Stg.: AIW BU BVT ET EUT IIW LUM MB MEC SB VT Sonstige

Größe: px
Ab Seite anzeigen:

Download "Stg.: AIW BU BVT ET EUT IIW LUM MB MEC SB VT Sonstige"

Transkript

1 Technische Universität Hamburg Sommersemester 8 Institut für Mathematik Prof Dr Marko Lindner Klausur zur Mathematik II (Veranstaltung: Lineare Algebra II 88 Sie haben 6 Minuten Zeit zum Bearbeiten der Klausur Tragen Sie bitte zunächst Ihren Namen, Ihren Vornamen und Ihre Matrikelnummer in DRUCKSCHRIFT in die folgenden jeweils dafür vorgesehenen Felder ein Name: Vorname: Matr-Nr: Stg: AIW BU BVT ET EUT IIW LUM MB MEC SB VT Sonstige Grundsätzlich gilt für alle Studierenden, dass die Module Analysis II und Lineare Algebra II die Gesamtnote für das Fach Mathematik II ergeben Grundsätzlich gilt für alle Studierenden, dass die Lehrveranstaltungen Analysis II und Lineare Algebra II die Gesamtnote für das Modul Mathematik II ergeben Ich bin darüber belehrt worden, dass die von mir zu erbringende Prüfungsleistung nur bewertet wird, wenn das Zentrale Prüfungsamt der TUHH meine ozielle Zulassung vor Beginn der Prüfung bestätigt (Unterschrift Bearbeiten Sie alle wie folgt angegebenen Aufgaben Es werden insgesamt Punkte vergeben Aufgabe Punkte Korrektor 4 5 =

2 Aufgabe ( Punkte Bestimmen Sie eine Matrix A R mit den Eigenwerten λ = 9, λ = 9, λ = 8 und den zugehörigen Eigenvektoren x =, x =, x = Lösungshinweise Seien 9 D := 9, X := 8 ( P unkt Oenbar ist D diagonal mit den geforderten Eigenwerten auf der Diagonalen, und X ist orthogonal Damit gilt X = X = ( P unkt und A = XDX ist die gesuchte Matrix ( Punkt Wir rechnen noch schnell A aus und erhalten A = = 6 6 = 8 8 5

3 Aufgabe Für A R n n sei (5 Punkte U A := { B R n n : BA = AB } (a Zeigen Sie, dass U A ein Unterraum von R n n ist ( (b Sei nun A := Bestimmen Sie eine Basis von U A und die Dimension von U A Lösungshinweise (a Es gilt A = = A, also U A Seien B, C U A Dann gilt (B + CA = BA + CA = AB + AC = A(B + C, also B + C U A Seien nun B U A, λ R Dann gilt (λba = λba = λab = A(λB, also λb U A Insgesamt ist also U A ein Unterraum von R n n ( Punkte ( b b (b Sei B = U b b A Dann gilt ( ( ( ( b b b b = BA = AB = b b b b Ausgerechnet ergibt sich ( b = b ( b b Wir lesen ab: b =, b = b ( Punkt Somit ist ( ( ( b b B = = b b + b ( ( ( Damit ist B =, eine Basis von U A ( Punkt und dim U A = ( Punkt

4 Aufgabe (4 Punkte Sei l: R P gegeben durch (a Zeigen Sie, dass l linear ist l(x := x m + x m + (x + x m + (x x m (b Ermitteln Sie die Darstellungsmatrix von l bezüglich der Basen B = in R und C = ( m, m, m, m in P Lösungshinweise Seien x, y R, α R Dann gelten ( ( (, l(x + y = (x + y m + (x + y m + ( (x + y + (x + y m + ( (x + y (x + y m = x m + x m + (x + x m + (x x m + y m + y m + (y + y m + (y y m = l(x + l(y, ( P unkt l(αx = (αx m + (αx m + ( (αx + (αx m + ( (αx (αx m = α ( x m + x m + (x + x m + (x x m Damit ist l linear Es gelten = αl(x ( P unkt ( ( l = m m + m + m, ( ( l = m + m + m + m, also Damit ist ( ( C l = ( (, l C = l C B = ( P unkt ( P unkt

5 Aufgabe 4 (5 Punkte Sei A := Bestimmen Sie eine Jordan-Normalform J von A Lösungshinweise 4 ( ( ( Die Matrix A is eine Block-Diagonalmatrix mit den Blöcken, und auf der Diagonalen Da diese -Matrizen jeweils Dreiecksmatrizen sind, lesen wir für die Eigenwerte von A ab: λ =, α = 4, λ =, α = ( P unkt Wir beginnen mit dem Eigenwert λ = Sei N := A λ I = Oenbar besitzt die 6 6-Matrix N genau drei Pivotelemente, damit ist dim Kern(N = 6 = Die geometrische Vielfachheit γ vom Eigenwert λ = ist also γ = ( Punkt Wir rechnen N =, und lesen ab, dass N zwei Pivotelemente besitzt, also dim Kern(N = 4 = α gilt ( Punkt Damit haben wir die Jordanketten zum Eigenwert λ = ermittelt: x, x, x, x,

6 Der Jordanblock zu λ = lautet entsprechend J = (5 P unkte Für den Eigenwert λ = rechnen wir analog Sei N := A λ I = Dann besitzt N vier Pivotelemente, also gilt dim Kern(N = = α ( Punkt Die geometrische Vielfachheit γ vom Eigenwert λ = ist also γ = und entspricht der algebraischen Vielfachheit α Die Jordanketten zum Eigenwert λ = sind also x, x, Der Jordanblock zu λ = lautet entsprechend ( J = (5 P unkte Insgesamt erhalten wir J = ( J J =

7 Aufgabe 5 ( Punkte Seien A := und b := (a Bestimmen Sie die Menge aller x R, so dass Ax b minimal ist (b Ermitteln Sie die Lösung von Ax b Lösungshinweise 5 (a Wir nutzen die Normalengleichung A Ax = A b zur Lösung der Aufgabe Die Lösungsmenge der Normalengleichung liefert genau die Menge aller x, so dass Ax b minimal ist Es gelten A A = (, A b = ( ( P unkt Das Gleichungssystem A Ax = A b besitzt die Lösungsmenge { ( } L = x : x R ( P unkt (b Die Lösung des Ausgleichsproblems Ax ( b ist dasjenige x L mit minimaler Norm Wegen o L ist damit x = die Lösung des Ausgleichsproblems ( Punkt

Stg.: AIW BU BVT ET EUT IIW LUM MB MEC SB VT Sonstige

Stg.: AIW BU BVT ET EUT IIW LUM MB MEC SB VT Sonstige Technische Universität Hamburg Sommersemester 08 Institut für Mathematik Prof. Dr. Marko Lindner Klausur zur Mathematik I (Veranstaltung: Lineare Algebra I.08.08 Sie haben 60 Minuten Zeit zum Bearbeiten

Mehr

Klausur zur Mathematik II (Modul: Lineare Algebra II)

Klausur zur Mathematik II (Modul: Lineare Algebra II) Technische Universität Hamburg Institut für Mathematik Prof. Dr. Marko Lindner Sommersemester 7 Klausur zur Mathematik II (Modul: Lineare Algebra II.8.7 Sie haben 6 Minuten Zeit zum Bearbeiten der Klausur.

Mehr

Stg.: AIW BU BVT ET EUT IIW LUM MB MEC SB VT Sonstige

Stg.: AIW BU BVT ET EUT IIW LUM MB MEC SB VT Sonstige Technische Universität Hamburg Wintersemester 7/8 Institut für Mathematik Prof. Dr. Marko Lindner Klausur zur Mathematik II (Veranstaltung: Lineare Algebra II) 5.3.8 Sie haben 6 Minuten Zeit zum Bearbeiten

Mehr

Klausur zur Mathematik I (Modul: Lineare Algebra I)

Klausur zur Mathematik I (Modul: Lineare Algebra I) Technische Universität Hamburg Institut für Mathematik Prof. Dr. Marko Lindner Wintersemester 06/7 Klausur zur Mathematik I (Modul: Lineare Algebra I 3.0.07 Sie haben 60 Minuten Zeit zum Bearbeiten der

Mehr

Klausur zur Mathematik II (Modul: Lineare Algebra II)

Klausur zur Mathematik II (Modul: Lineare Algebra II) Technische Universität Hamburg-Harburg Institut für Mathematik Prof. Dr. Anusch Taraz Sommersemester 5 Klausur zur Mathematik II (Modul: Lineare Algebra II) 7.8.5 Sie haben 6 Minuten Zeit zum Bearbeiten

Mehr

Klausur zur Mathematik I (Modul: Lineare Algebra I)

Klausur zur Mathematik I (Modul: Lineare Algebra I) Technische Universität Hamburg-Harburg Institut für Mathematik Prof. Dr. Anusch Taraz Sommersemester 215 Klausur zur Mathematik I (Modul: Lineare Algebra I) 28.8.215 Sie haben 6 Minuten Zeit zum Bearbeiten

Mehr

Klausur zur Mathematik I (Modul: Lineare Algebra I)

Klausur zur Mathematik I (Modul: Lineare Algebra I) Technische Universität Hamburg-Harburg Institut für Mathematik Prof. Dr. Anusch Taraz Wintersemester 2014/15 Klausur zur Mathematik I (Modul: Lineare Algebra I) 18.02.2015 Sie haben 60 Minuten Zeit zum

Mehr

Klausur zur Mathematik II (Modul: Lineare Algebra II) Sie haben 60 Minuten Zeit zum Bearbeiten der Klausur.

Klausur zur Mathematik II (Modul: Lineare Algebra II) Sie haben 60 Minuten Zeit zum Bearbeiten der Klausur. Technische Universität Hamburg-Harburg Institut für Mathematik Prof. Dr. Wolfgang Mackens Sommersemester 03 Klausur zur Mathematik II (Modul: Lineare Algebra II) 4.08.03 Sie haben 60 Minuten Zeit zum Bearbeiten

Mehr

Klausur zur Mathematik II (Modul: Lineare Algebra II)

Klausur zur Mathematik II (Modul: Lineare Algebra II) Technische Universität Hamburg-Harburg Institut für Mathematik Prof. Dr. Wolfgang Mackens Wintersemester 0/04 Klausur zur Mathematik II (Modul: Lineare Algebra II) 05.0.04 Sie haben 60 Minuten Zeit zum

Mehr

Klausur zur Mathematik I (Modul: Lineare Algebra I)

Klausur zur Mathematik I (Modul: Lineare Algebra I) Technische Universität Hamburg-Harburg Institut für Mathematik Prof. Dr. Wolfgang Mackens Wintersemester 03/04 Klausur zur Mathematik I (Modul: Lineare Algebra I) 04.0.04 Sie haben 60 Minuten Zeit zum

Mehr

Klausur zur Mathematik I (Modul: Lineare Algebra I)

Klausur zur Mathematik I (Modul: Lineare Algebra I) Technische Universität Hamburg-Harburg Institut für Mathematik Prof. Dr. Wolfgang Mackens Sommersemester 4 Klausur zur Mathematik I (Modul: Lineare Algebra I) 6.8.4 Sie haben 6 Minuten Zeit zum Bearbeiten

Mehr

Klausur zur Mathematik I (Modul: Lineare Algebra I)

Klausur zur Mathematik I (Modul: Lineare Algebra I) Technische Universität Hamburg-Harburg Institut für Mathematik Prof. Dr. Anusch Taraz Wintersemester 5/6 Klausur zur Mathematik I (Modul: Lineare Algebra I) 8..6 Sie haben 6 Minuten Zeit zum Bearbeiten

Mehr

Klausur zur Mathematik III

Klausur zur Mathematik III Fachbereich Mathematik SoSe 17 Prof. r. M. Hinze lausur zur Mathematik III (Modul: Analysis III) 1. September 17 Sie haben 6 Minuten Zeit zum Bearbeiten der lausur. Bitte kennzeichnen Sie jedes Blatt mit

Mehr

Klausur zur Mathematik I (Modul: Lineare Algebra I) : Lösungshinweise

Klausur zur Mathematik I (Modul: Lineare Algebra I) : Lösungshinweise Technische Universität Hamburg-Harburg Institut für Mathematik Prof. Dr. Wolfgang Mackens Wintersemester 202/20 Klausur zur Mathematik I (Modul: Lineare Algebra I 07.02.20: Lösungshinweise Sie haben 60

Mehr

Übungen zum Ferienkurs Lineare Algebra 2015/2016: Lösungen

Übungen zum Ferienkurs Lineare Algebra 2015/2016: Lösungen Übungen zum Ferienkurs Lineare Algebra 5/6: Lösungen Darstellungsmatrizen. Bestimme die Darstellungsmatrix M B,B (f ) für die lineare Abbildung f : 3, die durch f (x, y, z) = (4x + y z, y + z) definiert

Mehr

Gruppe II Lineare Algebra

Gruppe II Lineare Algebra Pflichtbereichs Klausur in der Lehrerweiterbildung am 7.Juni 22 Bearbeiten Sie 3 der folgenden 6 Aufgaben, dabei aus jeder der beiden Gruppen (Lineare Algebra und Analysis) mindestens eine Aufgabe! Zur

Mehr

Lineare Algebra 2. Lösung zu Aufgabe 7.2:

Lineare Algebra 2. Lösung zu Aufgabe 7.2: Technische Universität Dortmund Sommersemester 2017 Fakultät für Mathematik Übungsblatt 7 Prof. Dr. Detlev Hoffmann 15. Juni 2017 Marco Sobiech/ Nico Lorenz Lineare Algebra 2 Lösung zu Aufgabe 7.1: (a)

Mehr

Mathematik für Betriebswirte I (Lineare Algebra) 2. Klausur Wintersemester 2017/

Mathematik für Betriebswirte I (Lineare Algebra) 2. Klausur Wintersemester 2017/ Mathematik für Betriebswirte I (Lineare Algebra) 2. Klausur Wintersemester 2017/2018 1.03.2018 BITTE LESERLICH IN DRUCKBUCHSTABEN AUSFÜLLEN Nachname:...................................................................

Mehr

Probeklausur Lineare Algebra 1 Achten Sie auf vollständige, saubere und schlüssige Argumentation! 100 Punkte sind 100%. Inhaltsverzeichnis

Probeklausur Lineare Algebra 1 Achten Sie auf vollständige, saubere und schlüssige Argumentation! 100 Punkte sind 100%. Inhaltsverzeichnis Prof. Dr. Wolfgang Arendt Manuel Bernhard Wintersemester 5/6 Probeklausur Lineare Algebra Achten Sie auf vollständige, saubere und schlüssige Argumentation! Punkte sind %. Inhaltsverzeichnis Aufgabe Aufgabe

Mehr

Lineare Algebra II 12. Übungsblatt

Lineare Algebra II 12. Übungsblatt Lineare Algebra II 12. Übungsblatt Fachbereich Mathematik SS 2011 Prof. Dr. Kollross 13. / 14. Juli 2011 Susanne Kürsten Tristan Alex Gruppenübung Aufgabe G1 (Probeklausur) Sprechen Sie über die Probeklausur

Mehr

Höhere Mathematik II. Variante A

Höhere Mathematik II. Variante A Prof. Dr. E. Triesch Höhere Mathematik II SoSe 6 Variante A Hinweise zur Bearbeitung: Benutzen Sie zur Beantwortung aller Aufgaben ausschließlich das in der Klausur ausgeteilte Papier! Es werden nur die

Mehr

Höhere Mathematik I. Variante B

Höhere Mathematik I. Variante B Lehrstuhl II für Mathematik Prof. Dr. E. Triesch Höhere Mathematik I SoSe Variante B Zugelassene Hilfsmittel: Als Hilfsmittel zugelassen sind zehn handbeschriebene DinA-Blätter (Vorder- und Rückseite beschriftet,

Mehr

18 λ 18 + λ 0 A 18I 3 = / Z 2 Z 2 Z Z Z 1

18 λ 18 + λ 0 A 18I 3 = / Z 2 Z 2 Z Z Z 1 UNIVERSITÄT KARLSRUHE Institut für Analysis HDoz. Dr. P. C. Kunstmann Dipl.-Math. M. Uhl Sommersemester 9 Höhere Mathematik II für die Fachrichtungen Elektroingenieurwesen, Physik und Geodäsie inklusive

Mehr

Prof. Steinwart Höhere Mathematik I/II Musterlösung A =

Prof. Steinwart Höhere Mathematik I/II Musterlösung A = Prof. Steinwart Höhere Mathematik I/II Musterlösung 7..7 Aufgabe ( Punkte) (a) Bestimmen Sie die Eigenwerte und Eigenräume der Matrix A mit 3 3 A = 3 Ist die Matrix A diagonalisierbar? (b) Die Matrix A

Mehr

KLAUSUR. Name: Vorname: Matr. Nr./Studiengang: Versuch Nr.:

KLAUSUR. Name: Vorname: Matr. Nr./Studiengang: Versuch Nr.: KLAUSUR Lineare Algebra (E-Techniker/Mechatroniker/W-Ingenieure/Informatiker).3. (W. Koepf) Name: Vorname: Matr. Nr./Studiengang: Versuch Nr.: Für jede Aufgabe gibt es Punkte. Zum Bestehen der Klausur

Mehr

Lösungshinweise zur Klausur. Mathematik für Informatiker III. (Dr. Frank Hoffmann) 18. Februar 2008

Lösungshinweise zur Klausur. Mathematik für Informatiker III. (Dr. Frank Hoffmann) 18. Februar 2008 Lösungshinweise zur Klausur Mathematik für Informatiker III (Dr. Frank Hoffmann) 8. Februar 8 Aufgabe Algebraisches I /6++ (a) Rechnen Sie zunächst nach, dass die Menge B = {,, von Vektoren eine Basis

Mehr

Musterlösungen zur Linearen Algebra II Hauptklausur

Musterlösungen zur Linearen Algebra II Hauptklausur Musterlösungen zur Linearen Algebra II Hauptklausur Aufgabe. Q ist unitär genau dann, wenn gilt Q Q = I n. Daraus folgt, dass a) und c) richtig sind. Die -Matrix A := (i) zeigt, dass i.a. A A t, d.h. b)

Mehr

TECHNISCHE UNIVERSITÄT MÜNCHEN FERIENKURS. Lineare Algebra FLORIAN NIEDERREITER & AILEEN WOLF

TECHNISCHE UNIVERSITÄT MÜNCHEN FERIENKURS. Lineare Algebra FLORIAN NIEDERREITER & AILEEN WOLF TECHNISCHE UNIVERSITÄT MÜNCHEN FERIENKURS Lineare Algebra FLORIAN NIEDERREITER & AILEEN WOLF 07.03.2016-11.03.2016 Inhaltsverzeichnis Inhaltsverzeichnis 1 Darstellungsmatrizen 2 2 Diagonalisierbarkeit

Mehr

Klausur zur Vorlesung Lineare Algebra II, SoSe 2016,

Klausur zur Vorlesung Lineare Algebra II, SoSe 2016, Klausur zur Vorlesung Lineare Algebra II, SoSe 6, 6.7.6 Vokabelbuch In diesem Teil soll getestet werden, inwieweit Sie in der Lage sind, wichtige Definitionen und Sätze aus der Vorlesung korrekt zu formulieren

Mehr

Lineare Algebra und Numerische Mathematik für D-BAUG. Winter 2016 Typ B

Lineare Algebra und Numerische Mathematik für D-BAUG. Winter 2016 Typ B R. Käppeli T. Welti F. Weber Herbstsemester 2015 Lineare Algebra und Numerische Mathematik für D-BAUG ETH Zürich D-MATH Prüfung Winter 2016 Typ B Name a a Note Vorname Leginummer Datum 03.02.2017 1 2 3

Mehr

12 Lineare Algebra - Übersicht. Themen: Unterräume Lineare Abbbildungen Gauß-Algorithmus Eigenwerte und Normalformen

12 Lineare Algebra - Übersicht. Themen: Unterräume Lineare Abbbildungen Gauß-Algorithmus Eigenwerte und Normalformen 12 Lineare Algebra - Übersicht Themen: Unterräume Lineare Abbbildungen Gauß-Algorithmus Eigenwerte und Normalformen Unterräume Sei X ein Vektorraum über Ã. Eine Teilmenge M X heißt Unterraum von X, wenn

Mehr

Klausur zu Lineare Algebra I für Informatiker, SS 07

Klausur zu Lineare Algebra I für Informatiker, SS 07 Deckblatt 9.9.7 (. Termin), Gruppe A Klausur zu Lineare Algebra I für Informatiker, SS 7 B.Sc-Modulprüfung / Diplom-Vorprüfung / Scheinklausur in Lineare Algebra I Dr. Timo Hanke, Lehrstuhl D für Mathematik,

Mehr

Übungsblatt

Übungsblatt Prof Dr Fabien Morel Lineare Algebra II Dr Anand Sawant Sommersemester 2018 Übungsblatt 11 20062018 Aufgabe 1 (2 Punkte) Berechnen Sie eine Jordan-Basis für die Matrix 3 1 1 M = 2 2 0 M 3 (R) 1 1 3 Wir

Mehr

Klausurenkurs zum Staatsexamen (SS 2015): Lineare Algebra und analytische Geometrie 2

Klausurenkurs zum Staatsexamen (SS 2015): Lineare Algebra und analytische Geometrie 2 Dr. Erwin Schörner Klausurenkurs zum Staatsexamen (SS 25): Lineare Algebra und analytische Geometrie 2 2. (Frühjahr 29, Thema 3, Aufgabe 3) Gegeben sei die reelle 3 3 Matrix 4 2 A = 2 7 2 R 3 3. 2 2 a)

Mehr

1. Klausur zu Vektor- und Matrizenrechnung I und II WS 2009/10 und SS 2010 am Dienstag, dem 27. Juli 2010

1. Klausur zu Vektor- und Matrizenrechnung I und II WS 2009/10 und SS 2010 am Dienstag, dem 27. Juli 2010 Dr. M. Scheer Fakultät für Mathematik Technische Universität Dortmund 1. Klausur zu Vektor- und Matrizenrechnung I und II WS 2009/10 und SS 2010 am Dienstag, dem 27. Juli 2010 Name: Vorname: Matr.-Nr.:

Mehr

Berechnung der Determinante

Berechnung der Determinante Berechnung der Determinante Verhalten der Determinante unter elementaren Zeilenoperationen: Das Vertauschen zweier Zeilen/Spalten der Matrix A ändert nur das Vorzeichen der Determinante, d.h: i, j {1,...,

Mehr

K. Eppler, Inst. f. Num. Mathematik Übungsaufgaben. 14. Übung: Woche vom (Lin.Alg.

K. Eppler, Inst. f. Num. Mathematik Übungsaufgaben. 14. Übung: Woche vom (Lin.Alg. Übungsaufgaben 14. Übung: Woche vom 30. 1.-3. 2. 2017 (Lin.Alg. III): Heft Ü 3: 3.2.6.a,b,l,n; 3.2.12; 3.2.13; 5.4.1; 5.4.5.c; Hinweis 1: 3. Test (Integration, analyt. Geom.) ist seit 9.1. freigeschalten

Mehr

Lineare Algebra II Lösungen zu ausgewählten Aufgaben

Lineare Algebra II Lösungen zu ausgewählten Aufgaben Lineare Algebra II Lösungen zu ausgewählten Aufgaben Blatt 2, Aufgabe 3 a) Wir zeigen, daß das Ideal (2, X) kein Hauptideal in Z[X] ist. (Dieses Ideal besteht aus allen Elementen in Z[X], die von der Form

Mehr

Lineare Algebra und Numerische Mathematik für D-BAUG

Lineare Algebra und Numerische Mathematik für D-BAUG R Käppeli L Herrmann W Wu Herbstsemester Lineare Algebra und Numerische Mathematik für D-BAUG ETH Zürich D-MATH Beispiellösung für Serie Aufgabe Beispiel einer Koordinatentransformation Gegeben seien zwei

Mehr

Lineare Algebra I Lösungsvorschlag

Lineare Algebra I Lösungsvorschlag Aufgabe Lineare Algebra I Lösungsvorschlag Wir bezeichnen mit a, a 2, a 3 Q 4 die Spalten der Matrix A. Es ist 7 a + 2a 2 = 7 4 = 7a 3, und wir sehen im l A = a, a 2, a 3 = a, a 2. Da die Vektoren a und

Mehr

Musterlösungen für die Nachklausur in LinAlg vom

Musterlösungen für die Nachklausur in LinAlg vom Musterlösungen für die Nachklausur in LinAlg vom 10.10.16 1. Finden Sie mindestens ) zwei Dreh )Matrizen ) M R 2 2 mit der Eigenschaft 1 0 M = : M = ± 1 1 2 ±1 1 k k 1 k 2. Sei A R 3 3 die Matrix A = 0

Mehr

Eigenwerte und Eigenvektoren von Matrizen

Eigenwerte und Eigenvektoren von Matrizen Eigenwerte und Eigenvektoren von Matrizen Betrachtet wird eine (n,n)-matrix A. Eine Zahl λ heißt Eigenwert von A, wenn ein Vektor v existiert, der nicht der Nullvektor ist und für den gilt: A v = λ v.

Mehr

Technische Universität Berlin Fakultät II Institut für Mathematik WS 03/04 Eppler, Richter, Scherfner, Seiler, Zorn 25.

Technische Universität Berlin Fakultät II Institut für Mathematik WS 03/04 Eppler, Richter, Scherfner, Seiler, Zorn 25. A Technische Universität Berlin Fakultät II Institut für Mathematik WS 3/4 Eppler, Richter, Scherfner, Seiler, Zorn 5. Februar 4 Februar Klausur (Rechenteil) Lösungen: Lineare Algebra für Ingenieure Name:.......................................

Mehr

Institut für Analysis und Scientific Computing E. Weinmüller WS 2017

Institut für Analysis und Scientific Computing E. Weinmüller WS 2017 Institut für Analysis und Scientific Computing TU Wien E. Weinmüller WS 27 L I N E A R E A L G E B R A F Ü R T P H, U E (.64) 2. Haupttest (FR, 9..28) (mit Lösung ) Ein einfacher Taschenrechner ist erlaubt.

Mehr

Ausgewählte Lösungen zu den Übungsblättern 9-10

Ausgewählte Lösungen zu den Übungsblättern 9-10 Fakultät für Luft- und Raumfahrttechnik Institut für Mathematik und Rechneranwendung Vorlesung: Lineare Algebra (ME), Prof. Dr. J. Gwinner Dezember Ausgewählte Lösungen zu den Übungsblättern 9- Übungsblatt

Mehr

Institut für Analysis und Scientific Computing E. Weinmüller WS 2017

Institut für Analysis und Scientific Computing E. Weinmüller WS 2017 Institut für Analysis und Scientific Computing TU Wien E. Weinmüller WS 7 L I N E A R E A L G E B R A F Ü R T P H, U E (.64). Haupttest (FR, 9..8) (mit Lösung ) Ein einfacher Taschenrechner ist erlaubt.

Mehr

Eigenwerte und Diagonalisierung

Eigenwerte und Diagonalisierung Eigenwerte und Diagonalisierung Wir wissen von früher: Seien V und W K-Vektorräume mit dim V = n, dim W = m und sei F : V W linear. Werden Basen A bzw. B in V bzw. W gewählt, dann hat F eine darstellende

Mehr

Lineare Algebra und Numerische Mathematik für D-BAUG. Sommer 2016

Lineare Algebra und Numerische Mathematik für D-BAUG. Sommer 2016 P. Grohs T. Welti F. Weber Herbstsemester 2015 Lineare Algebra und Numerische Mathematik für D-BAUG ETH Zürich D-MATH Name a a Note Vorname Leginummer Datum 19.08.2016 1 2 3 4 5 6 Total 7P 11P 10P 11P

Mehr

Klausur zur Vorlesung Lineare Algebra II

Klausur zur Vorlesung Lineare Algebra II Universität zu Köln Sommersemester 06 Mathematisches Institut 9. Juli 06 Prof. Dr. P. Littelmann Dr. Teodor Backhaus Klausur zur Vorlesung Lineare Algebra II Bearbeitungszeit 80 Minuten Bitte geben Sie

Mehr

Klausurenkurs zum Staatsexamen (WS 2015/16): Lineare Algebra und analytische Geometrie 3

Klausurenkurs zum Staatsexamen (WS 2015/16): Lineare Algebra und analytische Geometrie 3 Dr. Erwin Schörner Klausurenkurs zum Staatsexamen (WS 205/6): Lineare Algebra und analytische Geometrie 3 3. (Herbst 997, Thema 3, Aufgabe ) Berechnen Sie die Determinante der reellen Matrix 0 2 0 2 2

Mehr

Höhere Mathematik I. Variante A

Höhere Mathematik I. Variante A Lehrstuhl II für Mathematik Prof Dr E Triesch Prof Dr O Sander Höhere Mathematik I WiSe / 4 Variante A Zugelassene Hilfsmittel: Als Hilfsmittel zugelassen sind zehn handbeschriebene DinA4-Blätter (Vorder-

Mehr

Höhere Mathematik I. Variante D

Höhere Mathematik I. Variante D Lehrstuhl II für Mathematik Prof Dr E Triesch Prof Dr O Sander Höhere Mathematik I WiSe / 4 Variante D Zugelassene Hilfsmittel: Als Hilfsmittel zugelassen sind zehn handbeschriebene DinA4-Blätter (Vorder-

Mehr

Probeklausur zu Mathematik 2 für Informatik

Probeklausur zu Mathematik 2 für Informatik Gunter Ochs Wintersemester 4/5 Probeklausur zu Mathematik für Informatik Lösungshinweise wie immer ohne Garantie auf Fehlefreiheit. Gegeben sei das Dreieck im R mit den Eckpunkten A a Berechnen Sie die

Mehr

Mathematik für Betriebswirte I (Lineare Algebra) 2. Klausur Wintersemester 2016/

Mathematik für Betriebswirte I (Lineare Algebra) 2. Klausur Wintersemester 2016/ Mathematik für Betriebswirte I (Lineare Algebra) 2. Klausur Wintersemester 206/207 20.03.207 BITTE LESERLICH IN DRUCKBUCHSTABEN AUSFÜLLEN Nachname:...................................................................

Mehr

Klausur DI/LA F 2006 LA : 1

Klausur DI/LA F 2006 LA : 1 Klausur DI/LA F 26 LA : Aufgabe (4+2=6 Punkte): Gegeben seien die Matrix A und der Vektor b mit λ A = λ und b = λ a) Bestimmen Sie die Werte λ R, für welche das Gleichungssystem Ax = b genau eine, keine

Mehr

Musterlösungen zur Linearen Algebra II Weihnachtszettel

Musterlösungen zur Linearen Algebra II Weihnachtszettel Musterlösungen zur Linearen Algebra II Weihnachtszettel Aufgabe. Welche der folgenden Matrizen 3 0 0 A = 0 4, B = 3, C = 0 0 0 6 0 0 0 sind über R und welche über C diagonalisierbar? Bestimmen Sie dazu

Mehr

D-ITET. D-MATL, RW Lineare Algebra HS 2017 Dr. V. Gradinaru T. Welti. Online-Test 2. Einsendeschluss: Sonntag, den

D-ITET. D-MATL, RW Lineare Algebra HS 2017 Dr. V. Gradinaru T. Welti. Online-Test 2. Einsendeschluss: Sonntag, den D-ITET. D-MATL, RW Lineare Algebra HS 7 Dr. V. Gradinaru T. Welti Online-Test Einsendeschluss: Sonntag, den..7 : Uhr Dieser Test dient, seriös bearbeitet, als Repetition des bisherigen Vorlesungsstoffes

Mehr

Institut für Analysis und Scientific Computing E. Weinmüller WS 2017

Institut für Analysis und Scientific Computing E. Weinmüller WS 2017 Institut für Analysis und Scientific Computing TU Wien E. Weinmüller WS 7 L I N E A R E A L G E B R A F Ü R T P H, U E (.64). Haupttest (FR, 9..8) (mit Lösung ) Ein einfacher Taschenrechner ist erlaubt.

Mehr

AUFGABENSAMMLUNG ZU VEKTORRECHNUNG FÜR USW

AUFGABENSAMMLUNG ZU VEKTORRECHNUNG FÜR USW AUFGABENSAMMLUNG ZU VEKTORRECHNUNG FÜR USW Lineare Gleichungssysteme Lösen Sie folgende Gleichungssysteme über R: a) x + x + x = 6x + x + x = 4 x x x = x 7x x = 7 x x = b) x + x 4x + x 4 = 9 x + 9x x x

Mehr

Kommentierte Musterlösung zur Klausur HM II für Naturwissenschaftler

Kommentierte Musterlösung zur Klausur HM II für Naturwissenschaftler Kommentierte Musterlösung zur Klausur HM II für Naturwissenschaftler Sommersemester 7 (7.8.7). Gegeben ist die Matrix A 3 3 3 (a) Bestimmen Sie sämtliche Eigenwerte sowie die zugehörigen Eigenvektoren.

Mehr

Studienrichtung: Physik / technische Mathematik, Lehramt, oder andere.

Studienrichtung: Physik / technische Mathematik, Lehramt, oder andere. Lineare Algebra und Analytische Geometrie II Sommer 26 4.7.26 Erste Klausur für Studierende der Mathematik inkl. Lehramt) Zweite Klausur für Studierende der Physik Name deutlich lesbar!):.......................................................................

Mehr

9. Übungsblatt zur Mathematik I für Maschinenbau

9. Übungsblatt zur Mathematik I für Maschinenbau Fachbereich Mathematik Prof. Dr. M. Joswig Dr. habil. Sören Kraußhar Dipl.-Math. Katja Kulas 9. Übungsblatt zur Mathematik I für Maschinenbau Gruppenübung WS /..-4.. Aufgabe G (Koordinatentransformation)

Mehr

Lineare Algebra und Numerische Mathematik für D-BAUG

Lineare Algebra und Numerische Mathematik für D-BAUG P Grohs T Welti F Weber Herbstsemester 215 Lineare Algebra und Numerische Mathematik für D-BAUG ETH Zürich D-MATH Beispiellösung für Serie 12 Aufgabe 121 Matrixpotenzen und Eigenwerte Diese Aufgabe ist

Mehr

Vorlesung Mathematik für Ingenieure 3 (Wintersemester 2009/10)

Vorlesung Mathematik für Ingenieure 3 (Wintersemester 2009/10) Vorlesung Mathematik für Ingenieure 3 (Wintersemester 2009/10) Kapitel 15: Eigenwerte und -vektoren Volker Kaibel Otto-von-Guericke Universität Magdeburg (Version vom 5. November 2009) Diagonalisierbarkeit

Mehr

Mathematik für Wirtschaftswissenschaftler I (Lineare Algebra) 2. Klausur Wintersemester 2011/

Mathematik für Wirtschaftswissenschaftler I (Lineare Algebra) 2. Klausur Wintersemester 2011/ Mathematik für Wirtschaftswissenschaftler I (Lineare Algebra) 2. Klausur Wintersemester 2011/2012 21.03.2012 BITTE LESERLICH IN DRUCKBUCHSTABEN AUSFÜLLEN. Nachname:...................................................................

Mehr

Lineare Differentialgleichungen

Lineare Differentialgleichungen Technische Universität München Thomas Reifenberger Vorlesung, Kapitel 4 Repetitorium Analysis I für Physiker Analysis I Lineare Differentialgleichungen 1 Das Matrixexponential Definition 1.1 Sei A C n

Mehr

Probeprüfung Lineare Algebra I/II für D-MAVT

Probeprüfung Lineare Algebra I/II für D-MAVT Prof. N. Hungerbühler ETH Zürich, Frühling 018 Probeprüfung Lineare Algebra I/II für D-MAVT Die Prüfung dauert 10 Minuten. Sie dient der Selbstevaluation. Die Musterlösungen folgen. Die Multiple Choice

Mehr

Höhere Mathematik II für die Fachrichtung Physik

Höhere Mathematik II für die Fachrichtung Physik Karlsruher Institut für Technologie Institut für Analysis Dr. Christoph Schmoeger Dipl.-Math. Sebastian Schwarz SS 5 4.5.5 Höhere Mathematik II für die Fachrichtung Physik Lösungsvorschläge zum 4. Übungsblatt

Mehr

6 Hauptachsentransformation

6 Hauptachsentransformation 6 Hauptachsentransformation A Diagonalisierung symmetrischer Matrizen (6.1) Satz: Sei A M(n n, R) symmetrisch. Dann gibt es eine orthogonale n n-matrix U mit U t AU = D Diagonalmatrix Es folgt: Die Spalten

Mehr

Klausurenkurs zum Staatsexamen (SS 2015): Lineare Algebra und analytische Geometrie 3

Klausurenkurs zum Staatsexamen (SS 2015): Lineare Algebra und analytische Geometrie 3 Dr. Erwin Schörner Klausurenkurs zum Staatsexamen (SS 205): Lineare Algebra und analytische Geometrie 3 3. (Herbst 997, Thema 3, Aufgabe ) Berechnen Sie die Determinante der reellen Matrix 0 2 0 2 2 2

Mehr

6 Eigenwerte und Eigenvektoren

6 Eigenwerte und Eigenvektoren 6.1 Eigenwert, Eigenraum, Eigenvektor Definition 6.1. Es sei V ein Vektorraum und f : V V eine lineare Abbildung. Ist λ K und v V mit v 0 und f(v) = λv gegeben, so heißt die Zahl λ Eigenwert (EW) von f,

Mehr

1. Übungsblatt: Lineare Algebra II Abgabe: 8./ in den Übungsgruppen

1. Übungsblatt: Lineare Algebra II Abgabe: 8./ in den Übungsgruppen Hannover, den 7. Februar 2002 Aufgabe. Übungsblatt: Lineare Algebra II Abgabe: 8./9.4.2002 in den Übungsgruppen (2, 2, 3 Punkte) Der Vektorraum V = C[, ] sei mit dem üblichen Skalarprodukt f, g = f(t)g(t)

Mehr

Modulprüfung Mathematik I Fachrichtung: Computer Science in Engineering, Computervisualistik, Informatik, Wirtschaftsinformatik WS 2013/

Modulprüfung Mathematik I Fachrichtung: Computer Science in Engineering, Computervisualistik, Informatik, Wirtschaftsinformatik WS 2013/ Fakultät für Mathematik Institut für Algebra und Geometrie Prof. Dr. Martin Henk, Dr. Michael Höding Modulprüfung Mathematik I Fachrichtung: Computer Science in Engineering, Computervisualistik, Informatik,

Mehr

1. Übungsblatt: Lineare Algebra II Abgabe: 24./ in den Übungsgruppen

1. Übungsblatt: Lineare Algebra II Abgabe: 24./ in den Übungsgruppen Hannover, den 0. April 2006. Übungsblatt: Lineare Algebra II Abgabe: 24./25.4.2006 in den Übungsgruppen ( ) 2 5 a) Zeigen Sie, dass A = und B = 2 ( 7 6 invertierbare Matrix T an mit T AT = B. b) Zeigen

Mehr

Wiederholungsserie II

Wiederholungsserie II Lineare Algebra II D-MATH, FS 205 Prof. Richard Pink Wiederholungsserie II. Zeige durch Kopfrechnen, dass die folgende reelle Matrix invertierbar ist: 205 2344 234 990 A := 224 423 990 3026 230 204 9095

Mehr

e At = e λt e (A λi)t.

e At = e λt e (A λi)t. Priv.-Doz. G. Reißig, F. Goßmann M.Sc Universität der Bundeswehr München Institut für Steuer- und Regelungstechnik (LR-15) Email: felix.gossmann@unibw.de Moderne Methoden der Regelungstechnik, H 2016 Übung

Mehr

5 Diagonalisierbarkeit

5 Diagonalisierbarkeit 5 Diagonalisierbarkeit Sei V ein K Vektorraum mit einer Basis B = (v 1,..., v n ) Wiederholung aus 2: Sei f : V V K linear. Stelle f(v j ) für j = 1,..., n dar in der Form a 1j Das n Tupel a j =. a nj

Mehr

Bericht zur Mathematischen Zulassungsprüfung im Mai 2010

Bericht zur Mathematischen Zulassungsprüfung im Mai 2010 Bericht zur Mathematischen Zulassungsprüfung im Mai 2 Heinz-Willi Goelden, Wolfgang Lauf, Martin Pohl Am 5. Mai 2 fand die Mathematische Zulassungsprüfung statt. Die Prüfung bestand aus einer 9-minütigen

Mehr

Klausur Mathematik I

Klausur Mathematik I Technische Universität Dresden 15. August 2008 Institut für Numerische Mathematik Dr. K. Eppler Klausur Mathematik I für Studierende der Fakultät Maschinenwesen (mit Lösungshinweisen) Name: Matrikelnummer.:

Mehr

Lösungen der Aufgaben zu Kapitel 11

Lösungen der Aufgaben zu Kapitel 11 Lösungen der Aufgaben zu Kapitel Vorbemerkung: Zur Bestimmung der Eigenwerte (bzw. des charakteristischen Polynoms) einer (, )-Matrix verwenden wir stets die Regel von Sarrus (Satz..) und zur Bestimmung

Mehr

Eigenwerte (Teschl/Teschl 14.2)

Eigenwerte (Teschl/Teschl 14.2) Eigenwerte Teschl/Teschl 4. Ein Eigenvektor einer quadratischen n nmatrix A ist ein Vektor x R n mit x 0, für den Ax ein skalares Vielfaches von x ist, es also einen Skalar λ gibt mit Ax = λ x Ax λ x =

Mehr

Lineare Algebra für D-ITET, D-MATL, RW. Beispiellösung für Serie 12. Aufgabe Herbstsemester Dr. V. Gradinaru D. Devaud.

Lineare Algebra für D-ITET, D-MATL, RW. Beispiellösung für Serie 12. Aufgabe Herbstsemester Dr. V. Gradinaru D. Devaud. Dr. V. Gradinaru D. Devaud Herbstsemester 15 Lineare Algebra für D-ITET, D-MATL, RW ETH Zürich D-MATH Beispiellösung für Serie 1 Aufgabe 1.1 1.1a) Sei A eine n n-matrix. Das Gleichungssystem Ax = b sei

Mehr

Lineare Algebra und Numerische Mathematik für D-BAUG

Lineare Algebra und Numerische Mathematik für D-BAUG R. Käppeli L. Herrmann W. Wu Herbstsemester 16 Lineare Algebra und Numerische Mathematik für D-BAUG ETH Zürich D-MATH Prüfung Name a a Note Vorname Leginummer Datum 18.8.17 1 3 4 Total 1P 1P 1P 1P 1P P

Mehr

Beispiele. zum Tutorium Numerisches Rechnen und Lineare Algebra WS 2016/2017

Beispiele. zum Tutorium Numerisches Rechnen und Lineare Algebra WS 2016/2017 Beispiele zum Tutorium Numerisches Rechnen und Lineare Algebra WS 6/7 Zur positiven Beurteilung der LV ist es notwendig, dass aus jedem der 9 Abschnitte (Lineare Gleichungssysteme, Determinanten, Vektorräume,

Mehr

Klausur Lineare Algebra I & II

Klausur Lineare Algebra I & II Prof. Dr. G. Felder, Dr. Thomas Willwacher ETH Zürich, Sommer 2010 D MATH, D PHYS, D CHAB Klausur Lineare Algebra I & II Bitte ausfüllen! Name: Vorname: Studiengang: Bitte nicht ausfüllen! Aufgabe Punkte

Mehr

Klausurenkurs zum Staatsexamen (SS 2013): Lineare Algebra und analytische Geometrie 3 Lösungsvorschlag

Klausurenkurs zum Staatsexamen (SS 2013): Lineare Algebra und analytische Geometrie 3 Lösungsvorschlag Dr. Erwin Schörner Klausurenkurs zum Staatsexamen (SS 23): Lineare Algebra und analytische Geometrie 3 Lösungsvorschlag 3. Mit Hilfe elementarer Zeilenumformungen sowie der Tatsache, daß sich die Determinante

Mehr

KLAUSUR. Mathematik II (E-Techniker/Mechatroniker/W-Ingenieure) (W.Strampp) Name: Vorname: Matr. Nr./Studiengang: Versuch Nr.

KLAUSUR. Mathematik II (E-Techniker/Mechatroniker/W-Ingenieure) (W.Strampp) Name: Vorname: Matr. Nr./Studiengang: Versuch Nr. KLAUSUR Mathematik II (E-Techniker/Mechatroniker/W-Ingenieure) 39 (WStrampp) Name: Vorname: Matr Nr/Studiengang: Versuch Nr: Für jede Aufgabe gibt es Punkte Zum Bestehen der Klausur sollten 7 Punkte erreicht

Mehr

Serie a) Welche der folgenden Vektoren sind Eigenvektoren der Matrix 1 0 1? 0 1 1

Serie a) Welche der folgenden Vektoren sind Eigenvektoren der Matrix 1 0 1? 0 1 1 Prof. Norbert Hungerbühler Serie Lineare Algebra II ETH Zürich - D-MAVT. a Welche der folgenden Vektoren sind Eigenvektoren der Matrix? i (,,. ii (,,. iii (,,. iv (, 3,. v (,,. Ein Vektor v ist Eigenvektor

Mehr

Henning Krause Lineare Algebra Julia Sauter SS 2017 Klausur mit Lösungsvorschlag Jan Geuenich

Henning Krause Lineare Algebra Julia Sauter SS 2017 Klausur mit Lösungsvorschlag Jan Geuenich Henning Krause Lineare Algebra Julia Sauter SS 27 Klausur 2.9.27 mit Lösungsvorschlag Jan Geuenich Aufgabe (4 Punkte: Sei n N und seien A und B zwei (n n-matrizen über einem Körper K. Wahr Falsch (a Es

Mehr

2. Klausur zur Linearen Algebra II

2. Klausur zur Linearen Algebra II Technische Universität Dortmund Fakultät für Mathematik Platznummer: Sommersemester 7.9.7. Klausur zur Linearen Algebra II Name: Vorname: Matrikelnummer: Studiengang: Wichtige Informationen: Prüfen Sie

Mehr

Wiederholungsklausur zur Linearen Algebra I

Wiederholungsklausur zur Linearen Algebra I Wiederholungsklausur zur Linearen Algebra I Prof. Dr. C. Löh/D. Fauser/J. Witzig 20. April 2017 Name: Matrikelnummer: Vorname: Übungsleiter: Diese Klausur besteht aus 8 Seiten. Bitte überprüfen Sie, ob

Mehr

Lineare Algebra für Ingenieure

Lineare Algebra für Ingenieure TECHNISCHE UNIVERSITÄT BERLIN SS 4 Fakultät II - Mathematik J Liesen/F Lutz/R Seiler Lineare Algebra für Ingenieure Lösungen zur Juli-Klausur Stand: 4 September 4 Rechenteil Aufgabe (8 Punkte Berechnen

Mehr

Probeklausur Lineare Algebra für Physiker

Probeklausur Lineare Algebra für Physiker Fachbereich Mathematik Prof. Dr. K. Grosse-Brauckmann D. Frisch Probeklausur Lineare Algebra für Physiker SS 8 26./27.6.27 Name:..................................... Vorname:.................................

Mehr

Lineare Algebra und Numerische Mathematik für D-BAUG. Serie 13

Lineare Algebra und Numerische Mathematik für D-BAUG. Serie 13 P. Grohs T. Welti F. Weber Herbstsemester 2015 Lineare Algebra und Numerische Mathematik für D-BAUG ETH Zürich D-MATH Serie 13 Diese letzte Serie des Semesters befasst sich noch einmal mit wichtigen Themen

Mehr

Probeklausur zur Linearen Algebra II

Probeklausur zur Linearen Algebra II Probeklausur zur Linearen Algebra II Prof. Dr. C. Löh/D. Fauser/J. Witzig 24. Juli 207 Name: Matrikelnummer: Vorname: Übungsleiter: Diese Klausur besteht aus 8 Seiten. Bitte überprüfen Sie, ob Sie alle

Mehr

Lösungen Serie 2. D-MAVT Lineare Algebra II FS 2018 Prof. Dr. N. Hungerbühler 1 0 1? 0 1 1

Lösungen Serie 2. D-MAVT Lineare Algebra II FS 2018 Prof. Dr. N. Hungerbühler 1 0 1? 0 1 1 D-MAVT Lineare Algebra II FS 8 Prof. Dr. N. Hungerbühler Lösungen Serie. Welche der folgenden Vektoren sind Eigenvektoren der Matrix? (a) (,, ). Ein Vektor v ist Eigenvektor von A :=, falls Av ein skalares

Mehr

+ x 2 y 2 = f( x 1 ) + f( x 2 ), z 1 + z 2. z 1. a jj + n bjj = SpurA + SpurB ; j=1

+ x 2 y 2 = f( x 1 ) + f( x 2 ), z 1 + z 2. z 1. a jj + n bjj = SpurA + SpurB ; j=1 Höhere Mathematik für technische Studiengänge Vorbereitungsaufgaben für die Übungen Lineare Abbildungen, Eigenwerte Lösungen Lösungshinweise: a nicht linear, denn zb fα α, αy +, α + αz T α, αy +, α + z

Mehr