für Ingenieure 2 (Sommersemester 2009) Kapitel 10: Differenzialrechnung R n R m Volker Kaibel Otto-von-Guericke Universität Magdeburg (Version vom 27. März 2009) Differenzialrechnung
MehrKapitel 14 Lineare Gleichungssysteme
Kapitel 4 Lineare Gleichungssysteme Kapitel 4 Lineare Gleichungssysteme Mathematischer Vorkurs TU Dortmund Seite 83 / 246 Kapitel 4 Lineare Gleichungssysteme Definition 4. (Lineares Gleichungssystem LGS)
Mehr2.3.4 Drehungen in drei Dimensionen
2.3.4 Drehungen in drei Dimensionen Wir verallgemeinern die bisherigen Betrachtungen nun auf den dreidimensionalen Fall. Für Drehungen des Koordinatensystems um die Koordinatenachsen ergibt sich 1 x 1
MehrVektorräume und Lineare Abbildungen
Vektorräume und Lineare Abbildungen Patricia Doll, Selmar Binder, Lukas Bischoff, Claude Denier ETHZ D-MATL SS 07 11.04.2007 1 Vektorräume 1.1 Definition des Vektorraumes (VR) 1.1.1 Grundoperationen Um
Mehra 2β... a n ω alle Permutationen von α β γ... ω a 3 γ ( 1) k a 1α
Mathematik 1 - Übungsblatt 7 Lösungshinweise Tipp: Verwenden Sie zur Kontrolle Scilab, wo immer es möglich ist. Aufgabe 1 (Definitionsformel für Determinanten) Determinanten quadratischer Matrizen sind
MehrJoachimlRisius. Vektorrechnung. Koordinaten, Vektoren, Matrizen, Tensoren und Grundlagen der Vektoranalysis. VOGEL-VERU^G
JoachimlRisius Vektorrechnung Koordinaten, Vektoren, Matrizen, Tensoren und Grundlagen der Vektoranalysis. VOGEL-VERU^G Inhaltsverzeichnis 1. Darstellung von Punkten durch Koordinatensysteme 11 1.1. Die
MehrHM II Tutorium 5. Lucas Kunz. 22. Mai 2018
HM II Tutorium 5 Lucas Kunz 22. Mai 2018 Inhaltsverzeichnis 1 Theorie 2 1.1 Wiederholung Lineare Gleichungsysteme................... 2 1.2 Wiederholung: Kern einer Abbildung..................... 3 1.3
MehrVektoralgebra Anwendungen der Vektorrechnung VEKTORRECHNUNG. Prof. Dr. Dan Eugen Ulmet. Hochschule Esslingen 1/64
1/64 VEKTORRECHNUNG Prof. Dr. Dan Eugen Ulmet Hochschule Esslingen März 2011 2/64 Overview Vektoralgebra 1 Vektoralgebra 2 Was sind Vektoren? 3/64 Vektoren werden geometrisch definiert als Pfeilklassen:
MehrIX.2 Multipolentwicklung
IX. Multipolentwicklung 153 IX. Multipolentwicklung Ähnlich der in Abschn. III.3 studierten Entwicklung des elektrostatischen Skalarpotentials Φ( r) einer Ladungsverteilung ρ el. als Summe der Potentiale
Mehr"Integral über die Ableitung einer Funktion hängt nur von ihrem Wert am Rand ab"
V4.2 - V4.3: Integralsätze der Vektoranalysis [Notation in diesem Kapitel: Vorausschau/Überblick: alle Indizes unten!] "Integral über die Ableitung einer Funktion hängt nur von ihrem Wert am Rand ab" Hauptsatz
MehrReelles Skalarprodukt
Reelles Skalarprodukt Ein Skalarprodukt auf einem reellen Vektorraum V ist eine Abbildung, : V V R mit folgenden Eigenschaften: Positivität: v, v > 0 für v 0 Symmetrie: Linearität: u, v = v, u λu + ϱv,
MehrZusammenfassung Mathe III. Themenschwerpunkt 3: Analytische Geometrie / lineare Algebra (ean) 1. Rechenregeln mit Vektoren
Zusammenfassung Mathe III Themenschwerpunkt 3: Analytische Geometrie / lineare Algebra (ean) 1. Rechenregeln mit Vektoren Definition: (1) anschaulich: Ein Vektor ist eine direkt gerichtete Verbindung zweier
Mehr"Integral über die Ableitung einer Funktion hängt nur von ihrem Wert am Rand ab"
V4.2 - V4.3: Integralsätze der Vektoranalysis [Notation in diesem Kapitel: Vorausschau/Überblick: alle Indizes unten!] "Integral über die Ableitung einer Funktion hängt nur von ihrem Wert am Rand ab" Hauptsatz
MehrVektoren. Kapitel 13 Vektoren. Mathematischer Vorkurs TU Dortmund Seite 114 / 1
Vektoren Kapitel 13 Vektoren Mathematischer Vorkurs TU Dortmund Seite 114 / 1 Vektoren 131 Denition: Vektoren im Zahlenraum Ein Vektor (im Zahlenraum) mit n Komponenten ist ein n-tupel reeller Zahlen,
MehrMusterlösungen Blatt Mathematischer Vorkurs. Sommersemester Dr. O. Zobay. Matrizen
Musterlösungen Blatt 8 34007 Mathematischer Vorkurs Sommersemester 007 Dr O Zobay Matrizen Welche Matrixprodukte können mit den folgenden Matrizen gebildet werden? ( 4 5 A, B ( 0 9 7, C 8 0 5 4 Wir können
MehrNützliches Hilfsmittel (um Schreiberei zu reduzieren): 'Erweiterte Matrix': Gauß- Verfahren
L5.4 Inverse einer Matrix Ausgangsfrage: Wie löst man ein lineares Gleichungsystem (LSG)? Betrachte n lineare Gleichungen für n Unbekannte: Ziel: durch geeignete Umformungen bringe man das LSG in folgende
MehrTensoren. Oliver Jin, Florian Stöttinger, Christoph Tietz. January 24, 2012
Tensoren Oliver Jin, Florian Stöttinger, Christoph Tietz January 24, 2012 Inhaltsverzeichnis Einleitung Einstein sche Summenkonvention Ko- und Kontravariant Stufen Transformationsverhalten Symmetrie Tensoralgebra
MehrHelmuts Kochrezept Nummer 5:
Helmuts Kochrezept Nummer : Lokale Koordinatentransformation von Vektorfedern Version 2, 19.03.2018) Dieses Kochrezept erklärt Dir, wie du ein Vektorfeld von einem orthonormalen Koordinatensystem z.b.
MehrDieses Skript ist urheberrechtlich geschützt. Ich behalte mir alle Rechte vor. Eine Vervielfältigung ist nicht gestattet und strafbar.
Dieses Skript ist urheberrechtlich geschützt. Ich behalte mir alle Rechte vor. Eine Vervielfältigung ist nicht gestattet und strafbar. 1 2 Hinweise zum Skript Grundlagen der Wirtschaftsmathematik und Statistik
MehrErgänzung zum HM Tutorium
Ergänzung zum HM Tutorium Patrik Hlobil Niko Kainaris Dieses Dokument erhebt keinen Anspruch auf Vollständigkeit oder Korrektheit. Es stellt keine Vorlesungszusammenfassung dar, sondern soll euch lediglich
MehrEuklidische und unitäre Vektorräume
Kapitel 7 Euklidische und unitäre Vektorräume In diesem Abschnitt ist der Körper K stets R oder C. 7.1 Definitionen, Orthonormalbasen Definition 7.1.1 Sei K = R oder C, und sei V ein K-Vektorraum. Ein
Mehr1. Vektoralgebra 1.0 Einführung Vektoren Ein Vektor ist eine Größe, welche sowohl einen Zahlenwert (Betrag) als auch eine Richtung hat.
1. Vektoralgebra 1.0 Einführung Vektoren Ein Vektor ist eine Größe, welche sowohl einen Zahlenwert (Betrag) als auch eine Richtung hat. übliche Beispiele: Ort r = r( x; y; z; t ) Kraft F Geschwindigkeit
MehrMathematische Grundlagen der Computerlinguistik Lineare Algebra
Mathematische Grundlagen der Computerlinguistik Lineare Algebra Dozentin: Wiebke Petersen 10. Foliensatz Wiebke Petersen math. Grundlagen 30 Einleitung Die lineare Algebra beschäftigt sich mit Vektorräumen
MehrWellen und Elektrodynamik für Chemie- und Bioingenieure und Verfahrenstechniker WS 11/12 Übung 2
Wellen und Elektrodynamik für Chemie- und Bioingenieure und Verfahrenstechniker WS 11/12 Übung 2 KIT University of the State of Baden-Wuerttemberg and National Research Center of the Helmholtz Association
Mehr1 Kurven und Kurvenintegrale
Fabian Kohler Karolina Stoiber Ferienkurs Analysis für Physiker SS 14 A 1 Kurven und Kurvenintegrale 1.1 Einschub: Koordinatentransformation Gegeben sei eine Funktion f : R n R. Dann ist die totale Ableitung
MehrStellen Sie diese Operation grafisch durch Pfeile in einem zweidimensionalen Koordinatensystem dar. + R n R n R n. + R R R
Vektoren Aufgabe Berechnen Sie 2 + 0 Aufgabe 2 Beweisen Sie das ausführlich das Assoziativgesetz der Vektoraddition + R n R n R n Sie dürfen dabei alle Gesetze der reellen Addition + R R R verwenden machen
MehrMatrizen. a12 a1. a11. a1n a 21. a 2 j. a 22. a 2n. A = (a i j ) (m, n) = i te Zeile. a i 1. a i 2. a i n. a i j. a m1 a m 2 a m j a m n] j te Spalte
Mathematik I Matrizen In diesem Kapitel werden wir lernen was Matrizen sind und wie man mit Matrizen rechnet. Matrizen ermöglichen eine kompakte Darstellungsform vieler mathematischer Strukturen. Zum Darstellung
Mehr7.4. Gradient, Niveau und Tangentialebenen
7.4. Gradient Niveau und Tangentialebenen Wieder sei f eine differenzierbare Funktion von einer Teilmenge A der Ebene R -dimensionalen Raumes R n ) nach R. (oder des n Der Anstieg von f in einem Punkt
MehrVEKTOREN. Allgemeines. Vektoren in der Ebene (2D)
VEKTOREN Allgemeines Man unterscheidet im Schulgebrauch zwischen zweidimensionalen und dreidimensionalen Vektoren (es kann aber auch Vektoren geben, die mehr als 3 Komponenten haben). Während zweidimensionale
MehrKurzskript zur Vorlesung Mathematik I für MB, WI/MB und andere Prof. Dr. Ulrich Reif
14 Oktober 2008 1 Kurzskript zur Vorlesung Mathematik I für MB, WI/MB und andere Prof Dr Ulrich Reif Inhalt: 1 Vektorrechnung 2 Lineare Gleichungssysteme 3 Matrizenrechnung 4 Lineare Abbildungen 5 Eigenwerte
MehrMatrixprodukt und Basiswechsel bei Abbildungen
Matrixprodukt und Basiswechsel bei Abbildungen 1 Erster Teil: Das Matrixprodukt Wie multipliziert man eine Matrix mit einer Matrix? 2 Zur Erinnerung: Wie multipliziert man einen Zeilenvektor mit einem
MehrVorlesung Mathematik für Ingenieure II (Sommersemester 2008)
Vorlesung Mathematik für Ingenieure II (Sommersemester 8) Kapitel : Differenzialrechnung R n R m Volker Kaibel Otto-von-Guericke Universität Magdeburg (Version vom 8. Mai 8) Differenzialrechnung R R 4
MehrVorlesung Mathematik 2 für Informatik
Vorlesung Mathematik für Informatik Inhalt: Lineare Algebra Rechnen mit Vektoren und Matrizen Lineare Gleichungssysteme, GauÿAlgorithmus Vektorräume, Lineare Abbildungen Eigenwerte und Eigenvektoren Literatur
Mehr03. Vektoren im R 2, R 3 und R n
03 Vektoren im R 2, R 3 und R n Unter Verwendung eines Koordinatensystems kann jedem Punkt der Ebene umkehrbar eindeutig ein Zahlenpaar (x, y) zugeordnet werden P (x, y) Man nennt x und y die kartesischen
MehrErklärungen zur Vorlesung TC I
Erklärungen zur Vorlesung TC I Sebastian Lenz Institut für Physikalische und Theoretische Chemie Goethe Universität 19. Mai 2011 Inhalt 1 Grundlagen 2 Operatoren in kartesischen Koordinaten 3 Operatoren
MehrIm Folgenden werde ich als anschauliche Beispiele eine strömende Flüssigkeit im dreidimensionalen Raum sowie eine Landschaftskarte (2D) verwenden.
Vektoranalysis Begriffe Im Folgenden werde ich als anschauliche Beispiele eine strömende Flüssigkeit im dreidimensionalen Raum sowie eine Landschaftskarte 2D) verwenden. Ein Skalarfeld f = fx, y, z) ist
Mehr