Lineare Gleichungsen + Lineare Funktionen

Größe: px
Ab Seite anzeigen:

Download "Lineare Gleichungsen + Lineare Funktionen"

Transkript

1 29. Mai 2006

2 Gliederung 1 2

3 Anmerkungen Bitte nummeriert die Zeilen! Bitte benutzt eine Büroklammer! Bitte nicht abschreiben!

4 Anmerkungen Bitte nummeriert die Zeilen! Bitte benutzt eine Büroklammer! Bitte nicht abschreiben!

5 Anmerkungen Bitte nummeriert die Zeilen! Bitte benutzt eine Büroklammer! Bitte nicht abschreiben!

6 Fragen über Fragen Ist die Gleichung 5x + 7y 8yz = 16 linear? Ist x = 3, y = 2, z = 1 eine Lösung von x + 2y 3z = 4? Wie ist allgemein eine Lösung von a 1 x a n x n = b definiert? Falls gilt 0x 1 + 0x x n = b mit b 0. Wieviele Lösungen gibt es? Was ist mit b = 0?

7 Fragen über Fragen Ist die Gleichung 5x + 7y 8yz = 16 linear? Ist x = 3, y = 2, z = 1 eine Lösung von x + 2y 3z = 4? Wie ist allgemein eine Lösung von a 1 x a n x n = b definiert? Falls gilt 0x 1 + 0x x n = b mit b 0. Wieviele Lösungen gibt es? Was ist mit b = 0?

8 Fragen über Fragen Ist die Gleichung 5x + 7y 8yz = 16 linear? Ist x = 3, y = 2, z = 1 eine Lösung von x + 2y 3z = 4? Wie ist allgemein eine Lösung von a 1 x a n x n = b definiert? Falls gilt 0x 1 + 0x x n = b mit b 0. Wieviele Lösungen gibt es? Was ist mit b = 0?

9 Fragen über Fragen Ist die Gleichung 5x + 7y 8yz = 16 linear? Ist x = 3, y = 2, z = 1 eine Lösung von x + 2y 3z = 4? Wie ist allgemein eine Lösung von a 1 x a n x n = b definiert? Falls gilt 0x 1 + 0x x n = b mit b 0. Wieviele Lösungen gibt es? Was ist mit b = 0?

10 Fragen Wie sieht allgemein die Zeilenstufenform einer Matrix aus? Die Zeilenstufenform wird gegeben durch Was ist der Vorteil dieser Zeilenstufen Form?

11 Fragen Wie sieht allgemein die Zeilenstufenform einer Matrix aus? Die Zeilenstufenform wird gegeben durch Was ist der Vorteil dieser Zeilenstufen Form?

12 Fragen Wie sieht allgemein die Zeilenstufenform einer Matrix aus? Die Zeilenstufenform wird gegeben durch Was ist der Vorteil dieser Zeilenstufen Form?

13 Aufgabe Aufgabe Sei das Problem in der Form x = gegeben. Wie lautet die Lösung x = (x 1, x 2, x 3 )? 0 3 6

14 Lösung Aus 2x 3 = 6 folgt x 3 = 2. Setze x 3 in die zweite Zeile ein, dann erhält man Also gilt x 2 = 0. 2x = 3. Die Werte x 2 und x 3 in die erste Zeile einsetzten, dann erhält man 2x = 0 und es gilt x 1 = 9 2.

15 Lösung Aus 2x 3 = 6 folgt x 3 = 2. Setze x 3 in die zweite Zeile ein, dann erhält man Also gilt x 2 = 0. 2x = 3. Die Werte x 2 und x 3 in die erste Zeile einsetzten, dann erhält man 2x = 0 und es gilt x 1 = 9 2.

16 Lösung Aus 2x 3 = 6 folgt x 3 = 2. Setze x 3 in die zweite Zeile ein, dann erhält man Also gilt x 2 = 0. 2x = 3. Die Werte x 2 und x 3 in die erste Zeile einsetzten, dann erhält man 2x = 0 und es gilt x 1 = 9 2.

17 Aufgabe Aufgabe Bring das Problem x 1 + 2x 3 + 5x 5 = 5 2x 1 + 3x 4 + 5x 2 = 0 3x 4 + 5x 2 = 1 in die Matrizenschreibweise.

18 Lösung Die Matrix hat die Form x =

19 Aufgabe Aufgabe Bring die Matrix in Zeilenstufen Form x =

20 Lösung Eine Möglichkeit wäre xneu = wobei x 1neu = x 3alt, x 2neu = x 5alt, x 3neu = x 1alt, x 4neu = x 4alt, und x 5neu = x 3alt ,

21 Aufgabe Aufgabe Sei ad bc 0 und betrachte die linearen Gleichungen L 1 : ax + by = e L 2 : cx + dy = f. Zeige, dass die einzige Lösung x = (de bf ) (ad bc) und y = (af ce) (ad bc) ist.

22 Lösung Beweis: Multipliziere L 1 mit d und L 2 mit b. Dann erhalten wir adx + bdy = de bcx bdy = bf. Addiere die beiden Gleichungen, dann gilt Da ad bc gilt adx bcx = de bf. x = de bf ad bc als eindeutige Lösung. Setzten wir x in L 1 ein, erhalten wir y = (af ce) (ad bc).

23 Lösung Beweis: Multipliziere L 1 mit d und L 2 mit b. Dann erhalten wir adx + bdy = de bcx bdy = bf. Addiere die beiden Gleichungen, dann gilt Da ad bc gilt adx bcx = de bf. x = de bf ad bc als eindeutige Lösung. Setzten wir x in L 1 ein, erhalten wir y = (af ce) (ad bc).

24 Lösung Beweis: Multipliziere L 1 mit d und L 2 mit b. Dann erhalten wir adx + bdy = de bcx bdy = bf. Addiere die beiden Gleichungen, dann gilt Da ad bc gilt adx bcx = de bf. x = de bf ad bc als eindeutige Lösung. Setzten wir x in L 1 ein, erhalten wir y = (af ce) (ad bc).

25 Lösung Beweis: Multipliziere L 1 mit d und L 2 mit b. Dann erhalten wir adx + bdy = de bcx bdy = bf. Addiere die beiden Gleichungen, dann gilt Da ad bc gilt adx bcx = de bf. x = de bf ad bc als eindeutige Lösung. Setzten wir x in L 1 ein, erhalten wir y = (af ce) (ad bc).

26 Lösung Beweis: Multipliziere L 1 mit d und L 2 mit b. Dann erhalten wir adx + bdy = de bcx bdy = bf. Addiere die beiden Gleichungen, dann gilt Da ad bc gilt adx bcx = de bf. x = de bf ad bc als eindeutige Lösung. Setzten wir x in L 1 ein, erhalten wir y = (af ce) (ad bc).

27 Fragen über Fragen Wie ist eine Lineare Abbildung definiert? Eine Abbildung F : V W zwischen K- Vektorräumen V und W heißt linear, wenn F (v + w) = F (v) + F (w) F (λv) = λf (v) für alle v, w V und λ K. Sei F : V W linear. Dann gilt F (0) = 0. Die Funktion F ist lienar. Also gilt F (λv) = λf (v). Mit λ = 0 gilt F (0) = F (0 v) = 0 F (v) = 0. Sei F : V W linear. Dann gilt F ( u) = F (u). Die Funktion F ist lienar. Also gilt F (λv) = λf (v). Mit λ = 1 gilt F ( u) = F ( 1 u) = 1 F (u) = F (u).

28 Fragen über Fragen Wie ist eine Lineare Abbildung definiert? Eine Abbildung F : V W zwischen K- Vektorräumen V und W heißt linear, wenn F (v + w) = F (v) + F (w) F (λv) = λf (v) für alle v, w V und λ K. Sei F : V W linear. Dann gilt F (0) = 0. Die Funktion F ist lienar. Also gilt F (λv) = λf (v). Mit λ = 0 gilt F (0) = F (0 v) = 0 F (v) = 0. Sei F : V W linear. Dann gilt F ( u) = F (u). Die Funktion F ist lienar. Also gilt F (λv) = λf (v). Mit λ = 1 gilt F ( u) = F ( 1 u) = 1 F (u) = F (u).

29 Fragen über Fragen Wie ist eine Lineare Abbildung definiert? Eine Abbildung F : V W zwischen K- Vektorräumen V und W heißt linear, wenn F (v + w) = F (v) + F (w) F (λv) = λf (v) für alle v, w V und λ K. Sei F : V W linear. Dann gilt F (0) = 0. Die Funktion F ist lienar. Also gilt F (λv) = λf (v). Mit λ = 0 gilt F (0) = F (0 v) = 0 F (v) = 0. Sei F : V W linear. Dann gilt F ( u) = F (u). Die Funktion F ist lienar. Also gilt F (λv) = λf (v). Mit λ = 1 gilt F ( u) = F ( 1 u) = 1 F (u) = F (u).

30 Fragen über Fragen Wie ist eine Lineare Abbildung definiert? Eine Abbildung F : V W zwischen K- Vektorräumen V und W heißt linear, wenn F (v + w) = F (v) + F (w) F (λv) = λf (v) für alle v, w V und λ K. Sei F : V W linear. Dann gilt F (0) = 0. Die Funktion F ist lienar. Also gilt F (λv) = λf (v). Mit λ = 0 gilt F (0) = F (0 v) = 0 F (v) = 0. Sei F : V W linear. Dann gilt F ( u) = F (u). Die Funktion F ist lienar. Also gilt F (λv) = λf (v). Mit λ = 1 gilt F ( u) = F ( 1 u) = 1 F (u) = F (u).

31 Fragen über Fragen Wie ist eine Lineare Abbildung definiert? Eine Abbildung F : V W zwischen K- Vektorräumen V und W heißt linear, wenn F (v + w) = F (v) + F (w) F (λv) = λf (v) für alle v, w V und λ K. Sei F : V W linear. Dann gilt F (0) = 0. Die Funktion F ist lienar. Also gilt F (λv) = λf (v). Mit λ = 0 gilt F (0) = F (0 v) = 0 F (v) = 0. Sei F : V W linear. Dann gilt F ( u) = F (u). Die Funktion F ist lienar. Also gilt F (λv) = λf (v). Mit λ = 1 gilt F ( u) = F ( 1 u) = 1 F (u) = F (u).

32 Fragen über Fragen Wie ist eine Lineare Abbildung definiert? Eine Abbildung F : V W zwischen K- Vektorräumen V und W heißt linear, wenn F (v + w) = F (v) + F (w) F (λv) = λf (v) für alle v, w V und λ K. Sei F : V W linear. Dann gilt F (0) = 0. Die Funktion F ist lienar. Also gilt F (λv) = λf (v). Mit λ = 0 gilt F (0) = F (0 v) = 0 F (v) = 0. Sei F : V W linear. Dann gilt F ( u) = F (u). Die Funktion F ist lienar. Also gilt F (λv) = λf (v). Mit λ = 1 gilt F ( u) = F ( 1 u) = 1 F (u) = F (u).

33 Fragen über Fragen Ist f : R R mit f (x) = x + 1 linear? Nein. f (2 + 3) = 6 f (2) + f (3) = = 7 Für welche a R gilt f (x) = x + a linear? Ist f : R R mit f (x) = 3x lienar? Ja. Für x, y R gilt f (x + y) = 3(x + y) = 3x + 3y = f (x) + f (y). Außerdem gilt f (λx) = 3(λx) = (3λ)x = λf (x). Gilt allgemein f : R R, dass f (x) = a x mit a R linear ist. ( ) x Ist f : R 2 R 3 x1 mit 2x x 2 linear? 2 x 1 + x 2

34 Fragen über Fragen Ist f : R R mit f (x) = x + 1 linear? Nein. f (2 + 3) = 6 f (2) + f (3) = = 7 Für welche a R gilt f (x) = x + a linear? Ist f : R R mit f (x) = 3x lienar? Ja. Für x, y R gilt f (x + y) = 3(x + y) = 3x + 3y = f (x) + f (y). Außerdem gilt f (λx) = 3(λx) = (3λ)x = λf (x). Gilt allgemein f : R R, dass f (x) = a x mit a R linear ist. ( ) x Ist f : R 2 R 3 x1 mit 2x x 2 linear? 2 x 1 + x 2

35 Fragen über Fragen Ist f : R R mit f (x) = x + 1 linear? Nein. f (2 + 3) = 6 f (2) + f (3) = = 7 Für welche a R gilt f (x) = x + a linear? Ist f : R R mit f (x) = 3x lienar? Ja. Für x, y R gilt f (x + y) = 3(x + y) = 3x + 3y = f (x) + f (y). Außerdem gilt f (λx) = 3(λx) = (3λ)x = λf (x). Gilt allgemein f : R R, dass f (x) = a x mit a R linear ist. ( ) x Ist f : R 2 R 3 x1 mit 2x x 2 linear? 2 x 1 + x 2

36 Fragen über Fragen Ist f : R R mit f (x) = x + 1 linear? Nein. f (2 + 3) = 6 f (2) + f (3) = = 7 Für welche a R gilt f (x) = x + a linear? Ist f : R R mit f (x) = 3x lienar? Ja. Für x, y R gilt f (x + y) = 3(x + y) = 3x + 3y = f (x) + f (y). Außerdem gilt f (λx) = 3(λx) = (3λ)x = λf (x). Gilt allgemein f : R R, dass f (x) = a x mit a R linear ist. ( ) x Ist f : R 2 R 3 x1 mit 2x x 2 linear? 2 x 1 + x 2

37 Fragen über Fragen Ist f : R R mit f (x) = x + 1 linear? Nein. f (2 + 3) = 6 f (2) + f (3) = = 7 Für welche a R gilt f (x) = x + a linear? Ist f : R R mit f (x) = 3x lienar? Ja. Für x, y R gilt f (x + y) = 3(x + y) = 3x + 3y = f (x) + f (y). Außerdem gilt f (λx) = 3(λx) = (3λ)x = λf (x). Gilt allgemein f : R R, dass f (x) = a x mit a R linear ist. ( ) x Ist f : R 2 R 3 x1 mit 2x x 2 linear? 2 x 1 + x 2

38 Fragen über Fragen Ist f : R R mit f (x) = x + 1 linear? Nein. f (2 + 3) = 6 f (2) + f (3) = = 7 Für welche a R gilt f (x) = x + a linear? Ist f : R R mit f (x) = 3x lienar? Ja. Für x, y R gilt f (x + y) = 3(x + y) = 3x + 3y = f (x) + f (y). Außerdem gilt f (λx) = 3(λx) = (3λ)x = λf (x). Gilt allgemein f : R R, dass f (x) = a x mit a R linear ist. ( ) x Ist f : R 2 R 3 x1 mit 2x x 2 linear? 2 x 1 + x 2

39 Fragen über Fragen Ist f : R R mit f (x) = x + 1 linear? Nein. f (2 + 3) = 6 f (2) + f (3) = = 7 Für welche a R gilt f (x) = x + a linear? Ist f : R R mit f (x) = 3x lienar? Ja. Für x, y R gilt f (x + y) = 3(x + y) = 3x + 3y = f (x) + f (y). Außerdem gilt f (λx) = 3(λx) = (3λ)x = λf (x). Gilt allgemein f : R R, dass f (x) = a x mit a R linear ist. ( ) x Ist f : R 2 R 3 x1 mit 2x x 2 linear? 2 x 1 + x 2

40 Aufgabe Aufgabe Seien f, g : R n R m zwei lineare Funktionen. Dann ist h := f + g auch linear.

41 Lösung Beweis: Sei x, y R. Dann gilt h(x + y) = (g + f )(x + y) = g(x + y) + f (x + y) = g(x) + g(y) + f (x) + g(y) = (g + f )(x) + (g + f )(y) = h(x) + h(y). Genauso kann man zeigen, dass h(λx) = λh(x) gilt.

42 Lösung Beweis: Sei x, y R. Dann gilt h(x + y) = (g + f )(x + y) = g(x + y) + f (x + y) = g(x) + g(y) + f (x) + g(y) = (g + f )(x) + (g + f )(y) = h(x) + h(y). Genauso kann man zeigen, dass h(λx) = λh(x) gilt.

43 Lösung Beweis: Sei x, y R. Dann gilt h(x + y) = (g + f )(x + y) = g(x + y) + f (x + y) = g(x) + g(y) + f (x) + g(y) = (g + f )(x) + (g + f )(y) = h(x) + h(y). Genauso kann man zeigen, dass h(λx) = λh(x) gilt.

44 Aufgabe Aufgabe Seien V und W Vektorräume über Q. Sei weiterhin f : V W ein Gruppenhomomorphismus von (V, +) nach (W, +). Beweise, dass f linear ist.

45 Lösung Beweis: Sei f ein Homomorphismus. Also gilt f (x + y) = f (x) + f (y), d.h. die erste Bedingung für lineare Funktionen ist schon erfüllt. 1. z.z. f (kx) = kf (x) mit k N. I.A.: n = 1: f (1x) = 1f (x). IS: n n + 1: f ((n + 1)x) = f (x + nx) = f (x) + f (nx) }{{} = f (x) + nf (x) = IV (n + 1)f (x).

46 Lösung Beweis: Sei f ein Homomorphismus. Also gilt f (x + y) = f (x) + f (y), d.h. die erste Bedingung für lineare Funktionen ist schon erfüllt. 1. z.z. f (kx) = kf (x) mit k N. I.A.: n = 1: f (1x) = 1f (x). IS: n n + 1: f ((n + 1)x) = f (x + nx) = f (x) + f (nx) }{{} = f (x) + nf (x) = IV (n + 1)f (x).

47 Lösung Beweis: Sei f ein Homomorphismus. Also gilt f (x + y) = f (x) + f (y), d.h. die erste Bedingung für lineare Funktionen ist schon erfüllt. 1. z.z. f (kx) = kf (x) mit k N. I.A.: n = 1: f (1x) = 1f (x). IS: n n + 1: f ((n + 1)x) = f (x + nx) = f (x) + f (nx) }{{} = f (x) + nf (x) = IV (n + 1)f (x).

48 Lösung Beweis: Sei f ein Homomorphismus. Also gilt f (x + y) = f (x) + f (y), d.h. die erste Bedingung für lineare Funktionen ist schon erfüllt. 1. z.z. f (kx) = kf (x) mit k N. I.A.: n = 1: f (1x) = 1f (x). IS: n n + 1: f ((n + 1)x) = f (x + nx) = f (x) + f (nx) }{{} = f (x) + nf (x) = IV (n + 1)f (x).

49 Lösung Beweis: Sei f ein Homomorphismus. Also gilt f (x + y) = f (x) + f (y), d.h. die erste Bedingung für lineare Funktionen ist schon erfüllt. 1. z.z. f (kx) = kf (x) mit k N. I.A.: n = 1: f (1x) = 1f (x). IS: n n + 1: f ((n + 1)x) = f (x + nx) = f (x) + f (nx) }{{} = f (x) + nf (x) = IV (n + 1)f (x).

50 Lösung Beweis: Sei f ein Homomorphismus. Also gilt f (x + y) = f (x) + f (y), d.h. die erste Bedingung für lineare Funktionen ist schon erfüllt. 1. z.z. f (kx) = kf (x) mit k N. I.A.: n = 1: f (1x) = 1f (x). IS: n n + 1: f ((n + 1)x) = f (x + nx) = f (x) + f (nx) }{{} = f (x) + nf (x) = IV (n + 1)f (x).

51 Lösung Beweis: Sei f ein Homomorphismus. Also gilt f (x + y) = f (x) + f (y), d.h. die erste Bedingung für lineare Funktionen ist schon erfüllt. 1. z.z. f (kx) = kf (x) mit k N. I.A.: n = 1: f (1x) = 1f (x). IS: n n + 1: f ((n + 1)x) = f (x + nx) = f (x) + f (nx) }{{} = f (x) + nf (x) = IV (n + 1)f (x).

52 Lösung Beweis: Sei f ein Homomorphismus. Also gilt f (x + y) = f (x) + f (y), d.h. die erste Bedingung für lineare Funktionen ist schon erfüllt. 1. z.z. f (kx) = kf (x) mit x N. Sei x V, λ Q mit λ = p q, q 0. Betrachte y := 1 q x V. Dann gilt f (qy) = qf (y) und damit 1 q f (qy) = f (y). Also gilt 1 q f (x) = f ( 1 q x). Damit erhalten wir f (λx) = f ( p q x) = pf ( 1 q x) = p q f (x). Die zweite Bedingung einer linearen Abbildung ist ebenfalls erfüllt.

53 Lösung Beweis: Sei f ein Homomorphismus. Also gilt f (x + y) = f (x) + f (y), d.h. die erste Bedingung für lineare Funktionen ist schon erfüllt. 1. z.z. f (kx) = kf (x) mit x N. Sei x V, λ Q mit λ = p q, q 0. Betrachte y := 1 q x V. Dann gilt f (qy) = qf (y) und damit 1 q f (qy) = f (y). Also gilt 1 q f (x) = f ( 1 q x). Damit erhalten wir f (λx) = f ( p q x) = pf ( 1 q x) = p q f (x). Die zweite Bedingung einer linearen Abbildung ist ebenfalls erfüllt.

54 Lösung Beweis: Sei f ein Homomorphismus. Also gilt f (x + y) = f (x) + f (y), d.h. die erste Bedingung für lineare Funktionen ist schon erfüllt. 1. z.z. f (kx) = kf (x) mit x N. Sei x V, λ Q mit λ = p q, q 0. Betrachte y := 1 q x V. Dann gilt f (qy) = qf (y) und damit 1 q f (qy) = f (y). Also gilt 1 q f (x) = f ( 1 q x). Damit erhalten wir f (λx) = f ( p q x) = pf ( 1 q x) = p q f (x). Die zweite Bedingung einer linearen Abbildung ist ebenfalls erfüllt.

55 Lösung Beweis: Sei f ein Homomorphismus. Also gilt f (x + y) = f (x) + f (y), d.h. die erste Bedingung für lineare Funktionen ist schon erfüllt. 1. z.z. f (kx) = kf (x) mit x N. Sei x V, λ Q mit λ = p q, q 0. Betrachte y := 1 q x V. Dann gilt f (qy) = qf (y) und damit 1 q f (qy) = f (y). Also gilt 1 q f (x) = f ( 1 q x). Damit erhalten wir f (λx) = f ( p q x) = pf ( 1 q x) = p q f (x). Die zweite Bedingung einer linearen Abbildung ist ebenfalls erfüllt.

56 Lösung Beweis: Sei f ein Homomorphismus. Also gilt f (x + y) = f (x) + f (y), d.h. die erste Bedingung für lineare Funktionen ist schon erfüllt. 1. z.z. f (kx) = kf (x) mit x N. Sei x V, λ Q mit λ = p q, q 0. Betrachte y := 1 q x V. Dann gilt f (qy) = qf (y) und damit 1 q f (qy) = f (y). Also gilt 1 q f (x) = f ( 1 q x). Damit erhalten wir f (λx) = f ( p q x) = pf ( 1 q x) = p q f (x). Die zweite Bedingung einer linearen Abbildung ist ebenfalls erfüllt.

57 Lösung Beweis: Sei f ein Homomorphismus. Also gilt f (x + y) = f (x) + f (y), d.h. die erste Bedingung für lineare Funktionen ist schon erfüllt. 1. z.z. f (kx) = kf (x) mit x N. Sei x V, λ Q mit λ = p q, q 0. Betrachte y := 1 q x V. Dann gilt f (qy) = qf (y) und damit 1 q f (qy) = f (y). Also gilt 1 q f (x) = f ( 1 q x). Damit erhalten wir f (λx) = f ( p q x) = pf ( 1 q x) = p q f (x). Die zweite Bedingung einer linearen Abbildung ist ebenfalls erfüllt.

58 Aufgabe Aufgabe Löse ( das Gleichungssystem ) ( ) 2i 5 2 = 4 i 0

59 Lösung Bringe die Matrix auf die Form: ( i ) i = mit 1 i = i. ( i 0 Subtrahiere erste von der zweiten Zeile: ( i ) ( i i = i ) ). Damit ergibt sich x 2 = 4 11 und x 1 = 1 11 i

60 Lösung Bringe die Matrix auf die Form: ( i ) i = mit 1 i = i. ( i 0 Subtrahiere erste von der zweiten Zeile: ( i ) ( i i = i ) ). Damit ergibt sich x 2 = 4 11 und x 1 = 1 11 i

61 Lösung Bringe die Matrix auf die Form: ( i ) i = mit 1 i = i. ( i 0 Subtrahiere erste von der zweiten Zeile: ( i ) ( i i = i ) ). Damit ergibt sich x 2 = 4 11 und x 1 = 1 11 i

62 Aufgabe Aufgabe Sei X eine Menge und V der R Vektorraum aller Funktionen f : X R. Zeige: Ist ϕ : X X eine beliebige Abbildung, so ist die Abbildung F ϕ : V V, f f ϕ R linear.

63 Lösung Beweis: Für alleλ 1, λ 2 R und alle f 1, f 2 V gilt F ϕ (λ 1 f 1 + λ 2 f 2 )(x) = (λ 1 f 1 + λ 2 f 2 ) ϕ(x) = (λ 1 f 1 + λ 2 f 2 )(ϕ(x)) = λ 1 f 1 (ϕ(x)) + λ 2 f 2 (ϕ(x)) = λ 1 F ϕ (f 1 )(x) + λ 2 F ϕ (f 2 )(x) = (λ 1 F ϕ (f 1 ) + λ 2 F ϕ (f 2 ))(x)

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 18. April 2016 Übersicht über die Methoden Seien v 1,..., v r Vektoren in K n. 1. Um zu prüfen, ob die Vektoren v 1,...,

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 15. April 2018 1/46 Die Dimension eines Vektorraums Satz 2.27 (Basisergänzungssatz) Sei V ein Vektorraum über einem Körper K. Weiter seien v 1,...,

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

Lineare Algebra: Determinanten und Eigenwerte

Lineare Algebra: Determinanten und Eigenwerte : und Eigenwerte 16. Dezember 2011 der Ordnung 2 I Im Folgenden: quadratische Matrizen Sei ( a b A = c d eine 2 2-Matrix. Die Determinante D(A (bzw. det(a oder Det(A von A ist gleich ad bc. Det(A = a b

Mehr

Lineare Algebra I (WS 13/14)

Lineare Algebra I (WS 13/14) Lineare Algebra I (WS 13/14) Alexander Lytchak Nach einer Vorlage von Bernhard Hanke 22.10.2013 Alexander Lytchak 1 / 16 Wiederholung des Beispiels 3x 6 + x 7 = 2 2x 2 + 4x 4 + 6x 5 + 5x 7 = 3 2x 2 + x

Mehr

Mathematische Grundlagen der Computerlinguistik Lineare Algebra

Mathematische Grundlagen der Computerlinguistik Lineare Algebra Mathematische Grundlagen der Computerlinguistik Lineare Algebra Dozentin: Wiebke Petersen 10. Foliensatz Wiebke Petersen math. Grundlagen 30 Einleitung Die lineare Algebra beschäftigt sich mit Vektorräumen

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

Karlsruher Institut für Technologie (KIT) WS 2012/13 Institut für Analysis Prof. Dr. Tobias Lamm Dr. Patrick Breuning

Karlsruher Institut für Technologie (KIT) WS 2012/13 Institut für Analysis Prof. Dr. Tobias Lamm Dr. Patrick Breuning Karlsruher Institut für Technologie (KIT) WS 212/13 Institut für Analysis 14.1.213 Prof. Dr. Tobias Lamm Dr. Patrick Breuning Aufgabe 1 Höhere Mathematik I für die Fachrichtung Physik 12. Übungsblatt Sei

Mehr

KLAUSUR ZUR LINEAREN ALGEBRA I MUSTERLÖSUNG 15. Dezember 2007

KLAUSUR ZUR LINEAREN ALGEBRA I MUSTERLÖSUNG 15. Dezember 2007 KLAUSUR ZUR LINEAREN ALGEBRA I MUSTERLÖSUNG 5. Dezember 007 Name: Studiengang: Aufgabe 3 4 5 Summe Punktzahl /40 Allgemeine Hinweise: Bitte schreiben Sie Ihre Lösungen jeweils unter die Aufgabenstellung

Mehr

Mathematik II für Studierende der Informatik. Wirtschaftsinformatik (Analysis und lineare Algebra) im Sommersemester 2015

Mathematik II für Studierende der Informatik. Wirtschaftsinformatik (Analysis und lineare Algebra) im Sommersemester 2015 und Wirtschaftsinformatik (Analysis und lineare Algebra) im Sommersemester 2015 4. April 2016 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 Abbildungen - I

Lineare Abbildungen - I Lineare Abbildungen - I Definition. Seien V und W K-Vektorräume (über demselben K). Eine Abbildung F : V W heißt K-linear, wenn L1) F (v + w) = F (v) + F (w) v, w V L2) F (λv) = λf (v) v V, λ K. Somit

Mehr

Lineare Algebra I. Probeklausur - Lösungshinweise

Lineare Algebra I. Probeklausur - Lösungshinweise Institut für Mathematik Wintersemester 2012/13 Universität Würzburg 19. Dezember 2012 Prof. Dr. Jörn Steuding Dr. Anna von Heusinger Frederike Rüppel Lineare Algebra I Probeklausur - Lösungshinweise Aufgabe

Mehr

(1) In dieser Aufgabe kreuzen Sie bitte nur die Antworten an, die Sie für richtig halten. Eine Begründung wird nicht verlangt.

(1) In dieser Aufgabe kreuzen Sie bitte nur die Antworten an, die Sie für richtig halten. Eine Begründung wird nicht verlangt. () In dieser Aufgabe kreuzen Sie bitte nur die Antworten an, die Sie für richtig halten. Eine Begründung wird nicht verlangt. a) Es seien A und B beliebige n n-matrizen mit Einträgen in einem Körper K.

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

4.4 Hermitesche Formen

4.4 Hermitesche Formen 44 Hermitesche Formen Wie üblich bezeichnen wir das komplex konjugierte Element von ζ = a + bi C (a, b R) mit ζ = a bi Definition 441 Sei V ein C-Vektorraum Eine hermitesche Form (HF) auf V ist eine Abbildung

Mehr

Ferienkurs Lineare Algebra

Ferienkurs Lineare Algebra Ferienkurs Lineare Algebra Wintersemester 009/010 Lösungen Lineare Abbildungen und Matrizen Blatt 1 Linearität von Abbildungen 1. Welche dieser Abbildungen ist ein Gruppenhomomorphismus? Geben Sie eine

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

3. Übungsblatt zur Lineare Algebra I für Physiker

3. Übungsblatt zur Lineare Algebra I für Physiker Fachbereich Mathematik Prof. Dr. Mirjam Dür Dipl. Math. Stefan Bundfuss. Übungsblatt zur Lineare Algebra I für Physiker WS 5/6 6. Dezember 5 Gruppenübung Aufgabe G (Basis und Erzeugendensystem) Betrachte

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

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

Folgerungen aus dem Auflösungsatz

Folgerungen aus dem Auflösungsatz Folgerungen aus dem Auflösungsatz Wir haben in der Vorlesung den Satz über implizite Funktionen (Auflösungssatz) kennen gelernt. In unserer Formulierung lauten die Resultate: Seien x 0 R m, y 0 R n und

Mehr

Beispiellösungen zur Klausur Lineare Algebra bei Prof. Habegger

Beispiellösungen zur Klausur Lineare Algebra bei Prof. Habegger Beispiellösungen zur Klausur Lineare Algebra bei Prof. Habegger Stefan Lell 2. Juli 2 Aufgabe. Sei t Q und A t = t 4t + 2 2t + 2 t t 2t 2t Mat 3Q a Bestimmen Sie die Eigenwerte von A t in Abhängigkeit

Mehr

Übungen zum Ferienkurs Ferienkurs Lineare Algebra für Physiker WiSe 2017/18 Übungsblatt 1- Lösung

Übungen zum Ferienkurs Ferienkurs Lineare Algebra für Physiker WiSe 2017/18 Übungsblatt 1- Lösung Technische Universität München Physik Department Pablo Cova Fariña Claudia Nagel Übungen zum Ferienkurs Ferienkurs Lineare Algebra für Physiker WiSe 2017/18 Übungsblatt 1- Aufgabe 1: (a) Gegeben seien

Mehr

Für die Matrikelnummer M = Dann sind durch A =

Für die Matrikelnummer M = Dann sind durch A = Musterlösung zum. Blatt 9. Aufgabe: Gegeben seien m 3 + 2 m m 3 m 2 m 4 + m 7 m 3 A := m m 2 m 2 + 2 m 2 m 4 + m 5 und b := m 6 m 4 + a) Finden Sie eine Lösung x R 7 für die Gleichung Ax =. b) Finden Sie

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 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

Kapitel II. Vektoren und Matrizen

Kapitel II. Vektoren und Matrizen Kapitel II. Vektoren und Matrizen Vektorräume A Körper Auf der Menge R der reellen Zahlen hat man zwei Verknüpfungen: Addition: R R R(a, b) a + b Multiplikation: R R R(a, b) a b (Der Malpunkt wird oft

Mehr

d(x, z) = z x = y x + z y y x + z y = d(x, y) + d(y, z). d(x, y) = 0, falls x = y.

d(x, z) = z x = y x + z y y x + z y = d(x, y) + d(y, z). d(x, y) = 0, falls x = y. Metrische Räume K bezeichnet entweder den Körper R oder den Körper C. Genauer bedeutet dies: K wird in denjenigen Situationen verwendet, in denen die Ersetzung von K sowohl durch R als auch durch C einen

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

Grundlegende Definitionen aus HM I

Grundlegende Definitionen aus HM I Grundlegende Definitionen aus HM I Lucas Kunz. März 206 Inhaltsverzeichnis Vektorraum 2 2 Untervektorraum 2 Lineare Abhängigkeit 2 4 Lineare Hülle und Basis 5 Skalarprodukt 6 Norm 7 Lineare Abbildungen

Mehr

MATHEMATIK 2 FÜR DIE STUDIENGÄNGE CHE- MIE UND LEBENSMITTELCHEMIE

MATHEMATIK 2 FÜR DIE STUDIENGÄNGE CHE- MIE UND LEBENSMITTELCHEMIE Mathematik und Naturwissenschaften Fachrichtung Mathematik, Institut für Numerische Mathematik MATHEMATIK 2 FÜR DIE STUDIENGÄNGE CHE- MIE UND LEBENSMITTELCHEMIE Gewöhnliche Differentialgleichungen Prof.

Mehr

Determinanten. I. Permutationen

Determinanten. I. Permutationen Determinanten Durch Bildung der Determinante wird einer quadratischen (! Matrix eine gewisse Zahl zuordnet. Die Determinante tritt besonders bei Fragen der Flächen- bzw. Volumsberechnung auf (siehe auch

Mehr

R 3 und U := [e 2, e 3 ] der von e 2, e 3 erzeugte

R 3 und U := [e 2, e 3 ] der von e 2, e 3 erzeugte Aufgabe ( Es seien e =, e = Untervektorraum (, e = ( R und U := [e, e ] der von e, e erzeugte Weiter sei G := {A GL(, R A e = e und A U U} (a Zeigen Sie, dass G eine Untergruppe von GL(, R ist (b Geben

Mehr

Satz 7. A sei eine Teilmenge des nichttrivialen Vektorraums (V,+, ). Dann sind die folgende Aussagen äquivalent.

Satz 7. A sei eine Teilmenge des nichttrivialen Vektorraums (V,+, ). Dann sind die folgende Aussagen äquivalent. Definition der Basis Def. Es sei (V,+, ) ein nichttrivialer Vektorraum. Die Menge A V heißt eine Basis-Menge, falls sie (a) linear unabhängig ist und (b) span(a) = V. Satz 7. A sei eine Teilmenge des nichttrivialen

Mehr

TECHNISCHE UNIVERSITÄT MÜNCHEN. Lineare Algebra 1 WS 2006/07 Lösungen Blatt 13/ Probeklausur. Lösungen zur. Zentrum Mathematik

TECHNISCHE UNIVERSITÄT MÜNCHEN. Lineare Algebra 1 WS 2006/07 Lösungen Blatt 13/ Probeklausur. Lösungen zur. Zentrum Mathematik TECHNISCHE UNIVERSITÄT MÜNCHEN Zentrum Mathematik Prof. Dr. Friedrich Roesler Ralf Franken, PhD Max Lein Lineare Algebra 1 WS 26/7 en Blatt 13/2 29.1.27 en zur Probeklausur Aufgabe 1 (ca. 6 Punkte) Sei

Mehr

Aufgaben zu Kapitel 14

Aufgaben zu Kapitel 14 Aufgaben zu Kapitel 14 1 Aufgaben zu Kapitel 14 Verständnisfragen Aufgabe 14.1 Haben (reelle) lineare Gleichungssysteme mit zwei verschiedenen Lösungen stets unendlich viele Lösungen? Aufgabe 14.2 Gibt

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

2 Rechentechniken. 2.1 Potenzen und Wurzeln. Übersicht

2 Rechentechniken. 2.1 Potenzen und Wurzeln. Übersicht 2 Rechentechniken Übersicht 2.1 Potenzen und Wurzeln.............................................. 7 2.2 Lösen linearer Gleichungssysteme..................................... 8 2.3 Polynome.........................................................

Mehr

Determinanten. I. Permutationen

Determinanten. I. Permutationen Determinanten Durch Bildung der Determinante wird einer quadratischen (! Matrix eine gewisse Zahl zuordnet. Die Determinante tritt besonders bei Fragen der Flächen- bzw. Volumsberechnung auf (siehe auch

Mehr

Lineare Abbildungen. Lineare Algebra I. Kapitel Juni 2012

Lineare Abbildungen. Lineare Algebra I. Kapitel Juni 2012 Lineare Abbildungen Lineare Algebra I Kapitel 10 26. Juni 2012 Logistik Dozent: Olga Holtz, MA 378, Sprechstunden Freitag 14-16 Webseite: www.math.tu-berlin.de/ holtz Email: holtz@math.tu-berlin.de Assistent:

Mehr

Scheinklausur, 2. Teil, Lineare Algebra I, WS 2001, Prof. Dr. G. Hiß. Ja oder

Scheinklausur, 2. Teil, Lineare Algebra I, WS 2001, Prof. Dr. G. Hiß. Ja oder Gruppe A Scheinklausur 2. Teil 15.2.2002 Lineare Algebra I WS 2001 Prof. Dr. G. Hiß Name: Matrikelnummer: Kreuzen Sie bei jeder Frage entweder Ja oder Nein oder nichts an. Auswertung der Multiple-Choice-Aufgaben:

Mehr

Systeme von Differentialgleichungen. Beispiel 1: Chemische Reaktionssysteme. Beispiel 2. System aus n Differentialgleichungen 1. Ordnung: y 1.

Systeme von Differentialgleichungen. Beispiel 1: Chemische Reaktionssysteme. Beispiel 2. System aus n Differentialgleichungen 1. Ordnung: y 1. Systeme von Differentialgleichungen Beispiel : Chemische Reaktionssysteme System aus n Differentialgleichungen Ordnung: y (x = f (x, y (x,, y n (x Kurzschreibweise: y y 2 (x = f 2(x, y (x,, y n (x y n(x

Mehr

Lineare Algebra I Klausur. Klausur - Musterlösung

Lineare Algebra I Klausur. Klausur - Musterlösung Prof. Dr. B. Hanke Dr. J. Bowden Lineare Algebra I Klausur Klausur - Musterlösung 20. Februar 203 Aufgabe - Lösung Aussage wahr falsch (Z, +, 0) ist eine abelsche Gruppe. Der Ring Z/24Z ist nullteilerfrei.

Mehr

Lineare Algebra I. Lösung 9.2:

Lineare Algebra I. Lösung 9.2: Universität Konstanz Wintersemester 2009/2010 Fachbereich Mathematik und Statistik Lösungsblatt 9 Prof. Dr. Markus Schweighofer 20.01.2010 Aaron Kunert / Sven Wagner Lineare Algebra I Lösung 9.1: Voraussetzung:

Mehr

Lineare Algebra. 7. Übungsstunde. Steven Battilana.

Lineare Algebra. 7. Übungsstunde. Steven Battilana. Lineare Algebra 7. Übungsstunde Steven attilana stevenb@student.ethz.ch December 4, 6 Erinnerung Definition. Eine Abbildung F : V W zwischen E-Vektorräumen V und W heisst linear (genauer Homomorphismus

Mehr

1 Funktionen. 1.1 Definitionen und Bezeichnungen

1 Funktionen. 1.1 Definitionen und Bezeichnungen 1 1 Funktionen 1.1 Definitionen und Bezeichnungen Eine Funktion f ist eine eindeutige Abbildung einer Menge X in eine andere Y. Ist x X, dann ist f(x) y Y das Bild des Elementes x. x heißt das Urbild des

Mehr

Übungsaufgaben zu den mathematischen Grundlagen von KM

Übungsaufgaben zu den mathematischen Grundlagen von KM TUM, Institut für Informatik WS 2003/2004 Prof Dr Thomas Huckle Andreas Krahnke, MSc Dipl-Inf Markus Pögl Übungsaufgaben zu den mathematischen Grundlagen von KM 1 Bestimmen Sie die Darstellung von 1 4

Mehr

2 Lineare Gleichungssysteme

2 Lineare Gleichungssysteme 2 Lineare Gleichungssysteme Betrachte ein beliebiges System von m linearen Gleichungen in den n Unbekannten x,,x n : a x + a 2 x 2 + + a n x n = b a 2 x + a 22 x 2 + + a 2n x n = b 2 () a m x + a m2 x

Mehr

5 Vektorräume. (V1) für alle x, y V : x + y = y + x; (V2) für alle x, y, z V : (x + y) + z = x + (y + z);

5 Vektorräume. (V1) für alle x, y V : x + y = y + x; (V2) für alle x, y, z V : (x + y) + z = x + (y + z); 5 Vektorräume Was wir in den vorangegangenen Kapiteln an Matrizen und Vektoren gesehen haben, wollen wir nun mathematisch abstrahieren. Das führt auf den Begriff des Vektorraumes, den zentralen Begriff

Mehr

Thema 10 Gewöhnliche Differentialgleichungen

Thema 10 Gewöhnliche Differentialgleichungen Thema 10 Gewöhnliche Differentialgleichungen Viele Naturgesetze stellen eine Beziehung zwischen einer physikalischen Größe und ihren Ableitungen (etwa als Funktion der Zeit dar: 1. ẍ = g (freier Fall;

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

Darstellungsmatrizen, Rang, lineare Gleichungssysteme

Darstellungsmatrizen, Rang, lineare Gleichungssysteme TECHNISCHE UNIVERSITÄT MÜNCHEN Zentrum Mathematik Prof. Dr. Friedrich Roesler Ralf Franken, PhD Max Lein Lineare Algebra WS 26/7 en Blatt 2 22..27 Darstellungsmatrizen, Rang, lineare Gleichungssysteme

Mehr

Lineare Gleichungssysteme

Lineare Gleichungssysteme Christian Serpé Universität Münster 14. September 2011 Christian Serpé (Universität Münster) 14. September 2011 1 / 56 Gliederung 1 Motivation Beispiele Allgemeines Vorgehen 2 Der Vektorraum R n 3 Lineare

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

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

Lineare Algebra 2013 Lösungen für Test und Zusatzfragen

Lineare Algebra 2013 Lösungen für Test und Zusatzfragen Lineare Algebra 3 Lösungen für Test und Zusatzfragen Test Multiple Choice. Seien Für die Lösung x x x x 3 A, b des Systems Ax b gilt x 3 5 x 3 x 3 3 x 3 / Mit elementaren Zeilenoperationen erhalten wir

Mehr

Implizite Funktionen. Ist für eine stetig differenzierbare Funktion f : R n R m R n. so lässt sich das Gleichungssystem

Implizite Funktionen. Ist für eine stetig differenzierbare Funktion f : R n R m R n. so lässt sich das Gleichungssystem Implizite Funktionen Ist für eine stetig differenzierbare Funktion f : R n R m R n f (x, y ) = (0,..., 0) t, det f x (x, y ) 0, so lässt sich das Gleichungssystem f k (x 1,..., x n, y 1,..., y m ) = 0,

Mehr

Lineare Algebra II, Lösungshinweise Blatt 9

Lineare Algebra II, Lösungshinweise Blatt 9 Prof Dr Katrin Wendland Priv Doz Dr Katrin Leschke Christoph Tinkl SS 27 Lineare Algebra II, Lösungshinweise Blatt 9 Aufgabe (4 Punkte) Sei 2 3 4 A = 5 6 Berechnen Sie A k für alle k N und verifizieren

Mehr

Tutorium: Analysis und Lineare Algebra. Vorbereitung der Bonusklausur am (Teil 1, Lösungen)

Tutorium: Analysis und Lineare Algebra. Vorbereitung der Bonusklausur am (Teil 1, Lösungen) Tutorium: Analysis und Lineare Algebra Vorbereitung der Bonusklausur am 22.5.217 (Teil 1, Lösungen) 1. Mai 217 Steven Köhler mathe@stevenkoehler.de mathe.stevenkoehler.de 2 c 217 Steven Köhler 1. Mai 217

Mehr

2.5 Gauß-Jordan-Verfahren

2.5 Gauß-Jordan-Verfahren 2.5 Gauß-Jordan-Verfahren Definition 2.5.1 Sei A K (m,n). Dann heißt A in zeilenreduzierter Normalform, wenn gilt: [Z1] Der erste Eintrag 0 in jeder Zeile 0 ist 1. [Z2] Jede Spalte, die eine 1 nach [Z1]

Mehr

Technische Universität München. Ferienkurs Lineare Algebra 1. Mengenlehre, Aussagen, Relationen und Funktionen. Aufgaben mit Musterlösung

Technische Universität München. Ferienkurs Lineare Algebra 1. Mengenlehre, Aussagen, Relationen und Funktionen. Aufgaben mit Musterlösung Technische Universität München Ferienkurs Lineare Algebra 1 Mengenlehre, Aussagen, Relationen und Funktionen Aufgaben mit Musterlösung 21. März 2011 Tanja Geib 1 Aufgabe 1 Geben Sie zu B = {0, 2, 4} und

Mehr

Matrixoperationen. Einige spezielle Matrizen: Nullmatrix: n-te Einheitsmatrix: E n := 0 d. TU Dresden, WS 2013/14 Mathematik für Informatiker Folie 1

Matrixoperationen. Einige spezielle Matrizen: Nullmatrix: n-te Einheitsmatrix: E n := 0 d. TU Dresden, WS 2013/14 Mathematik für Informatiker Folie 1 Matrixoperationen Einige spezielle Matrizen: 0 0... 0 Nullmatrix:....... 0 0... 0 1 0... 0 0 1... 0 n-te Einheitsmatrix: E n :=....... 0 0... 1 d 1 0... 0 0 d 2... 0 Diagonalmatrix: diag(d 1,..., d n)

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

4 Funktionenfolgen und normierte Räume

4 Funktionenfolgen und normierte Räume $Id: norm.tex,v 1.57 2018/06/08 16:27:08 hk Exp $ $Id: jordan.tex,v 1.34 2018/07/12 20:08:29 hk Exp $ 4 Funktionenfolgen und normierte Räume 4.7 Kompakte Mengen Am Ende der letzten Sitzung hatten wir zwei

Mehr

6 Lineare Gleichungssysteme

6 Lineare Gleichungssysteme 6 LINEARE GLEICHUNGSSYSTEME 3 6 Lineare Gleichungssysteme Unter einem linearen Gleichungssystem verstehen wir ein System von Gleichungen α ξ + + α n ξ n = β α m ξ + + α mn ξ n = β m mit Koeffizienten α

Mehr

Lineare Algebra. 7. Übungsstunde. Steven Battilana. battilana.uk/teaching

Lineare Algebra. 7. Übungsstunde. Steven Battilana. battilana.uk/teaching Lineare Algebra 7. Übungsstunde Steven Battilana stevenb@student.ethz.ch battilana.uk/teaching November 9, 27 Erinnerung 2 Vektoräume Sei V ein Vektorraum, U V, U {}. U hiesst Untervektorraum, Unterraum,

Mehr

Wichtige Klassen reeller Funktionen

Wichtige Klassen reeller Funktionen 0 Wichtige Klassen reeller Funktionen Monotone Funktionen sind i.a. unstetig, aber man kann etwas über das Grenzwertverhalten aussagen, wenn man nur einseitige Grenzwerte betrachtet. Definition 0. : Sei

Mehr

Aufgabe 1 (a) Vorgehen wie im Beispiel auf Seite 151 des Skripts. Für die Anzahl möglicher Linearkombinationen

Aufgabe 1 (a) Vorgehen wie im Beispiel auf Seite 151 des Skripts. Für die Anzahl möglicher Linearkombinationen Mathe I für Naturwissenschaften Dr. Christine Zehrt 14.12.17 Hinweise und Ergebnisse zur Übung 13 Uni Basel Lösungshinweise Aufgabe 1 (a Vorgehen wie im Beispiel auf Seite 151 des Skripts. Für die Anzahl

Mehr

Mathematik I. Vorlesung 16. Eigentheorie

Mathematik I. Vorlesung 16. Eigentheorie Prof Dr H Brenner Osnabrück WS 009/00 Mathematik I Vorlesung 6 Eigentheorie Unter einer Achsenspiegelung in der Ebene verhalten sich gewisse Vektoren besonders einfach Die Vektoren auf der Spiegelungsachse

Mehr

Aufgabensammlung aus Mathematik 2 UMIT, SS 2010, Version vom 7. Mai 2010

Aufgabensammlung aus Mathematik 2 UMIT, SS 2010, Version vom 7. Mai 2010 Aufgabensammlung aus Mathematik 2 UMIT, SS 2, Version vom 7. Mai 2 I Aufgabe I Teschl / K 3 Zerlegen Sie die Zahl 8 N in ihre Primfaktoren. Aufgabe II Teschl / K 3 Gegeben sind die natürliche Zahl 7 und

Mehr

Name: Matr.-Nr.: 2. Aufgabe 1. Gegeben sei die Matrix

Name: Matr.-Nr.: 2. Aufgabe 1. Gegeben sei die Matrix Name: Matr.-Nr.: 2 Aufgabe 1. Gegeben sei die Matrix 1 1 1 A = 3 3 3 2 2 2 (a) Bestimmen Sie Rang(A), Kern(A) und Bild(A). Ist A invertierbar? Geben Sie zwei verschiedene rechte Seiten b 1, b 2 an, so

Mehr

4 Lineare Abbildungen und Matrizen

4 Lineare Abbildungen und Matrizen 4.1 Lineare Abbildungen Definition 4.1. Es seien V, W K-Vektorräume. Eine Abbildung f : V W heißt linear oder Homomorphismus, wenn für alle u, v V und λ K gilt Beispiel 4.2. L1 f(u + v) = f(u) + f(v),

Mehr

Übungen zu Einführung in die Lineare Algebra und Geometrie

Übungen zu Einführung in die Lineare Algebra und Geometrie Übungen zu Einführung in die Lineare Algebra und Geometrie Andreas Cap Wintersemester 2014/15 Kapitel 1: Einleitung (1) Für a, b Z diskutiere analog zur Vorlesung das Lösungsverhalten der Gleichung ax

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

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

m 2 m 3 m 5, m m 2

m 2 m 3 m 5, m m 2 Musterlösung zum 8. Blatt 7. Aufgabe: Seien die folgenden Vektoren im R 4 gegeben: 2m 5 + 2 2m 2 2m 7 + m 2 m 3 m 5 v = m 5, v 2 = m 2, v 3 = m 7 m 2 m 3 m 5 m 2 m 3 m 5, m 5 + m 2 m 7 2m + m 2 m 4 2m

Mehr

Tutorium zur Vorlesung Lineare Algebra und analytische Geometrie I -Bearbeitungsvorschlag-

Tutorium zur Vorlesung Lineare Algebra und analytische Geometrie I -Bearbeitungsvorschlag- MATHEMATISCHES INSTITUT DER UNIVERSITÄT MÜNCHEN D Rost L Ramzews WS 18/19 Blatt 9118 Tutorium zur Vorlesung Lineare Algebra und analytische Geometrie I -Bearbeitungsvorschlag- 1 Für das in Abhängigkeit

Mehr

Übungen zu Geometrie und Lineare Algebra für das Lehramt

Übungen zu Geometrie und Lineare Algebra für das Lehramt Übungen zu Geometrie und Lineare Algebra für das Lehramt zusammengestellt von Stefan Haller Sommersemester 2019 (UE250163) 2. Übungsblatt für die Woche vom 11. bis 15. März 2019 Aufgabe 2.1. Wiederhole

Mehr

Aufgabe I.1 (4 Punkte) Gegeben seien die Matrix H := und die Menge L := {A R 4 4 A HA = H} Zeigen Sie:

Aufgabe I.1 (4 Punkte) Gegeben seien die Matrix H := und die Menge L := {A R 4 4 A HA = H} Zeigen Sie: Aufgabe I (4 Punkte Gegeben seien die Matrix und die Menge Zeigen Sie: H := L := {A R 4 4 A HA = H} a L ist bezüglich der Matrizenmultiplikation eine Gruppe b Die Matrizen der Form ( E O, O B wobei E R

Mehr

Mathematik für Physiker, Informatiker und Ingenieure

Mathematik für Physiker, Informatiker und Ingenieure Mathematik für Physiker, Informatiker und Ingenieure Folien zu Kapitel V SS 2010 G. Dirr INSTITUT FÜR MATHEMATIK UNIVERSITÄT WÜRZBURG dirr@mathematik.uni-wuerzburg.de http://www2.mathematik.uni-wuerzburg.de

Mehr

Algebraische Strukturen - Aufgabe 4a

Algebraische Strukturen - Aufgabe 4a Algebraische Strukturen - Aufgabe 4a Behauptung M {a, b, c, d Z 4 ad bc } bildet mit * eine kommutative Gruppe z.z.:. M ist unter der Verknüpfung * abgeschlossen, d.h. a, b, c, d, e, f, g, h Z 4 a, b,

Mehr

Aufgabe 4 Bestimmen Sie je eine Basis des Zeilen- und des Spaltenraums der Matrix

Aufgabe 4 Bestimmen Sie je eine Basis des Zeilen- und des Spaltenraums der Matrix Mathematik I für Naturwissenschaften Dr. Christine Zehrt 3..8 Übung 3 (für alle Uni Basel Besprechung der Lösungen: 7./8 Dezember 8 in den Übungsstunden Die Geo-Übungsstunde von Gioia findet am 7. Dezember

Mehr

Lineare Differenzialgleichung und verwandte Fälle

Lineare Differenzialgleichung und verwandte Fälle Lineare Differenzialgleichung und verwandte Fälle 1. Die lineare Differenzialgleichung Eine lineare Differenzialgleichung 1. Ordnung besitzt die Form y + g(x)y = h(x), wobei g(x) und h(x) stetig sind.

Mehr

= [Entw. nach S1 ] 2 det = [Z2 Z 2 Z 1 ] 2 det = [Entw. nach Z1 ] 5 det = [Z1 Z 1 +Z 3 ] 5 det

= [Entw. nach S1 ] 2 det = [Z2 Z 2 Z 1 ] 2 det = [Entw. nach Z1 ] 5 det = [Z1 Z 1 +Z 3 ] 5 det Aufgabe 1 Wir wissen, dass sich die Determinante einer Matrix nicht verändert, wenn wir das Vielfache einer Spalte zu einer anderen Spalte bzw. das Vielfache einer Zeile zu einer anderen Zeile addieren.

Mehr

Moduln - Teil 1. Moduln und Modulhomomorphismen. Thomas Poguntke. 23. April Definition 1: Beispiele: Definition 2:

Moduln - Teil 1. Moduln und Modulhomomorphismen. Thomas Poguntke. 23. April Definition 1: Beispiele: Definition 2: Moduln - Teil 1 Thomas Poguntke 23. April 2010 Moduln und Modulhomomorphismen Es sei R ein kommutativer Ring. Definition 1: Ein R-Modul ist eine abelsche Gruppe (M, +) mit einer Skalarmultiplikation µ

Mehr

A = ( a 1,..., a n ) ii) Zwei Matrizen sind gleich, wenn die Einträge an den gleichen Positionen übereinstimmen. so heißt die n n Matrix

A = ( a 1,..., a n ) ii) Zwei Matrizen sind gleich, wenn die Einträge an den gleichen Positionen übereinstimmen. so heißt die n n Matrix Matrizen Definition: i Eine m n Matrix A ist ein rechteckiges Schema aus Zahlen, mit m Zeilen und n Spalten: a a 2 a n a 2 a 22 a 2n a m a m2 a mn Die Spaltenvektoren dieser Matrix seien mit a,, a n bezeichnet

Mehr

Lineare Abbildungen und Matrizen

Lineare Abbildungen und Matrizen Stefan Ruzika Mathematisches Institut Universität Koblenz-Landau Campus Koblenz 31. Mai 2016 Stefan Ruzika 9: Lineare Abbildungen und Matrizen 31. Mai 2016 1 / 16 Gliederung 1 Schulstoff 2 Körper 3 Vektorräume

Mehr

TEIL II LINEARE ALGEBRA

TEIL II LINEARE ALGEBRA TEIL II LINEARE ALGEBRA 1 Kapitel 10 Lineare Gleichungssysteme 101 Motivation Sei K ein fest gewählter Körper (zb K = R, C, Q, F p ) Betrachten das lineare Gleichungssystem (L) α 11 x 1 + α 12 x 2 + +

Mehr

Zeigen Sie unter Verwendung der Tatsache, dass (K, +) bereits eine abelsche Gruppe ist:

Zeigen Sie unter Verwendung der Tatsache, dass (K, +) bereits eine abelsche Gruppe ist: FU Berlin: WiSe 1-14 (Analysis 1 - Lehr. Übungsaufgaben Zettel 11 Aufgabe 47 Wir betrachten die Menge K Q Q zusammen mit den Verknüpfungen: (a, b(c, d (a b, c d, a, b, c, d Q (a, b (c, d (ac 2bd, ac bd,

Mehr

Die Lösungsmenge besteht aus allen n-tupeln reeller Zahlen x 1

Die Lösungsmenge besteht aus allen n-tupeln reeller Zahlen x 1 III. Lineare Gleichungssysteme ================================================================= 3. Einführung ---------------------------------------------------------------------------------------------------------------

Mehr

UNIVERSITÄT KARLSRUHE Institut für Analysis HDoz. Dr. P. C. Kunstmann Dipl.-Math. M. Uhl. Sommersemester 2009

UNIVERSITÄT KARLSRUHE Institut für Analysis HDoz. Dr. P. C. Kunstmann Dipl.-Math. M. Uhl. Sommersemester 2009 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 Komplexe

Mehr

3 Bilinearformen und quadratische Formen

3 Bilinearformen und quadratische Formen 3 Bilinearformen und quadratische Formen Sei V ein R Vektorraum. Definition: Eine Bilinearform auf V ist eine Abbildung s : V V R, welche linear in beiden Variablen ist, d.h.: Für u, v, w V und λ, µ R

Mehr

Mathematische Grundlagen der Computerlinguistik Lineare Algebra

Mathematische Grundlagen der Computerlinguistik Lineare Algebra Mathematische Grundlagen der Computerlinguistik Lineare Algebra Dozentin: Wiebke Petersen 10. Foliensatz Wiebke Petersen math. Grundlagen 1 Einleitung Die lineare Algebra beschäftigt sich mit Vektorräumen

Mehr

I (u +v)+w = u +(v +w) II u +v = v +u III Es existiert ein 0 V, s. d. 0+v = v IV Es existiert ein v V, s. d. v +v = 0

I (u +v)+w = u +(v +w) II u +v = v +u III Es existiert ein 0 V, s. d. 0+v = v IV Es existiert ein v V, s. d. v +v = 0 Def. Sei (K,+, ) ein Körper. Eine Wiederholung: (Hauptdefinition Menge V mit Abbildungen der LAAG1:) Vektorraum ist eine + : V V V Menge V mit zwei Abbildungen : K V V + : V V V, : R V heißt ein Vektorraum

Mehr

Zeigen Sie, dass der einzige Gruppenhomomorphismus von (G, ) nach (Z 5, +) die Abbildung Φ : G Z 5

Zeigen Sie, dass der einzige Gruppenhomomorphismus von (G, ) nach (Z 5, +) die Abbildung Φ : G Z 5 Aufgabe I (4 Punkte) Es sei G : {e, g, g, g } eine 4-elementige Gruppe mit neutralem Element e Die Verknüpfung auf G werde mit bezeichnet Außerdem seien in G folgende Gleichungen erfüllt: g g g und g g

Mehr

Lineare Algebra Weihnachtszettel

Lineare Algebra Weihnachtszettel Lineare Algebra Weihnachtszettel 0..08 Die Aufgaben auf diesem Zettel sind zum Üben während der Weihnachtspause gedacht, sie dienen der freiwilligen Selbstkontrolle. Die Aufgaben müssen nicht bearbeitet

Mehr

Diplom Vorprüfung bzw. Bachelor Modulprüfung Höhere Mathematik II für die Fachrichtung Physik. Lösungsvorschläge. det

Diplom Vorprüfung bzw. Bachelor Modulprüfung Höhere Mathematik II für die Fachrichtung Physik. Lösungsvorschläge. det UNIVERSITÄT KARLSRUHE Institut für Analysis HDoz. Dr. P. C. Kunstmann Herbst 9.9.9 Diplom Vorprüfung bzw. Bachelor Modulprüfung Höhere Mathematik II für die Fachrichtung Physik Lösungsvorschläge Aufgabe

Mehr

3 a) Berechnen Sie die normierte Zeilenstufenform der Matrix A = normierte Zeilenstufenform:

3 a) Berechnen Sie die normierte Zeilenstufenform der Matrix A = normierte Zeilenstufenform: 1. Aufgabe (9 Punkte) In dieser Aufgabe müssen Sie Ihre Antwort nicht begründen. Es zählt nur das Ergebnis. Tragen Sie nur das Ergebnis auf diesem Blatt im jeweiligen Feld ein. 0 1 3 a) Berechnen Sie die

Mehr

Höhere Mathematik I für die Fachrichtungen Elektroingenieurwesen, Physik und Geodäsie Lösungsvorschläge zum 13. Übungsblatt

Höhere Mathematik I für die Fachrichtungen Elektroingenieurwesen, Physik und Geodäsie Lösungsvorschläge zum 13. Übungsblatt UNIVERSITÄT KARLSRUHE Institut für Analysis HDoz. Dr. P. C. Kunstmann Dipl.-Math. M. Uhl WS 8/9 Höhere Mathematik I für die Fachrichtungen Elektroingenieurwesen, Physik und Geodäsie Lösungsvorschläge zum

Mehr