Kritischer Punkt. Kritischer Punkt 1-1

Größe: px
Ab Seite anzeigen:

Download "Kritischer Punkt. Kritischer Punkt 1-1"

Transkript

1 Kritischer Punkt Für eine skalare Funktion f bezeichnet man x als kritischen Punkt, wenn grad f (x) = (0,..., 0)textt. Ist f zweimal stetig differenzierbar, so wird der Typ des kritischen Punktes, d.h. die Form des Funktionsgraphen in einer Umgebung von x, durch die Vorzeichen der Eigenwerte λ i der Hesse-Matrix H f (x) bestimmt: Flachpunkt: Alle Eigenwerte λ i sind Null. Kritischer Punkt 1-1

2 Kritischer Punkt Für eine skalare Funktion f bezeichnet man x als kritischen Punkt, wenn grad f (x) = (0,..., 0)textt. Ist f zweimal stetig differenzierbar, so wird der Typ des kritischen Punktes, d.h. die Form des Funktionsgraphen in einer Umgebung von x, durch die Vorzeichen der Eigenwerte λ i der Hesse-Matrix H f (x) bestimmt: Flachpunkt: Alle Eigenwerte λ i sind Null. elliptischer Punkt: Alle Eigenwerte λ i sind ungleich Null und haben das gleiche Vorzeichen. Die Funktion f hat in diesem Fall ein lokales Extremum bei x. Kritischer Punkt 1-2

3 Kritischer Punkt Für eine skalare Funktion f bezeichnet man x als kritischen Punkt, wenn grad f (x) = (0,..., 0)textt. Ist f zweimal stetig differenzierbar, so wird der Typ des kritischen Punktes, d.h. die Form des Funktionsgraphen in einer Umgebung von x, durch die Vorzeichen der Eigenwerte λ i der Hesse-Matrix H f (x) bestimmt: Flachpunkt: Alle Eigenwerte λ i sind Null. elliptischer Punkt: Alle Eigenwerte λ i sind ungleich Null und haben das gleiche Vorzeichen. Die Funktion f hat in diesem Fall ein lokales Extremum bei x. hyperbolischer Punkt: Es gibt Eigenwerte λ i mit verschiedenem Vorzeichen. Man bezeichnet x auch als Sattelpunkt. Kritischer Punkt 1-3

4 Kritischer Punkt Für eine skalare Funktion f bezeichnet man x als kritischen Punkt, wenn grad f (x) = (0,..., 0)textt. Ist f zweimal stetig differenzierbar, so wird der Typ des kritischen Punktes, d.h. die Form des Funktionsgraphen in einer Umgebung von x, durch die Vorzeichen der Eigenwerte λ i der Hesse-Matrix H f (x) bestimmt: Flachpunkt: Alle Eigenwerte λ i sind Null. elliptischer Punkt: Alle Eigenwerte λ i sind ungleich Null und haben das gleiche Vorzeichen. Die Funktion f hat in diesem Fall ein lokales Extremum bei x. hyperbolischer Punkt: Es gibt Eigenwerte λ i mit verschiedenem Vorzeichen. Man bezeichnet x auch als Sattelpunkt. parabolischer Punkt: Mindestens ein Eigenwert λ i ist Null, und alle anderen Eigenwerte haben das gleiche Vorzeichen. Kritischer Punkt 1-4

5 Kritischer Punkt Für eine skalare Funktion f bezeichnet man x als kritischen Punkt, wenn grad f (x) = (0,..., 0)textt. Ist f zweimal stetig differenzierbar, so wird der Typ des kritischen Punktes, d.h. die Form des Funktionsgraphen in einer Umgebung von x, durch die Vorzeichen der Eigenwerte λ i der Hesse-Matrix H f (x) bestimmt: Flachpunkt: Alle Eigenwerte λ i sind Null. elliptischer Punkt: Alle Eigenwerte λ i sind ungleich Null und haben das gleiche Vorzeichen. Die Funktion f hat in diesem Fall ein lokales Extremum bei x. hyperbolischer Punkt: Es gibt Eigenwerte λ i mit verschiedenem Vorzeichen. Man bezeichnet x auch als Sattelpunkt. parabolischer Punkt: Mindestens ein Eigenwert λ i ist Null, und alle anderen Eigenwerte haben das gleiche Vorzeichen. Die Motivation für die Bezeichnungen ist die Form der Höhenlinien im bivariaten Fall. Kritischer Punkt 1-5

6 elliptischer Punkt hyperbolischer Punkt parabolischer Punkt Kritischer Punkt 1-6

7 elliptischer Punkt hyperbolischer Punkt parabolischer Punkt Bei Funktionen in zwei Veränderlichen kann der Typ anhand der Determinante der Hesse-Matrix klassifiziert werden. Ist det(h f ) > 0 (< 0), so handelt es sich um ein Extremum (einen Sattelpunkt). Kritischer Punkt 1-7

8 elliptischer Punkt hyperbolischer Punkt parabolischer Punkt Bei Funktionen in zwei Veränderlichen kann der Typ anhand der Determinante der Hesse-Matrix klassifiziert werden. Ist det(h f ) > 0 (< 0), so handelt es sich um ein Extremum (einen Sattelpunkt). Für ein Minimum bzw. ein Maximum ist Spur(H f ) > 0 bzw. < 0. Verschwindet die Determinante und ist die Hesse-Matrix nicht Null, so ist der Punkt parabolisch. Kritischer Punkt 1-8

9 Beispiel: kritische Punkte der Funktion f (x, y) = y(1 x 2 y 2 ) Kritischer Punkt 2-1

10 Beispiel: kritische Punkte der Funktion f (x, y) = y(1 x 2 y 2 ) Gradient und Hesse-Matrix ( ) ( ) 2xy 2y 2x grad f = 1 x 2 3y 2, H f = 2x 6y Kritischer Punkt 2-2

11 Beispiel: kritische Punkte der Funktion f (x, y) = y(1 x 2 y 2 ) Gradient und Hesse-Matrix ( ) ( ) 2xy 2y 2x grad f = 1 x 2 3y 2, H f = 2x 6y grad f = (0, 0) t xy = 0 x 2 = 1 3y 2 Kritischer Punkt 2-3

12 Beispiel: kritische Punkte der Funktion f (x, y) = y(1 x 2 y 2 ) Gradient und Hesse-Matrix ( ) ( ) 2xy 2y 2x grad f = 1 x 2 3y 2, H f = 2x 6y grad f = (0, 0) t kritische Punkte xy = 0 x 2 = 1 3y 2 ( 0, ±1/ ) 3, (±1, 0) Kritischer Punkt 2-4

13 Beispiel: kritische Punkte der Funktion f (x, y) = y(1 x 2 y 2 ) Gradient und Hesse-Matrix ( ) ( ) 2xy 2y 2x grad f = 1 x 2 3y 2, H f = 2x 6y grad f = (0, 0) t kritische Punkte xy = 0 x 2 = 1 3y 2 ( 0, ±1/ ) 3, (±1, 0) entsprechende Hesse-Matrizen ( ) 2/ /, 3 ( 0 ) Kritischer Punkt 2-5

14 Punkt (x, y) = ( 0, ±1/ 3 ) : det(h f ) = 4 > 0 und Spur(H f ) = 8/ 3 = lokales Minimum bei (0, 1/ 3) und lokales Maximum bei (0, 1/ 3) Kritischer Punkt 2-6

15 Punkt (x, y) = ( 0, ±1/ 3 ) : det(h f ) = 4 > 0 und Spur(H f ) = 8/ 3 = lokales Minimum bei (0, 1/ 3) und lokales Maximum bei (0, 1/ 3) Punkt (x, y) = (±1, 0) det(h f ) = 4 < 0 Sattelpunkte Kritischer Punkt 2-7

16 Punkt (x, y) = ( 0, ±1/ 3 ) : det(h f ) = 4 > 0 und Spur(H f ) = 8/ 3 = lokales Minimum bei (0, 1/ 3) und lokales Maximum bei (0, 1/ 3) Punkt (x, y) = (±1, 0) det(h f ) = 4 < 0 Sattelpunkte alternativ: Typbestimmung anhand der Nullstellenmenge und der sich daraus ergebenden Vorzeichenverteilung von f f (x, y) = 0 y = 0 x 2 + y 2 = 1 Kritischer Punkt 2-8

17 (0, 1/ 3) ( 1, 0) (1, 0) (0, 1/ 3) Sattelpunkte an Schnittpunkten mit Vorzeichenwechsel Kritischer Punkt 2-9

18 (0, 1/ 3) ( 1, 0) (1, 0) (0, 1/ 3) Sattelpunkte an Schnittpunkten mit Vorzeichenwechsel lokale Extrema in den von der Nullstellenmenge eingeschlossenen beschränkten Bereichen Kritischer Punkt 2-10

19 Beispiel: f (x, y) = (y x + x 2 )y, grad f = ( 1 + 2x)y, 2y x + x 2 ) t Kritischer Punkt 3-1

20 Beispiel: f (x, y) = (y x + x 2 )y, kritische Punkte (0, 0), (1, 0) und (1/2, 1/8) grad f = ( 1 + 2x)y, 2y x + x 2 ) t Kritischer Punkt 3-2

21 Beispiel: f (x, y) = (y x + x 2 )y, grad f = ( 1 + 2x)y, 2y x + x 2 ) t kritische Punkte (0, 0), (1, 0) und (1/2, 1/8) (i) Typbestimmung anhand der Vorzeichenverteilung von f : + (1/2, 1/8) (0, 0) (1, 0) + Kritischer Punkt 3-3

22 Beispiel: f (x, y) = (y x + x 2 )y, grad f = ( 1 + 2x)y, 2y x + x 2 ) t kritische Punkte (0, 0), (1, 0) und (1/2, 1/8) (i) Typbestimmung anhand der Vorzeichenverteilung von f : + (1/2, 1/8) (0, 0) (1, 0) + Sattelpunkte an den Schnittpunkten, denn in jeder Umgebung existieren sowohl positive als auch negative Werte Kritischer Punkt 3-4

23 Beispiel: f (x, y) = (y x + x 2 )y, grad f = ( 1 + 2x)y, 2y x + x 2 ) t kritische Punkte (0, 0), (1, 0) und (1/2, 1/8) (i) Typbestimmung anhand der Vorzeichenverteilung von f : + (1/2, 1/8) (0, 0) (1, 0) + Sattelpunkte an den Schnittpunkten, denn in jeder Umgebung existieren sowohl positive als auch negative Werte lokales Minimum im grauen Bereich; f ist im Innern negativ und Null auf dem Rand Kritischer Punkt 3-5

24 (ii) Typbestimmung mit Hilfe der Hesse-Matrix: ( 2y 2x 1 H f = 2x 1 2 ) Kritischer Punkt 3-6

25 (ii) Typbestimmung mit Hilfe der Hesse-Matrix: ( 2y 2x 1 H f = 2x 1 2 ) Einsetzen der kritischen Punkte H f (0, 0) = H f (1, 0) = H f (1/2, 1/8) = ( ) ( ) ( ) 1/ Kritischer Punkt 3-7

26 (ii) Typbestimmung mit Hilfe der Hesse-Matrix: ( 2y 2x 1 H f = 2x 1 2 ) Einsetzen der kritischen Punkte H f (0, 0) = H f (1, 0) = H f (1/2, 1/8) = ( ) ( ) ( ) 1/ Sattelpunkte bei (0, 0) und (1, 0), da det(h f ) < 0 Kritischer Punkt 3-8

27 (ii) Typbestimmung mit Hilfe der Hesse-Matrix: ( 2y 2x 1 H f = 2x 1 2 ) Einsetzen der kritischen Punkte H f (0, 0) = H f (1, 0) = H f (1/2, 1/8) = ( ) ( ) ( ) 1/ Sattelpunkte bei (0, 0) und (1, 0), da det(h f ) < 0 lokales Minumum bei (1/2, 1/8), da det(h f ) > 0 und Spur(H f ) > 0 Kritischer Punkt 3-9

Extrema multivariater Funktionen

Extrema multivariater Funktionen Extrema multivariater Funktionen Ist f (x ) ein Minimum (Maximum) einer stetig differenzierbaren skalaren Funktion f auf einer Umgebung U von x, so gilt grad f (x ) = (0,..., 0) t. Extrema multivariater

Mehr

5.10. Mehrdimensionale Extrema und Sattelpunkte

5.10. Mehrdimensionale Extrema und Sattelpunkte 5.1. Mehrdimensionale Extrema und Sattelpunkte Zur Erinnerung: Eine Funktion f von einer Teilmenge A des R n nach R hat im Punkt a ein (strenges) globales Maximum, falls f( x ) f( a ) (bzw. f( x ) < f(

Mehr

Übungen zur Vorlesung Mathematik im Querschnitt Lösungsvorschlag

Übungen zur Vorlesung Mathematik im Querschnitt Lösungsvorschlag MATHEMATISCHES INSTITUT DER UNIVERSITÄT MÜNCHEN Dr. E. Schörner WS 06/7 Blatt 4 5..06 Übungen zur Vorlesung Mathematik im Querschnitt Lösungsvorschlag 3. Die gegebene Polynomfunktion f : R R, f(x, y) =

Mehr

Teil 6. Differentialrechnung mehrerer Veränderlicher

Teil 6. Differentialrechnung mehrerer Veränderlicher Teil 6 Differentialrechnung mehrerer Veränderlicher 95 96 6.1 Topologie von Mengen Umgebung ε-umgebung eines Punktes x R n : B ε (x) = {y : y x < ε} Umgebung U von x: Menge, die eine ε-umgebung von x enthält

Mehr

Kuhn-Tucker-Bedingung

Kuhn-Tucker-Bedingung Kuhn-Tucker-Bedingung Ist x ein lokales Minimum einer skalaren Funktion f unter den Nebenbedingungen g i (x) 0 und sind die Gradienten der aktiven Gleichungen g i (x ) = 0, i I, linear unabhängig, dann

Mehr

Kuhn-Tucker-Bedingung

Kuhn-Tucker-Bedingung Kuhn-Tucker-Bedingung Ist x ein lokales Minimum einer skalaren Funktion f unter den Nebenbedingungen g i (x) 0 und sind die Gradienten der aktiven Gleichungen g i (x ) = 0, i I, linear unabhängig, dann

Mehr

Extremwertrechnung in mehreren Veränderlichen

Extremwertrechnung in mehreren Veränderlichen KARLSRUHER INSTITUT FÜR TECHNOLOGIE INSTITUT FÜR ANALYSIS Dr. Christoph Schmoeger Heiko Hoffmann SS 2014 14.05.2014 Höhere Mathematik II für die Fachrichtung Informatik 3. Saalübung (14.05.2014) Extremwertrechnung

Mehr

4.4 Lokale Extrema und die Hessesche Form

4.4 Lokale Extrema und die Hessesche Form 74 Kapitel 4 Differentialrechnung in mehreren Variablen 44 Lokale Extrema und die Hessesche Form Sei jetzt wieder U R n offen und f:u R eine Funktion Unter einem lokalen Extremum der Funktion f verstehen

Mehr

Übung 22: Gradient und Richtungsableitung; Extremwertaufgaben für Funktionen mehrerer Veränderlicher

Übung 22: Gradient und Richtungsableitung; Extremwertaufgaben für Funktionen mehrerer Veränderlicher Technische Universität Chemnitz 1. Juli 20 Fakultät für Mathematik Höhere Mathematik I.2 Übung 22: Gradient und Richtungsableitung; Extremwertaufgaben für Funktionen mehrerer Veränderlicher 1. Durch ein

Mehr

8 Extremwerte reellwertiger Funktionen

8 Extremwerte reellwertiger Funktionen 8 Extremwerte reellwertiger Funktionen 34 8 Extremwerte reellwertiger Funktionen Wir wollen nun auch Extremwerte reellwertiger Funktionen untersuchen. Definition Es sei U R n eine offene Menge, f : U R

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

Höhere Mathematik II für die Fachrichtung Physik Lösungsvorschläge zum 8. Übungsblatt. ). 12x 3 Die Hessematrix von f ist gegeben durch H f (x, y) =

Höhere Mathematik II für die Fachrichtung Physik Lösungsvorschläge zum 8. Übungsblatt. ). 12x 3 Die Hessematrix von f ist gegeben durch H f (x, y) = Karlsruher Institut für Technologie (KIT Institut für Analysis Priv-Doz Dr P C Kunstmann Dipl-Math D Roth SS 0 7060 Höhere Mathematik II für die Fachrichtung Physik Lösungsvorschläge zum 8 Übungsblatt

Mehr

Lagrange-Multiplikatoren

Lagrange-Multiplikatoren Lagrange-Multiplikatoren Ist x eine lokale Extremstelle der skalaren Funktion f unter den Nebenbedingungen g i (x) = 0, dann existieren Lagrange-Multiplikatoren λ i, so dass grad f (x ) = λ i grad g i

Mehr

Anwendungen der Differentialrechnung

Anwendungen der Differentialrechnung KAPITEL 3 Anwendungen der Differentialrechnung 3.1 Lokale Maxima und Minima Definition 16: Sei f : D R eine Funktion von n Veränderlichen. Ein Punkt x heißt lokale oder relative Maximalstelle bzw. Minimalstelle

Mehr

Analysis II WS 11/12 Serie 9 Musterlösung

Analysis II WS 11/12 Serie 9 Musterlösung Analysis II WS / Serie 9 Musterlösung Aufgabe Bestimmen Sie die kritischen Punkte und die lokalen Extrema der folgenden Funktionen f : R R: a fx, y = x + y xy b fx, y = cos x cos y Entscheiden Sie bei

Mehr

Konvexe Menge. Eine Menge D R n heißt konvex, wenn für zwei beliebige Punkte x, y D auch die Verbindungsstrecke dieser Punkte in D liegt, d.h.

Konvexe Menge. Eine Menge D R n heißt konvex, wenn für zwei beliebige Punkte x, y D auch die Verbindungsstrecke dieser Punkte in D liegt, d.h. Konvexe Menge Eine Menge D R n heißt konvex, wenn für zwei beliebige Punkte x, y D auch die Verbindungsstrecke dieser Punkte in D liegt, dh Kapitel Extrema konvex: h x + h y D für alle h [0, ], und x,

Mehr

Die Tangentialebene. {(x, y, z) z = f(x 0, y 0 )+ f x (x 0, y 0 )(x x 0 )+ f. y (x 0, y 0 )(y y 0 )}

Die Tangentialebene. {(x, y, z) z = f(x 0, y 0 )+ f x (x 0, y 0 )(x x 0 )+ f. y (x 0, y 0 )(y y 0 )} Die Tangentialebene Der Graph der linearen Approximation ist Tangentialebene an den Graph der Funktion. In Symbolen: Es sei D R 2. Es sei f : D R, (x, y) f(x, y) differenzierbar. Dann ist {(x, y, z) z

Mehr

f(x) f(x 0 ) lokales Maximum x U : gilt, so heißt x 0 isoliertes lokales Minimum lokales Minimum Ferner nennen wir x 0 Extremum.

f(x) f(x 0 ) lokales Maximum x U : gilt, so heißt x 0 isoliertes lokales Minimum lokales Minimum Ferner nennen wir x 0 Extremum. Fabian Kohler Karolina Stoiber Ferienkurs Analsis für Phsiker SS 4 A Extrema In diesem Abschnitt sollen Extremwerte von Funktionen f : D R n R diskutiert werden. Auch hier gibt es viele Ähnlichkeiten mit

Mehr

Partielle Ableitungen, Gradient, Lineare Näherung, Extrema, Fehlerfortpflanzung

Partielle Ableitungen, Gradient, Lineare Näherung, Extrema, Fehlerfortpflanzung Partielle Ableitungen, Gradient, Lineare Näherung, Extrema, Fehlerfortpflanzung Jörn Loviscach Versionsstand: 29. Juni 2009, 18:41 1 Partielle Ableitungen, Gradient Die Ableitung einer Funktion f an einer

Mehr

Rückblick auf die letzte Vorlesung. Bemerkung

Rückblick auf die letzte Vorlesung. Bemerkung Bemerkung 1) Die Bedingung grad f (x 0 ) = 0 T definiert gewöhnlich ein nichtlineares Gleichungssystem zur Berechnung von x = x 0, wobei n Gleichungen für n Unbekannte gegeben sind. 2) Die Punkte x 0 D

Mehr

4.5 Lokale Extrema und die Hessesche Form

4.5 Lokale Extrema und die Hessesche Form 80 Kapitel 4. Differentialrechnung in mehreren Variablen 4.5 Lokale Extrema und die Hessesche Form Sei ab jetzt U R n offen und f:u R eine Funktion. Unter einem lokalen Extremum der Funktion f verstehen

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

Übungen zur Ingenieur-Mathematik III WS 2011/12 Blatt Aufgabe 25: Berechnen Sie den kritischen Punkt der Funktion

Übungen zur Ingenieur-Mathematik III WS 2011/12 Blatt Aufgabe 25: Berechnen Sie den kritischen Punkt der Funktion Übungen zur Ingenieur-Mathematik III WS 11/1 Blatt 8 3.11.11 Aufgabe 5: Berechnen Sie den kritischen Punkt der Funktion fx, y 3x 5xy y + 3 und entscheiden Sie, ob ein Maximum, Minimum oder Sattelpunkt

Mehr

Extremwerte von Funktionen mehrerer reeller Variabler

Extremwerte von Funktionen mehrerer reeller Variabler Extremwerte von Funktionen mehrerer reeller Variabler Bei der Bestimmung der Extrema von (differenzierbaren) Funktionen f : R n R ist es sinnvoll, zuerst jene Stellen zu bestimmen, an denen überhaupt ein

Mehr

LUDWIG-MAXIMILIANS-UNIVERSITÄT MÜNCHEN. 13. Übung/Lösung Mathematik für Studierende der Biologie

LUDWIG-MAXIMILIANS-UNIVERSITÄT MÜNCHEN. 13. Übung/Lösung Mathematik für Studierende der Biologie LUDWIG-MAXIMILIANS-UNIVERSITÄT MÜNCHEN FAKULTÄT FÜR BIOLOGIE Prof. Andreas Herz, Dr. Stefan Häusler email: haeusler@biologie.uni-muenchen.de Department Biologie II Telefon: 89-8-748 Großhadernerstr. Fax:

Mehr

3 Anwendungen der Differentialrechnung. (x 1, x 2,..., x n 1, x n ) f xn (x 1, x 2,..., x n 1, x n ), 1 i n 1. y + cos z

3 Anwendungen der Differentialrechnung. (x 1, x 2,..., x n 1, x n ) f xn (x 1, x 2,..., x n 1, x n ), 1 i n 1. y + cos z R Es sei f : R n D R eine einmal stetig differenzierbare Funktion, für die in einer Umgebung eines Punkte a = a 1, a,, a n D gilt: fa 1, a,, a n = 0, f xn a 1, a,, a n 0 Dann gibt es eines Umgebung U des

Mehr

3. Approximation von Funktionen und Extremwertprobleme im R n

3. Approximation von Funktionen und Extremwertprobleme im R n 3. Approximation von Funktionen und Extremwertprobleme im R n Wie in D ist es wichtig Funktionen mit mehreren Variablen durch Polynome lokal approximieren zu können. Polynome lassen sich im Gegensatz zu

Mehr

AM3: Differenzial- und Integralrechnung im R n. 1 Begriffe. 2 Norm, Konvergenz und Stetigkeit. x 1. x 2. f : x n. aus Platzgründen schreibt man:

AM3: Differenzial- und Integralrechnung im R n. 1 Begriffe. 2 Norm, Konvergenz und Stetigkeit. x 1. x 2. f : x n. aus Platzgründen schreibt man: AM3: Differenzial- und Integralrechnung im R n 1 Begriffe f : x 1 f 1 x 1, x 2,..., x n ) x 2... f 2 x 1, x 2,..., x n )... x n f m x 1, x 2,..., x n ) }{{}}{{} R n R m aus Platzgründen schreibt man: f

Mehr

f f(x ɛξ) f(x) 0, d.h. f (x)ξ = 0 für alle ξ B 1 (0). Also f (x) = 0. In Koordinaten bedeutet dies gerade, dass in Extremstellen gilt: f(x) = 0.

f f(x ɛξ) f(x) 0, d.h. f (x)ξ = 0 für alle ξ B 1 (0). Also f (x) = 0. In Koordinaten bedeutet dies gerade, dass in Extremstellen gilt: f(x) = 0. Mehrdimensionale Dierenzialrechnung 9 Optimierung 9 Optimierung Definition Seien U R n oen, f : U R, x U x heiÿt lokales Maximum, falls eine Umgebung V U von x existiert mit y V : fx fy x heiÿt lokales

Mehr

Multivariate Analysis

Multivariate Analysis Kapitel Multivariate Analysis Josef Leydold c 6 Mathematische Methoden I Multivariate Analysis / 38 Lernziele Funktionen in mehreren Variablen Graph und Niveaulinien einer Funktion in zwei Variablen Partielle

Mehr

Kurvendiskussion. Mag. Mone Denninger 10. Oktober Extremwerte (=Lokale Extrema) 2. 5 Monotonieverhalten 3. 6 Krümmungsverhalten 4

Kurvendiskussion. Mag. Mone Denninger 10. Oktober Extremwerte (=Lokale Extrema) 2. 5 Monotonieverhalten 3. 6 Krümmungsverhalten 4 Mag. Mone Denninger 10. Oktober 2004 Inhaltsverzeichnis 1 Definitionsmenge 2 1.1 Verhalten am Rand und an den Lücken des Definitionsbereichs............................ 2 2 Nullstellen 2 3 Extremwerte

Mehr

Monotonie, Konkavität und Extrema

Monotonie, Konkavität und Extrema Kapitel 8 Monotonie, Konkavität und Extrema Josef Leydold Auffrischungskurs Mathematik WS 2017/18 8 Monotonie, Konkavität und Extrema 1 / 55 Monotonie Eine Funktion f heißt monoton steigend, falls x 1

Mehr

Monotonie, Konkavität und Extrema

Monotonie, Konkavität und Extrema Kapitel 8 Monotonie, Konkavität und Extrema Josef Leydold Auffrischungskurs Mathematik WS 2017/18 8 Monotonie, Konkavität und Extrema 1 / 55 Monotonie Eine Funktion f heißt monoton steigend, falls x 1

Mehr

Vorlesung: Analysis II für Ingenieure. Wintersemester 09/10. Michael Karow. Themen: Taylor-Entwicklung und lokale Extrema

Vorlesung: Analysis II für Ingenieure. Wintersemester 09/10. Michael Karow. Themen: Taylor-Entwicklung und lokale Extrema Vorlesung: Analysis II für Ingenieure Wintersemester 09/10 Michael Karow Themen: Taylor-Entwicklung und lokale Extrema Motivierendes Beispiel: die Funktion f(x, y) = x(x 1) 2 2 y 2. Dieselbe Funktion von

Mehr

Stroppel Musterlösung , 180min. Aufgabe 1 (3 Punkte) Bestimmen Sie die Determinante der Matrix

Stroppel Musterlösung , 180min. Aufgabe 1 (3 Punkte) Bestimmen Sie die Determinante der Matrix Stroppel Musterlösung 7.., 8min Aufgabe Punkte Bestimmen Sie die Determinante der Matrix A =. Geben Sie alle Lösungen x des homogenen Gleichungssystems Ax = an. Entwicklung nach der ersten Spalte: deta

Mehr

Mathematik 2 für Wirtschaftsinformatik

Mathematik 2 für Wirtschaftsinformatik für Wirtschaftsinformatik Sommersemester 2012 Hochschule Augsburg Hinreichende Bedingung für lokale Extrema Voraussetzungen Satz D R n konvex und offen Funktion f : D R zweimal stetig partiell differenzierbar

Mehr

Musterlösung. TECHNISCHE UNIVERSITÄT MÜNCHEN Fakultät für Mathematik. Klausur Mathematik für Physiker 3 (Analysis 2) I... II...

Musterlösung. TECHNISCHE UNIVERSITÄT MÜNCHEN Fakultät für Mathematik. Klausur Mathematik für Physiker 3 (Analysis 2) I... II... ................ Note I II Name Vorname 1 Matrikelnummer Studiengang (Hauptfach) Fachrichtung (Nebenfach) 2 3 Unterschrift der Kandidatin/des Kandidaten 4 TECHNISCHE UNIVERSITÄT MÜNCHEN Fakultät für Mathematik

Mehr

TECHNISCHE UNIVERSITÄT MÜNCHEN Fakultät für Mathematik. Semestrale (Wiederholung) HÖHERE MATHEMATIK 3 für Chemieingenieurwesen

TECHNISCHE UNIVERSITÄT MÜNCHEN Fakultät für Mathematik. Semestrale (Wiederholung) HÖHERE MATHEMATIK 3 für Chemieingenieurwesen ................ Note I II Name Vorname 1 Matrikelnummer Studiengang (Hauptfach) Fachrichtung (Nebenfach) 2 3 Unterschrift der Kandidatin/des Kandidaten 4 TECHNISCHE UNIVERSITÄT MÜNCHEN Fakultät für Mathematik

Mehr

Analysis II 14. Übungsblatt

Analysis II 14. Übungsblatt Jun.-Prof. PD Dr. D. Mugnolo Wintersemester 01/13 F. Stoffers 04. Februar 013 Analysis II 14. Übungsblatt 1. Aufgabe (8 Punkte Man beweise: Die Gleichung z 3 + z + xy = 1 besitzt für jedes (x, y R genau

Mehr

A N A L Y S I S I I F Ü R T P H, UE ( ) 1. Test (DO, 5. Mai 2011) / Gruppe weiÿ (mit Lösung )

A N A L Y S I S I I F Ü R T P H, UE ( ) 1. Test (DO, 5. Mai 2011) / Gruppe weiÿ (mit Lösung ) Institut für Analysis und Scientic Computing TU Wien E. Weinmüller SS 2011 A N A L Y S I S I I F Ü R T P H, UE (103.091) 1. Test (DO, 5. Mai 2011) / Gruppe weiÿ (mit Lösung ) Aufgabe 1. Gegeben ist die

Mehr

Berechnung von Extrema

Berechnung von Extrema KAPITEL 2 Berechnung von Extrema 1. Partielle Ableitungen Definition 2.1 (partielle Ableitung). Sei U R n offen und e j der j-te Einheitsvektor. Eine Funktion f : U R ist in x u partiell differenzierbar

Mehr

Karlsruher Institut für Technologie Institut für Analysis Dr. Andreas Müller-Rettkowski Dr. Vu Hoang. Sommersemester

Karlsruher Institut für Technologie Institut für Analysis Dr. Andreas Müller-Rettkowski Dr. Vu Hoang. Sommersemester Karlsruher Institut für Technologie Institut für Analysis Dr. Andreas Müller-Rettkowski Dr. Vu Hoang Sommersemester 03 6.06.03 Höhere Mathematik II für die Fachrichtungen Elektrotechnik und Informationstechnik

Mehr

Extrema von Funktionen mit zwei Variablen

Extrema von Funktionen mit zwei Variablen Extrema von Funktionen mit zwei Variablen Es gilt der Satz: Ist an einer Stelle x,y ) f x x,y ) = und f y x,y ) = und besteht außerdem die Ungleichung f xx x,y )f yy x,y ) f xy x,y ) >, so liegt an dieser

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 Keyl M Kech TECHNISCHE UNIVERSITÄT MÜNCHEN Zentrum Mathematik Mathematik für Physiker (Analysis ) MA90 http://www-m5matumde/allgemeines/ma90 06S Sommersem 06 Lösungsblatt (606) Zentralübung Z

Mehr

Tutorium Mathematik II, M Lösungen

Tutorium Mathematik II, M Lösungen Tutorium Mathematik II, M Lösungen 3. Mai 203 *Aufgabe. Bestimmen Sie alle Punkte (x 0, y 0 ), an denen der Gradient der Funktion f(x, y) = (xy 2 8)e x+y Null ist. Untersuchen Sie, ob diese Punkte lokale

Mehr

Musterlösung zu den Übungen zur Vorlesung Mathematik für Physiker II. x 2

Musterlösung zu den Übungen zur Vorlesung Mathematik für Physiker II. x 2 Musterlösung zu den Übungen zur Vorlesung Mathematik für Physiker II Wiederholungsblatt: Analysis Sommersemester 2011 W. Werner, F. Springer erstellt von: Max Brinkmann Aufgabe 1: Untersuchen Sie, ob die

Mehr

10 Extremwertaufgaben, dreidimensional

10 Extremwertaufgaben, dreidimensional Dr. Dirk Windelberg Leibniz Universität Hannover Mathematik für Ingenieure Mathematik http://www.windelberg.de/agq 10 Extremwertaufgaben, dreidimensional 3D: Notwendige Bedingung für das Auftreten eines

Mehr

Heinrich-Hertz-Oberschule, Berlin

Heinrich-Hertz-Oberschule, Berlin Reellwertige Funktionen mehrerer Variabler Teilnehmer: Maximilian Ringleb Jakob Napiontek Kay Makowsky Mallku Schlagowski Trung Duc Nguyen Alexander Reinecke Herder-Oberschule, Berlin Heinrich-Hertz-Oberschule,

Mehr

Scheinklausur Analysis 2 Ss Juli 2008

Scheinklausur Analysis 2 Ss Juli 2008 Scheinklausur Analysis 2 Ss 2008 11. Juli 2008 Es gibt 10 Aufgaben. Die jeweilige Punktzahl steht am linken Rand. Die Gesamtpunktzahl ist 40 Punkte. Zum Bestehen der Klausur sind 16 Punkte erforderlich.

Mehr

Klausurenkurs zum Staatsexamen (SS 2016): Differential und Integralrechnung 7

Klausurenkurs zum Staatsexamen (SS 2016): Differential und Integralrechnung 7 Dr. Erwin Schörner Klausurenkurs zum Staatsexamen (SS 2016): Differential und Integralrechnung 7 7.1 (Herbst 2015, Thema 1, Aufgabe 4) Gegeben sei das Dreieck und die Funktion f : R mit Bestimmen Sie f(

Mehr

Musterlösungen Aufgabenblatt 2

Musterlösungen Aufgabenblatt 2 Jonas Kindervater Ferienkurs - Höhere Mathematik III für Physiker Musterlösungen Aufgabenblatt Dienstag 17. Februar 009 Aufgabe 1 (Implizite Funktionen) f(x, y) = x 1 xy 1 y4 = 0 Man bestimme die lokale

Mehr

Stroppel Musterlösung , 180min. Aufgabe 1 (5 Punkte) Gegeben sei eine lineare Abbildung α: R 4 R 3 : x Ax mit. . Weiter sei b = A =

Stroppel Musterlösung , 180min. Aufgabe 1 (5 Punkte) Gegeben sei eine lineare Abbildung α: R 4 R 3 : x Ax mit. . Weiter sei b = A = Stroppel Musterlösung 4. 9., 8min Aufgabe 5 Punkte Gegeben sei eine lineare Abbildung α: R 4 R 3 : x Ax mit 4 A =. Weiter sei b = 3 gegeben. Entscheiden Sie jeweils, ob die durch gekennzeichneten freien

Mehr

Lösungen zu Mathematik I/II

Lösungen zu Mathematik I/II Prof. Dr. E. W. Farkas ETH Zürich, Februar 11 D BIOL, D CHAB Lösungen zu Mathematik I/II Aufgaben 1. 1 Punkte a Wir berechnen lim x x + x + 1 x + x 3 + x = 1. b Wir benutzen L Hôpital e x e x lim x sinx

Mehr

Höhere Mathematik II für BWIW, BNC, BAI, BGIP, GTB, Ma Hausaufgaben zum Übungsblatt 5 - Lösung

Höhere Mathematik II für BWIW, BNC, BAI, BGIP, GTB, Ma Hausaufgaben zum Übungsblatt 5 - Lösung TU Bergakademie Freiberg Sommersemester Dr. Gunter Semmler Dr. Anja Kohl Höhere Mathematik II für BWIW, BNC, BAI, BGIP, GTB, Ma Hausaufgaben zum Übungsblatt 5 - Lösung Differentialrechnung für Funktionen

Mehr

Technische Universität Berlin Fakultät II Institut für Mathematik WS 11/12 Böse, Penn-Karras, Schneider

Technische Universität Berlin Fakultät II Institut für Mathematik WS 11/12 Böse, Penn-Karras, Schneider Technische Universität Berlin Fakultät II Institut für Mathematik WS / Böse, Penn-Karras, Schneider 5.4. Rechenteil April Klausur Analysis II für Ingenieure Musterlösung. Aufgabe 3 Punkte Wir haben g(x,

Mehr

LUDWIG-MAXIMILIANS-UNIVERSITÄT MÜNCHEN. 12. Übung/Lösung Mathematik für Studierende der Biologie

LUDWIG-MAXIMILIANS-UNIVERSITÄT MÜNCHEN. 12. Übung/Lösung Mathematik für Studierende der Biologie LUDWIG-MAXIMILIANS-UNIVERSITÄT MÜNCHEN FAKULTÄT FÜR BIOLOGIE Prof. Andreas Herz, Dr. Stefan Häusler email: haeusler@biologie.uni-muenchen.de Department Biologie II Telefon: 89-8-748 Großhadernerstr. Fax:

Mehr

(a), für i = 1,..., n.

(a), für i = 1,..., n. .4 Extremwerte Definition Sei M R n eine Teilmenge, f : M R stetig, a M ein Punkt. f hat in a auf M ein relatives (oder lokales) Maximum bzw. ein relatives (oder lokales) Minimum, wenn es eine offene Umgebung

Mehr

Stroppel Musterlösung , 180min

Stroppel Musterlösung , 180min Stroppel Musterlösung 040907, 80min Aufgabe (8 Punkte) (a) Seien A, D, T R d d für ein d N Weiter sei T invertierbar und es gelte T AT D Zeigen Sie durch vollständige Induktion, dass A n T D n T gilt für

Mehr

2 k k 1 k(k + 1) = 2n+1. n = 0 = k(k + 1) = 2n+1 n n. = 2 n+1 n + 2 (n + 1)(n + 2) + n. (n + 1)(n + 2)

2 k k 1 k(k + 1) = 2n+1. n = 0 = k(k + 1) = 2n+1 n n. = 2 n+1 n + 2 (n + 1)(n + 2) + n. (n + 1)(n + 2) Prof. Hesse Höhere Mathematik I und II Musterlösung 7. 0. 0, 80min Aufgabe (3 Punkte) Zeigen Sie mit vollständiger Induktion: Für alle n N gilt n k= k k k(k + ) = n+ n +. Induktionsanfang: k= Induktionsschluss

Mehr

Taylor-Entwicklung von f(x,y)

Taylor-Entwicklung von f(x,y) TaylorFormel Taylor-Entwicklung von f(x,y) Die Figur TaylorFormel.ggb zeigt die Taylorpolynome T 1 (x,y) vom Grad 1 (Tangentialebene) und T 2 (x,y) vom Grad 2 der Funktion f(x,y) um den Entwicklungspunkt

Mehr

Vorlesung Mathematik für Ingenieure 2 (Sommersemester 2009)

Vorlesung Mathematik für Ingenieure 2 (Sommersemester 2009) 1 Vorlesung Mathematik für Ingenieure 2 (Sommersemester 2009) Kapitel 10: Differenzialrechnung R n R m Volker Kaibel Otto-von-Guericke Universität Magdeburg (Version vom 27. März 2009) Differenzialrechnung

Mehr

2 Funktionen in mehreren Variablen: Differentiation

2 Funktionen in mehreren Variablen: Differentiation Satz 2. (Richtungsableitung) Für jede auf der offenen Menge D R n total differenzierbaren Funktion f (insbesondere für f C 1 (D, R) und für jeden Vektor v R n, v 0, gilt: n v f(x) = f(x) v = f xi (x)v

Mehr

55 Lokale Extrema unter Nebenbedingungen

55 Lokale Extrema unter Nebenbedingungen 55 Lokale Extrema unter Nebenbedingungen Sei f : O R mit O R n differenzierbar. Notwendige Bescheinigung für ein lokales Extremum in p 0 ist dann die Bedingung f = 0 (siehe 52.4 und 49.14). Ist nun F :

Mehr

Sommersemester (1,1) (b) f(x,y,z) = cos(y 2 )+ze xy, P = (0,0,π), v = 1. (1,1,2) (c) f(x,y,z) = ln(xyze x ), P = (1,1,1), v = 1

Sommersemester (1,1) (b) f(x,y,z) = cos(y 2 )+ze xy, P = (0,0,π), v = 1. (1,1,2) (c) f(x,y,z) = ln(xyze x ), P = (1,1,1), v = 1 D. Garmatter C. Apprich, B. Krinn J. Hörner, M. Werth 3. Gruppenübung zur Vorlesung Höhere Mathematik Sommersemester 4 M. Künzer M. Stroppel Lösungshinweise zu den Hausaufgaben: Aufgabe H 76. Ableitungen

Mehr

Mathematische Behandlung der Natur- und Wirtschaftswissenschaften I. f(x) := e x + x.

Mathematische Behandlung der Natur- und Wirtschaftswissenschaften I. f(x) := e x + x. Technische Universität München WS 009/0 Fakultät für Mathematik Prof. Dr. J. Edenhofer Dipl.-Ing. W. Schultz Übung Lösungsvorschlag Mathematische Behandlung der Natur- und Wirtschaftswissenschaften I Aufgabe

Mehr

TECHNISCHE UNIVERSITÄT MÜNCHEN

TECHNISCHE UNIVERSITÄT MÜNCHEN Prof Dr M Keyl M Kech TECHNISCHE UNIVERSITÄT MÜNCHEN Zentrum Mathematik Mathematik für Physiker 3 (Analysis 2) MA923 http://wwwm5matumde/allgemeines/ma923_26s Sommersem 26 Probeklausur (4726) Krümmung

Mehr

Lösung zur Klausur zur Analysis II

Lösung zur Klausur zur Analysis II Otto von Guericke Universität Magdeburg 9.7.4 Fakultät für Mathematik Lösung zur Klausur zur Analysis II Vorlesung von Prof. L. Tobiska, Sommersemester 4 Bitte benutzen Sie für jede Aufgabe ein eigenes

Mehr

Übung 5, Analytische Optimierung

Übung 5, Analytische Optimierung Übung 5, 5.7.2011 Analytische Optimierung Aufgabe 5.1 Bei der Herstellung von Konserven werden für Boden und Deckel bzw. für den Konservenmantel verschiedene Materialien verwendet, die g 1 = bzw. g 2 =

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

6 Extremwerte mit Nebenbedingungen: Die Lagrange-Multiplikatoren-Methode

6 Extremwerte mit Nebenbedingungen: Die Lagrange-Multiplikatoren-Methode 6 Extremwerte mit Nebenbedingungen: Die Lagrange-Multiplikatoren-Methode In diesem Kapitel orientieren wir uns stark an den Büchern: 1. Knut Sydsæter, Peter Hammond, Mathematik für Wirtschaftswissenschaftler,

Mehr

Aufgabenkomplex 5: Hauptachsentransformation, Lineare Optimierung, Differentialrechnung in mehreren Veränderlichen

Aufgabenkomplex 5: Hauptachsentransformation, Lineare Optimierung, Differentialrechnung in mehreren Veränderlichen Aufgabenkomplex 5: Hauptachsentransformation, Lineare Optimierung, Differentialrechnung in mehreren Veränderlichen 1. Bestimmen Sie für die folgenden Funktionen zunächst die kritischen Stellen und entscheiden

Mehr

MANIT1 Mathematik: Analysis 1 Herbstsemester 2018

MANIT1 Mathematik: Analysis 1 Herbstsemester 2018 MANIT1 Mathematik: Analysis 1 Herbstsemester 18 Dr. Christoph Kirsch ZHAW Winterthur und Zürich Aufgabe 1 : Lösung 1 a) Gemäss Satz 1 der Vorlesung sind die Kandidaten für lokale Extrema der Funktion f

Mehr

Modulprüfung Hm 1 & Hm 2

Modulprüfung Hm 1 & Hm 2 Seite von 9 Modulprüfung Hm & Hm Hinweise: - Es gibt 9 Aufgaben. Die jeweilige Punktzahl ist angegeben. - Die Maximalpunktzahl ist 56. Zum Bestehen der Klausur sind 4 Punkte hinreichend. - Die Bearbeitungszeit

Mehr

Mathematik II Lösung 6. Lösung zu Serie 6

Mathematik II Lösung 6. Lösung zu Serie 6 Lösung zu Serie 6. a) In einem kritischen Punkt (x, ) von f gelten f x (x, ) x + und f (x, ) x, also x. Ferner gelten f xx (x, ) f (x, ) und f x (x, ), insbesondere also f xx (, ) < und f xx (, )f (, )

Mehr

Probeklausur Höhere Mathematik II für Elektrotechniker

Probeklausur Höhere Mathematik II für Elektrotechniker I. Bouw.7.8 U. Hackstein Probeklausur Höhere Mathematik II für Elektrotechniker Es gibt 5 Punkte pro Teilaufgabe, also insgesamt 7 Punkte. Aufgabe. Skizzieren Sie folgenden Bereich: D = {(x, y) R x + y

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

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

Vorlesung Mathematik für Ingenieure II (Sommersemester 2008)

Vorlesung Mathematik für Ingenieure II (Sommersemester 2008) Vorlesung Mathematik für Ingenieure II (Sommersemester 8) Kapitel : Differenzialrechnung R n R m Volker Kaibel Otto-von-Guericke Universität Magdeburg (Version vom 8. Mai 8) Differenzialrechnung R R 4

Mehr

Statistik. Sommersemester Stefan Etschberger. für Betriebswirtschaft, Internationales Management, Wirtschaftsinformatik und Informatik

Statistik. Sommersemester Stefan Etschberger. für Betriebswirtschaft, Internationales Management, Wirtschaftsinformatik und Informatik Stefan Etschberger für Betriebswirtschaft, Internationales Management, Wirtschaftsinformatik und Informatik Sommersemester 2017 Gliederung 1 : Einführung 2 Differenzieren 2 3 Deskriptive 4 Wahrscheinlichkeitstheorie

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

Technische Universität Berlin Fakultät II Institut für Mathematik SS 13 G. Bärwolff, C. Mehl, G. Penn-Karras

Technische Universität Berlin Fakultät II Institut für Mathematik SS 13 G. Bärwolff, C. Mehl, G. Penn-Karras Technische Universität Berlin Fakultät II Institut für Mathematik SS 3 G. Bärwolff, C. Mehl, G. Penn-Karras 9..3 Oktober Klausur Analysis II für Ingenieure Rechenteil. Aufgabe Punkte i) Wir berechnen zunächst

Mehr

Mehrdimensionale Differentialrechnung Übersicht

Mehrdimensionale Differentialrechnung Übersicht Mehrdimensionale Differentialrechnung Übersicht Partielle und Totale Differenzierbarkeit Man kann sich mehrdimensionale Funktionen am Besten für den Fall f : R 2 M R vorstellen Dann lässt sich der Graph

Mehr

Technische Universität Berlin Fakultät II Institut für Mathematik WS 12/13 Prof. Dr. G. Bärwolff, Prof. Dr. F. Tröltzsch

Technische Universität Berlin Fakultät II Institut für Mathematik WS 12/13 Prof. Dr. G. Bärwolff, Prof. Dr. F. Tröltzsch Technische Universität Berlin Fakultät II Institut für Mathematik WS /3 Prof. Dr. G. Bärwolff, Prof. Dr. F. Tröltzsch 6.4.3 Rechenteil April Klausur Analysis II für Ingenieure. Aufgabe Punkte a Es gilt:

Mehr

Tutorium Mathematik II, M Lösungen

Tutorium Mathematik II, M Lösungen Tutorium Mathematik II, M Lösungen 7. Juni 201 *Aufgabe 1. Gegeben seien fx, y = xy 2 8e x+y und P = 1, 2. Der Gradient von f ist genau an der Stelle P Null. a Untersuchen Sie mit Hilfe der Hesse-Matrix,

Mehr

Mathematik I Internationales Wirtschaftsingenieurwesen

Mathematik I Internationales Wirtschaftsingenieurwesen Mathematik I Internationales Wirtschaftsingenieurwesen Funktionen mit mehreren reellen Variablen 18.11.08 Beispiel: Funktionsgebirge Das Beispiel zeigt die Funktion z = y sin(x 2 ) Schnittkurven: Beispiel

Mehr

KLAUSUR. Analysis (E-Technik/Mechatronik/W-Ing) Prof. Dr. Werner Seiler Dr. Matthias Fetzer, Dominik Wulf

KLAUSUR. Analysis (E-Technik/Mechatronik/W-Ing) Prof. Dr. Werner Seiler Dr. Matthias Fetzer, Dominik Wulf KLAUSUR Analysis (E-Technik/Mechatronik/W-Ing).9.7 Prof. Dr. Werner Seiler Dr. Matthias Fetzer, Dominik Wulf Name: Vorname: Matr. Nr./Studiengang: Versuch Nr.: Unterschrift: In der Klausur können Sie insgesamt

Mehr

Mathematik I ITB. Funktionen mit mehreren reellen Variablen. Prof. Dr. Karin Melzer

Mathematik I ITB. Funktionen mit mehreren reellen Variablen. Prof. Dr. Karin Melzer Funktionen mit mehreren reellen Variablen 11.05.09 Beispiel: Funktionsgebirge Das Beispiel zeigt die Funktion z = y sin(x 2 ) Schnittkurven: Beispiel Kegelschnitte Schnittkurve: Kurve, die aus dem Schnitt

Mehr

FERIENKURS ANALYSIS 2 FÜR PHYSIKER

FERIENKURS ANALYSIS 2 FÜR PHYSIKER FERIENKURS ANALYSIS FÜR PHYSIKER JOHANNES R. KAGER UND JULIAN SIEBER Lösungsvorschlag zum Aufgabenblatt Aufgabe ( ). Bestimmen Sie für die Funktion f(x, y) = y 4 3xy + x 3 (a) eine Funktion, deren Graph

Mehr

Extremalprobleme mit Nebenbedingungen

Extremalprobleme mit Nebenbedingungen Extremalprobleme mit Nebenbedingungen In diesem Abschnitt untersuchen wir Probleme der folgenden Form: g(x 0 ) = inf{g(x) : x Ω, f(x) = 0}, (x 0 Ω, f(x 0 ) = 0). (1) Hierbei sind Ω eine offene Menge des

Mehr

Mathematik I Herbstsemester 2018 Kapitel 4: Anwendungen der Differentialrechnung

Mathematik I Herbstsemester 2018 Kapitel 4: Anwendungen der Differentialrechnung Mathematik I Herbstsemester 2018 Prof. Dr. Erich Walter Farkas http://www.math.ethz.ch/ farkas 1 / 55 4. Anwendungen der Differentialrechnung Monotonie Krümmung Linearisierung einer Funktion Extremwerte

Mehr

Grundlagen der Mathematik 2 Nachklausur

Grundlagen der Mathematik 2 Nachklausur Andreas Gathmann und Yue Ren Sommersemester 6 Grundlagen der Mathematik Nachklausur Bearbeitungszeit: 8 Minuten Aufgabe (6 Punkte): Es sei f : R R, (x,y) xye (x+y). (a) Bestimme alle lokalen Maxima und

Mehr

Musterlösung Klausur zu Analysis II. Verständnisteil

Musterlösung Klausur zu Analysis II. Verständnisteil Technische Universität Berlin SS 009 Institut für Mathematik 060009 Prof Dr R Schneider Fritz Krüger Sebastian Holtz Musterlösung Klausur zu Analysis II Verständnisteil (a) Wie lauten die Voraussetzungen

Mehr

Euklidische Normalformen der dreidimensionalen Quadriken

Euklidische Normalformen der dreidimensionalen Quadriken Euklidische Normalformen der dreidimensionalen Quadriken Es existieren 17 verschiedene Typen räumlicher Quadriken mit folgenden Normalformen: Euklidische Normalform der dreidimensionalen Quadriken 1-1

Mehr

Lösungsvorschlag zur Nachklausur zur Analysis

Lösungsvorschlag zur Nachklausur zur Analysis Prof Dr H Garcke, D Depner SS 09 NWF I - Mathematik 080009 Universität Regensburg Lösungsvorschlag zur Nachklausur zur Analysis Aufgabe Untersuchen Sie folgende Reihen auf Konvergenz und berechnen Sie

Mehr

Prof. Dr. H. Brenner Osnabrück SS Analysis II. Vorlesung 50. Hinreichende Kriterien für lokale Extrema

Prof. Dr. H. Brenner Osnabrück SS Analysis II. Vorlesung 50. Hinreichende Kriterien für lokale Extrema Prof. Dr. H. Brenner Osnabrück SS 205 Analysis II Vorlesung 50 Hinreichende Kriterien für lokale Extrema Wir kommen jetzt zu hinreichenden Kriterien für die Existenz von lokalen Extrema einer Funktion

Mehr

10 Extremwerte mit Nebenbedingungen

10 Extremwerte mit Nebenbedingungen 10 Extremwerte mit Nebenbedingungen 49 10 Extremwerte mit Nebenbedingungen Wir betrachten nun Extremwertaufgaben, bei denen nach dem Extremwert einer fx 1,, x n gesucht wird, aber die Menge der zulässigen

Mehr

Wirtschaftsmathematik: Formelsammlung (V1.40)

Wirtschaftsmathematik: Formelsammlung (V1.40) Wirtschaftsmathematik: Formelsammlung (V.40) Grundlagen n! = 2 3... n = 0! = n i für n N, n 0, i= pq-formel Lösung von x 2 + px + q = 0 x /2 = p p 2 ± 2 4 q abc-formel Lösung von ax 2 + bx + c = 0 Binomische

Mehr

Lösungsvorschlag Klausur MA9802

Lösungsvorschlag Klausur MA9802 Lehrstuhl für Numerische Mathematik Garching, den 3.8.22 Prof. Dr. Herbert Egger Dr. Matthias Schlottbom Lösungsvorschlag Klausur MA982 Aufgabe [3 + 3 Punkte] Berechnen Sie, falls existent, die folgenden

Mehr

10. Übungsblatt zur Analysis II

10. Übungsblatt zur Analysis II Fachbereich Mathematik Prof. Dr. Steffen Roch Nada Sissouno WS 2009/2010 17.12.2009 10. Übungsblatt zur Analysis II Gruppenübung Aufgabe G1 Gegeben sei die Funktion g : R 2 R, g(x,y) = sin 2 y + x 3 1.

Mehr