Teil 1. Mathematische Grundlagen
|
|
- Franka Färber
- vor 5 Jahren
- Abrufe
Transkript
1 Teil 1 Mathematische Grundlagen 5
2 6
3 1.1 Aussagenlogi Aussage und Axiom Aussage: sprachlicher Ausdruc mit eindeutigem Wahrheitswert w ( wahr ) bzw. f ( falsch ) A : Beschreibung Axiom: grundlegende nicht aus anderen Aussagen ableitbare Aussage Logische Operationen Negation A nicht A Konjuntion A B A und B Disjuntion A B A oder B Impliation A B aus A folgt B Äquivalenz A B A ist äquivalent zu B Umformungsregeln für logische Operationen Assoziativgesetze (A B) C = A (B C), (A B) C = A (B C) Kommutativgesetze De Morgansche Regeln A B = B A, (A B) = ( A) ( B), A B = B A (A B) = ( A) ( B) Distributivgesetze (A B) C = (A C) (B C), (A B) C = (A C) (B C) äquivalente Darstellung der Impliation: A B Quantoren Existenzquantor und Allquantor : es gibt..., : für alle... Negation Vertauschung der Quantoren ( p P : A(p) ) = p P : A(p) ( p P : A(p) ) = p P : A(p) Direter Beweis Herleitung einer Behauptung B aus beannten wahren Aussagen A A = B gegebenenfalls Berücsichtigung von Voraussetzungen 7
4 Indireter Beweis Herleitung einer Aussage B aus Voraussetzungen V durch Folgern eines Widerspruchs aus der Annahme, dass die Aussage B bei Gültigeit der Voraussetzungen V falsch ist: V ( B) = F mit einer falschen Aussage F, insbesondere F = V oder F = B Vollständige Indution Beweis von parameterabhängigen Aussagen A(n), n N Indutionsanfang: zeige A(1) Indutionsschluss: zeige A(n) = A(n + 1) 8
5 1.2 Mengen Menge Menge mit Elementen a bzw. a A = {a 1, a 2,...}, A = {a : a besitzt die Eigenschaft E} a A a / A A B ( ) A a ist Element von A a ist nicht Element von A A ist (echte) Teilmenge von B Anzahl der Elemente in A leere Menge natürliche, ganze, rationale, relle und omplexe Zahlen N, Z, Q, R, C Mengenoperationen Vereinigung Durchschnitt Differenz, Komplementärmenge A B A B A \ B Regeln für Mengenoperationen Assoziativgesetze (A B) C = A (B C), (A B) C = A (B C) Kommutativgesetze De Morgansche Regeln A B = B A, A B = B A C\(A B) = (C\A) (C\B), C\(A B) = (C\A) (C\B) Distributivgesetze (A B) C = (A C) (B C), (A B) C = (A C) (B C) Kartesisches Produt geordnete Paare von Elementen zweier Mengen A B = {(a, b) : a A b B} n-tupel: (a 1,..., a n ) A 1 A n 9
6 Relation Beziehung zwischen Elementen zweier Mengen a R b (a, b) R A B Eigenschaften von Relationen reflexiv symmetrisch antisymmetrisch transitiv total (a, a) R (a, b) R (b, a) R (a, b) R (b, a) R a = b (a, b) R (b, c) R (a, c) R (a, b) R (b, a) R Äquivalenzrelation (a b): reflexiv, symmetrisch und transitiv Partition der Grundmenge in disjunte Äquivalenzlassen Halbordnung (a b): reflexiv, antisymmetrisch und transitiv Ordnung: zusätzlich total 10
7 1.3 Abbildungen Abbildung eindeutige Zuordnung Bild: f(u), Urbild: f 1 (V ) f : A B, a b = f(a) Eigenschaften von Abbildungen injetiv surjetiv bijetiv: injetiv und surjetiv a a A : f(a) f(a ) b B a A : f(a) = b Vernüpfung von Abbildungen Hintereinanderschaltung von f : A B und g : B C a (g f)(a) = g(f(a)) assoziativ aber i.a. nicht ommutativ Inverse Abbildung Umehrung f 1 einer bijetiven Abbildung f : A B b = f(a) a = f 1 (b) 11
8 1.4 Kombinatori Faultät Anzahl der Permutationen von n Elementen n! = 1 2 n Stirlingsche Formel n! = ( n ) n ( ) 2πn 1 + O(1/n) e Binomialoeffizient Anzahl der -elementigen Teilmengen einer Menge mit n Elementen = n! (n )!! = n(n 1)(n 2) (n + 1) 1 ( 2)( 1) Pascalsches Dreiec Reursion für Binomialoeffizienten + 1 = + 1 Dreiecsschema ( ) 0 ( ) 1 ( ) 2 ( ) 3 ( ) Binomischer Satz ( n (a + b) n = a n + 1 n ( n = =0 ) a n 1 b + + ) a n b ab n 1 + b n n 1 Identitäten für Binomialoeffizienten 12
9 2 n = 0 = = = n =0 n ( 1), n 1 =0 ( ) n 1 + i, < n i i=0 n ( ) 1 + i, > 0 1 i=0 Auswahl von Teilmengen Anzahl der Möglicheiten, aus einer Menge mit n verschiedenen Elementen Elemente auszuwählen nicht sortiert sortiert ohne Wiederholungen n(n 1) (n + 1) ( ) n + 1 mit Wiederholungen n 13
10 1.5 Komplexe Zahlen Komplexe Zahlen imaginäre Einheit: i 2 = 1 C = {z = x + iy, x, y R} Real- und Imaginärteil x = Re z, y = Im z Komplexe Konjugation onjugiert omplexe Zahl z = x iy verträglich mit den arithmetischen Operationen z 1 z 2 = z 1 z 2, = +,,, / Betrag omplexer Zahlen z = x 2 + y 2 = z z Positivität Multipliativität Dreiecsungleichung z 0, z = 0 z = 0 z 1 z 2 = z 1 z 2, z 1 /z 2 = z 1 / z 2, z 2 0 z1 z 2 z1 + z 2 z 1 + z 2 Formel von Euler-Moivre cos t + i sin t = exp(it), t R Sinus und Kosinus: Real- und Imaginärteil omplexer Zahlen mit Betrag 1 cos t = Re e it = 1 ( e it + e it) 2 sin t = Im e it = 1 ( e it e it) 2i 14
11 Gaußsche Zahlenebene Im(z) x z = x + iy Im(z) z = re iϕ r y z ϕ Re(z) ϕ Re(z) z = x iy z = re iϕ Darstellung in Polaroordinaten z = r(cos ϕ + i sin ϕ) = r exp(iϕ) mit r = z = x 2 + y 2, ϕ = arg(z) = arctan y/x + σπ σ = 0 für x 0, σ = ±π für x < 0 Standardbereich ϕ ( π, π] z 1 1 ±i 1 ± i 3 ± i 1 ± 3i r ϕ 0 π ±π/2 ±π/4 ±π/6 ±π/3 Multipliation omplexer Zahlen z = x + iy = r exp(iϕ ) z 1 z 2 = (x 1 x 2 y 1 y 2 ) + (x 1 y 2 + x 2 y 1 )i = r 1 r 2 exp(i(ϕ 1 + ϕ 2 )) Division omplexer Zahlen z = x + iy = r exp(iϕ ) z 1 = x 1x 2 + y 1 y 2 + x 2y 1 x 1 y 2 i = r 1 exp(i(ϕ z 2 x y2 2 x y2 2 1 ϕ 2 )) r 2 Kehrwert 1 z = 1 r 2 z = 1 r exp( iϕ) = x r 2 y r 2 i 15
12 Komplexe Einheitswurzeln z n = 1 z = wn, w n = exp(2πi/n), = 0,..., n 1 Im z w 1 n wn 0 = 1 Re z w n 1 n Potenzen einer omplexen Zahl ganzzahlige Exponenten m Z rationale Exponenten p/q Q z m = r m e imϕ, z = re iϕ mit w q = exp (2πi/q) den q-ten Einheitswurzeln Kreis in der Gaußschen Zahlenebene z p/q = r p/q exp (ipϕ/q) w p q, = 0,..., q 1 z a = s z b, s 1 Mittelpunt Radius Parameterform des Kreises w = 1 1 s 2 a s2 1 s 2 b r = s b a 1 s 2 w + re it, t [0, 2π) 16
Aussage und Axiom. Mathematische Grundlagen. Logische Operationen. Beispiel:
ussage und xiom Mathematische Grundlagen Unter einer ussage versteht man einen sprachlichen usdruc, dem man eindeutig einen der beiden Wahrheitswerte w ( wahr ) bzw. f ( falsch ) zuordnen ann. ussagen
MehrMathematische Grundlagen
Mathematische Grundlagen Das Handout ist Bestandteil der Vortragsfolien zur Höheren Mathematik; siehe die Hinweise auf der Internetseite vhm.mathematik.uni-stuttgart.de für Erläuterungen zur Nutzung und
MehrDie Zahlbereiche N, Z, Q
Die Zahlbereiche N, Z, Q Ausgangspunt: N = {1,, 3...} Menge der natürlichen Zahlen schrittweise Konstrution 1 := { }, := {, { }}, 3 := {, { }, {, { }}}... (also: n + 1 := n {n} J.v. Neumann 193 N wird
Mehr2 Aufbau des Zahlensystems Natürliche Zahlen
2 Aufbau des Zahlensystems atürliche Zahlen (2.1 Die Menge der natürlichen Zahlen = {1,2,3,...} lässt sich eindeutig durch die Peano-Axiome charaterisieren: (P1 1 (P2 n = n + 1 (P3 n,m, n m = n + 1 m +
Mehr2 Vollständige Induktion
Vollständige Indution Wir unterbrechen jetzt die Disussion der Axiome der reellen Zahlen, um das Beweisverfahren der vollständigen Indution ennenzulernen. Wir setzen voraus, dass die natürlichen Zahlen
MehrBinomialkoeffizient. Für n, k N 0 mit n k definiert man den Binomialkoeffizienten. ( ) n n! n(n 1)(n 2) (n k + 1) Binomialkoeffizient 1-1
Binomialoeffizient Für n, N 0 mit n definiert man den Binomialoeffizienten n! n(n 1)(n 2) (n + 1) = =. (n )!! 1 ( 2)( 1) Binomialoeffizient 1-1 Binomialoeffizient Für n, N 0 mit n definiert man den Binomialoeffizienten
MehrVorkurs Mathematik. Vorlesung 5. Verknüpfungen
Prof. Dr. H. Brenner Osnabrüc WS 2009/2010 Vorurs Mathemati Vorlesung 5 Vernüpfungen Die Addition und die Multipliation auf den natürlichen Zahlen und die Hintereinanderschaltung von Abbildungen auf einer
Mehr4. Mathematische und notationelle Grundlagen. Beispiel Mengen. Bezeichnungen:
4. Mathematische und notationelle Grundlagen 4.1 Mengen Beispiel 3 A 1 = {2, 4, 6, 8}; A 2 = {0, 2, 4, 6,...} = {n N 0 ; n gerade} Bezeichnungen: x A A x x A B A B A { } x Element A x nicht Element A B
MehrLINEARE ALGEBRA UND ANALYSIS FÜR FUNKTIONEN EINER VARIABLEN
Fakultät Mathematik Institut für Numerische Mathematik LINEARE ALGEBRA UND ANALYSIS FÜR FUNKTIONEN EINER VARIABLEN 6. Komplexe Zahlen Prof. Dr. Gunar Matthies Wintersemester 2017/18 G. Matthies Lineare
MehrKapitel 1 Mengen. Kapitel 1 Mengen. Mathematischer Vorkurs TU Dortmund Seite 1 / 25
Kapitel 1 Mengen Kapitel 1 Mengen Mathematischer Vorkurs TU Dortmund Seite 1 / 25 Kapitel 1 Mengen Definition 1.1 (Menge) Unter einer Menge verstehen wir eine Zusammenfassung von Objekten zu einem Ganzen.
MehrÜber die so definierten Potenzen beweisen wir nun einige einfache Aussagen. = a m+n a Def.
4 NATÜRLICHE ZAHLEN UND VOLLSTÄNDIGE INDUKTION 15 der Eigenschaften von N streng begründen, was hier aber nicht geschehen soll. (Statt Zahlen önnen die a n auch Elemente irgendwelcher Mengen sein.) Über
MehrAddition, Subtraktion und Multiplikation von komplexen Zahlen z 1 = (a 1, b 1 ) und z 2 = (a 2, b 2 ):
Komplexe Zahlen Definition 1. Eine komplexe Zahl z ist ein geordnetes Paar reeller Zahlen (a, b). Wir nennen a den Realteil von z und b den Imaginärteil von z, geschrieben a = Re z, b = Im z. Komplexe
MehrTechnische Universität München. Ferienkurs Lineare Algebra 1. Mengenlehre, Aussagen, Relationen und Funktionen. 21. März 2011.
Technische Universität München Ferienkurs Lineare Algebra 1 Mengenlehre, Aussagen, Relationen und Funktionen 21. März 2011 Tanja Geib Inhaltsverzeichnis 1 Aussagen 1 2 Mengenlehre 3 2.1 Grundlegende Definitionen
MehrTECHNISCHE UNIVERSITÄT MÜNCHEN Zentrum Mathematik
TECHNISCHE UNIVERSITÄT MÜNCHEN Zentrum Mathemati Prof. Dr. Oliver Matte Max Lein Zentralübung 15. Abzählbareit Mathemati für Physier 2 Analysis 1) Wintersemester 2010/2011 Lösungsblatt 3 29.10.2009) i)
Mehr1 Grundlagen. 1.1 Elementare Logik
Höhere Mathematik 7 1 Grundlagen 1.1 Elementare Logik Eine (mathematische) Aussage ist ein Satz, der entweder wahr oder falsch ist (keine Aussage ist sowohl wahr als auch falsch). Der Wahrheitswert v(a)
MehrMATHEMATIK 1 für ET. Vorlesung für Studierende der Elektrotechnik. Technische Universität Wien WS 20010/11
MATHEMATIK 1 für ET Vorlesung für Studierende der Eletrotechni Technische Universität Wien WS 20010/11 2 Copyright (c) Peter Szmolyan, 2010 Inhaltsverzeichnis 1 Grundlagen, Grundbegriffe 7 11 Axiomatische
MehrKapitel 1: Grundbegriffe
Kapitel 1: Stefan Ruzika Mathematisches Institut Universität Koblenz-Landau Campus Koblenz Stefan Ruzika (KO) 1 / 20 Gliederung 1 Logik Ein ganz kurzer Ausflug in die Kombinatorik Stefan Ruzika (KO) 2
MehrNatürliche und ganze Zahlen, vollständige Induktion und Kombinatorik
Kapitel 2 Natürliche und ganze Zahlen, vollständige Indution und Kombinatori 2.1 N, Z (Gruppe; Ordnungsrelation Jeder hat eine intuitive Vorstellung von der Menge der natürlichen Zahlen N : {1, 2, 3...
MehrKörper der komplexen Zahlen (1)
Die komplexen Zahlen Körper der komplexen Zahlen (1) Da in angeordneten Körpern stets x 2 0 gilt, kann die Gleichung x 2 = 1 in R keine Lösung haben. Wir werden nun einen Körper konstruieren, der die reellen
MehrKomplexe Zahlen und Allgemeines zu Gruppen
Komplexe Zahlen und Allgemeines zu Gruppen Die komplexen Zahlen sind von der Form z = x + iy mit x, y R, wobei i = 1 als imaginäre Einheit bezeichnet wird. Wir nennen hierbei Re(z = x den Realteil von
MehrVorkurs Mathematik. Arbeitsblatt 5. Verknüpfungen
Prof Dr H Brenner Osnabrüc WS 2009/2010 Vorurs Mathemati Arbeitsblatt 5 Vernüpfungen Aufgabe 51 Betrachte die ganzen Zahlen Z mit der Differenz als Vernüpfung, also die Abbildung Z Z Z, (a, b) a b Besitzt
Mehr1. Aufgabe [2 Punkte] Seien X, Y zwei nicht-leere Mengen und A(x, y) eine Aussageform. Betrachten Sie die folgenden Aussagen:
Klausur zur Analysis I svorschläge Universität Regensburg, Wintersemester 013/14 Prof. Dr. Bernd Ammann / Dr. Mihaela Pilca 0.0.014, Bearbeitungszeit: 3 Stunden 1. Aufgabe [ Punte] Seien X, Y zwei nicht-leere
Mehr: das Bild von ) unter der Funktion ist gegeben durch
% 1.3 Funktionen Seien und Mengen nennt man Funktion oder Abbildung. Beachte: Zuordnung ist eindeutig. Bezeichnungen: : Definitionsbereich : Bildbereich (Zielmenge) von Der Graph einer Funktion: graph!
Mehr4. Die elementaren Zählfunktionen. Definition 165 (Binomialkoeffizienten) 4.1 Untermengen. align
4. Die elementaren Zählfuntionen 4.1 Untermengen Definition 165 (Binomialoeffizienten) align ( ) n := 1 n N 0 0 ( ) n := 0 n
MehrTechnische Universität München. Aufgaben Montag WS 2011/12
Technische Universität München Andreas Wörfel Ferienurs Analysis 1 für Physier Aufgaben Montag WS 2011/12 Aufgabe 1 Ne Menge Mengen a Zeigen Sie: A B A B B Zeige: A B A B B x (A B x A B x B, also: (A B
Mehr1 Natürliche Zahlen und vollständige Indution Beispiel : Für jede Zahl x 6 1gilt die geometrische Summenformel 1+x + x + :::+ x n 1 xn+1 1 x : (I) Für
1 Natürliche Zahlen und vollständige Indution Die ganzen Zahlen hat der liebe Gott gemacht, alles andere ist Menschenwer. (L. Kronecer) Wir setzen das System N der natürlichen Zahlen 1; ; 3;::: als beannt
MehrGrundlagen der Kombinatorik
60 Kapitel 4 Grundlagen der Kombinatori Einer der Schwerpunte der Kombinatori ist das Abzählen von endlichen Mengen. Wir stellen zunächst einige Grundregeln des Abzählens vor, die wir gelegentlich auch
Mehr2 Mengen, Relationen, Funktionen
Grundlagen der Mathematik für Informatiker 1 2 Mengen, Relationen, Funktionen 2.1 Mengen Definition 2.1 [Georg Cantor 1895] Eine Menge ist eine Zusammenfassung bestimmter, wohlunterschiedener Dinge unserer
MehrLineare Algebra. 1. Übungsstunde. Steven Battilana
Lineare Algebra 1. Übungsstunde Steven Battilana September 3, 016 1 Komplexe Zahlen In R können wir zusätzlich zur Addition eine weitere Verknüpfung einführen, die komplexe Multiplikation : R R (a, b),
Mehr2 Mengen, Relationen, Funktionen
Grundlagen der Mathematik für Informatiker Grundlagen der Mathematik für Informatiker Mengen, Relationen, Funktionen. Mengen Definition. [Georg Cantor 895] Eine Menge ist eine Zusammenfassung bestimmter,
MehrDie komplexen Zahlen werden definiert als die geordneten Paare z = (x, y) reeller Zahlen x, y R, zusammen mit den Rechenoperationen
2 Komplexe Zahlen 2.1 Definition Die omplexen Zahlen werden definiert als die geordneten Paare z = (x, y) reeller Zahlen x, y R, zusammen mit den Rechenoperationen z 1 + z 2 (x 1, y 1 ) + (x 2, y 2 ) :=
MehrVorlesung Mathematik 1 für Ingenieure (A)
1 Vorlesung Mathematik 1 für Ingenieure (A) Wintersemester 2016/17 Kapitel 1: Zahlen Prof. Dr. Gerald Warnecke Nach Folienvorlage von Prof. Dr. Volker Kaibel Otto-von-Guericke Universität Magdeburg http://fma2.math.uni-magdeburg.de:8001
MehrKomplexe Funktionen für Studierende der Ingenieurwissenschaften
Komplexe Funktionen für Studierende der Ingenieurwissenschaften Prof. Dr. Armin Iske Department Mathematik, Universität Hamburg Technische Universität Hamburg-Harburg Sommersemester 2008 Komplexe Funktionen
MehrMengen. (Nicht-) Elemente einer Menge { 3, 4 } { 1, { 2 }, { 3, 4 }, { 5 } } 3 { 1, { 2 }, { 3, 4 }, { 5 } }
Mengen Definition (Intuitive Mengenlehre) Eine Menge ist die Zusammenfassung von Elementen unserer Anschauung zu einem wohldefinierten Ganzen. (Georg Cantor) Notation 1. Aufzählung aller Elemente: { 1,
Mehr$Id: reell.tex,v /11/11 12:32:08 hk Exp $
Mathemati für Physier I, WS 203/204 Montag. $Id: reell.tex,v.23 203// 2:32:08 h Exp $ Die reellen Zahlen.5 Potenzen mit rationalen Exponenten Wir behandeln gerade die Bernoulli-Ungleichung +x) n +nx gültig
MehrMengen. Eigenschaften. Spezielle Mengen (1) Prominente Mengen. ! Mengenzugehörigkeit
Mengen! Definition (Intuitive Mengenlehre) Eine Menge ist die Zusammenfassung von Elementen unserer Anschauung zu einem wohldefinierten Ganzen. (Georg Cantor)! Notation 1. Aufzählung aller Elemente: {
MehrKapitel 5. Die trigonometrischen Funktionen Die komplexen Zahlen Folgen und Reihen in C
Kapitel 5. Die trigonometrischen Funktionen 5.1. Die komplexen Zahlen 5.. Folgen und Reihen in C 5.10. Definition. Eine Folge (c n n N komplexer Zahlen heißt konvergent gegen c C, falls zu jedem ε > 0
MehrÜbungen zur Vorlesung Einführung in die Mathematik
Übungen zur Vorlesung Einführung in die Mathematik von G. Greschonig und L. Summerer, WS 2017/18 Aufgabe 1. Zeige, dass das Quadrat einer ungeraden Zahl, vermindert um 1, stets durch 4 teilbar ist. Folgere
MehrTutorium: Diskrete Mathematik
Tutorium: Diskrete Mathematik Vorbereitung der Bonusklausur am 24.11.2016 (Teil 2) 23. November 2016 Steven Köhler mathe@stevenkoehler.de mathe.stevenkoehler.de 2 c 2016 Steven Köhler 23. November 2016
MehrVorlesung Mathematik für Ingenieure 1 (Wintersemester 2008/09)
1 Vorlesung Mathematik für Ingenieure 1 (Wintersemester 2008/09) Kapitel 1: Zahlen Volker Kaibel Otto-von-Guericke Universität Magdeburg (Version vom 12. Oktober 2008) Beispiele für Mengen A = {1, 2, 3}
MehrVorlesung Mathematik für Ingenieure I (Wintersemester 2007/08)
1 Vorlesung Mathematik für Ingenieure I (Wintersemester 2007/08) Kapitel 1: Zahlen Volker Kaibel Otto-von-Guericke Universität Magdeburg (Version vom 5. Oktober 2007) Gliederung 2 Mengen Grundlegende Zahlbereiche
MehrMathematik I für Studierende der Informatik und Wirtschaftsinformatik (Diskrete Mathematik) im Wintersemester 2017/18
Mathematik I für Studierende der Informatik und Wirtschaftsinformatik (Diskrete Mathematik) im Wintersemester 2017/18 19. Oktober 2017 1/27 Zu der Vorlesung gibt es ein Skript, welches auf meiner Homepage
Mehr2 Zahlen. 2.1 Natürliche Zahlen Menge der natürlichen Zahlen. Der Ausgangspunkt für den Aufbau der Zahlenbereiche ist die Menge
2.1 Natürliche Zahlen 2.1.1 Menge der natürlichen Zahlen Der Ausgangspunt für den Aufbau der Zahlenbereiche ist die Menge N = {0,1,2,3,...} der natürlichen Zahlen 0, 1, 2, 3, 4,... 2.1.2 Indutionsprinzip
MehrLösungsmenge L I = {x R 3x + 5 = 9} = L II = {x R 3x = 4} = L III = { }
Zur Einleitung: Lineare Gleichungssysteme Wir untersuchen zunächst mit Methoden, die Sie vermutlich aus der Schule kennen, explizit einige kleine lineare Gleichungssysteme. Das Gleichungssystem I wird
MehrGrundlagen: 1. Logik. Aussagen und Aussagenformen Wahrheitstabellen; Tautologien und Kontradiktionen Logische Äquivalenz. Prädikate und Quantoren
Zusammenfassung Grundlagen Logik, Mengen, Relationen, Folgen & Mengenfamilien, Kardinalitäten Techniken Mathematisches Beweisen, Induktion, Kombinatorische Beweise Strukturen Graphen 1 Grundlagen: 1. Logik
MehrBevor wir mit Analysis anfangen, legen wir erst einige mathematische Symbole fest.
Analysis, Woche Zahlen A. Elementares Bevor wir mit Analysis anfangen, legen wir erst einige mathematische Symbole fest... Logische Symbole Seien A und B Aussagen. So eine Aussage ist zum Beispiel: Gras
MehrLösungsmenge L I = {x R 3x + 5 = 9} = L II = {x R 3x = 4} = L III = { }
Zur Einleitung: Lineare Gleichungssysteme Wir untersuchen zunächst mit Methoden, die Sie vermutlich aus der Schule kennen, explizit einige kleine lineare Gleichungssysteme. Das Gleichungssystem I wird
MehrMathematik für Informatiker I Mitschrift zur Vorlesung vom
Mathematik für Informatiker I Mitschrift zur Vorlesung vom 18.11.2004 Zur Wiederholung: Das Kartesische Produkt dient dem Ordnen von Mengen. A B = {(a, b) : a A, b B)} Spezialfall A = Äquivalenzrelation
Mehr10 Komplexe Zahlen. 2. Februar Komplexe Multiplikation: Für zwei Vektoren. z 1 =
2. Februar 2009 66 0 Komplexe Zahlen 0. Komplexe Multiplikation: Für zwei Vektoren [ [ a a2 z =, z 2 = in R 2 wird neben der üblichen Addition die komplexe Multiplikation [ a a z z 2 := 2 b b 2 a b 2 +
MehrKapitel 10 Komplexe Zahlen
Komplexe Zahlen Kapitel 10 Komplexe Zahlen Mathematischer Vorkurs TU Dortmund Seite 94 / 112 Komplexe Zahlen Die komplexen Zahlen entstehen aus den reellen Zahlen, indem eine neues Element i (in der Elektrotechnik
MehrMathematischer Vorkurs NAT-ING1
Mathematischer Vorkurs NAT-ING1 (02.09. 20.09.2013) Dr. Robert Strehl WS 2013-2014 Mathematischer Vorkurs TU Dortmund Seite 1 / 40 Kapitel 12 Komplexe Zahlen Kapitel 12 Komplexe Zahlen Mathematischer Vorkurs
MehrMathematischer Vorkurs MATH
Mathematischer Vorkurs MATH (01.09.2014 19.09.2014) AOR Dr. Andreas Langer WS 2014-2015 Mathematischer Vorkurs TU Dortmund Seite 1 / 254 Kapitel 1 Mengen Kapitel 1 Mengen Mathematischer Vorkurs TU Dortmund
MehrGRUNDLAGEN MATHEMATIK
Mathematik und Naturwissenschaften Fachrichtung Mathematik, Institut für Numerische Mathematik GRUNDLAGEN MATHEMATIK 6. Komplexe Zahlen Prof. Dr. Gunar Matthies Wintersemester 2015/16 G. Matthies Grundlagen
MehrMathematik 1 nach der Vorlesung Mathematik für Physiker 1 Wiebe. Sebastian Ritz
Mathemati 1 nach der Vorlesung Mathemati für Physier 1 Wiebe Sebastian Ritz 2 Inhaltsverzeichnis 1 Einleitung 5 2 Mengen 7 2.1 Liste der Zahlenbereiche....................... 8 2.2 Rechenregeln für Mengen......................
MehrKapitel 1. Grundlagen
Kapitel 1. Grundlagen 1.1. Mengen Georg Cantor 1895 Eine Menge ist die Zusammenfassung bestimmter, wohlunterschiedener Objekte unserer Anschauung oder unseres Denkens, wobei von jedem dieser Objekte eindeutig
MehrKomplexe Zahlen. Darstellung
Komplexe Zahlen Die Zahlenmengen, mit denen wir bis jetzt gearbeitet haben lassen sich zusammenfassen als N Z Q R Die natürlichen Zahlen sind abgeschlossen bezüglich der Operation des Addierens. Das heisst
MehrKOMPLEXE ZAHLEN UND FUNKTIONEN
Übungen zu Theoretische Physik L2 KOMPLEXE ZAHLEN UND FUNKTIONEN E I N R E F E R A T M I T A N N E T T E Z L A T A R I T S U N D F L O R I A N G R A B N E R. 2 1. 1 0. 2 0 1 3 INHALT Geschichte Definition
MehrSerie 3 - Komplexe Zahlen II
Analysis D-BAUG Dr. Meike Akveld HS 2015 Serie - Komplexe Zahlen II 1. Wir betrachten die komplexe Gleichung z 6 = 4 4i. a) Bestimmen Sie alle en z C dieser Gleichung. b) Zeichnen Sie die en in die komplexe
MehrKomplexe Funktionen. Freitag Vorlesung 1. Kai Rothe. Sommersemester Technische Universität Hamburg-Harburg
Komplexe Funktionen Freitag 13.04.018 Vorlesung 1 Kai Rothe Sommersemester 018 Technische Universität Hamburg-Harburg K.Rothe, komplexe Funktionen, Vorlesung 1 Nullstellen quadratischer Gleichungen Beispiel
MehrD-MAVT/D-MATL Analysis I HS 2018 Dr. Andreas Steiger. Lösung - Serie 4
D-MAVT/D-MATL Analysis I HS 018 Dr. Andreas Steiger Lösung - Serie 4 MC-Aufgaben (Online-Abgabe) 1. Sei z := exp ( π 6 i) (5 + b i). Für welches b R ist z eine reelle Zahl? (a) 1 (b) (c) 1 5 (d) 5 (e)
MehrLineare Algebra I. Anhang. A Relationen. Heinz H. GONSKA, Maria D. RUSU, Michael WOZNICZKA. Wintersemester 2009/10
Fakultät für Mathematik Fachgebiet Mathematische Informatik Anhang Lineare Algebra I Heinz H. GONSKA, Maria D. RUSU, Michael WOZNICZKA Wintersemester 2009/10 A Relationen Definition A.1. Seien X, Y beliebige
MehrDie komplexen Zahlen
Die komplexen Zahlen Wir haben gesehen, dass die Menge R der reellen Zahlen einen angeordneten Körper bildet und dass für die Menge Q der rationalen Zahlen entsprechendes gilt. In beiden Körpern sind Gleichungen
MehrHöhere Mathematik für technische Studiengänge Vorbereitungsaufgaben für die Übungen
Höhere Mathematik für technische Studiengänge Vorbereitungsaufgaben für die Übungen Komplexe Zahlen Lösungshinweise. Sei z = + i und z = i. Berechnen Sie z + z, z z, z z, z z, z /z, z + z, z z, z z, z
MehrFerienkurs Analysis 1. Tag 2 - Lösungen zu Komplexe Zahlen, Vollständige Induktion, Stetigkeit
Ferienurs Analysis Tag - Lösungen zu Komplee Zahlen, Vollständige Indution, Stetigeit Pan Kessel 4.. 009 Inhaltsverzeichnis Komplee Zahlen. Darstellung einer ompleen Zahl.....................................
MehrVorlesung Diskrete Strukturen Relationen
Vorlesung Diskrete Strukturen Relationen Bernhard Ganter WS 2009/10 Relationen Es seien A und B Mengen. Eine (binäre) Relation zwischen A und B ist eine Teilmenge von A B. Ein wichtiger Spezialfall ist
MehrVorlesung. Komplexe Zahlen
Vorlesung Komplexe Zahlen Motivation In den reellen Zahlen haben nicht alle Polynome Nullstellen. Der einfachste Fall einer solchen Nullstellen-Gleichung ist x 2 + 1 = 0. Die komplexen Zahlen ("C") sind
MehrLösungshinweise zu den Hausaufgaben:
J. Hörner B. Kabil B. Krinn. Gruppenübung zur Vorlesung Höhere Mathemati Wintersemester 0/0 Dr. M. Künzer Prof. Dr. M. Stroppel Lösungshinweise zu den Hausaufgaben: Hausübungen Teil, empfohlener Bearbeitungszeitraum:
Mehrmathematische Grundlagen der Modelltheorie: Mengen, Relationen, Funktionen
Einführung in die Logik - 6 mathematische Grundlagen der Modelltheorie: Mengen, Relationen, Funktionen Modelltheoretische / Denotationelle Semantik der Prdikatenlogik Ein Modell ist ein künstlich geschaffenes
MehrBrückenkurs Mathematik 2015
Technische Universität Dresden Fachrichtung Mathematik, Institut für Analysis Dr.rer.nat.habil. Norbert Koksch Brückenkurs Mathematik 2015 1. Vorlesung Logik, Mengen und Funktionen Ich behaupte aber, dass
MehrLösungen der Übungsaufgaben I
Mathematik für die ersten Semester (2. Auflage): Lösungen der Übungsaufgaben I C. Zerbe, E. Ossner, W. Mückenheim 1.1 Beweisen Sie, dass die folgenden Aussagen stets wahr sind, also zur Ableitung wahrer
Mehr2 Mengen, Abbildungen und Relationen
Vorlesung WS 08 09 Analysis 1 Dr. Siegfried Echterhoff 2 Mengen, Abbildungen und Relationen Definition 2.1 (Mengen von Cantor, 1845 1918) Eine Menge M ist eine Zusammenfassung von wohlbestimmten und wohl
Mehr2.9 Die komplexen Zahlen
LinAlg II Version 1 3. April 2006 c Rudolf Scharlau 121 2.9 Die komplexen Zahlen Die komplexen Zahlen sind unverzichtbar für nahezu jede Art von höherer Mathematik. Systematisch gehören sie zum einen in
MehrEinführung Seite 28. Zahlenebene C. Vorlesung bzw. 24. Oktober 2013
Einführung Seite 8 Vorlesung 1 3. bzw. 4. Oktober 013 Komplexe Zahlen Seite 9 Lösung von x + 1 = 0, pq-formel liefert x 1/ = ± 1 ; }{{} verboten Definition Imaginäre Einheit i := 1 Dann x 1/ = ±i; i =
MehrGliederung. Mengen und operationen. Relationen. Funktionen. Kardinalität von Mengen. Formale Grundlagen der Informatik Knorr/Fuchs SS 2000
Gliederung Mengen und operationen Relationen Funktionen Kardinalität von Mengen Mengen, Relationen, Funktionen 1 Mengen Definition (Naive Mengenlehre) Eine Menge ist die Zusammenfassung von Elementen unserer
MehrAnalyis I - Grundlagen
Elementare Aussagenlogik October 23, 2008 Elementare Aussagenlogik Definition Eine Aussage im Sinne der Aussagenlogik ist eine sprachliche Aussage, bei der klar entschieden werden kann, ob sie wahr oder
MehrBrückenkurs Mathematik. Dienstag Freitag
Brückenkurs Mathematik Dienstag 29.09. - Freitag 9.10.2015 Vorlesung 2 Mengen, Zahlen, Logik Kai Rothe Technische Universität Hamburg-Harburg Mittwoch 30.09.2015 Mengen.................................
Mehr1. Die reellen Zahlen
3 1. Die reellen Zahlen 1.1. Undefinierte Begriffe. Wir verwenden eine Reihe von Begriffen ohne mathematisch genaue Definition: Eine Aussage nennen wir etwas, von dem wir sagen önnen, ob es wahr ist oder
MehrMengen (siehe Teschl/Teschl 1.2)
Mengen (siehe Teschl/Teschl 1.2) Denition nach Georg Cantor (1895): Eine Menge ist eine Zusammenfassung von bestimmten und wohlunterschiedenen Objekten unserer Anschauung oder unseres Denkens zu einem
MehrLogik und Künstliche Intelligenz
Logik und Künstliche Intelligenz Kurze Zusammenfassung (Stand: 14. Januar 2010) Prof. Dr. V. Stahl Copyright 2007 by Volker Stahl. All rights reserved. V. Stahl Logik und Künstliche Intelligenz Zusammenfassung
MehrHöhere Mathematik für Naturwissenschaftler Studienjahr 2016/17
1/37 0. Organisatorisches 2/37 Übung Höhere Mathematik für Naturwissenschaftler Studienjahr 2016/17 Dr. Udo Lorz TU Bergakademie Freiberg Fakultät für Mathematik und Informatik Links zur Vorlesung Website
MehrInhaltsübersicht. Definition und erste Eigenschaften komplexer Zahlen
Inhaltsübersicht Kapitel 4: Die Macht des Imaginären: Komplexe Zahlen Definition und erste Eigenschaften komplexer Zahlen Die Polardarstellung komplexer Zahlen Polynome im Komplexen Exponentialfunktion
MehrKombinatorik. ÖMO-Fortgeschrittenen-Kurs an der TU Graz. Jan Pöschko. 6. März Grundlegendes 2. 2 Zählen mit Binomialkoeffizienten 3
Kombinatori ÖMO-Fortgeschrittenen-Kurs an der TU Graz Jan Pöscho 6. März 009 Inhaltsverzeichnis Grundlegendes Zählen mit Binomialoeffizienten 3 3 Inlusions-Exlusions-Prinzip 4 4 Schubfachschluss 6 Zählen
MehrElemente der Algebra
Prof. Dr. H. Brenner Osnabrüc SS 2015 Elemente der Algebra Vorlesung 2 Ringe Die wichtigsten mathematischen Struturen wie Z, Q, R besitzen nicht nur eine, sondern zwei Vernüpfungen. Definition 2.1. Ein
MehrDiskrete Mathematik. Sebastian Iwanowski FH Wedel. Kapitel 2: Mengenlehre. Referenzen zum Nacharbeiten:
DM2 Slide 1 Diskrete Mathematik Sebastian Iwanowski FH Wedel Kapitel 2: Mengenlehre Referenzen zum Nacharbeiten: Lang 3 Meinel 2, 4, 5, 10.2-10.4 (zur Vertiefung: Meinel 10.5-10.8 und Beutelspacher 10)
MehrEinführung in die Informatik 2
Einführung in die Informatik 2 Mathematische Grundbegriffe Sven Kosub AG Algorithmik/Theorie komplexer Systeme Universität Konstanz E 202 Sven.Kosub@uni-konstanz.de Sprechstunde: Freitag, 12:30-14:00 Uhr,
MehrAlgebra - Neutrales und Nullelement. Definition 35. Gibt es in einer Algebra (S, ) mit binärer Operation
Algebra - Neutrales und Nullelement Definition 35. Gibt es in einer Algebra (S, ) mit binärer Operation 1. ein r S mit x S : x r = x, nennt man r rechtneutrales Element 2. ein l S mit x S : l x = x, nennt
MehrDiskrete Strukturen und Logik WiSe 2007/08 in Trier. Henning Fernau Universität Trier
Disrete Struturen und Logi WiSe 2007/08 in Trier Henning Fernau Universität Trier fernau@uni-trier.de 1 Disrete Struturen und Logi Gesamtübersicht Organisatorisches Einführung Logi & Mengenlehre Beweisverfahren
MehrGrundlagen. Kapitel Mengen
Kapitel 1 Grundlagen 1.1 Mengen Grundobjekte mathematischer Theorien sind Mengen. Zwar stellt man sich darunter Gesamtheiten von gewissen Dingen (den Elementen der Menge) vor, doch führt die uneingeschränkte
MehrFerienkurs Analysis 1
Skript Ferienkurs Analysis 1 Fabian Hafner und Thomas Baldauf TUM Wintersemester 2014/15 16.03.2015 Das Skript wurde teilweise übernommen vom Skript des Ferienkurses WS 2014, verfasst von Andreas Wörfel.
MehrKomplexe Zahlen. - Konstruktion und einige Eigenschaften. Klaus-R. Lö er
Komplexe Zahlen - Konstrution und einige Eigenschaften Klaus-R. Lö er Inhaltsverzeichnis Grundlagen. Der geometrische Ansatz zur Beschreibung........................... Umrechnung der Darstellungen Real-/Imaginärteil
MehrDiskrete Mathematik. Sebastian Iwanowski FH Wedel. Kapitel 2: Mengenlehre
Referenzen zum Nacharbeiten: Diskrete Mathematik Sebastian Iwanowski FH Wedel Kapitel 2: Mengenlehre Lang 3 Meinel 2, 4, 5, 10.2-10.4 (zur Vertiefung: Meinel 10.5-10.8 und Beutelspacher 10) Dean 2, 5-7
MehrBrückenkurs Mathematik 2018
Mathematik 2018 1. Vorlesung Logik, Mengen und Funktionen Prof. Dr. 24. September 2018 Ich behaupte aber, dass in jeder besonderen Naturlehre nur so viel eigentliche Wissenschaft angetroffen werden könne,
MehrÜbungen Ingenieurmathematik
Übungen Ingenieurmathematik 1. Übungsblatt: Komplexe Zahlen Aufgabe 1 Bestimmen Sie Real- und Imaginärteil der folgenden komplexen Zahlen: a) z =(3+i)+(5 7i), b) z =(3 i)(5 7i), c) z =( 3+i)( 3+ 3 i),
MehrVorkurs Mathematik Übungen zu Komplexen Zahlen
Vorkurs Mathematik Übungen zu Komplexen Zahlen Komplexe Zahlen Koordinatenwechsel Aufgabe. Zeichnen Sie die folgende Zahlen zunächst in ein (kartesisches) Koordinatensystem. Bestimmen Sie dann die Polarkoordinaten
MehrVorlesung Diskrete Strukturen Relationen
Vorlesung Diskrete Strukturen Relationen Bernhard Ganter Institut für Algebra TU Dresden D-01062 Dresden bernhard.ganter@tu-dresden.de WS 2009/10 1 Bernhard Ganter, TU Dresden Modul Einführung in die Mathematik
Mehrerfanden zu den reellen Zahlen eine neue Zahl
Vorlesung 9 Komplexe Zahlen Die Gleichung x 2 = 1 ist in R nicht lösbar, weil es keine Zahl gibt, deren Quadrat eine negative Zahl ist. Die Mathematiker erfanden zu den reellen Zahlen eine neue Zahl i,
Mehr