Eine objektorientierte Programmierumgebung für differentialgeometrische Berechnungen in MuPAD

Größe: px
Ab Seite anzeigen:

Download "Eine objektorientierte Programmierumgebung für differentialgeometrische Berechnungen in MuPAD"

Transkript

1 1 Eine objektorientierte Programmierumgebung für differentialgeometrische Berechnungen in MuPAD Studienarbeit von WOLFGANG GLOBKE Betreuer: Dipl. Inf. Marcus Hausdorf Dr. Werner Seiler Institut für Algorithmen und kognitive Systeme Lehrstuhl Prof. Dr. Jacques Calmet Universität Karlsruhe

2 2 Ziele der Arbeit Entwicklung von Datenstrukturen für differentialgeometrische Berechnungen in MuPAD. Anpassen dieser Datenstrukturen an die detools-bibliothek. Datenstrukturen für Jetbündel.

3 3 Übersicht 1 Objektorientierung in MuPAD 2 Mannigfaltigkeiten 3 Vektorfelder und Differentialformen 4 Differentialgleichungen 5 Beispiel: Die Monge-Ampère-Gleichung

4 4 Gliederung 1 Objektorientierung in MuPAD 2 Mannigfaltigkeiten 3 Vektorfelder und Differentialformen 4 Differentialgleichungen 5 Beispiel: Die Monge-Ampère-Gleichung

5 5 Kategorien und Domänen in MuPAD Zwei wesentliche Konzepte zur OO-Programmierung in MuPAD: Kategorien Grobe Entsprechung der mathematischen Kategorien. Abstrakte Schnittstellen ( Interface in Java). Ein Objekt kann zu mehreren Kategorien gehören. Domänen Stellen konkrete Datentypen bzw. mathematische Strukturen dar. Instanzen können erzeugt werden ( Class in Java). Ein Objekt gehört zu höchstens einer Domäne, aber einfache Vererbung möglich.

6 6 Kategorien und Domänen in MuPAD Zwei wesentliche Konzepte zur OO-Programmierung in MuPAD: Kategorien Grobe Entsprechung der mathematischen Kategorien. Abstrakte Schnittstellen ( Interface in Java). Ein Objekt kann zu mehreren Kategorien gehören. Domänen Stellen konkrete Datentypen bzw. mathematische Strukturen dar. Instanzen können erzeugt werden ( Class in Java). Ein Objekt gehört zu höchstens einer Domäne, aber einfache Vererbung möglich.

7 7 Kategorien und Domänen in MuPAD Zwei wesentliche Konzepte zur OO-Programmierung in MuPAD: Kategorien Grobe Entsprechung der mathematischen Kategorien. Abstrakte Schnittstellen ( Interface in Java). Ein Objekt kann zu mehreren Kategorien gehören. Domänen Stellen konkrete Datentypen bzw. mathematische Strukturen dar. Instanzen können erzeugt werden ( Class in Java). Ein Objekt gehört zu höchstens einer Domäne, aber einfache Vererbung möglich.

8 8 Gliederung 1 Objektorientierung in MuPAD 2 Mannigfaltigkeiten 3 Vektorfelder und Differentialformen 4 Differentialgleichungen 5 Beispiel: Die Monge-Ampère-Gleichung

9 9 Mannigfaltigkeiten: Rechnen in Koordinaten p M ξ n x = ξ(p) Rechnen auf Mannigfaltigkeiten: Lokal über Karten in offenen Teilmenge des Ê n abbilden und dort rechnen. Identifiziere p M mit seinen Koordinaten x Ê n ; es werden nur noch Koordinaten angegeben.

10 10 Mannigfaltigkeiten in MuPAD C a t : : M a n i f o l d D o m : : M a n i f o l d D o m : : S u b M a n i f o l d Cat::Manifold: Nur Schnittstelle, keine Implementierung. Dom::Manifold: Liste von Koordinaten; Methoden für Jetbündel. Dom::SubManifold: Implizite Untermannigfaltigkeiten; Methoden für Tangentialräume.

11 11 Abbildungen zwischen Mannigfaltigkeiten C a t : : M a n i f o l d M a p D o m : : M a n i f o l d M a p Cat::ManifoldMap(M1,M2,R): Abbildungen zwischen Mannigfaltigkeiten F : M 1 M 2 mit Koeffizienten aus R. Implementiert bereits die meisten mathematischen Methoden. Dom::ManifoldMap(M1,M2,R): Stellt einige administrative Methoden bereit.

12 12 Abbildungen zwischen Mannigfaltigkeiten Eigenschaften von Cat::ManifoldMap(M1,M2,R): R gehört zur Kategorie Cat::DifferentialRing. Wahl von R ermöglicht Ausnutzen von spezieller Arithmetik. Differentiale df berechnen. Pullbacks F von Abbildungen, Vektorfeldern und Differentialformen berechnen. Immersierte und eingebettete Untermannigfaltigkeiten durch Abbildungen darstellen.

13 13 Abbildungen zwischen Mannigfaltigkeiten Eigenschaften von Cat::ManifoldMap(M1,M2,R): R gehört zur Kategorie Cat::DifferentialRing. Wahl von R ermöglicht Ausnutzen von spezieller Arithmetik. Differentiale df berechnen. Pullbacks F von Abbildungen, Vektorfeldern und Differentialformen berechnen. Immersierte und eingebettete Untermannigfaltigkeiten durch Abbildungen darstellen.

14 14 Abbildungen zwischen Mannigfaltigkeiten Eigenschaften von Cat::ManifoldMap(M1,M2,R): R gehört zur Kategorie Cat::DifferentialRing. Wahl von R ermöglicht Ausnutzen von spezieller Arithmetik. Differentiale df berechnen. Pullbacks F von Abbildungen, Vektorfeldern und Differentialformen berechnen. Immersierte und eingebettete Untermannigfaltigkeiten durch Abbildungen darstellen.

15 15 Abbildungen zwischen Mannigfaltigkeiten Eigenschaften von Cat::ManifoldMap(M1,M2,R): R gehört zur Kategorie Cat::DifferentialRing. Wahl von R ermöglicht Ausnutzen von spezieller Arithmetik. Differentiale df berechnen. Pullbacks F von Abbildungen, Vektorfeldern und Differentialformen berechnen. Immersierte und eingebettete Untermannigfaltigkeiten durch Abbildungen darstellen.

16 16 Abbildungen zwischen Mannigfaltigkeiten Eigenschaften von Cat::ManifoldMap(M1,M2,R): R gehört zur Kategorie Cat::DifferentialRing. Wahl von R ermöglicht Ausnutzen von spezieller Arithmetik. Differentiale df berechnen. Pullbacks F von Abbildungen, Vektorfeldern und Differentialformen berechnen. Immersierte und eingebettete Untermannigfaltigkeiten durch Abbildungen darstellen.

17 17 Abbildungen zwischen Mannigfaltigkeiten Eigenschaften von Cat::ManifoldMap(M1,M2,R): R gehört zur Kategorie Cat::DifferentialRing. Wahl von R ermöglicht Ausnutzen von spezieller Arithmetik. Differentiale df berechnen. Pullbacks F von Abbildungen, Vektorfeldern und Differentialformen berechnen. Immersierte und eingebettete Untermannigfaltigkeiten durch Abbildungen darstellen.

18 18 Gliederung 1 Objektorientierung in MuPAD 2 Mannigfaltigkeiten 3 Vektorfelder und Differentialformen 4 Differentialgleichungen 5 Beispiel: Die Monge-Ampère-Gleichung

19 19 Vektorfelder und Differentialformen Bereits im detools-paket vorhanden: D o m : : F r e e M o d u l e O l d D o m : : V e c t o r F i e l d D o m : : E x t e r i o r A l g e b r a D o m : : J e t V e c t o r F i e l d D o m : : D i f f e r e n t i a l F o r m Dom::VectorField: Vektorfelder auf Mannigfaltigkeiten. Dom::JetVectorField: Vektorfelder auf Jetbündel; stellt Methoden zur Symmetrieanalyse bereit. Dom::DifferentialForm: Differentialformen auf Mannigfaltigkeiten.

20 20 Vektorfelder und Differentialformen Details zu Vektorfeldern und Differentialformen: Wahl des Koeffizientenrings erlaubt spezielle Arithmetik. Datenstrukturen angepasst an Dom::Manifold. Geometrische Operationen: Innere Ableitung X ω. Äußeres Differential dω. Kommutator [X, Y] und Lie-Ableitung L X (ω), L X (Y).

21 21 Vektorfelder und Differentialformen Details zu Vektorfeldern und Differentialformen: Wahl des Koeffizientenrings erlaubt spezielle Arithmetik. Datenstrukturen angepasst an Dom::Manifold. Geometrische Operationen: Innere Ableitung X ω. Äußeres Differential dω. Kommutator [X, Y] und Lie-Ableitung L X (ω), L X (Y).

22 22 Vektorfelder und Differentialformen Details zu Vektorfeldern und Differentialformen: Wahl des Koeffizientenrings erlaubt spezielle Arithmetik. Datenstrukturen angepasst an Dom::Manifold. Geometrische Operationen: Innere Ableitung X ω. Äußeres Differential dω. Kommutator [X, Y] und Lie-Ableitung L X (ω), L X (Y).

23 23 Vektorfelder und Differentialformen Details zu Vektorfeldern und Differentialformen: Wahl des Koeffizientenrings erlaubt spezielle Arithmetik. Datenstrukturen angepasst an Dom::Manifold. Geometrische Operationen: Innere Ableitung X ω. Äußeres Differential dω. Kommutator [X, Y] und Lie-Ableitung L X (ω), L X (Y).

24 24 Gliederung 1 Objektorientierung in MuPAD 2 Mannigfaltigkeiten 3 Vektorfelder und Differentialformen 4 Differentialgleichungen 5 Beispiel: Die Monge-Ampère-Gleichung

25 25 Differentialgleichungen System S von Differentialgleichungen: F k (x, u (q) ) = 0, k = 1,...,s. Unabhängige Variablen x X. Abhängige Variablen u (q) U (q) mit partiellen Ableitungen bis zur Ordnung q. Lösung hat die Form u = f(x).

26 26 Jetbündel Fasse abhängige Variablen als freie Parameter auf: Das Jetbündel der Ordnung q über X und U ist J q (X, U) = X U (q). Für f : X U ist die q-te Prolongation j q f : X J q (X, U), x (x, f(x),... µ f(x)...). Fasse S als implizite Untermannigfaltigkeit von J q (X, U) auf: S = {(x, u (q) ) F k (x, u (q) ) = 0, k = 1,...,s}.

27 27 Kontakt(ko)distribution Nicht jede Abbildung ϕ : X J q (X, U) ist eine Prolongation. Dafür müssen gewisse Relationen gelten. Die Kontaktdistribution C q wird erzeugt von C i := x i + m j=1 1 µ <q u j µ+e i u j µ, Cµ j := uµ j, für µ = q. Die Kontaktkodistribution C 0 q wird erzeugt von ω j µ := du j µ für i = 1,...,n, n u j µ+e i dx i, für i = 1,...,m und 1 µ < q. i=1

28 28 Kontakt(ko)distribution C 0 q ist der Annullator von C q. Es ist ϕ = j q f für ein f : X U genau dann, wenn für ι : ϕ(x) J q (X, U) gilt ι ω j µ = 0, j = 1,..., m. Also ist ϕ(x) eine Integralmannigfaltigkeit von C q.

29 29 Vessiot-Distribution Eine Lösung f von S muss erfüllen: j q f(x) S, d.h. Tj q f(x) TS. j q f(x) ist Integralmannigfaltigkeit von C q, d.h. Tj q f(x) C q. Die Vessiot-Distribution ist definiert durch dι(v(s)) := dι(ts) C q, mit ι : S J q (X, U). Es gilt ebenfalls V(S) = (ι C 0 q) 0. Elemente von V(S) sind infinitesimale Lösungen von S.

30 30 Implementierung Aus einer Instanz von Dom::Manifold kann das q-te Jetbündel erzeugt werden. Methoden zur Berechnung von Kontaktdistribution Kontaktkodistribution Vessiot-Distribution sind in Dom::Manifold und Dom::SubManifold enthalten.

31 31 Gliederung 1 Objektorientierung in MuPAD 2 Mannigfaltigkeiten 3 Vektorfelder und Differentialformen 4 Differentialgleichungen 5 Beispiel: Die Monge-Ampère-Gleichung

32 32 Die Monge-Ampère-Gleichung Die Monge-Ampère-Gleichung lautet u xx u yy u 2 xy = 0. Unabhängige Variablen x, y. Abhängige Variable u. Betrachte Jetbündel J 2 (X, U). Gleichung entspricht der impliziten Untermannigfaltigkeit {(x, y, u, u x, u y, u xx, u xy, u yy ) J 2 (X, U) u xx u yy uxy 2 = 0}.

33 33 Datenstrukturen für die Monge-Ampère-Gleichung DV := Dom::DifferentialVariable([x,y], [u]); DE := Dom::DifferentialExpression( DV ); MNF := Dom::Manifold; SUB := Dom::SubManifold;

34 34 Datenstrukturen für die Kontaktdistribution Erzeuge X und J 2 (X, U): X := MNF( [DV(x),DV(y)] ); Jet := MNF::jetBundle(X,2);

35 35 Kontaktdistribution Berechne Kontaktdistribution von J 2 (X, U): MNF::contactDistribution( Jet ); x + u x u + u xx ux + u xy uy y + u y u + u xy ux + u yy uy uxx uxy uyy

36 36 Kontaktkodistribution Berechne Kontaktkodistribution von J 2 (X, U): MNF::contactCodistribution( Jet ); du u x dx u y dy du x u xx dx u xy dy du y u xy dx u yy dy

37 37 Vessiot-Distribution der Monge-Ampère-Gleichung Definiere die Differentialgleichung: equation := DV(u([x,x]))*DV(u([y,y]))-DV(u([x,y]))ˆ2 = 0; S := SUB(Jet, equation); Berechne Vessiot-Distribution von S: SUB::vessiotDistribution( S ); x + u x u + u xx ux + u xy uy y + u y u + u xy ux + u yy uy uxy + 2 u xy u yy uxx uyy u xx u yy uxx

38 38 Zusammenfassung Datenstrukturen für Mannigfaltigkeiten und Vektorfelder. Methoden zur formalen Behandlung von Differentialgleichungen. In Zukunft: Methoden weiter ausbauen. Methoden für Distributionen. Vorhandenes Symmetriepaket besser integrieren.

39 39 Zusammenfassung Datenstrukturen für Mannigfaltigkeiten und Vektorfelder. Methoden zur formalen Behandlung von Differentialgleichungen. In Zukunft: Methoden weiter ausbauen. Methoden für Distributionen. Vorhandenes Symmetriepaket besser integrieren.

40 40 Zusammenfassung Datenstrukturen für Mannigfaltigkeiten und Vektorfelder. Methoden zur formalen Behandlung von Differentialgleichungen. In Zukunft: Methoden weiter ausbauen. Methoden für Distributionen. Vorhandenes Symmetriepaket besser integrieren.

41 41 Zusammenfassung Datenstrukturen für Mannigfaltigkeiten und Vektorfelder. Methoden zur formalen Behandlung von Differentialgleichungen. In Zukunft: Methoden weiter ausbauen. Methoden für Distributionen. Vorhandenes Symmetriepaket besser integrieren.

Eine objektorientierte Programmierumgebung für differentialgeometrische Berechnungen in MuPAD

Eine objektorientierte Programmierumgebung für differentialgeometrische Berechnungen in MuPAD Eine objektorientierte Programmierumgebung für differentialgeometrische Berechnungen in MuPAD 17. August 2006 Studienarbeit von Wolfgang Globke Betreuer: Dipl. Inf. Marcus Hausdorf Dr. Werner M. Seiler

Mehr

Differentialformen. Lie-Ableitung von Differentialformen und Poincaré-Formel. Differentialform dp dx und ihre Invarianz bzgl. Hamiltonischer Flüsse.

Differentialformen. Lie-Ableitung von Differentialformen und Poincaré-Formel. Differentialform dp dx und ihre Invarianz bzgl. Hamiltonischer Flüsse. Differentialformen Plan Zuerst lineare Algebra: Schiefsymmetrische Formen im R n. Dann Differentialformen: Invarianz bzgl. Diffeomorphismen (und sogar beliebigen glatten Abbildungen). Äußere Ableitung.

Mehr

Mannigfaltigkeiten und Integration I

Mannigfaltigkeiten und Integration I und Integration I Martin Jochum 16. Dezember 2008 und Integration I 16. Dezember 2008 1 / 28 Gliederung Definition Folgerungen Tangentialvektoren Differentialformen Euklidische Simplizes Definition Motivation

Mehr

Vorlesung. Mathematik für Physiker III. Kapitel 3 Differentialformen. 10. Differentialformen 1. Ordnung

Vorlesung. Mathematik für Physiker III. Kapitel 3 Differentialformen. 10. Differentialformen 1. Ordnung Vorlesung Mathematik für Physiker III Kapitel 3 Differentialformen 10. Differentialformen 1. Ordnung Sei V ein Vektorraum über R, V sein Dualraum. Zu einer k-dimensionalen Untermannigfaltigkeit M des R

Mehr

23. DIFFERENTIALRECHNUNG VON FUNKTIONEN VON MEHREREN VARIABLEN

23. DIFFERENTIALRECHNUNG VON FUNKTIONEN VON MEHREREN VARIABLEN 204 Dieses Skript ist ein Auszug mit Lücken aus Einführung in die mathematische Behandlung der Naturwissenschaften I von Hans Heiner Storrer, Birkhäuser Skripten. Als StudentIn sollten Sie das Buch auch

Mehr

Inverse und implizite Funktionen

Inverse und implizite Funktionen Kapitel 8 Inverse und implizite Funktionen Josef Leydold Mathematik für VW WS 2017/18 8 Inverse und implizite Funktionen 1 / 21 Inverse Funktion Sei f : D f R n W f R m, x y f(x). Eine Funktion f 1 : W

Mehr

Inverse und implizite Funktionen

Inverse und implizite Funktionen Kapitel 8 Inverse und implizite Funktionen Josef Leydold Mathematik für VW WS 2017/18 8 Inverse und implizite Funktionen 1 / 21 Inverse Funktion Sei f : D f R n W f R m, x y = f(x). Eine Funktion f 1 :

Mehr

Differentialgeometrie II (Flächentheorie) WS

Differentialgeometrie II (Flächentheorie) WS Differentialgeometrie II (Flächentheorie) WS 2013-2014 Lektion 9 18. Dezember 2013 c Daria Apushkinskaya 2013 () Flächentheorie: Lektion 9 18. Dezember 2013 1 / 17 9. Einführung in der innere Geometrie

Mehr

5 Harmonische Funktionen

5 Harmonische Funktionen 5 Harmonische Funktionen Generell kann man die allgemeine Lösung des elektrostatischen andwertproblems auch als Summe einer speziellen Lösung der Poisson-Gleichung und einer Lösung der Laplace-Gleichung

Mehr

Implizite Funktionen

Implizite Funktionen Implizite Funktionen Durch die Bedingung F (x, y) = C, C R wird eine bestimmte Teilmenge des R 2 festgelegt, zb durch die Bedingung x y = 4 Dabei können wir obda C = 0 annehmen, da wir stets zur Betrachtung

Mehr

Kommentierte Musterlösung zur Klausur HM II für Naturwissenschaftler

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

Mehr

Ableitungen von skalaren Feldern Der Gradient

Ableitungen von skalaren Feldern Der Gradient Ableitungen von skalaren Feldern Der Gradient In der letzten Vorlesung haben wir das zu einem konservativen Kraftfeld zugehörige Potential V ( r) = F ( s) d s + V ( r0 ) kennengelernt und als potentielle

Mehr

Exakte Differentialgleichungen

Exakte Differentialgleichungen Exakte Differentialgleichungen M. Vock Universität Heidelberg Seminar Mathematische Modellierung am 11.11.2008 Gliederung Differentialgleichungen eine erste Begegnung Definition Gewöhnliche DGL Die exakte

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

Vorbereitung für die Prüfung Mathematik II für Informatiker

Vorbereitung für die Prüfung Mathematik II für Informatiker Technische Universität Ilmenau SS 2010 Institut für Mathematik Inf Prof. Dr. Michael Stiebitz Vorbereitung für die Prüfung Mathematik II für Informatiker 1 Lineare Algebra Aufgabe 1 Schauen Sie sich die

Mehr

Technische Universität München. Probeklausur Lösung SS 2012

Technische Universität München. Probeklausur Lösung SS 2012 Technische Universität München Andreas Wörfel & Carla Zensen Ferienkurs Analysis für Physiker Probeklausur Lösung SS Aufgabe Differenzierbarkeit / Punkte: [4,, 3, 4] Es sei f(x, y) = sin(x3 + y 3 ) x +

Mehr

1 Einführung, Terminologie und Einteilung

1 Einführung, Terminologie und Einteilung Zusammenfassung Kapitel V: Differentialgleichungen 1 Einführung, Terminologie und Einteilung Eine gewöhnliche Differentialgleichungen ist eine Bestimmungsgleichung um eine Funktion u(t) einer unabhängigen

Mehr

Höhere Mathematik für Ingenieure 2

Höhere Mathematik für Ingenieure 2 Prüfungklausur (A) zum Modul Höhere Mathematik für Ingenieure 5. Juli 8, 8. - 1. Uhr (1.Termin) - Lösungen zum Theorieteil - Aufgabe 1: Die -periodische Funktion f : R R sei auf [, ) gegeben durch + 3,

Mehr

u(x, 0) = g(x) : 0 x 1 u(0, t) = u(1, t) = 0 : 0 t T

u(x, 0) = g(x) : 0 x 1 u(0, t) = u(1, t) = 0 : 0 t T 8.1 Die Methode der Finiten Differenzen Wir beschränken uns auf eindimensionale Probleme und die folgenden Anfangs und Anfangsrandwertprobleme 1) Cauchy Probleme für skalare Erhaltungsgleichungen, also

Mehr

2.1 Ableitung eines Vektors nach einem Skalar

2.1 Ableitung eines Vektors nach einem Skalar Kapitel 2 Differentiation von Feldern 2.1 Ableitung eines Vektors nach einem Skalar Wir betrachten einen Vektor im Raum, der sich zeitlich verändert, d.h. a(t). Für einen Zeitpunkt t + t gilt dann a =

Mehr

Probeklausur zur Analysis 2, SoSe 2017

Probeklausur zur Analysis 2, SoSe 2017 BERGISCHE UNIVERSITÄT WUPPERTAL 21717 Fakultät 4 - Mathematik und Naturwissenschaften Prof N V Shcherbina Dr T P Pawlaschyk wwwkanauni-wuppertalde Probeklausur zur Analysis 2, SoSe 217 Hinweis Die Lösungen

Mehr

5 Die Liealgebra einer Liegruppe

5 Die Liealgebra einer Liegruppe $Id: liealg.tex,v 1.5 2010/09/03 07:51:34 hk Exp hk $ 5 Die Liealgebra einer Liegruppe Wir sind noch immer mit der Konstruktion der Liealgebra zu einer Liegruppe G beschäftigt. In der letzten Sitzung hatten

Mehr

Partielle Differentialgleichungen

Partielle Differentialgleichungen Partielle Differentialgleichungen Definition. Eine partielle Differentialgleichung ist eine Dgl., in der partielle Ableitungen einer gesuchten Funktion z = z(x 1, x 2,..., x n ) mehrerer unabhängiger Variabler

Mehr

Musterlösung Prüfung

Musterlösung Prüfung D-BAUG Analysis I/II Winter 24 Meike Akveld Theo Bühler Musterlösung Prüfung. (a) Bestimmen Sie die reellen Koeffizienten p und q, so dass z = 2 3i eine Lösung der Gleichung z 3 3z 2 + pz + q = ist. Bestimmen

Mehr

3 Differenzierbarkeit und Ableitung (Differentialrechnung I)

3 Differenzierbarkeit und Ableitung (Differentialrechnung I) 3 Differenzierbarkeit und Ableitung (Differentialrechnung I) 31 Differenzierbarkeit und Ableitung von Funktionen einer Variablen Definition 31 Es sei M R, f : M R und a M Wenn der Funktionsgrenzwert f(x)

Mehr

Thema14 Der Satz über inverse Funktionen und der Satz über implizite Funktionen

Thema14 Der Satz über inverse Funktionen und der Satz über implizite Funktionen Thema14 Der Satz über inverse Funktionen und der Satz über implizite Funktionen In diesem Kapitel betrachten wir die Invertierbarkeit von glatten Abbildungen bzw. die Auflösbarkeit von impliziten Gleichungen.

Mehr

Exakte Differentialgleichungen

Exakte Differentialgleichungen Kapitel 4 Exakte Differentialgleichungen 4.1 Kurvenscharen Sei D R 2 ein offenes und zusammenhängendes Gebiet. Dann kann man zu jeder D einfach überdeckenden Kurvenschar eine Differentialgleichung erster

Mehr

Übungen zu Partielle Differentialgleichungen, WS 2016

Übungen zu Partielle Differentialgleichungen, WS 2016 Übungen zu Partielle Differentialgleichungen, WS 2016 Ulisse Stefanelli 16. Januar 2017 1 Beispiele 1. Betrachten Sie die Beispiele von nichtlinearen PDG und Systemen, die wir im Kurs diskutiert haben,

Mehr

Mathematik II Frühjahrssemester 2013

Mathematik II Frühjahrssemester 2013 Mathematik II Frühjahrssemester 2013 Prof. Dr. Erich Walter Farkas Kapitel 8. Funktionen von mehreren Variablen 8.2 Partielle Differentiation Prof. Dr. Erich Walter Farkas Mathematik I+II, 8.2 Part. Diff.

Mehr

Lösung - Serie 24. D-MAVT/D-MATL Analysis II FS 2018 Dr. Andreas Steiger. 1. Welche der folgenden Differenzialgleichungen ist linear? (y 2) 2 = y.

Lösung - Serie 24. D-MAVT/D-MATL Analysis II FS 2018 Dr. Andreas Steiger. 1. Welche der folgenden Differenzialgleichungen ist linear? (y 2) 2 = y. D-MAVT/D-MATL Analysis II FS 018 Dr. Andreas Steiger Lösung - Serie 4 1. Welche der folgenden Differenzialgleichungen ist linear? (a) (y ) = y (b) y + y 1 x + y 1 + x = 1 x (c) y = xy x y (d) y + y + y

Mehr

1 Distributionen und der Satz von Frobenius

1 Distributionen und der Satz von Frobenius 1 Distributionen und der Satz von Frobenius 1.1 Vorbemerkungen Definition 1.1. Sei M eine d-dimensionale Mannigfaltigkeit, sei (U, ϕ) ein Koordinatensystem auf M mit Koordinatenfunktionen x 1,..., x d.

Mehr

, r [0, 2], ϕ [0,π/2], ϑ [0,π/6]. x 3. x 2 2 x 2 1. F(x) = x 2 3

, r [0, 2], ϕ [0,π/2], ϑ [0,π/6]. x 3. x 2 2 x 2 1. F(x) = x 2 3 Prof. Dr. Eck Höhere Mathematik 3 9.3.9 Aufgabe ( Punkte) Gegeben ist der Körper K mit der Parametrisierung x r cos ϕ cos ϑ K : x = Φ(r,ϕ,ϑ) = r sin ϕ cos ϑ, r [, ], ϕ [,π/], ϑ [,π/6]. x 3 r sin ϑ a) Berechnen

Mehr

Mathematik II Frühlingsemester 2015 Kap. 9: Funktionen von mehreren Variablen 9.2 Partielle Differentiation

Mathematik II Frühlingsemester 2015 Kap. 9: Funktionen von mehreren Variablen 9.2 Partielle Differentiation Mathematik II Frühlingsemester 2015 Kap. 9: Funktionen von mehreren Variablen 9.2 Partielle Differentiation www.math.ethz.ch/education/bachelor/lectures/fs2015/other/mathematik2 biol Prof. Dr. Erich Walter

Mehr

Lösungen zu Mathematik I/II

Lösungen zu Mathematik I/II Dr. A. Caspar ETH Zürich, August D BIOL, D CHAB Lösungen zu Mathematik I/II Aufgaben. ( Punkte) a) Wir berechnen lim sin(x ) x 3 + 4x L Hôpital = lim x cos(x ) 3x + 8x = 4. b) Wir benutzen L Hôpital lim

Mehr

M U = {x U f 1 =... = f n k (x) = 0}, (1)

M U = {x U f 1 =... = f n k (x) = 0}, (1) Aufgabe 11. a) Es sei M = {(x, y, z) R 3 f 1 = xy = 0; f = yz = 0}. Der Tangentialraum T x M muss in jedem Punkt x M ein R-Vektorraum sein und die Dimension 1 besitzen, damit diese Menge M eine Untermannigfaltigkeit

Mehr

Partielle Differentialgleichungen Kapitel 7

Partielle Differentialgleichungen Kapitel 7 Partielle Differentialgleichungen Kapitel 7 Intermezzo zu Distributionen Die Physik hat der Mathematik die Dirac-δ-Funktion gebracht. Diese δ-funktion soll folgende Eigenschaften haben: n δ (x ϕ (x dx

Mehr

Kapitel 6 Differential- und Integralrechnung in mehreren Variablen

Kapitel 6 Differential- und Integralrechnung in mehreren Variablen Kapitel 6 Differential- und Integralrechnung in mehreren Variablen Inhaltsverzeichnis FUNKTIONEN IN MEHREREN VARIABLEN... 3 BEISPIELE UND DARSTELLUNGEN... 3 GRENZWERT UND STETIGKEIT (ABSTANDSBEGRIFF)...

Mehr

Vorlesung 1. Allgemeine Theorie einer Gleichung erster Ordnung

Vorlesung 1. Allgemeine Theorie einer Gleichung erster Ordnung Vorlesung 1. Allgemeine Theorie einer Gleichung erster Ordnung ImUnterschiedzudengewöhnlichen Differentialgleichungen besitzen die partiellen Differentialgleichungen keine einheitliche Theorie. Einige

Mehr

Der metrische Raum (X, d) ist gegeben. Zeigen Sie, dass auch

Der metrische Raum (X, d) ist gegeben. Zeigen Sie, dass auch TECHNISCHE UNIVERSITÄT BERLIN SS 07 Institut für Mathematik Stand: 3. Juli 007 Ferus / Garcke Lösungsskizzen zur Klausur vom 6.07.07 Analysis II. Aufgabe (5 Punkte Der metrische Raum (X, d ist gegeben.

Mehr

Mathematik für Biologen mathematische Ergänzungen und Beispiele Teil I

Mathematik für Biologen mathematische Ergänzungen und Beispiele Teil I Mathematik für Biologen mathematische Ergänzungen und Beispiele Teil I 1. Mengen und Abbildungen In der Mathematik beschäftigt man sich immer -direkt oder indirekt- mit Mengen. Wir benötigen den Mengenbegriff

Mehr

Lösungen der Aufgaben zu Kapitel 9

Lösungen der Aufgaben zu Kapitel 9 Lösungen der Aufgaben zu Kapitel 9 Abschnitt 9. Aufgabe a) Wir bestimmen die ersten Ableitungen von f, die uns dann das Aussehen der k-ten Ableitung erkennen lassen: fx) = x + e x xe x, f x) = e x e x

Mehr

Topologie und Differentialrechnung mehrerer Veränderlicher, SS 2009 Modulprüfung/Abschlussklausur. Aufgabe Punkte

Topologie und Differentialrechnung mehrerer Veränderlicher, SS 2009 Modulprüfung/Abschlussklausur. Aufgabe Punkte Universität München 22. Juli 29 Topologie und Differentialrechnung mehrerer Veränderlicher, SS 29 Modulprüfung/Abschlussklausur Name: Aufgabe 2 3 4 Punkte Gesamtpunktzahl: Gesamturteil: Schreiben Sie unbedingt

Mehr

Proseminar zu Differentialgeometrie I

Proseminar zu Differentialgeometrie I Proseminar zu Differentialgeometrie I Andreas Čap Sommersemester 2011 Kapitel 1. Kurven (1) Seien a, b R 2 Punkte und v, w R 2 Einheitsvektoren. Zeige: Es gibt eine eindeutige orientierungserhaltende Bewegung

Mehr

Anleitungsaufgaben zu. Analysis III für Studierende der Ingenieurwissenschaften

Anleitungsaufgaben zu. Analysis III für Studierende der Ingenieurwissenschaften Fachbereich Mathematik der Universität Hamburg WiSe 2011/12 Dr. K. Rothe Anleitungsaufgaben zu Analysis III für Studierende der Ingenieurwissenschaften Aufgabe 1: Für die folgenden Funktionen f : IR 2

Mehr

Höhere Mathematik für Ingenieure 2

Höhere Mathematik für Ingenieure 2 Prüfungklausur zum Modul Höhere Mathematik für Ingenieure 5. Juli 8, 3. - 7. Uhr.Termin - Lösungen zum Aufgabenteil - Aufgabe : Gegeben sei die Funktion f 3. 7 Punkte erechnen Sie näherungsweise den Wert

Mehr

Der allgemeine Satz von Stokes...

Der allgemeine Satz von Stokes... Der allgemeine Satz von Stokes...... in der Sprache der Differentialformen. dω Differentialformen... sind - vereinfacht gesagt - orientierte Differentiale. k-form im R n a i1,...,i k (x) dx i1... dx ik,

Mehr

1 2, 2,v [1, 2]. R 2 : u

1 2, 2,v [1, 2]. R 2 : u Prof. Dr. H. Harbrecht Höhere Mathematik 3 07.09.00 Aufgabe (0 Punkte Gegeben sei die parametrisierte Fläche A mit A { ( Φ(u,v uv, v R : u u a Berechnen Sie die Funktionaldeterminante von Φ. b Bestimmen

Mehr

Mathematik II Frühjahrssemester 2013

Mathematik II Frühjahrssemester 2013 Mathematik II Frühjahrssemester 2013 Prof. Dr. Erich Walter Farkas Kapitel 8. Funktionen von mehreren Variablen Kapitel 8.3 Anwendungen der partiellen Differentiation (Teil 1): Kettenregel und Linearisierung

Mehr

Lösungen der Aufgaben zu Kapitel 10

Lösungen der Aufgaben zu Kapitel 10 Lösungen der Aufgaben zu Kapitel 10 Abschnitt 10.2 Aufgabe 1 (a) Die beiden Funktionen f(x) = 1 und g(y) = y sind auf R definiert und stetig. 1 + x2 Der Definitionsbereich der Differentialgleichung ist

Mehr

6 Gewöhnliche Differentialgleichungen

6 Gewöhnliche Differentialgleichungen 6 Gewöhnliche Differentialgleichungen Differentialgleichungen sind Gleichungen in denen nicht nur eine Funktion selbst sondern auch ihre Ableitungen vorkommen. Im einfachsten Fall gibt es eine unabhängige

Mehr

Prüfungsklausur Mathematik II für Bauingenieure am

Prüfungsklausur Mathematik II für Bauingenieure am HTWD, Fakultät Informatik/Mathematik Prof. Dr. M. Voigt Prüfungsklausur Mathematik II für Bauingenieure am 20.07.2017 B Name, Vorname Matr. Nr. Sem. gr. Aufgabe 1 2 3 4 5 6 7 8 9 gesamt erreichbare P.

Mehr

Differentiation nach einem Parameter Kettenregel

Differentiation nach einem Parameter Kettenregel Differentiation nach einem Parameter Kettenregel 1-E Eine verkettete Funktion von zwei Variablen Abb. 1-1: Die Darstellung einer verketteten Funktion z = f (x, y) f x, y = x 2 2 y, x t = t 2, y t = t 2

Mehr

KLAUSUR ZUR MATHEMATIK FÜR PHYSIKER MODUL MATHB

KLAUSUR ZUR MATHEMATIK FÜR PHYSIKER MODUL MATHB KLAUSUR ZUR ATHEATIK FÜR PHYSIKER ODUL ATHB In jeder Aufgabe können Punkte erreicht werden Es zählen die 9 bestbewerteten Aufgaben Die Klausur ist mit 45 Punkten bestanden Die Bearbeitungszeit beträgt

Mehr

Analysis II. Aufgaben zum Stoff der Analysis I und II Lösungsvorschlag

Analysis II. Aufgaben zum Stoff der Analysis I und II Lösungsvorschlag Prof Dr H Garcke, D Depner SS 9 NWF I - Mathematik 1979 Universität Regensburg Aufgabe 1 Analysis II Aufgaben zum Stoff der Analysis I und II Lösungsvorschlag i Erinnern Sie sich an die Konvergenzkriterien

Mehr

Nachklausur Analysis 2

Nachklausur Analysis 2 Nachklausur Analysis 2. a) Wie ist der Grenzwert einer Folge in einem metrischen Raum definiert? Antwort: Se (a n ) n N eine Folge in dem metrischen Raum (M, d). Diese Folge besitzt den Grenzwert g M,

Mehr

LIE GRUPPEN EMANUEL SCHEIDEGGER

LIE GRUPPEN EMANUEL SCHEIDEGGER LIE GRUPPEN EMANUEL SCHEIDEGGER Zusammenfassung. Definition einer Lie-Gruppe, Beispiele, invariante Vektorfelder, Lie-Klammer, Lie-Algebra (einer Lie-Gruppe), 1. Definition und erste Beispiele Wir beginnen

Mehr

Einstieg in die Informatik mit Java

Einstieg in die Informatik mit Java 1 / 13 Einstieg in die Informatik mit Java Schnittstellen Gerd Bohlender Institut für Angewandte und Numerische Mathematik Gliederung 2 / 13 1 Einführung 2 Definition einer Schnittstelle 3 Implementierung

Mehr

Karlsruher Institut für Technologie (KIT) SS 2013 Institut für Analysis Prof. Dr. Tobias Lamm Dr. Patrick Breuning

Karlsruher Institut für Technologie (KIT) SS 2013 Institut für Analysis Prof. Dr. Tobias Lamm Dr. Patrick Breuning Karlsruher Institut für Technologie KIT SS 203 Institut für Analysis 504203 Prof Dr Tobias Lamm Dr Patrick Breuning Aufgabe Höhere Mathematik II für die Fachrichtung Physik Übungsblatt Bestimmen Sie die

Mehr

Mathematik II Frühlingsemester 2015 Kap. 9: Funktionen von mehreren Variablen 9.3 Anwendungen (Teil 1): Kettenregel und Linearisierung

Mathematik II Frühlingsemester 2015 Kap. 9: Funktionen von mehreren Variablen 9.3 Anwendungen (Teil 1): Kettenregel und Linearisierung Mathematik II Frühlingsemester 2015 Kap. 9: Funktionen von mehreren Variablen 9.3 Anwendungen (Teil 1): Kettenregel und Linearisierung www.math.ethz.ch/education/bachelor/lectures/fs2015/other/mathematik2

Mehr

1 Definition und Konstruktion vektorwertiger Funktionen und Funktionen mehrerer Variabler

1 Definition und Konstruktion vektorwertiger Funktionen und Funktionen mehrerer Variabler Zusammenfassung Kapitel IV: Funktionen mehrerer Veränderlicher und vektorwertige Funktionen 1 Definition und Konstruktion vektorwertiger Funktionen und Funktionen mehrerer Variabler Definition vektorwertige

Mehr

1 Formen und äußeres Differential

1 Formen und äußeres Differential 1 Formen und äußeres Differential Wir betrachten den n-dimensionalen reellen Raum R n = { x = x 1,...,x n ) : x i R für i = 1,...,n }. Definition 1.1 Ein Tangentialvektor an R n im Punkt x R n ist ein

Mehr

Vorlesung Datenstrukturen

Vorlesung Datenstrukturen Vorlesung Datenstrukturen Objektorientierung in C++ (3) Aspekte der Vererbung (1) Dr. Frank Seifert Vorlesung Datenstrukturen - Sommersemester 2016 Folie 546 Zuweisung bei Vererbung Dr. Frank Seifert Vorlesung

Mehr

Bemerkung Als Folge von Satz 6.2 kann man jede ganze Funktion schreiben als Potenzreihe. α m z m. f(z) = m=0. 2πi. re it t [0,2π] 2πi

Bemerkung Als Folge von Satz 6.2 kann man jede ganze Funktion schreiben als Potenzreihe. α m z m. f(z) = m=0. 2πi. re it t [0,2π] 2πi Funktionentheorie, Woche 7 Eigenschaften holomorpher Funktionen 7.1 Ganze Funktionen Definition 7.1 Eine Funktion f : C C, die holomorph ist auf C, nennt man eine ganze Funktion. Bemerkung 7.1.1 Als Folge

Mehr

Höhere Mathematik III. Variante A

Höhere Mathematik III. Variante A Lehrstuhl II für Mathematik Prof. Dr. E. Triesch Höhere Mathematik III WiSe 04/05 Variante A Zugelassene Hilfsmittel: Als Hilfsmittel zugelassen sind zehn handbeschriebene DinA4-Blätter Vorder- und Rückseite

Mehr

Lösungen zu Mathematik I/II

Lösungen zu Mathematik I/II Dr. A. Caspar ETH Zürich, August BIOL-B GES+T PHARM Lösungen zu Mathematik I/II. ( Punkte) a) Wir führen Polynomdivision durch und erhalten (x 3 5) : (x ) = x +x+ 4 x. Also ist g(x) die Asymptote von f(x)

Mehr

Kapitel L. Gewöhnliche Differentialgleichungen

Kapitel L. Gewöhnliche Differentialgleichungen Kapitel L Gewöhnliche Differentialgleichungen Inhalt dieses Kapitels L000 1 Erste Beispiele von Differentialgleichungen 2 Exakte Differentialgleichungen 3 Fazit: Existenz, Eindeutigkeit, Lösungsmethoden

Mehr

16 Vektorfelder und 1-Formen

16 Vektorfelder und 1-Formen 45 16 Vektorfelder und 1-Formen 16.1 Vektorfelder Ein Vektorfeld v auf D R n ist eine Abbildung v : D R n, x v(x). Beispiele. Elektrisches und Magnetisches Feld E(x), B(x), Geschwindigkeitsfeld einer Strömung

Mehr

Partielle Ableitungen

Partielle Ableitungen Partielle Ableitungen 7-E Partielle Ableitungen einer Funktion von n Variablen Bei einer Funktion y f x1, x,..., xn von n unabhängigen Variablen x1, x,..., x n lassen sich insgesamt n partielle Ableitungen

Mehr

ÜBUNGSBLATT 11 LÖSUNGEN MAT121/MAT131 ANALYSIS II FRÜHJAHRSSEMESTER 2011 PROF. DR. CAMILLO DE LELLIS

ÜBUNGSBLATT 11 LÖSUNGEN MAT121/MAT131 ANALYSIS II FRÜHJAHRSSEMESTER 2011 PROF. DR. CAMILLO DE LELLIS ÜBUNGSBLATT 11 LÖSUNGEN MAT121/MAT131 ANALYSIS II FRÜHJAHRSSEMESTER 2011 PROF. DR. CAMILLO DE LELLIS Aufgabe 1. a) Gegeben sei die Gleichung 2x 2 4xy +y 2 3x+4y = 0. Verifizieren Sie, dass diese Gleichung

Mehr

Übungen zum Ferienkurs Analysis II 2014

Übungen zum Ferienkurs Analysis II 2014 Übungen zum Ferienkurs Analysis II 4 Probeklausur Allgemein Hinweise: Die Arbeitszeit beträgt 9 Minuten. Falls nicht anders angegeben, sind alle en ausführlich und nachvollziehbar zu begründen. Schreiben

Mehr

Aufgabe 2 (5 Punkte) y = 1 x. y + 3e 3x+2 x. von f. (ii) Für welches u in R 2 gilt f(u) = [3, 3, 4] T? x 2 + a x 3 x 1 4x 2 + a x 3 2x 4

Aufgabe 2 (5 Punkte) y = 1 x. y + 3e 3x+2 x. von f. (ii) Für welches u in R 2 gilt f(u) = [3, 3, 4] T? x 2 + a x 3 x 1 4x 2 + a x 3 2x 4 Prof. Dr. B. Billhardt Wintersemester 4/5 Klausur zur Vorlesung Höhere Mathematik II (BNUW) 4.3.5 Aufgabe (a) Ermitteln Sie die Nullstellen des Polynoms p(z) = z 4 4z 3 + 3z + 8z. Tipp: p( + i) =. (b)

Mehr

Partielle Differentialgleichungen. Hofer Joachim/Panis Clemens

Partielle Differentialgleichungen. Hofer Joachim/Panis Clemens 9.11.2010 Contents 1 Allgemein 2 1.1 Definition................................................. 2 1.2 Klassifikation............................................... 2 1.3 Lösbarkeit.................................................

Mehr

Numerische Verfahren zur Lösung der Monge-Ampère-Gleichung

Numerische Verfahren zur Lösung der Monge-Ampère-Gleichung für zur Lösung der Monge-Ampère-Gleichung Yasemin Hafizogullari Institut für Geometrie und Praktische Mathematik RWTH Aachen Vortrag zum Seminar im Wintersemester 2009/2010 Ein Transportproblem für? für

Mehr

18.2 Implizit definierte Funktionen

18.2 Implizit definierte Funktionen 18.2 Implizit definierte Funktionen Ziel: Untersuche Lösungsmengen von nichtlinearen Gleichungssystemen g(x) = 0 mit g : D R m, D R n, d.h. betrachte m Gleichungen für n Unbekannte mit m < n, d.h. wir

Mehr

I. Einführung in die PDGL

I. Einführung in die PDGL I. Einführung in die PDGL I. Modellierungsbeispiele I.2 Wohlgestelltheit I.3 Klassifizierung I.4 Lösungskonzepte Kapitel I () Vorgehen bei der groben Einteilung von PDGL: ) System von PDGL (ja/nein) 2)

Mehr

D-MAVT/D-MATL FS 2018 Dr. Andreas Steiger Analysis IILösung - Serie16. y(u, v) = 2u

D-MAVT/D-MATL FS 2018 Dr. Andreas Steiger Analysis IILösung - Serie16. y(u, v) = 2u -MAVT/-MATL FS 28 r. Andreas Steiger Analysis IILösung - Serie6. ie Koordinatentransformation xu, v = 2v, yu, v = 2u bildet Kreise auf Kreise ab. a Wahr. b Falsch. ie Transformation entspricht einer Stauchung

Mehr

Zuname: Vorname: KennNr: Matr.Nr: PRÜFUNG AUS MATHEMATIK 3. 1)(8 P.) Lösen Sie das folgende AWP mit Hilfe der Laplacetransformation.

Zuname: Vorname: KennNr: Matr.Nr: PRÜFUNG AUS MATHEMATIK 3. 1)(8 P.) Lösen Sie das folgende AWP mit Hilfe der Laplacetransformation. (8 P.) Lösen Sie das folgende AWP mit Hilfe der Laplacetransformation. y 7y + 10y = sin(2x), y(0) = 1, y (0) = 3. x ( ) Bemerkung: Für festes a gilt L(e ax ) = 1 und L sin(ax) = arctan a. s a x s Die auftretenden

Mehr

Übungen zum Ferienkurs Analysis II

Übungen zum Ferienkurs Analysis II Übungen zum Ferienkurs Analysis II Implizite Funktionen und Differentialgleichungen 4.1 Umkehrbarkeit Man betrachte die durch g(s, t) = (e s cos(t), e s sin(t)) gegebene Funktion g : R 2 R 2. Zeigen Sie,

Mehr

116 KAPITEL 15. INTEGRALSÄTZE

116 KAPITEL 15. INTEGRALSÄTZE 116 APITEL 15. INTEGRALSÄTZE Aufgabe 15.1.3 (Verschwinden des Integrales über eine partielle Ableitung) Es sei U R n offen, ϕ C 0 (U; R). Dann ist für j = 1,..., n U ϕ x j dλ n = 0. Wir erinnern an die

Mehr

Lösungen zu Mathematik I/II

Lösungen zu Mathematik I/II Dr. A. Caspar ETH Zürich, Januar D BIOL, D CHAB Lösungen zu Mathematik I/II. ( Punkte) a) Wir benutzen L Hôpital lim x ln(x) L Hôpital x 3 = lim 3x + x L Hôpital = lim x ln(x) x 3x 3 = lim ln(x) x 3 x

Mehr

Optimale Steuerung partieller Differentialgleichungen Optimal Control of Partial Differential Equations

Optimale Steuerung partieller Differentialgleichungen Optimal Control of Partial Differential Equations Prof. Dr. H. J. Pesch Lehrstuhl für Ingenieurmathematik Universität Bayreuth Optimale Steuerung partieller Differentialgleichungen Optimal Control of Partial Differential Equations (Teil 1: SS 2006) 1.

Mehr

Symplektische Geometrie

Symplektische Geometrie Symplektische Geometrie Def. Eine symplektische Form auf U R 2n ist eine geschlossene, nichtausgeartete 2-Differentialform. }{{}}{{} d.h. dω = 0 wird gleich definiert Wir bezeichnen sie normalerweise mit

Mehr

Prüfung zur Vorlesung Mathematik I/II

Prüfung zur Vorlesung Mathematik I/II Dr. A. Caspar ETH Zürich, August 2011 D BIOL, D CHAB Prüfung zur Vorlesung Mathematik I/II Bitte ausfüllen! Name: Vorname: Legi-Nr.: Nicht ausfüllen! Aufgabe Punkte Kontrolle 1 2 3 4 5 6 Total Vollständigkeit

Mehr

Klassische Elektrodynamik

Klassische Elektrodynamik Klassische Elektrodynamik Pascal Peter 13.01.09 Pascal Peter () Klassische Elektrodynamik 13.01.09 1 / 35 Gliederung 1 Klassische Elektrodynamik Einführung Die maxwellschen Gleichungen Vektornotation 2

Mehr

Klausur Mathematik I

Klausur Mathematik I Klausur Mathematik I (E-Techniker/Mechatroniker/Informatiker/W-Ingenieure). September 7 (Hans-Georg Rück) Aufgabe (6 Punkte): a) Berechnen Sie alle komplexen Zahlen z mit der Eigenschaft Re(z) = und (z

Mehr

Funktionen mehrerer Variabler

Funktionen mehrerer Variabler Funktionen mehrerer Variabler Fakultät Grundlagen Juli 2015 Fakultät Grundlagen Funktionen mehrerer Variabler Übersicht Funktionsbegriff 1 Funktionsbegriff Beispiele Darstellung Schnitte 2 Partielle Ableitungen

Mehr

Höhere Mathematik III für die Fachrichtung Elektrotechnik und Informationstechnik

Höhere Mathematik III für die Fachrichtung Elektrotechnik und Informationstechnik Karlsruher Institut für Technologie Institut für Analysis Dr. I. Anapolitanos Dipl.-Math. Sebastian Schwarz SS 7 4.5.7 Höhere Mathematik III für die Fachrichtung Elektrotechnik und Informationstechnik

Mehr

Übungen zur Ingenieur-Mathematik III WS 2012/13 Blatt

Übungen zur Ingenieur-Mathematik III WS 2012/13 Blatt Übungen zur Ingenieur-Mathematik III WS 2012/13 Blatt 9 19.12.2012 Aufgabe 35: Thema: Differenzierbarkeit a) Was bedeutet für eine Funktion f : R n R, dass f an der Stelle x 0 R n differenzierbar ist?

Mehr

TECHNISCHE UNIVERSITÄT MÜNCHEN

TECHNISCHE UNIVERSITÄT MÜNCHEN Prof. Dr. M. Wolf Dr. M. Prähofer TECHNISCHE UNIVERSITÄT MÜNCHEN Zentrum Mathematik Mathematik für Physiker 3 Analysis MA93 http://www-m5.ma.tum.de/allgemeines/ma93 8S Sommersem. 8 Lösungsblatt 9.6.8 Zentralübung

Mehr

x(t) := 1 k definierte Funktion. (a) Berechnen Sie ẋ(t) und ẍ(t). (b) Zeigen Sie, daß die Funktion x = x(t) eine Lösung der Differentialgleichung

x(t) := 1 k definierte Funktion. (a) Berechnen Sie ẋ(t) und ẍ(t). (b) Zeigen Sie, daß die Funktion x = x(t) eine Lösung der Differentialgleichung Übungen (Aufg. u. Lösungen) zu Mathem. u. Lin. Algebra II SS 26 Blatt 7 3.5.26 Aufgabe 33: Die Funktion f : R R sei stetig. Betrachten Sie die durch x(t) : 1 k f(u) sin (k(t u)) du definierte Funktion.

Mehr

Analysis III. Teil I. Rückblick auf das letzte Semester. Themen aus dem SS Inhalt der letzten Vorlesung aus dem SS.

Analysis III. Teil I. Rückblick auf das letzte Semester. Themen aus dem SS Inhalt der letzten Vorlesung aus dem SS. Analysis III für Studierende der Ingenieurwissenschaften Technische Universität Hamburg-Harburg Reiner Lauterbach Teil I Rückblick auf das letzte Semester Fakultät für Mathematik, Informatik und Naturwissenschaften

Mehr

Nachklausur zur Analysis 2, SoSe 2017

Nachklausur zur Analysis 2, SoSe 2017 BERGISCHE UNIVERSITÄT WUPPERTAL 18.9.17 Fakultät 4 - Mathematik und Naturwissenschaften Prof. N. V. Shcherbina Dr. T. P. Pawlaschyk www.kana.uni-wuppertal.de Nachklausur zur Analysis 2, SoSe 217 Aufgabe

Mehr

4 Gewöhnliche Differentialgleichungen

4 Gewöhnliche Differentialgleichungen 4 Gewöhnliche Differentialgleichungen 4.1 Einleitung Definition 4.1 Gewöhnliche Differentialgleichung n-ter Ordnung Eine Gleichung, in der Ableitungen einer unbekannten Funktion y = y(x) bis zur n-ten

Mehr

Bezeichnungen und Hilfsmittel aus der Analysis

Bezeichnungen und Hilfsmittel aus der Analysis Finite Elemente I 169 A Bezeichnungen und Hilfsmittel aus der Analysis A Bezeichnungen und Hilfsmittel aus der Analysis TU Bergakademie Freiberg, WS 2010/111 Finite Elemente I 170 A.1 Normierte Vektorräume

Mehr

Darstellungsformen von Funktionen

Darstellungsformen von Funktionen http://www.flickr.com/photos/ishida/1805420435/in/pool-streetlampsoftheworld Darstellungsformen von Funktionen 1 E X f (x) Y Abb. 1: Konzept einer Funktion f (x): Abbildung einer Menge auf die andere Die

Mehr

Probeklausur. 1 Stetigkeit [7 Punkte] 2 Differenzierbarkeit [10 Punkte] Ferienkurs Analysis 2 für Physiker SS Karolina Stoiber Aileen Wolf

Probeklausur. 1 Stetigkeit [7 Punkte] 2 Differenzierbarkeit [10 Punkte] Ferienkurs Analysis 2 für Physiker SS Karolina Stoiber Aileen Wolf Karolina Stoiber Aileen Wolf Ferienkurs Analysis 2 für Physiker SS 26 A Probeklausur Allgemein Hinweise: Die Arbeitszeit beträgt 9 Minuten. Falls nicht anders angegeben, sind alle en ausführlich und nachvollziehbar

Mehr

Modulprüfung HM III (kyb, mech, phys)

Modulprüfung HM III (kyb, mech, phys) Seite von 5 Modulprüfung HM III (kyb, mech, phys) Hinweise: Lösen Sie bitte jede Aufgabe auf einem separaten Blatt. Alle nicht in der Vorlesung behandelten Sachverhalte sind zu beweisen, Lösungsschritte

Mehr

Flüsse und Vektorfelder

Flüsse und Vektorfelder Flüsse und Vektorfelder Def. Ein Vektorfeld auf U R n ist eine glatte (vektorwertige) Abbildung V : U R n. Bemerkung. Wir werden später die Transformationsgesetze für den Koordinatenwechsel bei Vektorfeldern

Mehr

12. Partielle Ableitungen

12. Partielle Ableitungen H.J. Oberle Analysis III WS 2012/13 12. Partielle Ableitungen 12.1 Partielle Ableitungen erster Ordnung Gegeben: f : R n D R, also eine skalare Funktion von n Variablen x = (x 1,..., x n ) T. Hält man

Mehr