TECHNISCHE UNIVERSITÄT MÜNCHEN

Größe: px
Ab Seite anzeigen:

Download "TECHNISCHE UNIVERSITÄT MÜNCHEN"

Transkript

1 TECHNISCHE UNIVERSITÄT MÜNCHEN Zentrum Mathematik PROF. DR.DR. JÜRGEN RICHTER-GEBERT, VANESSA KRUMMECK, MICHAEL PRÄHOFER Höhere Mathematik für Informatiker I Wintersemester 3/4 Aufgabenblatt 3 3. Januar 4 Präsenzaufgaben Aufgabe 75. Die goldene Himbeere. Welche der folgenden Rechenregeln gelten für alle Matrizen A, B R n n? A + B A + AB + B A + B A B AB BA BA AB Welche der folgenden Rechenregeln gelten für alle invertierbaren Matrizen A, B R n n? A A T A A T AB A B A B A + BA B A 5 A 5 Die meisten der folgenden falschen Aussagen kann man darauf zurückführen, daß die Matrizenmultikplikation nicht kommutativ ist. A + B A + AB + B A + B A B [Gegenbeispiel: A B AB BA [Gegenbeispiel: A, B BA AB A A T A A T AB A B A B A + BA B A 5 A 5 ] ] Aufgabe 76. Hingucker. Bestimmen Sie folgende Determinanten ohne großen Rechenaufwand. Welche Rechenregeln helfen jeweils? i 4 i i i 6 π i i. Vertauschung von erster mit vierter Zeile und Vertauschung von zweiter mit dritter Zeile wandelt die Matrix in Dreiecksgestalt um, ohne das Vorzeichen ihrer Determinante zu ändern da wir zwei Vertauschungen vornehmen. Die Determinante einer Dreiecksmatrix ist das Produkt ihrer Diagonalelemente. Somit gilt: 4 6. Vertauschung von zweiter mit dritter Zeile zerlegt die Matrix in zwei Blockmatrizen. Die Determinante einer solchen Matrix ist das Produkt dieser Blockmatrizen. Es gilt also:

2 3. Die dritte Spalte ist die Summe der ersten beiden Spalten; somit sind die drei Spaltenvektoren linear abhängig, und ihre Determinante ist Null: Entwicklung nach der zweiten Zeile ergibt: π 6π 6 π π 5. Vertauschung von erster mit zweiter, dritter mit vierter und fünfter mit sechster Spalte ergibt eine Dreiecksmatrix. Es gilt: i i i i i i 3 i i i 6 i i i i Aufgabe 77. IN VER TIER EN. Invertieren Sie, wenn möglich, folgende Matrizen 4 A 5 9, B i, C i Gegeben ist ein Körper K, ein n N + und eine Matrix M K n n. Gesucht ist eine Matrix M K n n, die die Gleichung M M E n erfüllt. Hierbei bezeichne E n die Einheitsmatrix des K n n. Wir lösen obige Matrixgleichung jeweils durch elementare Zeilenumformungen an der erweiterten Matrix M E n bis wir En M erhalten. a Es ist K R, n 3 und A E II + I III + I III + 3 II I + 4 III II + III I + II ,

3 Also A b Es ist K R, n 3 und B E II + 3 I 3 III + 4 I An letzter Matrix erkennt man, daß B nicht invertierbar ist, denn die jetzt links stehende Teilmatrix läßt sich nicht durch elementare Zeilenumformungen in die Einheitsmatrix E 3 umformen, da die letzten beiden Zeilen linear abhängig sind.. c Jetzt ist K C, n und also C i i. C E i i i i i i i i II i I I i II II Aufgabe 78. Unter- und überbestimmte lineare Gleichungssysteme.. Welches der folgenden linearen Gleichungssysteme besitzt keine, genau eine oder unendlich viele Lösungen? 3 5 x 3 8, 3 5 x 3 8, 3 6 x 3 9 x 6 x 6 3 x 4 8. Welches der folgenden linearen Gleichungssysteme besitzt keine oder unendlich viele Lösungen? x x , x x Kann ein lineares Gleichungssystem mit mehr Variablen als Gleichungen jemals genau eine Lösung besitzen? Unter- und überbestimmte lineare Gleichungssysteme.. Das lineare Gleichungssystem Ax a 3 5 x 6 ist wegen ranga ranga, a Zeile3 Zeile lösbar. Wegen ranga, a und Variablenanzahl gibt es genau eine Lösung. Es ist x, x T, T. Das lineare Gleichungssystem Bx b 3 5 x

4 hat wegen rangb rangb, b 3 keine Lösung. Das lineare Gleichungssystem Cx c 3 6 x ist wegen rangc rangc, c Zeile 3 Zeile, Zeile3 Zeile lösbar. Wegen rangc, c und Variablenanzahl gibt es unendlich viele Lösungen. Die Lösungen sind von der Form x, x T 3, T + r, mit r R.. Das lineare Gleichungssystem Dx d hat wegen rangd rangd, d keine Lösung. Das lineare Gleichungssystem F x f x 4 4 x ist wegen rangf rangf, f lösbar. Das lineare Gleichungssystem hat unendlich viele Lösungen Begründung siehe unten. Die Lösungen sind von der Form x, x, T 4,, T + r,, T + s3,, T mit r R und s R. Kann ein lineares Gleichungssystem mit mehr Variablen als Gleichungen jemals genau eine Lösung besitzen? Nein. In einem linearen Gleichungssystem M x b mit mehr Variablen als Gleichungen n Variablen und m Gleichungen, n > m gilt rangm m < n und rangm, b m < n. Selbst wenn rangm rangm, b m bleibt wegen m < n immer mindestens eine freie Variable übrig, die beliebig gewählt werden kann. Aufgabe 79. Cramer & Co. Hausaufgaben. Lösen Sie das folgende Gleichungssystem mit Hilfe der CRAMERschen Regel. Lösen Sie folgendes lineares Gleichungssystem 7x + 3x + 9 x + x x x x x Da d besitzt das Gleichungssystem genau eine Lösung. Die Anwendung der CRAMERschen Regel ergibt x 9 3 d 8, x 7 9 d 8, d 8 3.

5 . A b II + I III + I II x + 3x + x 4 3x + 3 3x 4 r x 4 s x r s x 3 r + s r x 4 s Somit hat die Lösungsmenge folgende Form L x x x 4 R4 x x x r + s, r R, s R Aufgabe 8. Inverse mechanisch. Gegeben sei eine invertierbare Matrix A a ij i,j 3 R 3 3. Überprüfen Sie die folgende Gleichung a a 3 a 3 a 33 A a a 3 a 3 a 33 a a 3 a a 3 a a 3 a 3 a 33 a a 3 a 3 a 33 a a 3 a a 3 a a T a 3 a 3 a a a 3 a 3. a a a a Zur Bestimmung der Inversen A : x ij von A a ij müssen wir folgendes Matrix-Gleichungssystem lösen: a a a 3 x x A A E 3 a a a 3 x x. a 3 a 3 a 33 3 Wir können die Spaltenvektoren von A v, v, v 3 schreiben als v k : x k x k k,, 3. k Damit ist äquivalent zu den drei linearen Gleichungssystemen A v k e k k,, 3.

6 für die gesuchten Spaltenvektoren v, v, v 3 von A. Wir lösen nun jedes dieser drei Gleichungssysteme mithilfe der CRAMERschen Regel: So ist z.b. A v e a a a 3 a a a 3 x x. a 3 a 3 a 33 Die Regel von CRAMER liefert hier x x a a 3 a a 3 a 3 a 33 a a 3 a a 3 a 3 a 33 a a a a a 3 a 3 a a 3 a 3 a 33 a a 3 a 3 a 33 a a a 3 a 3 also v x x a a 3 a 3 a 33 a a 3 a 3 a 33. a a a 3 a 3 Analoges Lösen der beiden restlichen Gleichungssysteme A v e und A v 3 e 3 liefert v a a 3 a 3 a 33 x x a a 3 a a 33 3 a a a 3 a 3 und v 3 a a 3 a a 3 a a 3 a x a a a a a Aufgabe 8. Die Telefonmatrix und andere Kuriositäten. Berechnen Sie folgende Determinanten: Um die gesuchten Determinanten zu berechnen, nutzen wir fast ausschließlich das Kriterium, daß das Ersetzen einer Zeile durch dieselbe Zeile plus das Vielfache einer anderen Zeile den Wert der Determinante nicht verändert II + 4 I 6 III + 7 I

7 , da die letzten beiden Zeilen linear abhängig sind II + I III + I IV + I V + I III + II 3 IV + 3 II 6 53 V + 4 II IV + 3 III 4 7 V + 6 III V + 4 III Aufgabe 8. Freundliche Drachen.

8 Lucy hat Charlie Brown eine Bauanleitung für einen neuen Drachen und einen Gutschein für das Material im Drachenladen geschenkt. Um die Materialkosten möglichst gering zu halten vielleicht langt es dann noch für einen automatischen Drachenhalter möchte Charlie Brown den Flächeninhalt des Drachens ausrechnen. Helfen Sie ihm! Bestimmen Sie den Flächeninhalt der Batfledermaus mit Hilfe von Determinanten. Zur Bestimmung des Flächenmaßes der BAT-Fledermaus verwenden wir die Determinatenformel aus der Vorlesung: Dazu bestimmen wir die Koordinaten der Eckpunkte des die gesuchte Fläche berandenden Polygonzuges: Im angegebenen xy-koordinatensystem erhalten wir ˆ] Z\ ] ƒ Š $Œ&] $ŒŽ rs$t uvs sxw yz${& ]z$}~ WXZY\[]X$^_ QR$S&T UV l m n o]mmqp K L M N OP ` a b c]a de f ghi]g jk EF G Ḧ IJ?@$A&B CD :;$<& <> **+,&-. / 34!"$#&% '& Gemäß Vorlesung berechnet sich dann der Flächeninhalt F der BAT-Fledermaus zu F also F 58/ ,

8. Elemente der linearen Algebra 8.5 Quadratische Matrizen und Determinanten

8. Elemente der linearen Algebra 8.5 Quadratische Matrizen und Determinanten Einheitsmatrix Die quadratische Einheitsmatrix I n M n,n ist definiert durch I n = 1 0 0 0 1 0 0 0 1 (Auf der Hauptdiagonalen stehen Einsen, außerhalb Nullen Durch Ausmultiplizieren sieht man I n A = A

Mehr

5.2 Rechnen mit Matrizen

5.2 Rechnen mit Matrizen 52 Rechnen mit Matrizen 52 Rechnen mit Matrizen 97 Für Matrizen desselben Typs ist eine Addition erklärt, und zwar durch Addition jeweils entsprechender Einträge Sind genauer A = (a ij ) und B = (b ij

Mehr

5.2 Rechnen mit Matrizen

5.2 Rechnen mit Matrizen 52 Rechnen mit Matrizen 52 Rechnen mit Matrizen 95 Für Matrizen desselben Typs ist eine Addition erklärt, und zwar durch Addition jeweils entsprechender Einträge Sind genauer A = (a ij ) und B = (b ij

Mehr

TECHNISCHE UNIVERSITÄT MÜNCHEN

TECHNISCHE UNIVERSITÄT MÜNCHEN TECHNISCHE UNIVERSITÄT MÜNCHEN Zentrum Mathematik PROF. DR.DR. JÜRGEN RICHTER-GEBERT, VANESSA KRUMMECK, MICHAEL PRÄHOFER Höhere Mathematik für Informatiker I Wintersemester 3/ Aufgabenblatt 6. Januar Präsenzaufgaben

Mehr

TECHNISCHE UNIVERSITÄT MÜNCHEN

TECHNISCHE UNIVERSITÄT MÜNCHEN TECHNSCHE UNVERSTÄT MÜNCHEN Zentrum Mathematik PROF DRDR JÜRGEN RCHTER-GEBERT, VANESSA KRUMMECK, MCHAEL PRÄHOFER Höhere Mathematik für nformatiker Wintersemester 23/24 Aufgabenblatt 2 23 Januar 24 Präsenzaufgaben

Mehr

Übungen zum Ferienkurs Lineare Algebra WS 14/15

Übungen zum Ferienkurs Lineare Algebra WS 14/15 Übungen zum Ferienkurs Lineare Algebra WS 14/15 Matrizen und Vektoren, LGS, Gruppen, Vektorräume 1.1 Multiplikation von Matrizen Gegeben seien die Matrizen A := 1 1 2 0 5 1 8 7 Berechnen Sie alle möglichen

Mehr

9.2 Invertierbare Matrizen

9.2 Invertierbare Matrizen 34 9.2 Invertierbare Matrizen Die Division ist als Umkehroperation der Multiplikation definiert. Das heisst, für reelle Zahlen a 0 und b gilt b = a genau dann, wenn a b =. Übertragen wir dies von den reellen

Mehr

Lineare Algebra und Numerische Mathematik für D-BAUG

Lineare Algebra und Numerische Mathematik für D-BAUG R. Käppeli L. Herrmann W. Wu Herbstsemester 2016 Lineare Algebra und Numerische Mathematik für D-BAUG ETH Zürich D-MATH Beispiellösung für Serie 6 Aufgabe 6.1 Berechnen Sie die Determinanten der beiden

Mehr

Wirtschaftsmathematik Plus für International Management (BA) und Betriebswirtschaft (BA)

Wirtschaftsmathematik Plus für International Management (BA) und Betriebswirtschaft (BA) Wirtschaftsmathematik Plus für International Management (BA) und Betriebswirtschaft (BA) Wintersemester 2012/13 Hochschule Augsburg Lineare : Einführung Beispiele linearer a) b) c) 2x 1 3x 2 = 1 x 1 +

Mehr

8.2 Invertierbare Matrizen

8.2 Invertierbare Matrizen 38 8.2 Invertierbare Matrizen Die Division ist als Umkehroperation der Multiplikation definiert. Das heisst, für reelle Zahlen a 0 und b gilt b = a genau dann, wenn a b =. Übertragen wir dies von den reellen

Mehr

5 Lineare Gleichungssysteme und Determinanten

5 Lineare Gleichungssysteme und Determinanten 5 Lineare Gleichungssysteme und Determinanten 51 Lineare Gleichungssysteme Definition 51 Bei einem linearen Gleichungssystem (LGS) sind n Unbekannte x 1, x 2,, x n so zu bestimmen, dass ein System von

Mehr

4. Übungsblatt zur Mathematik II für Inf, WInf

4. Übungsblatt zur Mathematik II für Inf, WInf Fachbereich Mathematik Prof Dr Streicher Dr Sergiy Nesenenko Pavol Safarik SS 010 11 15 Mai 4 Übungsblatt zur Mathematik II für Inf, WInf Gruppenübung Aufgabe G13 (Basistransformation) ( ) 15 05 Die lineare

Mehr

8.2 Invertierbare Matrizen

8.2 Invertierbare Matrizen 38 8.2 Invertierbare Matrizen Die Division ist als Umkehroperation der Multiplikation definiert. Das heisst, für reelle Zahlen a 0 und b gilt b = a genau dann, wenn a b =. Übertragen wir dies von den reellen

Mehr

6.2 Rechnen mit Matrizen

6.2 Rechnen mit Matrizen 62 Rechnen mit Matrizen 62 Rechnen mit Matrizen 103 Für Matrizen desselben Typs ist eine Addition erklärt, und zwar durch Addition jeweils entsprechender Einträge Sind genauer A = (a ij ) und B = (b ij

Mehr

3 Lineare Gleichungen

3 Lineare Gleichungen Aufgabe 3. Man löse die lineare Gleichung a 2 x b 2 a a(b ax) b + b2 a = a, a b nach der Unbekannten x auf und diskutiere die möglichen Fälle. a 2 x b 2 a a(b ax) b + b2 a = a a b a 2 bx b 3 a 2 b + a

Mehr

Lösbarkeit linearer Gleichungssysteme

Lösbarkeit linearer Gleichungssysteme Lösbarkeit linearer Gleichungssysteme Lineares Gleichungssystem: Ax b, A R m n, x R n, b R m L R m R n Lx Ax Bemerkung b 0 R m Das Gleichungssystem heißt homogen a A0 0 Das LGS ist stets lösbar b Wenn

Mehr

D-MAVT Lineare Algebra I HS 2017 Prof. Dr. N. Hungerbühler. Lösungen Serie 14: Ferienserie

D-MAVT Lineare Algebra I HS 2017 Prof. Dr. N. Hungerbühler. Lösungen Serie 14: Ferienserie D-MAVT Lineare Algebra I HS 7 Prof. Dr. N. Hungerbühler Lösungen Serie 4: Ferienserie . Finden Sie ein Erzeugendensystem des Lösungsraums L R 5 des Systems x + x x 3 + 3x 4 x 5 = 3x x + 4x 3 x 4 + 5x 5

Mehr

Matrizen, Determinanten, lineare Gleichungssysteme

Matrizen, Determinanten, lineare Gleichungssysteme Matrizen, Determinanten, lineare Gleichungssysteme 1 Matrizen Definition 1. Eine Matrix A vom Typ m n (oder eine m n Matrix, A R m n oder A C m n ) ist ein rechteckiges Zahlenschema mit m Zeilen und n

Mehr

Matrizen, Gaußscher Algorithmus 1 Bestimmung der inversen Matrix

Matrizen, Gaußscher Algorithmus 1 Bestimmung der inversen Matrix Inhaltsverzeichnis Matrizen, Gaußscher Algorithmus 1 Bestimmung der inversen Matrix Auf dieser Seite werden Matrizen und Vektoren fett gedruckt, um sie von Zahlen zu unterscheiden. Betrachtet wird das

Mehr

Mathematik für Studierende der Biologie und des Lehramtes Chemie

Mathematik für Studierende der Biologie und des Lehramtes Chemie Einführung I Mathematik für Studierende der Biologie und des Lehramtes Chemie Dominik Schillo Universität des Saarlandes 007 (Stand: 007, 4:9 Uhr) Wie viel Kilogramm Salzsäure der Konzentration % muss

Mehr

Serie 8: Online-Test

Serie 8: Online-Test D-MAVT Lineare Algebra I HS 017 Prof Dr N Hungerbühler Serie 8: Online-Test Einsendeschluss: Freitag, der 4 November um 14:00 Uhr Diese Serie besteht nur aus Multiple-Choice-Aufgaben und wird nicht vorbesprochen

Mehr

Tutorium: Analysis und Lineare Algebra

Tutorium: Analysis und Lineare Algebra Tutorium: Analysis und Lineare Algebra Vorbereitung der Bonusklausur am 14.5.218 (Teil 2) 9. Mai 218 Steven Köhler mathe@stevenkoehler.de mathe.stevenkoehler.de 2 c 218 Steven Köhler 9. Mai 218 3 c 218

Mehr

Mathematik für Informatiker 1 Wintersemester 2013/14 Übungsblatt 12

Mathematik für Informatiker 1 Wintersemester 2013/14 Übungsblatt 12 Dipl.Inf. Malte Isberner Dr. Oliver Rüthing Dipl.Inf. Melanie Schmidt Dr. Hubert Wagner Übungen zur Vorlesung Mathematik für Informatiker 1 Wintersemester 2013/14 Übungsblatt 12 Die Lösungshinweise dienen

Mehr

Mathematik für Naturwissenschaftler II SS 2010

Mathematik für Naturwissenschaftler II SS 2010 Mathematik für Naturwissenschaftler II SS 2010 Lektion 11 1. Juni 2010 Rechenregeln für Determinanten Satz 62. (Determinanten von Dreiecksmatrizen) Es sei A eine obere oder untere n n-dreiecksmatrix.

Mehr

Kapitel 4. Determinante. Josef Leydold Mathematik für VW WS 2017/18 4 Determinante 1 / 24

Kapitel 4. Determinante. Josef Leydold Mathematik für VW WS 2017/18 4 Determinante 1 / 24 Kapitel 4 Determinante Josef Leydold Mathematik für VW WS 2017/18 4 Determinante 1 / 24 Was ist eine Determinante? Wir wollen messen, ob n Vektoren im R n linear abhängig sind bzw. wie weit sie davon entfernt

Mehr

Ausgewählte Lösungen zu den Übungsblättern 4-5

Ausgewählte Lösungen zu den Übungsblättern 4-5 Fakultät für Luft- und Raumfahrttechnik Institut für Mathematik und Rechneranwendung Vorlesung: Lineare Algebra (ME), Prof. Dr. J. Gwinner Ausgewählte en zu den Übungsblättern -5 Aufgabe, Lineare Unabhängigkeit

Mehr

In diesem Abschnitt betrachten wir nur quadratische Matrizen mit Komponenten aus einem Körper K, also A K n n für ein n N. Wenn (mit einem n > 1)

In diesem Abschnitt betrachten wir nur quadratische Matrizen mit Komponenten aus einem Körper K, also A K n n für ein n N. Wenn (mit einem n > 1) 34 Determinanten In diesem Abschnitt betrachten wir nur quadratische Matrizen mit Komponenten aus einem Körper K, also A K n n für ein n N Wenn (mit einem n > 1) a 11 a 12 a 1n a 21 a 22 a 2n A =, (1)

Mehr

Serie 8: Fakultativer Online-Test

Serie 8: Fakultativer Online-Test Prof Norbert Hungerbühler Lineare Algebra I Serie 8: Fakultativer Online-Test ETH Zürich - D-MAVT HS 215 1 Diese Serie besteht nur aus Multiple-Choice-Aufgaben und wird nicht vorbesprochen Die Nachbesprechung

Mehr

37 Gauß-Algorithmus und lineare Gleichungssysteme

37 Gauß-Algorithmus und lineare Gleichungssysteme 37 Gauß-Algorithmus und lineare Gleichungssysteme 37 Motivation Lineare Gleichungssysteme treten in einer Vielzahl von Anwendungen auf und müssen gelöst werden In Abschnitt 355 haben wir gesehen, dass

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

Lineare Algebra und Numerische Mathematik für D-BAUG

Lineare Algebra und Numerische Mathematik für D-BAUG R Käppeli L Herrmann W Wu Herbstsemester 26 Lineare Algebra und Numerische Mathematik für D-BAUG ETH Zürich D-MATH Beispiellösung für Serie 2 Aufgabe 2 Welche der folgenden Aussagen sind korrekt? (i) Jedes

Mehr

A wird in diesem Fall invertierbar oder regulär genannt. Beispiel

A wird in diesem Fall invertierbar oder regulär genannt. Beispiel Inverse Matrizen Definition Sei A eine quadratische Matrix vom yp (n,n) Existiert zu A eine Matrix X gleichen yps mit AX = XA = E (E: (n,n) Einheitsmatrix), so nennt man X die zu A inverse Matrix, oder

Mehr

TECHNISCHE UNIVERSITÄT MÜNCHEN

TECHNISCHE UNIVERSITÄT MÜNCHEN TECHNISCHE UNIVERSITÄT MÜNCHEN Zentrum Mathematik PROF. DR.DR. JÜRGEN RICHTER-GEBERT, VANESSA KRUMMECK, MICHAEL PRÄHOFER Höhere Mathematik für Informatiker I Wintersemester 3/4) Aufgabenblatt 4. Februar

Mehr

2.2 Lineare Gleichungssysteme (LGS)

2.2 Lineare Gleichungssysteme (LGS) 2.2 Lineare Gleichungssysteme (LGS) Definition 2.2.. Ein LGS über einem Körper K von m Gleichungen in n Unbekannten x,..., x n ist ein Gleichungssystem der Form a x + a 2 x 2 +... + a n x n = b a 2 x +

Mehr

Serie 10: Inverse Matrix und Determinante

Serie 10: Inverse Matrix und Determinante D-ERDW, D-HEST, D-USYS Mathematik I HS 5 Dr Ana Cannas Serie 0: Inverse Matrix und Determinante Bemerkung: Die Aufgaben dieser Serie bilden den Fokus der Übungsgruppen vom und 5 November Gegeben sind die

Mehr

a 21 a 22 a 21 a 22 = a 11a 22 a 21 a 12. Nun zur Denition und Berechnung von n n-determinanten: ( ) a 11 a 12 a 13 a 21 a 22 a 23 a 31 a 32 a 33 A =

a 21 a 22 a 21 a 22 = a 11a 22 a 21 a 12. Nun zur Denition und Berechnung von n n-determinanten: ( ) a 11 a 12 a 13 a 21 a 22 a 23 a 31 a 32 a 33 A = 3 Determinanten Man bestimmt Determinanten nur von quadratischen Matrizen Wir werden die Berechnung von Determinanten rekursiv durchfuhren, dh wir denieren wie man eine 2 2-Determinante berechnet und fuhren

Mehr

Das inhomogene System. A x = b

Das inhomogene System. A x = b Ein homogenes lineares Gleichungssystem A x = 0 mit m Gleichungen und n Unbestimmten hat immer mindestens die Lösung 0. Ist r der Rang von A, so hat das System n r Freiheitsgrade. Insbesondere gilt: Ist

Mehr

Mathematik I für MB/ME

Mathematik I für MB/ME Mathematik I für MB/ME Fachbereich Grundlagenwissenschaften Prof Dr Viola Weiÿ Wintersemester 25/26 Übungsaufgaben Serie 4: Lineare Unabhängigkeit, Matrizen, Determinanten, LGS Prüfen Sie, ob die folgenden

Mehr

Wir stellen uns das Ziel, wesentliche Information über. Determinanten haben auch eine geometrische Bedeutung: Volumenbestimmung eines Parallelepipeds

Wir stellen uns das Ziel, wesentliche Information über. Determinanten haben auch eine geometrische Bedeutung: Volumenbestimmung eines Parallelepipeds 39 Determinanten 391 Motivation Wir stellen uns das Ziel, wesentliche Information über die Invertierbarkeit einer n n-matrix das Lösungsverhalten zugehöriger linearer Gleichungssysteme möglichst kompakt

Mehr

Wirtschaftsmathematik für International Management (BA) und Betriebswirtschaft (BA)

Wirtschaftsmathematik für International Management (BA) und Betriebswirtschaft (BA) Wirtschaftsmathematik für International Management (BA) und Betriebswirtschaft (BA) Wintersemester 2014/15 Hochschule Augsburg Lineare : Einführung Beispiele linearer a) b) c) 2x 1 3x 2 = 1 x 1 + x 2 =

Mehr

D-MAVT Lineare Algebra I HS 2017 Prof. Dr. N. Hungerbühler. Lösungen Serie 10

D-MAVT Lineare Algebra I HS 2017 Prof. Dr. N. Hungerbühler. Lösungen Serie 10 D-MAVT Lineare Algebra I HS 2017 Prof. Dr. N. Hungerbühler Lösungen Serie 10 1. Für a 1 : 1 1 0, a 2 : 1 1, a 3 : 1 1 1, b : 2 2 2 1 und A : (a 1, a 2, a 3 ) gelten welche der folgenden Aussagen? (a) det(a)

Mehr

TECHNISCHE UNIVERSITÄT MÜNCHEN

TECHNISCHE UNIVERSITÄT MÜNCHEN TECHNISCHE UNIVERSITÄT MÜNCHEN Zentrum Mathematik PROF. DR.DR. JÜRGEN RICHTER-GEBERT, VANESSA KRUMMECK, MICHAEL PRÄHOFER Höhere Mathematik für Informatiker I (Wintersemester 2003/2004) Aufgabenblatt 6

Mehr

Kapitel 9: Lineare Gleichungssysteme

Kapitel 9: Lineare Gleichungssysteme Kapitel 9: Lineare Gleichungssysteme Stefan Ruzika Mathematisches Institut Universität Koblenz-Landau Campus Koblenz Stefan Ruzika (KO) Kapitel 9: Lineare Gleichungssysteme 1 / 15 Gliederung 1 Grundbegriffe

Mehr

5.4 Basis, Lineare Abhängigkeit

5.4 Basis, Lineare Abhängigkeit die allgemeine Lösung des homogenen Systems. Wieder ist 2 0 L i = L h + 0 1 Wir fassen noch einmal zusammen: Ein homogenes lineares Gleichungssystem A x = 0 mit m Gleichungen und n Unbekannten hat n Rang(A)

Mehr

( ) Lineare Gleichungssysteme

( ) Lineare Gleichungssysteme 102 III. LINEARE ALGEBRA Aufgabe 13.37 Berechne die Eigenwerte der folgenden Matrizen: ( ) 1 1 0 1 1 2 0 3 0 0, 2 1 1 1 2 1. 1 1 0 3 Aufgabe 13.38 Überprüfe, ob die folgenden symmetrischen Matrizen positiv

Mehr

Mathematik für Naturwissenschaftler, Pruscha & Rost Kap 7 Lösungen

Mathematik für Naturwissenschaftler, Pruscha & Rost Kap 7 Lösungen Mathematik für Naturwissenschaftler, Pruscha & Rost Kap 7 Lösungen a) Es ist < x, y > α + + β β ( + α) und y α + + β α + + ( + α) (α + α + ) 6 α + α, also α, ± 5 + ± 9 4 ± 3 Es gibt also Lösungen: α, β

Mehr

Ferienkurs Mathematik für Physiker I Skript Teil 3 ( )

Ferienkurs Mathematik für Physiker I Skript Teil 3 ( ) Ferienkurs Mathematik für Physiker I WS 2016/17 Ferienkurs Mathematik für Physiker I Skript Teil 3 (29032017) 1 Lineare Gleichungssysteme Oft hat man es in der Physik mit unbekannten Größen zu tun, für

Mehr

Lineare Algebra. 2. Übungsstunde. Steven Battilana. battilana.uk/teaching

Lineare Algebra. 2. Übungsstunde. Steven Battilana. battilana.uk/teaching Lineare Algebra. Übungsstunde Steven Battilana stevenb@student.ethz.ch battilana.uk/teaching October 6, 017 1 Erinnerung: Lineare Gleichungssysteme LGS Der allgemeine Fall hat m lineare Gleichungen, n

Mehr

Lineare Algebra 1. Roger Burkhardt

Lineare Algebra 1. Roger Burkhardt Lineare Algebra 1 Roger Burkhardt roger.burkhardt@fhnw.ch Fachhochschule Nordwestschweiz Hochschule für Technik Institut für Geistes- und Naturwissenschaft HS 2010/11 1 Einführung Lineare Gleichungen Definition

Mehr

)=(2 1 ( 2) 2) ( ) = 12 (Blockmatrix-Regel) Jede Zeile passend mit 1. Zeile addieren. Zeilentausch, 2. Zeile

)=(2 1 ( 2) 2) ( ) = 12 (Blockmatrix-Regel) Jede Zeile passend mit 1. Zeile addieren. Zeilentausch, 2. Zeile Lineare Algebra Prof. Dr. R. Dahlhaus Dr. S. Richter, N. Phandoidaen Wintersemester 28/29 3. Präsenzblatt Lösungen Aufgabe P49 (erechnung von Determinanten). Sei n 2 N, n 2. Gegeben seien folgende Matrizen

Mehr

Lineare Gleichungssysteme und Matrizen

Lineare Gleichungssysteme und Matrizen Kapitel 11 Lineare Gleichungssysteme und Matrizen Ein lineares Gleichungssystem (lgs) mit m linearen Gleichungen in den n Unbekannten x 1, x 2,..., x n hat die Gestalt: Mit a 11 x 1 + a 12 x 2 + a 13 x

Mehr

FREIE UNIVERSITÄT BERLIN Fachbereich Wirtschaftswissenschaft Institut für Statistik und Ökonometrie (WE 2) Prof. Dr. J. Wolters WS 07/08.

FREIE UNIVERSITÄT BERLIN Fachbereich Wirtschaftswissenschaft Institut für Statistik und Ökonometrie (WE 2) Prof. Dr. J. Wolters WS 07/08. FREIE UNIVERSITÄT BERLIN Fachbereich Wirtschaftswissenschaft Institut für Statistik und Ökonometrie (WE ) Prof. Dr. J. Wolters WS 07/08 Mathematik. Aufgabenblatt Abgabe bis spätestens Freitag..007 zwischen

Mehr

Serie 11: Lineare Gleichungssysteme, Gauss-Elimination & LR-Zerlegung

Serie 11: Lineare Gleichungssysteme, Gauss-Elimination & LR-Zerlegung D-MATH/D-PHYS Lineare Algebra I HS 06 Dr. Meike Akveld Serie : Lineare Gleichungssysteme, Gauss-Elimination & LR-Zerlegung. Gegeben seien die folgenden geordneten Basen B = (v, v, v, v ) und C = (w, w,

Mehr

Theoretische Fragen zu ausgewählten Themen in Lineare Algebra

Theoretische Fragen zu ausgewählten Themen in Lineare Algebra Theoretische Fragen zu ausgewählten Themen in Lineare Algebra { Oren Halvani, Jonathan Weinberger } TU Darmstadt 25. Juni 2009 Inhaltsverzeichnis 1 Determinanten................................................

Mehr

Serie 11: Lineare Gleichungssysteme, Gauss-Elimination & LR-Zerlegung

Serie 11: Lineare Gleichungssysteme, Gauss-Elimination & LR-Zerlegung D-MATH/D-PHYS Lineare Algebra I HS 2017 Dr. Meike Akveld Serie 11: Lineare Gleichungssysteme, Gauss-Elimination & LR-Zerlegung 1. In dieser Aufgabe beweisen wir die Existenz der LR-Zerlegung einer quadratischen

Mehr

Lösung Serie 11: Lineare Gleichungssysteme, Gauss-Elimination & LR-Zerlegung

Lösung Serie 11: Lineare Gleichungssysteme, Gauss-Elimination & LR-Zerlegung D-MATH/D-PHYS Lineare Algebra I HS 06 Dr. Meike Akveld Lösung Serie : Lineare Gleichungssysteme, Gauss-Elimination & LR-Zerlegung. Um zu zeigen, dass es sich bei den gegebenen Vektoren um Basen handelt,

Mehr

1 Einführung Gleichungen und 2 Unbekannte Gleichungen und 3 Unbekannte... 4

1 Einführung Gleichungen und 2 Unbekannte Gleichungen und 3 Unbekannte... 4 Wirtschaftswissenschaftliches Zentrum 3 Universität Basel Mathematik 2 Dr Thomas Zehrt Lineare Gleichungssysteme Inhaltsverzeichnis Einführung 2 2 Gleichungen und 2 Unbekannte 2 2 3 Gleichungen und 3 Unbekannte

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

TECHNISCHE UNIVERSITÄT MÜNCHEN

TECHNISCHE UNIVERSITÄT MÜNCHEN TECHNISCHE UNIVERSITÄT MÜNCHEN Zentrum Mathematik PROF. DR.DR. JÜRGEN RICHTER-GEBERT, VANESSA KRUMMECK, MICHAEL PRÄHOFER Höhere Mathematik für Informatiker I (Wintersemester 3/4) Aufgabenblatt (9. Januar

Mehr

Übungen. Mathematik für Studierende der Biologie und des Lehramtes Chemie

Übungen. Mathematik für Studierende der Biologie und des Lehramtes Chemie Übungen Mathematik für Studierende der Biologie und des Lehramtes Chemie Dominik Schillo Universität des Saarlandes 7..7 (Stand: 7..7, 3:47 Uhr) Blatt : Ausgabe:..7, Abgabe: 7..7, Übungen: 4..7, 7..7,

Mehr

1 Transponieren, Diagonal- und Dreiecksmatrizen

1 Transponieren, Diagonal- und Dreiecksmatrizen Technische Universität München Thomas Reifenberger Ferienkurs Lineare Algebra für Physiker Vorlesung Mittwoch WS 2008/09 1 Transponieren, Diagonal- und Dreiecksmatrizen Definition 11 Transponierte Matrix

Mehr

1 Zum Aufwärmen. 1.1 Notationen. 1.2 Lineare Abbildungen und Matrizen. 1.3 Darstellungsmatrizen

1 Zum Aufwärmen. 1.1 Notationen. 1.2 Lineare Abbildungen und Matrizen. 1.3 Darstellungsmatrizen 1 Zum Aufwärmen 1.1 Notationen In diesem Teil der Vorlesung bezeichnen wir Körper mit K, Matrizen mit Buchstaben A,B,..., Vektoren mit u,v,w,... und Skalare mit λ,µ,... Die Menge der m n Matrizen bezeichnen

Mehr

Höhere Mathematik für die Fachrichtung Physik

Höhere Mathematik für die Fachrichtung Physik Karlsruher Institut für Technologie Institut für Analysis Dr. Christoph Schmoeger Michael Hott, M. Sc. WS 5/.. Höhere Mathematik für die Fachrichtung Physik Lösungsvorschläge zum 4. Übungsblatt Aufgabe

Mehr

2 Matrizenrechnung und Lineare Gleichungssysteme

2 Matrizenrechnung und Lineare Gleichungssysteme Technische Universität München Florian Ettlinger Ferienkurs Lineare Algebra Vorlesung Dienstag WS 2011/12 2 Matrizenrechnung und Lineare Gleichungssysteme 2.1 Matrizenrechnung 2.1.1 Einführung Vor der

Mehr

10. Übung zur Linearen Algebra I -

10. Übung zur Linearen Algebra I - . Übung zur Linearen Algebra I - en Kommentare an Hannes.Klarner@FU-Berlin.de FU Berlin. WS 29-. Aufgabe 37 i Für welche α R besitzt das lineare Gleichungssystem 4 αx + αx 2 = 4x + α + 2x 2 = α genau eine,

Mehr

Mathematik I für MB und ME

Mathematik I für MB und ME Mathematik I für MB und ME Fachbereich Grundlagenwissenschaften Prof Dr Viola Weiÿ Wintersemester 28/29 Übungsaufgaben Serie 4: Lineare Unabhängigkeit, Matrizen, Determinanten, LGS Prüfen Sie, ob die folgenden

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 5 Aufgabe 5.1 Kommutierende Matrizen In der Vorlesung und vergangenen

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

3 Matrizen und Lineare Gleichungssysteme

3 Matrizen und Lineare Gleichungssysteme 3 Matrizen und LGS Pink: Lineare Algebra HS 2014 Seite 38 3 Matrizen und Lineare Gleichungssysteme 3.1 Definitionen Sei K ein Körper, und seien m,n,l natürliche Zahlen. Definition: Eine Matrix mit m Zeilen

Mehr

3 Lineare Gleichungssysteme

3 Lineare Gleichungssysteme 3 Lineare Gleichungssysteme 3 Fortsetzung des Matrizenkalküls Als erstes beweisen wir einen einfachen Satz über den Rang von Matrizenprodukten Satz 3 (a) Für Matrizen A : Ã l m, B : Ã m n gilt rang AB

Mehr

Matrizen und Determinanten, Aufgaben

Matrizen und Determinanten, Aufgaben Matrizen und Determinanten, Aufgaben Inhaltsverzeichnis 1 Multiplikation von Matrizen 1 11 Lösungen 3 2 Determinanten 6 21 Lösungen 7 3 Inverse Matrix 8 31 Lösungen 9 4 Matrizengleichungen 11 41 Lösungen

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

Lineare Algebra. Wintersemester 2018/19. Berechnen Sie die Determinanten der folgenden Matrizen mit Einträgen in R: 4 2 = = 18.

Lineare Algebra. Wintersemester 2018/19. Berechnen Sie die Determinanten der folgenden Matrizen mit Einträgen in R: 4 2 = = 18. Goethe-Universität Frankfurt Institut für Mathematik Lineare Algebra Wintersemester 218/19 Prof Dr Jakob Stix Martin Lüdtke Übungsblatt 11 15 Januar 219 Aufgabe 1 (5=1+1+1,5+1,5 Punkte) Berechnen Sie die

Mehr

TECHNISCHE UNIVERSITÄT MÜNCHEN. Einführung in die Matrizenrechnung

TECHNISCHE UNIVERSITÄT MÜNCHEN. Einführung in die Matrizenrechnung TECHNISCHE UNIVERSITÄT MÜNCHEN Zentrum Mathematik Prof. Dr. Friedrich Roesler Ralf Franken, PhD Max Lein Lineare Algebra WS 006/07 en Blatt 3.0.006 Einführung in die Matrizenrechnung Zentralübungsaufgaben

Mehr

Vorbereitungskurs Mathematik zum Sommersemester 2011 Tag 7

Vorbereitungskurs Mathematik zum Sommersemester 2011 Tag 7 Vorbereitungskurs Mathematik zum Sommersemester 2011 Tag 7 Timo Stöcker Erstsemestereinführung Informatik TU Dortmund 22. März 2011 Heute Themen Lineare Gleichungssysteme Matrizen Timo Stöcker https://fsinfo.cs.tu-dortmund.de/studis/ese/vorkurse/mathe

Mehr

K. Eppler, Inst. f. Num. Mathematik Übungsaufgaben. 12. Übung: Woche vom (Lin.Alg.

K. Eppler, Inst. f. Num. Mathematik Übungsaufgaben. 12. Übung: Woche vom (Lin.Alg. Übungsaufgaben 12. Übung: Woche vom 16. 1.-20. 1. 2017 (Lin.Alg. I): Heft Ü 3: 2.1.11; 2.1.8; 2.1.17; 2.2.1; 2.2.3; 1.1.1; 1.1.4; Hinweis 1: 3. Test (Integration, analyt. Geom.) ist seit 9.1. freigeschalten

Mehr

3 Systeme linearer Gleichungen

3 Systeme linearer Gleichungen 3 Systeme linearer Gleichungen Wir wenden uns nun dem Problem der Lösung linearer Gleichungssysteme zu. Beispiel 3.1: Wir betrachten etwa das folgende System linearer Gleichungen: y + 2z = 1 (1) x 2y +

Mehr

3 Matrizenrechnung. 3. November

3 Matrizenrechnung. 3. November 3. November 008 4 3 Matrizenrechnung 3.1 Transponierter Vektor: Die Notation x R n bezieht sich per Definition 1 immer auf einen stehenden Vektor, x 1 x x =.. x n Der transponierte Vektor x T ist das zugehörige

Mehr

Technische Universität München Zentrum Mathematik. Übungsblatt 7

Technische Universität München Zentrum Mathematik. Übungsblatt 7 Technische Universität München Zentrum Mathematik Mathematik (Elektrotechnik) Prof. Dr. Anusch Taraz Dr. Michael Ritter Übungsblatt 7 Hausaufgaben Aufgabe 7. Für n N ist die Matrix-Exponentialfunktion

Mehr

Serie 8: Online-Test

Serie 8: Online-Test D-MAVT Lineare Algebra I HS 018 Prof Dr N Hungerbühler Serie 8: Online-Test Schicken Sie Ihre Lösung bis spätestens Freitag, den 3 November um 14:00 Uhr ab Diese Serie besteht nur aus Multiple-Choice-Aufgaben

Mehr

Gemischte Aufgaben zur Klausurvorbereitung

Gemischte Aufgaben zur Klausurvorbereitung Gunter Ochs Wintersemester / Gemischte Aufgaben zur Klausurvorbereitung Lösungshinweise (ohne Galantie auf Fehreleiheit. Gegeben sei eine Tabelle, die bestimmten Buchstaben Zahlen von bis zuordnet. Buchstabe

Mehr

Musterlösungen Blatt Mathematischer Vorkurs. Sommersemester Dr. O. Zobay. Matrizen

Musterlösungen 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

Mehr

(c) x 2 + 3x 3 = 1 3x 1 + 6x 2 3x 3 = 2 6x 1 + 6x x 3 = 5

(c) x 2 + 3x 3 = 1 3x 1 + 6x 2 3x 3 = 2 6x 1 + 6x x 3 = 5 Musterlösungen zu Mathematik II (Elementare Lineare Algebra) Blatt Nathan Bowler A: Präsenzaufgaben. Zeilenstufenform und reduzierte Zeilenstufenform erkennen Welche der folgenden Matrizen sind in Zeilenstufenform?

Mehr

Kapitel 16. Invertierbare Matrizen

Kapitel 16. Invertierbare Matrizen Kapitel 16. Invertierbare Matrizen Die drei Schritte des Gauß-Algorithmus Bringe erweiterte Matrix [A b] des Gleichungssystems A x auf Zeilenstufenform [A b ]. Das System A x = b ist genau dann lösbar,

Mehr

TECHNISCHE UNIVERSITÄT MÜNCHEN Fakultät für Mathematik. Semestrale Lineare Algebra 1 Prof. Dr. F. Roesler

TECHNISCHE UNIVERSITÄT MÜNCHEN Fakultät für Mathematik. Semestrale Lineare Algebra 1 Prof. Dr. F. Roesler ................ Note I II Name Vorname 1 Matrikelnummer Studiengang (Hauptfach) Fachrichtung (Nebenfach) 2 Unterschrift der Kandidatin/des Kandidaten 3 TECHNISCHE UNIVERSITÄT MÜNCHEN Fakultät für Mathematik

Mehr

Serie 5. Lineare Algebra D-MATH, HS Prof. Richard Pink. 1. [Aufgabe] Invertieren Sie folgende Matrizen über Q:

Serie 5. Lineare Algebra D-MATH, HS Prof. Richard Pink. 1. [Aufgabe] Invertieren Sie folgende Matrizen über Q: Lineare Algebra D-MATH, HS 214 Prof Richard Pink Serie 5 1 [Aufgabe] Invertieren Sie folgende Matrizen über Q: 1 a) 1 1 1 1 1 2 1 1 1 b) 1 2 1 1 1 1 2 1 1 1 1 2 1 2 3 1 c) 1 3 3 2 2 1 5 3 1 2 6 1 [Lösung]

Mehr

Diplomvorprüfung LA H 06 VD : 1

Diplomvorprüfung LA H 06 VD : 1 Diplomvorprüfung LA H 6 VD : Aufgabe : (3 + + = 6 Punkte) Gegeben sei die Matrix A = a) Bestimmen Sie die Eigenwerte von A b) Bestimmen Sie alle Eigenvektoren der Matrix A c) Ist die Matrix A invertierbar?

Mehr

Spezialfall: Die Gleichung ax = b mit einer Unbekannten x kann mit Hilfe des Kehrwerts 1 a = a 1 gelöst werden:

Spezialfall: Die Gleichung ax = b mit einer Unbekannten x kann mit Hilfe des Kehrwerts 1 a = a 1 gelöst werden: Inverse Matritzen Spezialfall: Die Gleichung ax b mit einer Unbekannten x kann mit Hilfe des Kehrwerts 1 a a 1 gelöst werden: ax b x b a a 1 b. Verallgemeinerung auf Ax b mit einer n nmatrix A: Wenn es

Mehr

Lineare Gleichungssysteme

Lineare Gleichungssysteme Technische Universität München Christoph Niehoff Ferienkurs Lineare Algebra für Physiker Vorlesung Mittwoch WS 009/00 Die beiden Hauptthemen von diesem Teil des Ferienkurses sind Lineare Gleichungssysteme

Mehr

Mathematik II für Studierende der Informatik (Analysis und lineare Algebra) im Sommersemester 2018

Mathematik II für Studierende der Informatik (Analysis und lineare Algebra) im Sommersemester 2018 (Analysis und lineare Algebra) im Sommersemester 2018 5. April 2018 Zu der Vorlesung wird ein Skript erstellt, welches auf meiner Homepage veröffentlicht wird: http://www.math.uni-hamburg.de/home/geschke/lehre.html

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 1 (Wintersemester 2008/09)

Vorlesung Mathematik für Ingenieure 1 (Wintersemester 2008/09) Vorlesung Mathematik für Ingenieure Wintersemester 8/9 Kapitel 4: Matrizen, lineare Abbildungen und Gleichungssysteme Volker Kaibel Otto-von-Guericke Universität Magdeburg Version vom 5. November 8 Page-Rank

Mehr

3 Elementare Umformung von linearen Gleichungssystemen und Matrizen

3 Elementare Umformung von linearen Gleichungssystemen und Matrizen 3 Elementare Umformung von linearen Gleichungssystemen und Matrizen Beispiel 1: Betrachte das Gleichungssystem x 1 + x 2 + x 3 = 2 2x 1 + 4x 2 + 3x 3 = 1 3x 1 x 2 + 4x 3 = 7 Wir formen das GLS so lange

Mehr

A = α α 0 2α α

A = α α 0 2α α Aufgabe 8. Berechnen Sie abhängig von α R die Dimension dim(f(r 4 )) und die Dimension dim(kern(f)) sowie je eine Basis von f(r 4 ) und Kern(f) der linearen Abbildung f : R 4 R 4, x Ax mit der Matrix A

Mehr

Übungsaufgaben. Grundkurs Höhere Mathematik für Wirtschaftswissenschaftler. Teil 1: Lineare Algebra und Optimierung.

Übungsaufgaben. Grundkurs Höhere Mathematik für Wirtschaftswissenschaftler. Teil 1: Lineare Algebra und Optimierung. Übungsaufgaben Grundkurs Höhere Mathematik für Wirtschaftswissenschaftler Teil : Lineare Algebra und Optimierung Wintersemester Matrizenrechnung Aufgabe ( 3 0 Gegeben sind die Matrizen A = 2 5 2 4 D =

Mehr

7 Matrizen über R und C

7 Matrizen über R und C Mathematik für Physiker I, WS 06/07 Montag 9 $Id: matrixtex,v 7 06//9 :58: hk Exp $ 7 Matrizen über R und C 7 Addition und Multiplikation von Matrizen In der letzten Sitzung haben wir begonnen uns mit

Mehr

05. Lineare Gleichungssysteme

05. Lineare Gleichungssysteme 05 Lineare Gleichungssysteme Wir betrachten ein System von m Gleichungen in n Unbestimmten (Unbekannten) x 1,, x n von der Form a 11 x 1 + a 12 x 2 + a 13 x 3 + + a 1n x n = b 1 a 21 x 1 + a 22 x 2 + a

Mehr