8.3 Lösen von Gleichungen mit dem Newton-Verfahren

Größe: px
Ab Seite anzeigen:

Download "8.3 Lösen von Gleichungen mit dem Newton-Verfahren"

Transkript

1 Lösen von Gleichungen mit dem Newton-Verfahren Beispiel: + 2 e Diese Gleichung kann nicht nach aufgelöst werden, da die beiden nicht zusammengefasst werden können. e Die gesuchten Lösungen der Gleichung sind also die Nullstellen der Funktion f ( ) e Eigenschaften der Funktion f ( ) e : > > > f ( ) e - 0 e 0 < < < f ( ) ist also streng monoton wachsend auf R + und streng monoton fallend auf R - und hat daher an der Stelle 0 0 ein lokales Minimum. Da D f R keine Lücken hat und f ( ) stetig ist, ist dieses lokale Minimum auch das globale Minimum. Institut für Automatisierungstechnik Prof. Dr. Ch. Bold Analsis 8.3 Folie Funktionswerte von f ( ) e : f ( 0) f ( 2 ) e e 2-4 f ( - 2 ) e e - 2 3,389 0,35 f ( ) ist stetig und hat daher nach Zwischenwertsatz mindestens je eine Nullstelle zwischen - 2 und 0 sowie zwischen 0 und 2. Wegen der Monotonie hat f ( ) somit genau diese beiden Nullstellen. Institut für Automatisierungstechnik Prof. Dr. Ch. Bold Analsis 8.3 Folie 2

2 Numerische Bestimmung von Nullstellen mit dem Tangentenverfahren von Newton Zu einer diff baren Funktion f ( ) soll die Nullstelle * bestimmt werden. Dazu geht man wie folgt vor: f ( ) Man wählt eine ( beliebige) Stelle 0 ε D f und bildet die Tangente an f ( ) in 0. Die Nullstelle dieser Tan- * gente heiße. Dann bildet man die Tangente in. Die Nullstelle dieser Tangente heiße 2. Dann bildet man die Tangente in 2. Die Nullstelle dieser Tangente heiße Institut für Automatisierungstechnik Prof. Dr. Ch. Bold Analsis 8.3 Folie 3 Indem man diese Vorgehensweise immer weiter fortsetzt, erhält man unter bestimmten Bedingungen eine Folge n mit Grenzwert *. f ( ) Zur Berechnung der Folge n : tan( α ) f ( 0 ) 0 - tan( α ) f ( 0 ) * 3 2 α 0 Es gilt also: f ( 0 ) f ( 0 ) 0 - f ( 0 ) f ( 0 ) f ( 0 ) f ( 0 ) Allgemein gilt: n+ n - f ( n ) f ( n ) Iterationsformel des Tangentenverfahrens von Newton Institut für Automatisierungstechnik Prof. Dr. Ch. Bold Analsis 8.3 Folie 4 2

3 n+ n - f ( n ) f ( n ) Iterationsformel des Tangentenverfahrens von Newton Mit dem Startwert 0 ( beliebig) und dieser Iterationsformel ist die Folge n somit rekursiv definiert. Ob n jedoch wirklich gegen die gesuchte Nullstelle * konvergiert, ist in den meisten Beispielen sehr schwierig zu beweisen. Daher verzichtet man auf den Konvergenznachweis und vertraut darauf, dass sich die Iterationswerte nach einer nicht allzu großen Zahl an Iterationsschritten der gesuchten Nullstelle * schon so sehr genähert haben, dass sie in der gewünschten Genauigkeit mit * übereinstimmen. Dies wiederum stellt man daran fest, dass sich die Iterationswerte selbst von einem n zum Nachfolger n+ kaum noch ( d.h. in der gewünschten Genauigkeit nicht mehr) verändern, und beendet dann die Iteration. Bemerkung: Die Erfahrung zeigt, dass das Vertrauen in die Konvergenz des Verfahrens in den meisten Fällen gerechtfertigt ist! Institut für Automatisierungstechnik Prof. Dr. Ch. Bold Analsis 8.3 Folie 5 Beispiel Bestimme die Lösungen der Gleichung + 2 e mit dem Newton-Verfahren. Gesucht sind also die Nullstellen der Funktion f ( ) e : n+ n - f ( n ) f ( n ) n - e n - n - 2 e n - e n ( n - ). + 2 e n - Mit dem Startwert 0 ergibt sich die folgende Iteration: 0 e 0 ( 0 - ). + 2 e 0 - ( - ). e + 2 e -,64 2 e ( - ). + 2 e - (,64 - ). e, e,64 -,46 3 e 2 ( 2 - ). + 2 e 2 - (,46 - ). e, e,46 -,46 Institut für Automatisierungstechnik Prof. Dr. Ch. Bold Analsis 8.3 Folie 6 3

4 n+ e n ( n - ). + 2 e n - Mit dem Startwert 0 - ergibt sich die folgende Iteration: 0 - e 0 ( 0 - ). + 2 e 0 - ( - - ). e e ,000 2 e ( - ). + 2 e - ( ). e e ,843 3 e 2 ( 2 - ). + 2 e 2 - ( -,843 - ). e -, e -, ,84 4 e 3 ( 3 - ). + 2 e 3 - ( -,84 - ). e -, e -,84 - -,84 Institut für Automatisierungstechnik Prof. Dr. Ch. Bold Analsis 8.3 Folie 7 Ergebnis: *,46 und 2 * -,84 sind also die beiden Nullstellen von f ( ) e und damit auch die gesuchten Lösungen der Gleichung + 2 e ( auf 3 Dezimale genau ). In diesem Beispiel gilt: Ist der Startwert 0 positiv, so findet das f ( ) e * * Newton- Verfahren die Nullstelle *. Ist 0 negativ, so konvergiert das Newton- Verfahren gegen 2 *. Für 0 0 bricht das Newton- Verfahren ab. Institut für Automatisierungstechnik Prof. Dr. Ch. Bold Analsis 8.3 Folie 8 4

5 Mit dem Startwert 0-0,00 ergibt sich die folgende Iteration: 0-0,00-000, , , ,84 5 -,84 Mit dem Startwert 0 0,002 ergibt sich die folgende Iteration: 0 0, , , , , ,50 f ( ) 8, f ( ) 8, , , , , , , , , , , ,466 50, ,49 503,46 504,46 Institut für Automatisierungstechnik Prof. Dr. Ch. Bold Analsis 8.3 Folie 9 Probleme beim Newton-Verfahren n+ n - f ( n ) f ( n ) Die Iteration bricht ab, wenn einer der Iterationswerte oder der Startwert eine f ( ) Definitionslücke von f ( ) oder eine Stelle n mit f ( n ) 0 ist. Die Tangente ist dann waagerecht und hat daher keine Nullstelle; in der Rechenformel ist der Nenner 0. * 0 Die Iteration konvergiert nicht immer, z.b. wenn es gar keine Nullstelle gibt. Daher sollte man das Newton- Verfahren nicht anwenden ohne vorher die Eistenz von mindestens einer Nullstelle geprüft zu haben. Institut für Automatisierungstechnik Prof. Dr. Ch. Bold Analsis 8.3 Folie 0 5

6 Probleme beim Newton-Verfahren Falls die Funktion mehrere Nullstellen hat, f ( ) ln( ) kann es recht schwierig sein, für jede dieser Nullstellen einen geeigneten Startwert zu finden. Beispiel: f ( ) ln ( ) Diese Funktion hat die beiden Nullstellen * 0, und 2 * 0, , * 2 * Dabei findet die Newton-Iteration für alle Startwerte 0 > 0, die Nullstelle 2 *, für alle negativen Startwerte und alle Startwerte zwischen 0, und 0, bricht die Iteration ab und nur für Startwerte zwischen 0 und 0, findet die Iteration die Nullstelle *. 0 0, , Iteration bricht ab Iteration findet * Iteration findet 2 * Institut für Automatisierungstechnik Prof. Dr. Ch. Bold Analsis 8.3 Folie Probleme beim Newton-Verfahren Außerdem findet die Newton- Iteration bei Funktionen mit mehreren Nullstellen nicht immer die Nullstelle, die dem Startwert am nächsten liegt. Beispiel: f ( ) sin( hat die Nullstellen ) kπ 0 0, ,5 - Startwert 0, , , , , , , , von der Iteration gefundene Nullstelle 0,0796-0,0062-0,592 divergengengent diver- diver- 0,0796 0,383 ( k 4 ) ( k - 5 ) ( k - 2 ) ( k 4 ) ( k ) Institut für Automatisierungstechnik Prof. Dr. Ch. Bold Analsis 8.3 Folie 2 6

7 Vorgehensweise zum numerischen Lösen von Gleichungen mit dem Newton-Verfahren.) Die gegebene Gleichung wird so umgeformt, dass auf der rechten Seite 0 steht. Die linke Seite wird dann f ( ) genannt. 2.) Mit Methoden der Kurvendiskussion bestimmt man die Anzahl und ungefähre Lage der Nullstellen dieser Funktion f ( ). 3.) Man wählt Startwerte 0 in der Nähe dieser Nullstellen und iteriert so lange mit der Iterationsformel n+ n - f ( n ) f ( n ), bis sich entweder eine vorher festgelegte Zahl von Dezimalen nicht mehr verändert ( Nullstelle von f ( ) und damit Lösung der Gleichung gefunden), oder eine vorher festgelegte Anzahl von Iterationsschritten erreicht wird ( Absicherung gegen Divergenz des Verfahrens ). Institut für Automatisierungstechnik Prof. Dr. Ch. Bold Analsis 8.3 Folie 3 7

1.3 Funktionen einer reellen Veränderlichen und ihre Darstellung im x, y - Koordinatensystem

1.3 Funktionen einer reellen Veränderlichen und ihre Darstellung im x, y - Koordinatensystem .0.0. Funktionen einer reellen Veränderlichen und ihre Darstellung im, - Koordinatensstem Vereinbarungen Wir betrachten vorerst nur noch Funktionen f, deren Definitionsund Wertebereich jeweils R oder ein

Mehr

Numerisches Lösen von Gleichungen

Numerisches Lösen von Gleichungen Numerisches Gesucht ist eine Lösung der Gleichung f(x) = 0. Das sverfahren ist eine numerische Methode zur Bestimmung einer Nullstelle. Es basiert auf dem Zwischenwertsatz: Satz (1.1.1) Zwischenwertsatz:

Mehr

3 Nichtlineare Gleichungssysteme

3 Nichtlineare Gleichungssysteme 3 Nichtlineare Gleichungsssteme 3.1 Eine Gleichung in einer Unbekannten Problemstellung: Gegeben sei die stetige Funktion f(). Gesucht ist die Lösung der Gleichung f() = 0. f() f() a) f ( ) 0 b) f ( )

Mehr

2.4 Exponential - und Logarithmus - Funktionen

2.4 Exponential - und Logarithmus - Funktionen 25.05.20 2.4 Eponential - und Logarithmus - Funktionen Mit Hilfe der Potenz a t definiert man eine weitere Funktionsart, indem man statt der Basis den Eponenten durch die Variable ersetzt: Für a ε R >

Mehr

Numerische Ableitung

Numerische Ableitung Numerische Ableitung Die Ableitung kann angenähert werden durch den Differentenquotient: f (x) f(x + h) f(x) h oder f(x + h) f(x h) 2h für h > 0, aber h 0. Beim numerischen Rechnen ist folgendes zu beachten:

Mehr

Kapitel 3. Konvergenz von Folgen und Reihen

Kapitel 3. Konvergenz von Folgen und Reihen Kapitel 3. Konvergenz von Folgen und Reihen 3.1. Normierte Vektorräume Definition: Sei V ein Vektorraum (oder linearer Raum) über (dem Körper) R. Eine Abbildung : V [0, ) heißt Norm auf V, falls die folgenden

Mehr

Folgen, Reihen, Grenzwerte u. Stetigkeit

Folgen, Reihen, Grenzwerte u. Stetigkeit Folgen, Reihen, Grenzwerte u. Stetigkeit Josef F. Bürgler Abt. Informatik HTA Luzern, FH Zentralschweiz HTA.MA+INF Josef F. Bürgler (HTA Luzern) Einf. Infinitesimalrechnung HTA.MA+INF 1 / 33 Inhalt 1 Folgen

Mehr

Nichtlineare Gleichungssysteme

Nichtlineare Gleichungssysteme Kapitel 2 Nichtlineare Gleichungssysteme Problem: Für vorgegebene Abbildung f : D R n R n finde R n mit oder ausführlicher f() = 0 (21) f 1 ( 1,, n ) = 0, f n ( 1,, n ) = 0 Einerseits führt die mathematische

Mehr

Analysis I für Studierende der Ingenieurwissenschaften

Analysis I für Studierende der Ingenieurwissenschaften Fachbereich Mathematik der Universität Hamburg WiSe 016/17 Dr. K. Rothe Analsis I für Studierende der Ingenieurwissenschaften Hörsaalübung mit Beispielaufgaben zu Blatt 3 Gegeben sei eine Funktion f :

Mehr

Skript zur Analysis 1. Kapitel 3 Stetigkeit / Grenzwerte von Funktionen

Skript zur Analysis 1. Kapitel 3 Stetigkeit / Grenzwerte von Funktionen Skript zur Analysis 1 Kapitel 3 Stetigkeit / Grenzwerte von Funktionen von Prof. Dr. J. Cleven Fachhochschule Dortmund Fachbereich Informatik Oktober 2003 2 Inhaltsverzeichnis 3 Stetigkeit und Grenzwerte

Mehr

Stetigkeit. Definitionen. Beispiele

Stetigkeit. Definitionen. Beispiele Stetigkeit Definitionen Stetigkeit Sei f : D mit D eine Funktion. f heißt stetig in a D, falls für jede Folge x n in D (d.h. x n D für alle n ) mit lim x n a gilt: lim f x n f a. Die Funktion f : D heißt

Mehr

Vorlesung Mathematik für Ingenieure (WS 11/12, SS 12, WS 12/13)

Vorlesung Mathematik für Ingenieure (WS 11/12, SS 12, WS 12/13) 1 Vorlesung Mathematik für Ingenieure (WS 11/12, SS 12, WS 12/13) Kapitel 5: Konvergenz Volker Kaibel Otto-von-Guericke Universität Magdeburg (Version vom 15. Dezember 2011) Folgen Eine Folge x 0, x 1,

Mehr

Lösungen zur Klausur A Grundkurs Mathematik für Wirtschaftswissenschaft

Lösungen zur Klausur A Grundkurs Mathematik für Wirtschaftswissenschaft Lösungen zur Klausur A Grundkurs Mathematik für Wirtschaftswissenschaft Wintersemester 29/21 16.2.21 Aufgabe A.1. Betrachten Sie die Polynomfunktion p : R R, welche durch die Abbildungsvorschrift p(x)

Mehr

13. Übungsblatt zur Mathematik I für Maschinenbau

13. Übungsblatt zur Mathematik I für Maschinenbau Fachbereich Mathematik Prof. Dr. M. Joswig Dr. habil. Sören Kraußhar Dipl.-Math. Katja Kulas 3. Übungsblatt zur Mathematik I für Maschinenbau Gruppenübung WS 00/ 07.0.-.0. Aufgabe G Stetigkeit) a) Gegeben

Mehr

V.1 Konvergenz, Grenzwert und Häufungspunkte

V.1 Konvergenz, Grenzwert und Häufungspunkte V.1 Konvergenz, Grenzwert und Häufungspunkte S. 108 110 A. Bereits bekannt: Folge Extrem wichtig: Grenzwert bzw. Konvergenz: a n a oder lim n a n = a : ε R, ε > 0 n 0 N : a n a < ε n n 0 Begriffe: Fast

Mehr

18.4 Das Newton-Verfahren

18.4 Das Newton-Verfahren 18.4 Das Newton-Verfahren Ziel: Wir suchen die Nullstellen einer Funktion f : D R n, D R n : f(x) = 0 Wir kennen bereits die Fixpunktiteration x k+1 := Φ(x k ) mit Startwert x 0 und Iterationsvorschrift

Mehr

Inhalt Kapitel I: Nichtlineare Gleichungssysteme

Inhalt Kapitel I: Nichtlineare Gleichungssysteme Inhalt Kapitel I: Nichtlineare Gleichungssysteme I Nichtlineare Gleichungssysteme I. Nullstellenbestimmung von Funktionen einer Veränderlichen I.2 I.3 Newton-Verfahren Kapitel I (UebersichtKapI) 3 Bisektionsverfahren

Mehr

Tangentengleichung. Wie lautet die Geradengleichung für die Tangente, y T =? Antwort:

Tangentengleichung. Wie lautet die Geradengleichung für die Tangente, y T =? Antwort: Tangentengleichung Wie Sie wissen, gibt die erste Ableitung einer Funktion deren Steigung an. Betrachtet man eine fest vorgegebene Stelle, gibt f ( ) also die Steigung der Kurve und somit auch die Steigung

Mehr

ε δ Definition der Stetigkeit.

ε δ Definition der Stetigkeit. ε δ Definition der Stetigkeit. Beweis a) b): Annahme: ε > 0 : δ > 0 : x δ D : x δ x 0 < δ f (x δ f (x 0 ) ε Die Wahl δ = 1 n (n N) generiert eine Folge (x n) n N, x n D mit x n x 0 < 1 n f (x n ) f (x

Mehr

Vorlesung: Analysis I für Ingenieure

Vorlesung: Analysis I für Ingenieure Vorlesung: Analysis I für Ingenieure Dozent: Dr. Michael Karow Thema: unendliche Reihen Definition. Eine unendliche Reihe ist der Grenzwert einer Folge von Summen: a k = lim k a k, wobei a k C. Falls der

Mehr

GF MA Differentialrechnung A2

GF MA Differentialrechnung A2 Kurvendiskussion Nullstellen: Für die Nullstellen x i ( i! ) einer Funktion f gilt: Steigen bzw. Fallen: f ( x i ) = 0 f '( x) > 0 im Intervall I f ist streng monoton wachsend in I f '( x) < 0 im Intervall

Mehr

numerische Berechnungen von Wurzeln

numerische Berechnungen von Wurzeln numerische Berechnungen von Wurzeln. a) Berechne x = 7 mit dem Newtonverfahren und dem Startwert x = 4. Mache die Probe nach jedem Iterationsschritt. b) h sei eine kleine Zahl, d.h. h. Wir suchen einen

Mehr

Bezeichnung von Funktionen x := y:=

Bezeichnung von Funktionen x := y:= Bezeichnung von Funktionen x := y:= Bezeichnung von Funktionen x := y:= Analytische Darstellung (Funktionsgleichung) Explizit: (aufgelöst nach y) Analytische Darstellung (Funktionsgleichung) Explizit:

Mehr

Nichtlineare Gleichungen

Nichtlineare Gleichungen Nichtlineare Gleichungen Ein wichtiges Problem in der Praxis ist die Bestimmung einer Lösung ξ der Gleichung f(x) =, () d.h. das Aufsuchen einer Nullstelle ξ einer (nicht notwendig linearen) Funktion f.

Mehr

Das Newton Verfahren.

Das Newton Verfahren. Das Newton Verfahren. Ziel: Bestimme eine Nullstelle einer differenzierbaren Funktion f :[a, b] R. Verwende die Newton Iteration: x n+1 := x n f x n) f x n ) für f x n ) 0 mit Startwert x 0. Das Verfahren

Mehr

Mathematische Grundlagen der Ökonomie Übungsblatt 8

Mathematische Grundlagen der Ökonomie Übungsblatt 8 Mathematische Grundlagen der Ökonomie Übungsblatt 8 Abgabe Donnerstag 7. Dezember, 0:5 in H 5+7+8 = 20 Punkte Mit Lösungshinweisen zu einigen Aufgaben 29. Das Bisektionsverfahren sucht eine Nullstelle

Mehr

Optimierung für Nichtmathematiker

Optimierung für Nichtmathematiker Optimierung für Nichtmathematiker Prof. Dr. R. Herzog WS/ / Inhaltsübersicht 3Einführung in die freie Optimierung 4Orakel und Modellfunktionen 5Optimalitätsbedingungen der freien Optimierung 6Das Newton-Verfahren

Mehr

Übungen zur Vorlesung MATHEMATIK II

Übungen zur Vorlesung MATHEMATIK II Fachbereich Mathematik und Informatik der Philipps-Universität Marburg Übungen zur Vorlesung MATHEMATIK II Prof. Dr. C. Portenier unter Mitarbeit von Michael Koch Marburg, Sommersemester 2005 Fassung vom

Mehr

Kapitel 16 : Differentialrechnung

Kapitel 16 : Differentialrechnung Kapitel 16 : Differentialrechnung 16.1 Die Ableitung einer Funktion 16.2 Ableitungsregeln 16.3 Mittelwertsätze und Extrema 16.4 Approximation durch Taylor-Polynome 16.5 Zur iterativen Lösung von Gleichungen

Mehr

12 Gewöhnliche Differentialgleichungen

12 Gewöhnliche Differentialgleichungen 12 Gewöhnliche Differentialgleichungen 121 Einführende Beispiele und Grundbegriffe Beispiel 1 ( senkrechter Wurf ) v 0 Ein Flugkörper werde zum Zeitpunkt t = 0 in der Höhe s = 0 t = 0 s = 0 mit der Startgeschwindigkeit

Mehr

Newtonverfahren Die folgende Abbildung beschreibt das Newtonverfahren zur näherungsweisen Berechnung von Nullstellen:

Newtonverfahren Die folgende Abbildung beschreibt das Newtonverfahren zur näherungsweisen Berechnung von Nullstellen: BspNr: J0011 Themenbereich Näherungsverfahren zur Nullstellenberechnung (Newtonverfahren) Ziele Probleme, die bei der näherungsweisen Nullstellenberechnung auftreten können, erkennen. Analoge Aufgabenstellungen

Mehr

Anwendungen der Differentialrechnung

Anwendungen der Differentialrechnung KAPITEL 5 Anwendungen der Differentialrechnung 5.1 Maxima und Minima einer Funktion......................... 80 5.2 Mittelwertsatz.................................... 82 5.3 Kurvendiskussion..................................

Mehr

Beispiel: Bestimmung des Werts 3 2 ( 2 1, 4142) Es gilt 3 1,41 = 3 141/100 = , 707. Es gilt 3 1,42 = 3 142/100 = , 759.

Beispiel: Bestimmung des Werts 3 2 ( 2 1, 4142) Es gilt 3 1,41 = 3 141/100 = , 707. Es gilt 3 1,42 = 3 142/100 = , 759. (4) Exponential- und Logarithmusfunktionen Satz Für jedes b > 1 gibt es eine eindeutig bestimmte Funktion exp b : R R + mit folgenden Eigenschaften. exp b (r) = b r für alle r Q Die Funktion exp b ist

Mehr

Technische Universität München Zentrum Mathematik. Übungsblatt 4

Technische Universität München Zentrum Mathematik. Übungsblatt 4 Technische Universität München Zentrum Mathematik Mathematik (Elektrotechnik) Prof. Dr. Anusch Taraz Dr. Michael Ritter Übungsblatt 4 Hausaufgaben Aufgabe 4. Gegeben sei die Funktion f : D R mit f(x) :=

Mehr

Der Abschluss D ist die Menge, die durch Hinzunahme der Intervallränder entsteht, in den obigen Beispielen also

Der Abschluss D ist die Menge, die durch Hinzunahme der Intervallränder entsteht, in den obigen Beispielen also Festlegung Definitionsbereich 11.1 Festlegung Definitionsbereich Festlegung: Wir betrachten Funktionen f : D Ñ R, deren Definitionsbereich eine endliche Vereinigung von Intervallen ist, also z.b. D ra,

Mehr

Nullstellenberechnung von nichtlinearen Funktionen

Nullstellenberechnung von nichtlinearen Funktionen Kapitel 3 Nullstellenberechnung von nichtlinearen Funktionen In dieser Vorlesung wird nur die Nullstellenberechnung reeller Funktionen einer reellen Variablen f : R R betrachtet. Man nennt die Nullstellen

Mehr

Optimierung. Optimierung. Vorlesung 2 Optimierung ohne Nebenbedingungen Gradientenverfahren. 2013 Thomas Brox, Fabian Kuhn

Optimierung. Optimierung. Vorlesung 2 Optimierung ohne Nebenbedingungen Gradientenverfahren. 2013 Thomas Brox, Fabian Kuhn Optimierung Vorlesung 2 Optimierung ohne Nebenbedingungen Gradientenverfahren 1 Minimierung ohne Nebenbedingung Ein Optimierungsproblem besteht aus einer zulässigen Menge und einer Zielfunktion Minimum

Mehr

Mathematik II für Studierende der Informatik. Wirtschaftsinformatik (Analysis und lineare Algebra) im Sommersemester 2016

Mathematik II für Studierende der Informatik. Wirtschaftsinformatik (Analysis und lineare Algebra) im Sommersemester 2016 und Wirtschaftsinformatik (Analysis und lineare Algebra) im Sommersemester 2016 5. Juni 2016 Definition 5.21 Ist a R, a > 0 und a 1, so bezeichnet man die Umkehrfunktion der Exponentialfunktion x a x als

Mehr

11. Übungsblatt zur Mathematik I für Maschinenbau

11. Übungsblatt zur Mathematik I für Maschinenbau Fachbereich Mathematik Prof. Dr. M. Joswig Dr. habil. Sören Kraußhar Dipl.-Math. Katja Kulas. Übungsblatt zur Mathematik I für Maschinenbau Gruppenübung WS 200/ 2.0.-28.0. Aufgabe G (Grenzwertberechnung)

Mehr

Abb lokales Maximum und Minimum

Abb lokales Maximum und Minimum .13 Lokale Extrema, Monotonie und Konvexität Wir kommen nun zu den ersten Anwendungen der Dierentialrechnung. Zwischen den Eigenschaten einer Funktion, dem Verlau des zugehörigen Graphen und den Ableitungen

Mehr

Numerisches Programmieren, Übungen

Numerisches Programmieren, Übungen Technische Universität München SS 2012 Institut für Informatik Prof. Dr. Thomas Huckle Dipl.-Inf. Christoph Riesinger Dipl.-Math. Alexander Breuer Dipl.-Math. Dipl.-Inf. Jürgen Bräckle Dr.-Ing. Markus

Mehr

15.5 Stetige Zufallsvariablen

15.5 Stetige Zufallsvariablen 5.5 Stetige Zufallsvariablen Es gibt auch Zufallsvariable, bei denen jedes Elementarereignis die Wahrscheinlich keit hat. Beispiel: Lebensdauer eines radioaktiven Atoms Die Lebensdauer eines radioaktiven

Mehr

2. Geben Sie für das Jacobi-Verfahren eine scharfe a-priori Abschätzung für den Fehler. x (10) x p

2. Geben Sie für das Jacobi-Verfahren eine scharfe a-priori Abschätzung für den Fehler. x (10) x p Wiederholungsaufgaben Algorithmische Mathematik Sommersemester Prof. Dr. Beuchler Markus Burkow Übungsaufgaben Aufgabe. (Jacobi-Verfahren) Gegeben sei das lineare Gleichungssystem Ax b = für A =, b = 3.

Mehr

Lösungshinweise zu den Hausaufgaben:

Lösungshinweise zu den Hausaufgaben: P. Engel, T. Pfrommer S. Poppitz, Dr. I. Rybak 14. Gruppenübung zur Vorlesung Höhere Mathematik 1 Sommersemester 009 Prof. Dr. M. Stroppel Prof. Dr. N. Knarr Lösungshinweise zu den Hausaufgaben: Aufgabe

Mehr

Nichtlineare Gleichungssysteme

Nichtlineare Gleichungssysteme Kapitel 5 Nichtlineare Gleichungssysteme 51 Einführung Wir betrachten in diesem Kapitel Verfahren zur Lösung von nichtlinearen Gleichungssystemen Nichtlineares Gleichungssystem: Gesucht ist eine Lösung

Mehr

Höhere Mathematik I für die Fachrichtung Informatik. Lösungsvorschläge zum 10. Übungsblatt. < 0 für alle t > 1. tan(x) tan(0) x 0

Höhere Mathematik I für die Fachrichtung Informatik. Lösungsvorschläge zum 10. Übungsblatt. < 0 für alle t > 1. tan(x) tan(0) x 0 KARLSRUHER INSTITUT FÜR TECHNOLOGIE INSTITUT FÜR ANALYSIS Dr. Christoph Schmoeger Heiko Hoffmann WS 03/4 Höhere Mathematik I für die Fachrichtung Informatik Lösungsvorschläge zum 0. Übungsblatt Aufgabe

Mehr

Einige Gedanken zur Fibonacci Folge

Einige Gedanken zur Fibonacci Folge Einige Gedanken zur Fibonacci Folge Im Folgenden gehe ich auf einige Aspekte von Aufgabe 4 auf Übungsblatt, d.h. auf Aufgabe 4 auf Seiten und 3 des Buches Hahn-Dzewas: Mathematik, ein. Die Aufgabe hat

Mehr

Vorlesung Mathematik 1 für Ingenieure (Wintersemester 2015/16)

Vorlesung Mathematik 1 für Ingenieure (Wintersemester 2015/16) 1 Vorlesung Mathematik 1 für Ingenieure (Wintersemester 2015/16) Kapitel 7: Konvergenz und Reihen Prof. Miles Simon Nach Folienvorlage von Prof. Dr. Volker Kaibel Otto-von-Guericke Universität Magdeburg.

Mehr

f(x nk ) = lim y nk ) = lim Bemerkung 2.14 Der Satz stimmt nicht mehr, wenn D nicht abgeschlossen oder nicht beschränkt ist, wie man z.b.

f(x nk ) = lim y nk ) = lim Bemerkung 2.14 Der Satz stimmt nicht mehr, wenn D nicht abgeschlossen oder nicht beschränkt ist, wie man z.b. Proposition.13 Sei f : D R stetig und D = [a, b] R. Dann ist f(d) beschränkt. Außerdem nimmt f sein Maximum und Minimum auf D an, d.h. es gibt x max D und ein x min D, so dass f(x max ) = sup f(d) und

Mehr

19 Folgen. Grenzwerte. Stetigkeit

19 Folgen. Grenzwerte. Stetigkeit 19 Folgen. Grenzwerte. Stetigkeit Jörn Loviscach Versionsstand: 27. Dezember 2014, 16:35 Die nummerierten Felder sind absichtlich leer, zum Ausfüllen beim Ansehen der Videos: http://www.j3l7h.de/videos.html

Mehr

11 Logarithmus und allgemeine Potenzen

11 Logarithmus und allgemeine Potenzen Logarithmus und allgemeine Potenzen Bevor wir uns mit den Eigenschaften von Umkehrfunktionen, und insbesondere mit der Umkehrfunktion der Eponentialfunktion ep : R R + beschäftigen, erinnern wir an den

Mehr

Stetigkeit von Funktionen

Stetigkeit von Funktionen Stetigkeit von Funktionen Definition. Es sei D ein Intervall oder D = R, x D, und f : D R eine Funktion. Wir sagen f ist stetig wenn für alle Folgen (x n ) n in D mit Grenzwert x auch die Folge der Funktionswerte

Mehr

2 Stetigkeit und Differenzierbarkeit

2 Stetigkeit und Differenzierbarkeit 2.1) Sei D R. a) x 0 R heißt Häufungspunkt von D, wenn eine Folge x n ) n N existiert mit x n D,x n x 0 und lim n x n = x 0. D sei die Menge der Häufungspunkte von D. b) x 0 D heißt innerer Punkt von D,

Mehr

Ferienkurs Analysis 1, SoSe Unendliche Reihen. Florian Beye August 15, 2008

Ferienkurs Analysis 1, SoSe Unendliche Reihen. Florian Beye August 15, 2008 Ferienkurs Analysis 1, SoSe 2008 Unendliche Reihen Florian Beye August 15, 2008 1 Reihen und deren Konvergenz Definition 1.1. Eine reelle bzw. komplexe Reihe ist eine unendliche Summe über die Glieder

Mehr

Analysis I - Stetige Funktionen

Analysis I - Stetige Funktionen Kompaktheit und January 13, 2009 Kompaktheit und Funktionengrenzwert Definition Seien X, d X ) und Y, d Y ) metrische Räume. Desweiteren seien E eine Teilmenge von X, f : E Y eine Funktion und p ein Häufungspunkt

Mehr

Lösungen Klausur. k k (n + 1) n. für alle n N. Lösung: IA: Für n = 1 ist 1. k k + (n + 1) n+1. k k = k=1. k=1 kk = 1 1 = 1 2 = 2 1.

Lösungen Klausur. k k (n + 1) n. für alle n N. Lösung: IA: Für n = 1 ist 1. k k + (n + 1) n+1. k k = k=1. k=1 kk = 1 1 = 1 2 = 2 1. Lösungen Klausur Aufgabe (3 Punkte) Zeigen Sie, dass n k k (n + ) n k für alle n N. IA: Für n ist k kk 2 2. IV: Es gilt n k kk (n + ) n für ein n N. IS: Wir haben n+ k k k n k k + (n + ) n+ k IV (n + )

Mehr

Näherungsverfahren zur Berechnung von Nullstellen. Das Newtonsche Iterationsverahren

Näherungsverfahren zur Berechnung von Nullstellen. Das Newtonsche Iterationsverahren Näherungsverfahren zur Berechnung von Nullstellen Das Newtonsche Iterationsverahren. Dieses Verfahren der Nullstellenanäherung macht von der Tatsache Gebrauch, dass der Funktionsgraph einer differenzierbaren

Mehr

Da der Nenner immer positiv ist, folgt. g (x) > 0 2x(2 x) > 0 0 < x < 2 g (x) < 0 2x(2 x) < 0 x < 0 oder x > 2

Da der Nenner immer positiv ist, folgt. g (x) > 0 2x(2 x) > 0 0 < x < 2 g (x) < 0 2x(2 x) < 0 x < 0 oder x > 2 Da der Nenner immer positiv ist, folgt g (x) > 0 x( x) > 0 0 < x < g (x) < 0 x( x) < 0 x < 0 oder x > Also ist g auf (0,) streng monoton wachsend sowie auf (,0) und auf (, ) strengmonotonfallend.außerdemistg

Mehr

a n := ( 1) n 3n2 + 5 2n 2. a n := 5n4 + 2n 2 2n 3 + 3 10n + 1. a n := 1 3 + 1 2n 5n 2 n 2 + 7n + 8 b n := ( 1) n

a n := ( 1) n 3n2 + 5 2n 2. a n := 5n4 + 2n 2 2n 3 + 3 10n + 1. a n := 1 3 + 1 2n 5n 2 n 2 + 7n + 8 b n := ( 1) n Folgen und Reihen. Beweisen Sie die Beschränktheit der Folge (a n ) n N mit 2. Berechnen Sie den Grenzwert der Folge (a n ) n N mit a n := ( ) n 3n2 + 5 2n 2. a n := 5n4 + 2n 2 2n 3 + 3 n +. 4 3. Untersuchen

Mehr

Differenzialrechnung

Differenzialrechnung Mathe Differenzialrechnung Differenzialrechnung 1. Grenzwerte von Funktionen Idee: Gegeben eine Funktion: Gesucht: y = f(x) lim f(x) = g s = Wert gegen den die Funktion streben soll (meist 0 oder ) g =

Mehr

Folgen und Reihen. Wirtschaftswissenschaftliches Zentrum Universität Basel. Mathematik für Ökonomen 1 Dr. Thomas Zehrt

Folgen und Reihen. Wirtschaftswissenschaftliches Zentrum Universität Basel. Mathematik für Ökonomen 1 Dr. Thomas Zehrt Wirtschaftswissenschaftliches Zentrum Universität Basel Mathematik für Ökonomen Dr. Thomas Zehrt Folgen und Reihen Literatur Referenz: Gauglhofer, M. und Müller, H.: Mathematik für Ökonomen, Band, 7. Auflage,

Mehr

Mathematik n 1

Mathematik n 1 Prof. Dr. Matthias Gerdts Dr. Sven-Joachim Kimmerle Wintertrimester 0 Mathematik + Übung 6 Besprechung der Aufgaben ) - ) des Übungsblatts am jeweils ersten Übungstermin zwischen Montag, 7..0 und Donnerstag,

Mehr

Folgen und Reihen. Katharina Brazda 9. März 2007

Folgen und Reihen. Katharina Brazda 9. März 2007 Katharina Brazda 9. März 2007 Inhaltsverzeichnis 1 Folgen 2 1.1 Definition von Folgen - explizite und rekursive Darstellung.............. 2 1.2 Wachstumsverhalten von Folgen - Monotonie und Beschränktheit..........

Mehr

Taylor-Entwicklung der Exponentialfunktion.

Taylor-Entwicklung der Exponentialfunktion. Taylor-Entwicklung der Exponentialfunktion. Betrachte die Exponentialfunktion f(x) = exp(x). Zunächst gilt: f (x) = d dx exp(x) = exp(x). Mit dem Satz von Taylor gilt um den Entwicklungspunkt x 0 = 0 die

Mehr

ERGÄNZUNGEN ZUR ANALYSIS II MITTELWERTSATZ UND ANWENDUNGEN

ERGÄNZUNGEN ZUR ANALYSIS II MITTELWERTSATZ UND ANWENDUNGEN ERGÄNZUNGEN ZUR ANALYSIS II MITTELWERTSATZ UND ANWENDUNGEN CHRISTIAN HARTFELDT. Zweiter Mittelwertsatz Der Mittelwertsatz Satz VI.3.4) lässt sich verallgemeinern zu Satz.. Seien f, g : [a, b] R auf [a,

Mehr

Technische Universität München Zentrum Mathematik. Übungsblatt 5

Technische Universität München Zentrum Mathematik. Übungsblatt 5 Technische Universität München Zentrum Mathematik Mathematik Elektrotechnik) Prof. Dr. Anusch Taraz Dr. Michael Ritter Übungsblatt 5 Hausaufgaben Aufgabe 5. Bestimmen Sie folgende Grenzwerte. Benutzen

Mehr

Folgen und Reihen. 1 Konvergenz

Folgen und Reihen. 1 Konvergenz Folgen und Reihen Man betrachte viele Zahlen hintereinander geschrieben. Solche Folgen von Zahlen können durch nummeriert werden. Es entsteht eine Zuordnung der natürlichen Zahlen zu den Gliedern der Folge.

Mehr

Mathematik Rechenfertigkeiten

Mathematik Rechenfertigkeiten 0 Mathematik Rechenfertigkeiten Lösungen zu den Übungen Donnerstag Dominik Tasnady, Mathematik Institut, Universität Zürich Winterthurerstrasse 90, 8057 Zürich Erstellt von Dr. Irmgard Bühler (Überarbeitung:

Mehr

15 Wahrscheinlichkeitsrechnung und Statistik

15 Wahrscheinlichkeitsrechnung und Statistik 5 Wahrscheinlichkeitsrechnung und Statistik Alles, was lediglich wahrscheinlich ist, ist wahrscheinlich falsch. ( Descartes ) Trau keiner Statistik, die du nicht selbst gefälscht hast. ( Churchill zugeschrieben

Mehr

)e2 (3 x2 ) a) Untersuchen Sie den Graphen auf Symmetrie, ermitteln Sie die Nullstellen von f und bestimmen Sie das Verhalten von f für x.

)e2 (3 x2 ) a) Untersuchen Sie den Graphen auf Symmetrie, ermitteln Sie die Nullstellen von f und bestimmen Sie das Verhalten von f für x. Analysis Aufgabe aus Abiturprüfung Bayern GK (abgeändert). Gegeben ist die Funktion f(x) = ( x )e ( x ). a) Untersuchen Sie den Graphen auf Symmetrie, ermitteln Sie die Nullstellen von f und bestimmen

Mehr

14.3 Berechnung gekrümmter Flächen

14.3 Berechnung gekrümmter Flächen 4.3 Berechnung gekrümmter Flächen Gekrümmte Flächen werden berechnet, indem sie als Graph einer Funktion zweier Veränderlicher aufgefasst werden. Fläche des Graphen einer Funktion zweier Veränderlicher

Mehr

Analysis I. 4. Beispielklausur mit Lösungen

Analysis I. 4. Beispielklausur mit Lösungen Fachbereich Mathematik/Informatik Prof. Dr. H. Brenner Analysis I 4. Beispielklausur mit en Aufgabe 1. Definiere die folgenden (kursiv gedruckten) Begriffe. (1) Eine bijektive Abbildung f: M N. () Ein

Mehr

Abitur - Grundkurs Mathematik. Sachsen-Anhalt 2002. Gebiet G1 - Analysis

Abitur - Grundkurs Mathematik. Sachsen-Anhalt 2002. Gebiet G1 - Analysis Abitur - Grundkurs Mathematik Sachsen-Anhalt Gebiet G - Analsis Aufgabe.. Der Graph einer ganzrationalen Funktion f dritten Grades mit einer Funktionsgleichung der Form f a b c d a,b,c,d, R schneidet die

Mehr

Funktionsgrenzwerte, Stetigkeit

Funktionsgrenzwerte, Stetigkeit Funktionsgrenzwerte, Stetigkeit Häufig tauchen in der Mathematik Ausdrücke der Form lim f(x) auf. x x0 Derartigen Ausdrücken wollen wir jetzt eine präzise Bedeutung zuweisen. Definition. b = lim f(x) wenn

Mehr

17 Logarithmus und allgemeine Potenz

17 Logarithmus und allgemeine Potenz 7 Logarithmus und allgemeine Potenz 7. Der natürliche Logarithmus 7.3 Die allgemeine Potenz 7.4 Die Exponentialfunktion zur Basis a 7.5 Die Potenzfunktion zum Exponenten b 7.6 Die Logarithmusfunktion zur

Mehr

f(x, y) = 0 Anschaulich bedeutet das, dass der im Rechteck I J = {(x, y) x I, y J}

f(x, y) = 0 Anschaulich bedeutet das, dass der im Rechteck I J = {(x, y) x I, y J} 9 Der Satz über implizite Funktionen 41 9 Der Satz über implizite Funktionen Wir haben bisher Funktionen g( von einer reellen Variablen immer durch Formelausdrücke g( dargestellt Der Zusammenhang zwischen

Mehr

Kapitel 6 Folgen und Stetigkeit

Kapitel 6 Folgen und Stetigkeit Kapitel 6 Folgen und Stetigkeit Mathematischer Vorkurs TU Dortmund Seite 76 / 226 Definition 6. (Zahlenfolgen) Eine Zahlenfolge (oder kurz: Folge) ist eine Funktion f : 0!. Statt f(n) schreiben wir x n

Mehr

Ferienkurs Analysis 1 - Wintersemester 2014/15. 1 Aussage, Mengen, Induktion, Quantoren

Ferienkurs Analysis 1 - Wintersemester 2014/15. 1 Aussage, Mengen, Induktion, Quantoren Ferienkurs Analysis 1 - Wintersemester 2014/15 Können Sie die folgenden Fragen beantworten? Sie sollten es auf jeden Fall versuchen. Dieser Fragenkatalog orientiert sich an den Themen der Vorlesung Analysis

Mehr

Analysis1-Klausuren in den ET-Studiengängen (Ba) ab 2007

Analysis1-Klausuren in den ET-Studiengängen (Ba) ab 2007 Analysis-Klausuren in den ET-Studiengängen (Ba) ab 7 Im Folgenden finden Sie die Aufgabenstellungen der bisherigen Klausuren Analysis im Bachelorstudium der ET-Studiengänge sowie knapp gehaltene Ergebnisangaben.

Mehr

10. Grenzwerte von Funktionen, Stetigkeit, Differenzierbarkeit. Der bisher intuitiv verwendete Grenzwertbegriff soll im folgenden präzisiert werden.

10. Grenzwerte von Funktionen, Stetigkeit, Differenzierbarkeit. Der bisher intuitiv verwendete Grenzwertbegriff soll im folgenden präzisiert werden. 49. Grenzwerte von Funktionen, Stetigkeit, Differenzierbarkeit a Grenzwerte von Funktionen Der bisher intuitiv verwendete Grenzwertbegriff soll im folgenden präzisiert werden. Einführende Beispiele: Untersuche

Mehr

15 Hauptsätze über stetige Funktionen

15 Hauptsätze über stetige Funktionen 15 Hauptsätze über stetige Funktionen 15.1 Extremalsatz von Weierstraß 15.2 Zwischenwertsatz für stetige Funktionen 15.3 Nullstellensatz von Bolzano 15.5 Stetige Funktionen sind intervalltreu 15.6 Umkehrfunktionen

Mehr

n=1 a n mit reellen Zahlen a n einen

n=1 a n mit reellen Zahlen a n einen 4 Unendliche Reihen 4. Definition und Beispiele Ein altes Problem der Analysis ist es, einer Reihe mit reellen Zahlen einen Wert zuzuordnen. Ein typisches Beispiel ist die unendliche Reihe + +..., die

Mehr

2004, x 0 (e 2x + x) x 1, x > 0. Untersuchen Sie die Funktion auf Stetigkeit an der Stelle x 0 = 0!

2004, x 0 (e 2x + x) x 1, x > 0. Untersuchen Sie die Funktion auf Stetigkeit an der Stelle x 0 = 0! Klausur 25.02.2004 Aufgabe 5 Gegeben ist die Funktion f(x) = 2004, x 0 (e 2x + x) x 1, x > 0. Untersuchen Sie die Funktion auf Stetigkeit an der Stelle x 0 = 0! Klausur 06.08.2003 Aufgabe 5 Gegeben ist

Mehr

= = x 2 = 2x x 2 1 = x 3 = 2x x 2 2 =

= = x 2 = 2x x 2 1 = x 3 = 2x x 2 2 = 1 Lösungsvorschläge zu den Aufgaben 28, 29, 30 b), 31, 32, 33, 35, 36 i) und 37 a) von Blatt 4: 28) a) fx) := x 3 10! = 0 Wir bestimmen eine Näherungslösung mit dem Newtonverfahren: Als Startwert wählen

Mehr

April (Voll-) Klausur Analysis I für Ingenieure. Rechenteil

April (Voll-) Klausur Analysis I für Ingenieure. Rechenteil April (Voll-) Klausur Analysis I für Ingenieure en Rechenteil Aufgabe 7 Punkte (a) Skizzieren Sie die 4-periodische Funktion mit f() = für und f() = für (b) Berechnen Sie für diese Funktion die Fourierkoeffizienten

Mehr

Höhere Mathematik 1 Übung 9

Höhere Mathematik 1 Übung 9 Aufgaben, die in der Präsenzübung nicht besprochen wurden, können in der darauf folgenden übung beim jeweiligen übungsleiter bzw. bei der jeweiligen übungsleiterin abgegeben werden. Diese Abgabe ist freiwillig

Mehr

2 Polynome und rationale Funktionen

2 Polynome und rationale Funktionen Gleichungen spielen auch in der Ingenieurmathematik eine große Rolle. Sie beschreiben zum Beispiel Bedingungen, unter denen Vorgänge ablaufen, Gleichgewichtszustände, Punktmengen. Gleichungen für eine

Mehr

Numerische Verfahren zur Lösung nichtlinearer Gleichungen

Numerische Verfahren zur Lösung nichtlinearer Gleichungen Kapitel 2 Numerische Verfahren zur Lösung nichtlinearer Gleichungen 21 Aufgabenstellung und Motivation Ist f eine in einem abgeschlossenen Intervall I = [a, b] stetige und reellwertige Funktion, so heißt

Mehr

Stetigkeit von Funktionen

Stetigkeit von Funktionen 9 Stetigkeit von Funktionen Definition 9.1 : Sei D R oder C und f : D R, C. f stetig in a D : ε > 0 δ > 0 mit f(z) f(a) < ε für alle z D, z a < δ. f stetig auf D : f stetig in jedem Punkt a D. f(a) ε a

Mehr

6 Gleichungen und Gleichungssysteme

6 Gleichungen und Gleichungssysteme 03.05.0 6 Gleichungen und Gleichungssysteme Äquivalente Gleichungsumformungen ( ohne Änderung der Lösungsmenge ).) a = b a c = b c Addition eines beliebigen Summanden c.) a = b a - c = b - c Subtraktion

Mehr

Thema 4 Limiten und Stetigkeit von Funktionen

Thema 4 Limiten und Stetigkeit von Funktionen Thema 4 Limiten und Stetigkeit von Funktionen Wir betrachten jetzt Funktionen zwischen geeigneten Punktmengen. Dazu wiederholen wir einige grundlegende Begriffe und Schreibweisen aus der Mengentheorie.

Mehr

13 Die trigonometrischen Funktionen

13 Die trigonometrischen Funktionen 13 Die trigonometrischen Funktionen Wir schreiben die Werte der komplexen Exponentialfunktion im Folgenden auch als e z = exp(z) (z C). Geometrisch definiert man üblicherweise die Werte der Winkelfunktion

Mehr

Kapitel 5. Die trigonometrischen Funktionen Die komplexen Zahlen Folgen und Reihen in C

Kapitel 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

Mehr

Eine einfache Methode zur Bestimmung des Bahnradius eines Planetoiden

Eine einfache Methode zur Bestimmung des Bahnradius eines Planetoiden Eine einfache Methode zur Bestimmung des Bahnradius eines Planetoiden Von Eckhardt Schön Erfurt Mit 1 Abbildung Die Bewegung der Planeten und Kleinkörper des Sonnensystems verläuft scheinbar zweidimensional

Mehr

NUMERISCHE MATHEMATIK I

NUMERISCHE MATHEMATIK I D-MATH ETH Zürich, 22. August 2011 Prof. Ch. Schwab NUMERISCHE MATHEMATIK I 1. Interpolation und Quadratur (25 P.) a) Sei [a, b] R 1 mit a < b ein beschränktes Intervall, und f C 2 ([a, b]). Zeigen Sie,

Mehr

6.2 Die Regeln von de l Hospital. Ausgangsfrage: Wie berechnet man den Grenzwert. Beispiel: Sei f(x) = x 2 und g(x) = x. Dann gilt. lim.

6.2 Die Regeln von de l Hospital. Ausgangsfrage: Wie berechnet man den Grenzwert. Beispiel: Sei f(x) = x 2 und g(x) = x. Dann gilt. lim. 6.2 Die Regeln von de l Hospital Ausgangsfrage: Wie berechnet man den Grenzwert falls g(x), beide Funktionen gegen Null konvergieren, d.h. = g(x) = 0 beide Funktionen gegen Unendlich konvergieren, d.h.

Mehr

Exponentalfunktion und Logarithmus

Exponentalfunktion und Logarithmus A. Mentzendorff Geändert: September 2008 Eponentalfunktion und Logarithmus Inhaltsverzeichnis Wachstum und Zerfall 2 2 Der Logarithmus als Stammfunktion 4 3 Eponentialfunktionen 8 3. Die natürliche Eponentialfunktion........................

Mehr

1 Exponentielles Wachstum

1 Exponentielles Wachstum Schülerbuchseite 56 58 Lösungen vorläufig VI Anwendungen der Differential- und Integralrechnung Exponentielles Wachstum S. 56 S. 58 a) H (t) = 4000,0 t b),0 t = e k t,0 = e k k = ln,0 0,0 H (t) = 4000

Mehr

9 Konvergenz und absolute Konvergenz von Reihen

9 Konvergenz und absolute Konvergenz von Reihen 9 Konvergenz und absolute Konvergenz von Reihen 9.2 Konvergenz von Reihen 9.5 Monotoniekriterium für Reihen 9.6 Konvergenzkriterium von Cauchy für Reihen 9.9 Rechenregeln für konvergente Reihen 9.10 Absolute

Mehr

Aufgaben für Analysis in der Oberstufe. Robert Rothhardt

Aufgaben für Analysis in der Oberstufe. Robert Rothhardt Aufgaben für Analysis in der Oberstufe Robert Rothhardt 14. Juni 2011 2 Inhaltsverzeichnis 1 Modellierungsaufgaben 5 1.1 Musterabitur S60................................ 5 1.2 Musterabitur 3.1.4 B / S61..........................

Mehr