Kapitel V. Folgen und Konvergenz. V.1 Konvergenz von Zahlenfolgen

Größe: px
Ab Seite anzeigen:

Download "Kapitel V. Folgen und Konvergenz. V.1 Konvergenz von Zahlenfolgen"

Transkript

1 Kapitel V Folgen und Konvergenz V.1 Konvergenz von Zahlenfolgen Wir erinnern an den Begriff der Folge, den wir schon im Kapitel III verwenden. Eine Folge (a n ) n=1 AN in A ist eine Abbildung a ( ) : N A, n a n. Folgen mit Werten in A K nennen wir Zahlenfolgen. Definition V.1. (i) Eine Zahlenfolge (a n ) n=1 KN heißt konvergent : a K ε > 0 n 0 N n n 0 : a n a ε. (V.1) In diesem Fall heißt a Grenzwert oder Limes von (a n ) n=1, und wir schreiben statt (V.1) auch abkürzend a n a, n, (V.2) oder lim {a n = a. (V.3) (ii) Eine Zahlenfolge (a n ) n=1 KN heißt divergent : (a n ) n=1 ist nicht konvergent. (V.4) (iii) Enthält eine Zahlenfolge (a n ) n=1 K N eine konvergente Teilfolge (a nk ) k=1, so heißt deren Grenzwert lim k {a nk Häufungswert von (a n ) n=1. 50

2 KAPITEL V. FOLGEN UND KONVERGENZV.1. KONVERGENZ VON ZAHLENFOLGEN Bemerkungen und Beispiele. Wir bemerken, dass der Limes einer konvergenten Folge eindeutig ist. Ist nämlich a n a und a n a, n, (V.5) so gibt es für jedes ε > 0 zwei Indizes n 0,n 0 N, so dass n n 0 : a n a ε, (V.6) n n 0 : a n a ε. (V.7) Für n max{n 0,n 0 ist demnach a a a n a + a n a 2ε. (V.8) Weil ε > 0 beliebig klein gewählt werden kann, folgt daraus a = a. (V.9) Seien K = R und a n := 1/n. Dann konvergiert a n 0, für n. Seien K = R und a n := ( 1) n + 1 n. Dann ist (a n) n=1 divergent und hat die Häufungswerte { 1,1. Seien K = C und a n := α+ 1 n +iβ i n. Dann konvergiert a n α+iβ, für n. Seien K = C und a n := cos(n)+i sin(n). Dann ist (a n ) n=1 divergent. Jedekonvergente Zahlenfolge(a n ) n=1 in Kistauchbeschränkt. Genauer gesagt,istdann die Menge {a n n=1 K der Folgeglieder beschränkt, d.h. R < n N : a n R. (V.10) Ist nämlich a := lim a n, so können wir ε := 1 in (V.1) wählen und erhalten ein n 0 N, sodass n n 0 : a n a + a n a a +1. (V.11) Also gilt (V.10) mit R := max { a 1, a 2,..., a n0 1, a +1 <. (V.12) Die Konvergenz von komplexen Folgen ist gleichbedeutend mit der Konvergenz ihres Realund Imaginärteils, (z n ) n=1 CN ist konvergent (V.13) (Re{z n ) n=1 RN und (Im{z n ) n=1 RN sind beide konvergent. Ist nämlich z n z = Re{z n z 2 +Im{z n z 2 ε, so sind auch Re{z n z ε und Im{z n z ε. Sind umgekehrt Re{z n z ε und Im{z n z ε, so ist z n z 2ε. 51

3 V.1. KONVERGENZ VON ZAHLENFOLGENKAPITEL V. FOLGEN UND KONVERGENZ Satz V.2. Seien α K und (a n ) n=1,(b n ) n=1 K N zwei konvergente Zahlenfolgen und a := lim {a n, b := lim {b n. (V.14) Dann sind auch (a n +b n ) n=1 und (αa n) n=1 konvergent, und es gilt lim {a n +b n = a+b = lim{a n + lim{b n, lim {αa n = αa = α lim{a n. (V.15) (V.16) Beweis. Sei ε > 0. Dann ist auch ε/(2+ α ) > 0. Weil (a n ) n=1 konvergent ist, gibt es n 0 N, sodass n n 0 : a n a und weil (b n ) n=1 konvergent ist, gibt es n 0 N, sodass Setzen wir nun dann gilt für alle n n 0, dass ε 2+ α, (V.17) n n 0 : b n b ε 2. (V.18) n 0 := max{n 0,n 0, (V.19) (a n +b n ) (a+b) = (a n a)+(b n b) a n a + b n b ε 2+ α + ε 2 ε (V.20) und αa n αa = α a n a α ε 2+ α ε. (V.21) Satz V.3. Seien (a n ) n=1 und (b n) n=1 KN zwei konvergente Zahlenfolgen und a := lim {a n, b := lim {b n. (V.22) Dann ist (a n b n ) n=1 K N konvergent, und es gilt lim {a n b n = a b = lim{a n lim{b n. (V.23) Sind außerdem b n 0, n N und b 0, so ist auch (a n /b n ) n=1 { an lim = a b = lim {a n lim {b n. b n konvergent, und es gilt (V.24) 52

4 KAPITEL V. FOLGEN UND KONVERGENZV.2. REELLE FOLGEN UND MONOTONIE V.2 Reelle Folgen und Monotonie Im vorigen Abschnitt haben wir gesehen, dass der Konvergenzbegriff in C auf den in R zurückgeführt werden kann. Aus der Ordnungsstruktur in R erhalten wir allerdings noch weitere Aussagen, die keine Entsprechung in C haben. Definition V.4. Eine reelle Zahlenfolge (a n ) n=1 R N monoton steigend streng monoton steigend heißt monoton fallend streng monoton fallend : n N : a n a n+1, a n < a n+1, a n a n+1, a n > a n+1. (V.25) Satz V.5. Sei (a n ) n=1 eine Folge in R. (i) (ii) Ist (a n ) n=1 nach oben beschränkt und monoton steigend, so ist (a n ) n=1 konvergent. Ist (a n ) n=1 nach unten beschränkt und monoton fallend, so ist (a n ) n=1konvergent. (V.26) (V.27) Beweis. Offensichtlich sind (i) und (ii) äquivalent, wie man aus Ersetzung von a n durch a n ersieht. Wir zeigen nur (i). Die Menge A := {a 1,a 2,a 3,..., ist nach oben beschränkt, und wir setzen a := supa. (V.28) Sei nun ε > 0. Weil a das Supremum von A ist, gibt es nach Lemma III.9 ein a n0 A, so dass a n0 a a n0 +ε. (V.29) Da (a n ) n N monoton wachsend ist, gilt a n0 a n für n n 0, und daher n n 0 : 0 a a n a a n0 ε. (V.30) Also ist (a n ) n=1 konvergent und lim {a n = a. Sei (a n ) n=1 [ R,R]N eine nach oben und unten durch ±R, 0 < R < beschränkte Folge. Setzen wir A m := {a m,a m+1,a m+2,..., (V.31) so gilt [ R,R] A 1 A 2 A 3... (V.32) Setzen wir weiter, für m N, b m := infa m und c m := supa m, (V.33) 53

5 V.2. REELLE FOLGEN UND MONOTONIEKAPITEL V. FOLGEN UND KONVERGENZ so gilt m N : R b m c m R. (V.34) Außerdem impliziert (V.31)-(V.32), dass b m = infa m = min { a m, infa m+1 infam+1 = b m+1, (V.35) c m = supa m = max { a m, supa m+1 supam+1 = c m+1. (V.36) Also sind beide Folgen, (b m ) m=1 und (c m ) m=1, beschränkt und monoton und daher auch konvergent in R. Definition V.6. Sei (a n ) n=1 eine Folge in R. (i.a) Ist (a n ) n=1 nicht nach oben beschränkt, dann setzen wir lim sup{a n := lim {a n :=. (V.37) (Dabei ist nur als Symbol zu verstehen., R.) (i.b) Ist (a n ) n=1 nach oben beschränkt, und ist (c m) m=1, mit c m := sup{a m,a m+1,..., nicht nach unten beschränkt, so setzen wir lim sup{a n :=. (V.38) (i.c) Ist (a n ) n=1 nach oben beschränkt, und ist (c m ) m=1, mit c m := sup{a m,a m+1,..., nach unten beschränkt, so setzen wir lim sup{a n := lim {c { m = lim sup{an n m. (V.39) m m (ii) lim inf {a n := lim {a n := limsup{ a n. (V.40) Bemerkungen und Beispiele. limsup {a n heißt Limes superior von (a n ) n=1, liminf {a n heißt Limes inferior von (a n ) n=1. Sei a n := n für n N. Dann ist (a n ) n=1 also limsup {a n =. nicht nach oben beschränkt, und es gilt (i.a), Sei a n := n für n N. Dann ist (a n ) n=1 nach oben beschränkt. Weiterhin ist c m = sup ( { m, m 1, m 2,... ) = m, deshalb ist (c m ) n=1 nicht nach unten beschränkt, und es gilt (i.b), also limsup {a n =. 54

6 KAPITEL V. FOLGEN UND KONVERGENZV.2. REELLE FOLGEN UND MONOTONIE Sei a n := ( 1) n( 1 + n) 1. Wegen 2 an 2 ist dann (a n ) n=1 beschränkt, und es gilt (i.c). Weiterhin ist { ( 2k ) ( 2k +1 ) ( 2k +2 ) ( 2k +3 ) 2k +1 c 2k 1 = sup, +,, +,... = 2k 1 2k 2k +1 2k +2 2k, (V.41) { 2k +1 c 2k = sup 2k, 2k 2 2k +1, 2k +2 2k +1,... also c m 1, für m, und limsup {a n = 1. = 2k +1 2k, Genauso sieht man, dass liminf {a n = 1 für a n := ( 1) n( 1+ 1 n). Wir beobachten, dass 1 und 1 Häufungswerte der Folge (a n ) n=1 sind. Sei (a n ) n=1 eine Abzählung von Q (0,1). Dann sind liminf {a n = 0 und limsup {a n = 1. Satz V.7. Sei (a n ) n=1 RN eine Folge in R. (i) Folgende Charakterisierungen sind gleichwertig: { lim sup{a n =: ā R existiert { ε > 0 n 0 N m n 0 : a m ā+ε und ε > 0 (n j ) j=1 NN j N : a nj ā ε (V.42) (V.43) { (a n ) n=1 ist nach oben beschränkt und ā ist ihr größter Häufungswert. (V.44) (ii) Folgende Charakterisierungen sind gleichwertig: { lim inf n =: a R existiert { ε > 0 n 0 N m n 0 : a m a ε und ε > 0 (n j ) j=1 N N j N : a nj a+ε (V.45) (V.46) {(a n ) n=1 ist nach unten beschränkt und a ist ihr kleinster Häufungswert. (V.47) Korollar V.8. Sei (a n ) n=1 eine Folge in R. ] [(a n ) n=1 ist konvergent in R und in diesem Fall gilt [ ] lim sup{a n = liminf {a n R, (V.48) lim sup{a n = liminf {a n = lim{a n. (V.49) 55

7 V.3. CAUCHY-FOLGEN KAPITEL V. FOLGEN UND KONVERGENZ V.3 Cauchy-Folgen Definition V.9. Eine Zahlenfolge (a n ) n=1 K N heißt Cauchy-Folge : ε > 0 n 0 N m,n n 0 : a m a n ε. (V.50) Cauchy-Folgen spielen in der Analysis eine große Rolle, weil man mit ihrer Hilfe den Konvergenzbegriff einführen kann, ohne expliziten Bezug auf den Grenzwert zu nehmen. Lemma V.10. Sei eine (a n ) n=1 KN eine konvergente Folge. Dann ist (a n ) n=1 Folge. eine Cauchy- Beweis. Seien ε > 0 und a := lim {a n. Dann gibt es ein n 0 N, so dass n n 0 : a n a ε/2. (V.51) Also ist m,n n 0 : a m a n a m a + a n a ε. (V.52) Satz V.11 (Cauchy-Kriterium). Ist (a n ) n=1 RN eine reelle Cauchy-Folge, so ist (a n ) n=1 konvergent. Beweis. Sei (a n ) n=1 R N eine reelle Cauchy-Folge. Wählen wir ε := 1, dann gibt es nach (V.50) ein n 0 N, so dass (mit m := n 0 ) n n 0 : a n a n0 1. (V.53) Also ist n n 0 : a n a n0 + a n a n0 a n0 + 1, (V.54) und daher n N : a n 1 + max { a 1, a 2,..., a n0, (V.55) d.h. (a n ) n=1 ist nach oben und nach unten beschränkt. Nach Definition V.6 sind deshalb ā := limsup{a n, a := liminf {a n R, und es genügt zu zeigen, dass ā = a. Sei dazu ε > 0 gewählt. Weil (a n ) n=1 ist, gibt es ein n 0 N, so dass n n 0 : a n a n0 ε, (V.56) eine Cauchy-Folge (V.57) was n n 0 : a n0 ε a n a n0 +ε (V.58) 56

8 KAPITEL V. FOLGEN UND KONVERGENZ V.3. CAUCHY-FOLGEN impliziert. Daher gilt auch, a n0 ε inf n n 0 {a n =: b n0 c n0 := sup n n 0 {a n a n0 +ε. (V.59) Aus (V.59) und der Tatsache, dass b m monoton steigt und c m monoton sinkt, erhalten wir a n0 ε b n0 lim {b m = a (V.60) und ā = lim {c m c n0 a n0 +ε, (V.61) also 0 ā a ( a n0 +ε ) ( a n0 ε ) = 2ε. (V.62) Da ε > 0 beliebig klein gewählt werden kann, folgt daraus, dass a = ā, (V.63) was nach Korollar V.8 die Konvergenz von (a n ) n=1 zur Konsequenz hat. 57

9 V.4. ERGÄNZUNGEN KAPITEL V. FOLGEN UND KONVERGENZ V.4 Ergänzungen V.4.1 Vertauschung von Limiten mit Produkt und Quotient Beweis. (Beweis von Satz V.3) Als konvergente Folgen sind (a n ) n=1 und (b n) n=1 beschränkt. Es gibt also ein R <, so dass max { sup n a n, sup b n, a, b R. (V.64) n Sei ε > 0. Dann gibt es n 0,n 0 N, so dass n n 0 : a n a ε 2R, n n 0 : b n b ε 2R. (V.65) (V.66) Setzen wir n 0 := max{n 0,n 0, dann gilt, für alle n n 0 a n b n ab = a n b n ab n +ab n ab a n a b n + a b n b ε 2R R+R ε 2R = ε. (V.67) Also ist lim {a n b n = ab. Für den Beweis von (V.24) zeigen wir zunächst, dass die Folge ( 1 b n ) n=1 beschränkt ist. Dazu setzen wir ε := b. Aus der Konvergenz von (b 2 n) n=1 folgt dann die Existenz von ñ 0 N, so dass Damit ist aber Also ist { 1 max b,sup n n ñ 0 : b n b ε = b 2. (V.68) n ñ 0 : b n = b+b n b b b n b b 2. (V.69) 1 b n R := 2 b { 1 + max 1 k ñ 0 b k <. (V.70) Für ε > 0 impliziert wiederum die Konvergenz von (b n ) n=1 die Existenz von n 0 N, so dass n n 0 : b b n ε R 2. (V.71) Somit ist dann n n 0 : 1 b 1 b = b b n b b n R 2 ε R 2 = ε. (V.72) Also konvergiert ( 1 b n ) n=1 in K gegen 1. Die Behauptung (V.24) folgt nun aus (V.23). b 58

10 KAPITEL V. FOLGEN UND KONVERGENZ V.4. ERGÄNZUNGEN V.4.2 Limes Superior/Inferior als größter/kleinster Häufungswert Beweis. (Beweis von Satz V.7) Aussagen (i) und (ii) sind offenbar wieder äquivalent, und wir zeigen nur (i). Dazu zeigen wir (V.42) (V.43) (V.44) (V.42). (V.73) (V.42) (V.43): Sei limsup {a n = ā R, und sei ε > 0. Nehmen wir an, es gäbe unendlich viele a n ā + ε, also eine Teilfolge (a nj ) j=1 mit a nj ā + ε. Wegen n j, für j, gibt es zu jedem m N ein n j m und deshalb ist also m N : sup{a n a nj ā+ε, (V.74) n m lim sup {a n ā+ε = limsup{a n +ε. (V.75) Widerspruch. Daraus folgt die Existenz eines n 0 N, so dass n n 0 : a n ā+ε. (V.76) Gäbe es nur endlich viele n N mit a n ā ε, so müsste es n 0 N geben, so dass n 0 n 0 : a n ā ε. (V.77) Dann wäre aber lim sup {a n sup{a n ā ε = limsup{a n ε. (V.78) n n 0 Widerspruch. Daraus folgt die Existenz einer Teilfolge (a nj ) j=1 mit a nj ā ε, für alle j N. (V.43) (V.44): Seien ε > 0 und n 0 N und (a nj ) j=1 so, dass Dann gilt ( ) ( ) m n 0 : a m ā+ε j N : a nj ā ε. (V.79) j N, n j n 0 : a nj ā ε, (V.80) und ā ist ein Häufungswert von (a n ) n=1. Außerdem ist (a n ) n=1 nach (V.79) offensichtlich nach oben beschränkt. Ist nun b > ā, so wählen wir ε := b ā 3 > 0. Nach (V.43) gibt es ein n 0 N, so dass m n 0 : a m ā+ε = b 2ε. (V.81) Also kann b kein Häufungswert von (a n ) n=1 sein. Somit ist ā der größte Häufungswert von (a n ) n=1. 59

11 V.4. ERGÄNZUNGEN KAPITEL V. FOLGEN UND KONVERGENZ (V.44) (V.42): Seien (a n ) n=1 eine nach oben beschränkte Folge und ā ihr größter Häufungswert. Weil (a n ) n=1 nach oben beschränkt ist, ist limsup {a n <. Ist andererseits ε > 0, so gibt es eine Teilfolge (a nj ) j=1 mit a n j ā ε, für alle j N. Dann ist und mit ε 0 folgt ( lim sup{a n = lim sup {a m ) lim m n ( sup j N:n j n {a nj ) ā ε, (V.82) ā limsup{a n <. (V.83) Sei nun c n := sup m n {a m. Dann ist c n monoton fallend und limsup {a n = lim {c n. Weiterhin gibt es zu jedem n N einen Index m(n) n, so dass c n 1 n a m(n) c n, (V.84) nach Definition des Supremums. O.B.d.A. können wir m(n) < m(n+1) annehmen und erhalten eine konvergente Teilfolge (a m(n) ) n=1 mit lim {a m(n) = lim{c n = limsup{a n. (V.85) Also ist limsup {a n ein Häufungswert von (a n ) n=1. Weil ā der größte Häufungswert ist, folgt lim sup{a n = ā. (V.86) 60

Kapitel V. Folgen und Konvergenz. V.1 Konvergenz von Zahlenfolgen

Kapitel V. Folgen und Konvergenz. V.1 Konvergenz von Zahlenfolgen Kapitel V Folgen und Konvergenz V.1 Konvergenz von Zahlenfolgen Wir erinnern an den Begriff der Folge, den wir schon im Kapitel III verwenden. Eine Folge (a n ) n=1 AN in A ist eine Abbildung a ( ) : N

Mehr

,...) ist eine Folge, deren Glieder der Null beliebig nahe kommen. (iii) Die Folge a n = ( 1) n + 1 n oder (a n) = (0, 3 2, 2 3, 5 4, 4 5

,...) ist eine Folge, deren Glieder der Null beliebig nahe kommen. (iii) Die Folge a n = ( 1) n + 1 n oder (a n) = (0, 3 2, 2 3, 5 4, 4 5 3 Folgen 3.1 Definition und Beispiele Eine Abbildung a : Æ Ê heißt (reelle) Zahlenfolge. Statt a(n) schreiben wir kürzer a n und bezeichnen die ganze Folge mit (a n ) n Æ oder einfach (a n ), was aber

Mehr

Höhere Mathematik I für die Fachrichtung Informatik. Lösungsvorschläge zum 4. Übungsblatt

Höhere Mathematik I für die Fachrichtung Informatik. Lösungsvorschläge zum 4. Übungsblatt KARLSRUHER INSTITUT FÜR TECHNOLOGIE INSTITUT FÜR ANALYSIS Dr. Christoph Schmoeger Heiko Hoffmann WS 0/4 Höhere Mathematik I für die Fachrichtung Informatik Lösungsvorschläge zum 4. Übungsblatt Aufgabe

Mehr

Thema 3 Folgen, Grenzwerte

Thema 3 Folgen, Grenzwerte Thema 3 Folgen, Grenzwerte Definition Eine Folge von reellen Zahlen ist eine Abbildung von N in R d.h. jedem n N ist eine Zahl a n zugeordnet. Wir schreiben für eine solche Folge. Beispiele. (a n ) n N

Mehr

Kap. 10: Folgen und Reihen. Eine Funktion a : N Ñ R

Kap. 10: Folgen und Reihen. Eine Funktion a : N Ñ R Definition: Zahlenfolge Kap. 10: Folgen und Reihen 10.1 Definition: Zahlenfolge Eine Funktion a : N Ñ R poder Cq heißt reelle (oder komplexe) Zahlenfolge. Man nennt a n apnq das n-te Folgenglied und schreibt

Mehr

Lösungen 4.Übungsblatt

Lösungen 4.Übungsblatt Karlsruher Institut für Technology (KIT) WS 2011/2012 Institut für Analysis Priv.-Doz. Dr. Gerd Herzog Dipl.-Math.techn. Rainer Mandel Lösungen 4.Übungsblatt Aufgabe 13 (K) Bestimmen Sie sämtliche Häufungswerte

Mehr

Analysis I - Einige Lösungen und Ergänzungen

Analysis I - Einige Lösungen und Ergänzungen Christian-Albrechts-Universität zu Kiel Mathematisch-Naturwissenschaftliche Fakultät Mathematisches Seminar Analysis I - Einige Lösungen und Ergänzungen von Dipl.-Math. Joscha Prochno Dipl.-Math. Dennis

Mehr

10 Aus der Analysis. Themen: Konvergenz von Zahlenfolgen Unendliche Reihen Stetigkeit Differenzierbarkeit

10 Aus der Analysis. Themen: Konvergenz von Zahlenfolgen Unendliche Reihen Stetigkeit Differenzierbarkeit 10 Aus der Analysis Themen: Konvergenz von Zahlenfolgen Unendliche Reihen Stetigkeit Differenzierbarkeit Zahlenfolgen Ein unendliche Folge reeller Zahlen heißt Zahlenfolge. Im Beispiel 2, 3, 2, 2 2, 2

Mehr

9 Konvergenz und absolute Konvergenz von Reihen

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

Mehr

4 Reelle und komplexe Zahlenfolgen

4 Reelle und komplexe Zahlenfolgen $Id: folgen.tex,v 1.23 2013/12/02 12:07:25 hk Exp hk $ 4 Reelle und komplexe Zahlenfolgen 4.1 Folgenkonvergenz In der letzten Sitzung haben wir die Rechenregeln für Folgengrenzwerte hergeleitet. Dies sind

Mehr

GRUNDLAGEN MATHEMATIK

GRUNDLAGEN MATHEMATIK Mathematik und Naturwissenschaften Fachrichtung Mathematik, Institut für Numerische Mathematik GRUNDLAGEN MATHEMATIK 2. Folgen Prof. Dr. Gunar Matthies Wintersemester 2015/16 G. Matthies Grundlagen Mathematik

Mehr

(b) Man nennt die Menge M beschränkt, wenn sie nach oben und unten beschränkt ist.

(b) Man nennt die Menge M beschränkt, wenn sie nach oben und unten beschränkt ist. 8 Punktmengen Für die Menge M = { 1 n ; n N } ist 1 = max(m), denn 1 M und 1 n 1 für alle n N. Die Menge M besitzt aber kein Minimum, denn zu jeder Zahl x = 1 n M existiert ein y M mit y < x, etwa y =

Mehr

eine Folge in R, für die man auch hätte schreiben können, wenn wir alle richtig raten, was auf dem Pünktchen stehen sollte.

eine Folge in R, für die man auch hätte schreiben können, wenn wir alle richtig raten, was auf dem Pünktchen stehen sollte. Analysis, Woche 5 Folgen und Konvergenz A 5. Cauchy-Folgen und Konvergenz Eine Folge in R ist eine Abbildung von N nach R und wird meistens dargestellt durch {x n } n=0, {x n} n N oder {x 0, x, x 2,...

Mehr

Reihen. Kapitel 3. Reihen, Potenzreihen und elementare Funktionen. Peter Becker (H-BRS) Analysis Sommersemester / 543

Reihen. Kapitel 3. Reihen, Potenzreihen und elementare Funktionen. Peter Becker (H-BRS) Analysis Sommersemester / 543 Kapitel 3 Reihen, Potenzreihen und elementare Funktionen Peter Becker (H-BRS) Analysis Sommersemester 2016 160 / 543 Inhalt Inhalt 3 Reihen Absolute Konvergenz Potenzreihen Elementare Funktionen Anwendung:

Mehr

KAPITEL 2. Folgen und Reihen

KAPITEL 2. Folgen und Reihen KAPITEL 2 Folgen und Reihen 1. Konvergenz und Divergenz Definition 2.1 (Folgen). Eine Abbildung a : N R (bzw. a : N 0 R) nennt man Folge. Statt a : N R schreibt man meist (a n ) n N und a n statt a(n).

Mehr

6 Reelle und komplexe Zahlenfolgen

6 Reelle und komplexe Zahlenfolgen Mathematik für Physiker I, WS 200/20 Freitag 0.2 $Id: folgen.tex,v. 200/2/06 :2:5 hk Exp $ $Id: reihen.tex,v. 200/2/0 4:4:40 hk Exp hk $ 6 Reelle und komplexe Zahlenfolgen 6. Cauchyfolgen Wir kommen nun

Mehr

Zusammenfassung zur Konvergenz von Folgen

Zusammenfassung zur Konvergenz von Folgen Zusammenfassung zur Konvergenz von Folgen. Definition des Konvergenzbegriffs Eine Folge reeller Zahlen a n n heißt konvergent gegen a in Zeichen a n = a, falls gilt > 0 n 0 n n 0 : an a < Hinweise: Bei

Mehr

Kapitel IV. Endliche, abzählbare und überabzählbare Mengen. IV.1 Abzählbare Mengen

Kapitel IV. Endliche, abzählbare und überabzählbare Mengen. IV.1 Abzählbare Mengen Kapitel IV Endliche, abzählbare und überabzählbare Mengen Wir haben schon einige Mengen in den Kapiteln I und II kennengelernt, etwa die Zahlenmengen N, Z, Q und R. Jede dieser Zahlenmengen enthält unendlich

Mehr

7 KONVERGENTE FOLGEN 35. inf M = Infimum von M. bezeichnet haben. Definition. Sei (a n ) n N eine beschränkte Folge in R. Dann heißt.

7 KONVERGENTE FOLGEN 35. inf M = Infimum von M. bezeichnet haben. Definition. Sei (a n ) n N eine beschränkte Folge in R. Dann heißt. 7 KONVERGENTE FOLGEN 35 und die größe untere Schranke mit bezeichnet haben. inf M = Infimum von M Definition. Sei (a n ) n N eine beschränkte Folge in R. Dann heißt der Limes superior der Folge, und lim

Mehr

6 Reelle und komplexe Zahlenfolgen

6 Reelle und komplexe Zahlenfolgen $Id: folgen.tex,v.7 200//29 :58:57 hk Exp hk $ 6 Reelle und komplexe Zahlenfolgen 6. Folgenkonvergenz In der letzten Sitzung hatten wir den Begriff der Konvergenz einer reellen oder komplexen Folge gegen

Mehr

Vollständigkeit. 1 Konstruktion der reellen Zahlen

Vollständigkeit. 1 Konstruktion der reellen Zahlen Vortrag im Rahmen des Proseminars zur Analysis, 17.03.2006 Albert Zeyer Ziel des Vortrags ist es, die Vollständigkeit auf Basis der Konstruktion von R über die CAUCHY-Folgen zu beweisen und äquivalente

Mehr

10 Kriterien für absolute Konvergenz von Reihen

10 Kriterien für absolute Konvergenz von Reihen 10 Kriterien für absolute Konvergenz von Reihen 10.1 Majoranten- und Minorantenkriterium 10.3 Wurzelkriterium 10.4 Quotientenkriterium 10.9 Riemannscher Umordnungssatz 10.10 Äquivalenzen zur absoluten

Mehr

Folgen und Reihen. Thomas Blasi

Folgen und Reihen. Thomas Blasi Folgen und Reihen Thomas Blasi 02.03.2009 Inhaltsverzeichnis Folgen und Grenzwerte 2. Definitionen und Bemerkungen............................. 2.2 Konvergenz und Beschränktheit.............................

Mehr

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

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

Mehr

a 0, a 1, a 2, a 3,... Dabei stehen die drei Pünktchen für unendlich oft so weiter.

a 0, a 1, a 2, a 3,... Dabei stehen die drei Pünktchen für unendlich oft so weiter. 7 Folgen 30 7 Folgen Wir betrachten nun (unendliche) Folgen von Zahlen a 0, a, a 2, a 3,.... Dabei stehen die drei Pünktchen für unendlich oft so weiter. Bezeichnung Wir bezeichnen mit N die Menge der

Mehr

Die Topologie von R, C und R n

Die Topologie von R, C und R n Die Topologie von R, C und R n Für R haben wir bereits eine Reihe von Strukturen kennengelernt: eine algebraische Struktur (Körper), eine Ordnungsstruktur und eine metrische Struktur (Absolutbetrag, Abstand).

Mehr

3.3 Konvergenzkriterien für reelle Folgen

3.3 Konvergenzkriterien für reelle Folgen 3.3 Konvergenzkriterien für reelle Folgen Satz: Eine monoton wachsende, nach oben beschränkte reelle Folge a n ) n N ist konvergent mit Grenzwert lim a n = sup{a n n N} Beweis: Sei a n ) n N nach oben

Mehr

Rechenoperationen mit Folgen. Rekursion und Iteration.

Rechenoperationen mit Folgen. Rekursion und Iteration. Rechenoperationen mit Folgen. Die Menge aller Folgen in V bildet einen Vektorraum, V N, für den die Addition und skalare Multiplikation wie folgt definiert sind. (a n ) n N + (b n ) n N := (a n + b n )

Mehr

Das Newton Verfahren.

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

Mehr

= (n 2 ) 1 (Kurzschreibweise: a n = n 2 ) ergibt die Zahlenfolge 1, 4, 9, 16, 25, 36,.

= (n 2 ) 1 (Kurzschreibweise: a n = n 2 ) ergibt die Zahlenfolge 1, 4, 9, 16, 25, 36,. 2 Folgen, Reihen, Grenzwerte 2.1 Zahlenfolgen Definition: Eine Folge ist eine geordnete Menge von Elementen an (den sogenannten Gliedern ), die eindeutig den natürlichen Zahlen zugeordnet sind (n N; auch

Mehr

$Id: folgen.tex,v /05/31 12:40:06 hk Exp $ an 1 2 n 1 ist gerade, 3a n 1 + 1, a n 1 ist ungerade.

$Id: folgen.tex,v /05/31 12:40:06 hk Exp $ an 1 2 n 1 ist gerade, 3a n 1 + 1, a n 1 ist ungerade. $Id: folgen.tex,v. 202/05/3 2:40:06 hk Exp $ 6 Folgen Am Ende der letzten Sitzung hatten wir Folgen in einer Menge X als Abbildungen a : N X definiert, die dann typischerweise in der Form (a n ) n N, also

Mehr

Folgen und Reihen. Mathematik-Repetitorium

Folgen und Reihen. Mathematik-Repetitorium Folgen und Reihen 1.1 Vollständige Induktion 1.2 Zahlenfolgen 1.3 Eigenschaften konvergenter Zahlenfolgen 1.4 Konvergenzkriterien 1.5 Unendliche Reihen 1.6 Eigenschaften unendlicher Reihen 1.7 Rechnen

Mehr

3. Folgen und Reihen. 3.1 Folgen und Grenzwerte. Denition 3.1 (Folge) Kapitelgliederung

3. Folgen und Reihen. 3.1 Folgen und Grenzwerte. Denition 3.1 (Folge) Kapitelgliederung Kapitelgliederung 3. Folgen und Reihen 3.1 Folgen und Grenzwerte 3.2 Rechenregeln für konvergente Folgen 3.3 Monotone Folgen und Teilfolgen 3.4 Ein Algorithmus zur Wurzelberechnung 3.5 Reihen 3.6 Absolut

Mehr

Konstruktion der reellen Zahlen

Konstruktion der reellen Zahlen Konstruktion der reellen Zahlen Zur Wiederholung: Eine Menge K (mit mindestens zwei Elementen) heißt Körper, wenn für beliebige Elemente x, y K eindeutig eine Summe x+y K und ein Produkt x y K definiert

Mehr

3.3. KONVERGENZKRITERIEN 67. n+1. a p und a n. beide nicht konvergent, so gilt die Aussage des Satzes 3.2.6

3.3. KONVERGENZKRITERIEN 67. n+1. a p und a n. beide nicht konvergent, so gilt die Aussage des Satzes 3.2.6 3.3. KONVERGENZKRITERIEN 67 und l n+1 wiederum als kleinsten Wert, so dass A 2n+2 = A 2n+1 + l n+1 k=l n < A. Alle diese Indizes existieren und damit ist eine Folge {A k } k N definiert. Diese Folge konvergiert

Mehr

n=1 a n mit reellen Zahlen a n einen

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

Mehr

Analysis I. 2. Übungsstunde. Steven Battilana. battilana.uk/teaching

Analysis I. 2. Übungsstunde. Steven Battilana. battilana.uk/teaching Analysis I. Übungsstunde Steven Battilana stevenb@student.ethz.ch battilana.uk/teaching March 5, 07 Erinnerung (Euler Formel). e iϕ = cos ϕ + i sin ϕ. Die Polarform von z = x + iy C sei Euler Formel z

Mehr

Folgen und Reihen. 1 Konvergenz

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

Mehr

2 Folgen und Reihen. 2.1 Folgen in C Konvergenz von Folgen. := f(n)

2 Folgen und Reihen. 2.1 Folgen in C Konvergenz von Folgen. := f(n) 2 Folgen und Reihen 2.1 Folgen in C 2.1.1 Konvergenz von Folgen Eine Folge komplexer Zahlen ist eine Funktion f : N C. Mit a n schreibt man (a n ) n=1, (a n ) oder auch a 1, a 2,.... := f(n) (a n ) heißt

Mehr

Humboldt-Universität zu Berlin Institut für Mathematik Prof. A. Griewank Ph.D.; Dr. A. Hoffkamp; Dipl.Math. T.Bosse; Dipl.Math. L. Jansen,T.

Humboldt-Universität zu Berlin Institut für Mathematik Prof. A. Griewank Ph.D.; Dr. A. Hoffkamp; Dipl.Math. T.Bosse; Dipl.Math. L. Jansen,T. Humboldt-Universität zu Berlin Institut für Mathematik Prof. A. Griewank Ph.D.; Dr. A. Hoffkamp; Dipl.Math. T.Bosse; Dipl.Math. L. Jansen,T. Streubel Lösungsalternativen für die Übungsaufgaben zur Vorlesung

Mehr

Kapitel 3. Konvergenz von Folgen und Reihen

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

Mehr

20.4 Gleichmäßige Konvergenz von Folgen und Reihen von Funktionen

20.4 Gleichmäßige Konvergenz von Folgen und Reihen von Funktionen 20 Gleichmäßige Konvergenz für Folgen und Reihen von Funktionen 20.1 Folgen und Reihen von Funktionen 20.3 Die Supremumsnorm 20.4 Gleichmäßige Konvergenz von Folgen und Reihen von Funktionen 20.7 Das Cauchy-Kriterium

Mehr

Kapitel 5 Reihen 196

Kapitel 5 Reihen 196 Kapitel 5 Reihen 96 Kapitel 5. Definition und Beispiele 97 Das Material dieses Kapitels können Sie nachlesen in: MICHAEL SPIVAK, Calculus, Kapitel 22 DIRK HACHENBERGER, Mathematik für Informatiker, Kapitel

Mehr

Analysis I für Studierende der Ingenieurwissenschaften

Analysis I für Studierende der Ingenieurwissenschaften Analysis I für Studierende der Ingenieurwissenschaften Ingenuin Gasser Department Mathematik Universität Hamburg Technische Universität Hamburg Harburg Wintersemester 2008/2009 3.2 Konvergenzkriterien

Mehr

8 Konvergenzkriterien und Häufungswerte von Folgen in R

8 Konvergenzkriterien und Häufungswerte von Folgen in R 8 Konvergenzkriterien und Häufungswerte von Folgen in R 8.1 Konvergenz monotoner Folgen 8.2 Die Zahl e 8.3 Existenz monotoner Teilfolgen 8.4 Auswahlprinzip von Bolzano-Weierstraß 8.5 Konvergenzkriterium

Mehr

Kapitel 5 KONVERGENZ

Kapitel 5 KONVERGENZ Kapitel 5 KONVERGENZ Fassung vom 21. April 2002 Claude Portenier ANALYSIS 75 5.1 Metrische Räume 5.1 Metrische Räume DEFINITION 1 Sei X eine Menge. Eine Abbildung d : X X! R + heißt Metrik oder Distanz

Mehr

Einführung in die Analysis

Einführung in die Analysis Ergänzungen zur Vorlesung Einführung in die Analysis Christian Schmeiser 1 Vorwort In dieser Vorlesung werden Grundbegriffe der Analysis wie Folgen und Reihen, Konvergenz und Vollständigkeit am Beispiel

Mehr

$Id: folgen.tex,v /06/07 13:16:35 hk Exp $ n qn = 0.

$Id: folgen.tex,v /06/07 13:16:35 hk Exp $ n qn = 0. $Id: folgen.tex,v 1.13 01/06/07 13:16:35 hk Exp $ 6 Folgen 6.4 Folgen reeller Zahlen Wir waren gerade mit der Besprechung diverser Beispiele zur Folgenkonvergenz beschäftigt, und wollen jetzt noch zwei

Mehr

4 Reelle und komplexe Zahlenfolgen

4 Reelle und komplexe Zahlenfolgen $Id: folgen.tex,v.44 206/2/02 2::8 hk Exp $ $Id: reihen.tex,v.2 206/2/05 0:28: hk Exp $ 4 Reelle und komplexe Zahlenfolgen 4.2 Reelle Zahlenfolgen In der letzten Sitzung hatten wir den Limes Superior lim

Mehr

Definition 3.1. Sei A X. Unter einer offenen Überdeckung von A versteht man eine Familie (U i ) i I offener Mengen U i X mit U i

Definition 3.1. Sei A X. Unter einer offenen Überdeckung von A versteht man eine Familie (U i ) i I offener Mengen U i X mit U i 3 Kompaktheit In der Analysis I zeigt man, dass stetige Funktionen f : [a, b] R auf abgeschlossenen, beschränkten Intervallen [a, b] gleichmäßig stetig und beschränkt sind und dass sie ihr Supremum und

Mehr

Beispiel. Gegeben sei die Folge (a n ) n N mit. a n := n 2 + 5n + 1 n. Es gilt. (n 2 + 5n + 1) n 2 = n2 + 5n + 1 n) n2 + 5n n, woraus folgt

Beispiel. Gegeben sei die Folge (a n ) n N mit. a n := n 2 + 5n + 1 n. Es gilt. (n 2 + 5n + 1) n 2 = n2 + 5n + 1 n) n2 + 5n n, woraus folgt Beispiel. Gegeben sei die Folge (a n ) n N mit a n := n 2 + 5n + 1 n Es gilt ( ( ) (n 2 + 5n + 1) n 2 = n2 + 5n + 1 n) n2 + 5n + 1 + n, woraus folgt a n = (n2 + 5n + 1) n 2 n2 + 5n + 1 + n = 5n + 1 n2

Mehr

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

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

Mehr

TECHNISCHE UNIVERSITÄT MÜNCHEN Zentrum Mathematik

TECHNISCHE UNIVERSITÄT MÜNCHEN Zentrum Mathematik TECHNISCHE UNIVERSITÄT MÜNCHEN Zentrum Mathematik Prof. Dr. Oliver Matte Max Lein Zentralübung Mathematik für Physiker 2 Analysis ) Wintersemester 200/20 Lösungsblatt 5 2..200) 32. Häufungspunkte Sei a

Mehr

Häufungspunkte und Satz von Bolzano und Weierstraß.

Häufungspunkte und Satz von Bolzano und Weierstraß. Häufungspunkte und Satz von Bolzano und Weierstraß. Definition: Sei (a nk ) k N eine konvergente Teilfolge der Folge (a n ) n N.Dannwirdder Grenzwert der Teilfolge (a nk ) k N als Häufungspunkt der Folge

Mehr

$Id: reihen.tex,v /06/12 10:59:50 hk Exp $ unendliche Summe. a 1 + a 2 + a 3 +.

$Id: reihen.tex,v /06/12 10:59:50 hk Exp $ unendliche Summe. a 1 + a 2 + a 3 +. Mathematik für Informatiker B, SS 202 Dienstag 2.6 $Id: reihen.tex,v.8 202/06/2 0:59:50 hk Exp $ 7 Reihen Eine Reihe ist eine unendliche Summe a + a 2 + a 3 +. Die Summanden a i können dabei reell oder

Mehr

Lösungen zur Probeklausur zur Vorlesung Analysis I, WS08/09, Samstag, (Version A)

Lösungen zur Probeklausur zur Vorlesung Analysis I, WS08/09, Samstag, (Version A) Lösungen zur Probeklausur zur Vorlesung Analysis I, WS08/09, Samstag, 10.1.009 (Version A) Kennwort: Übungsgruppe: (Sie können ein beliebiges Kennwort wählen, um Ihre Anonymität zu wahren! Da die Probeklausur

Mehr

Folgen und Reihen. Kapitel Folgen und Grenzwerte

Folgen und Reihen. Kapitel Folgen und Grenzwerte Kapitel 3 Folgen und Reihen Wie bereits in der Einleitung angedeutet, beschäftigt sich die Analysis sehr stark mit Grenzprozessen. Wir werden in diesem Kapitel die wichtigsten Grenzprozesse, nämlich die

Mehr

1 Häufungswerte von Folgen

1 Häufungswerte von Folgen KARLSRUHER INSTITUT FÜR TECHNOLOGIE INSTITUT FÜR ANALYSIS Dr. Christoph Schmoeger Heio Hoffmann WS 0/..0 Höhere Mathemati I für die Fachrichtung Informati. Saalübung (..0) Häufungswerte von Folgen Oft

Mehr

Vorlesung Mathematik 1 für Ingenieure (Wintersemester 2015/16)

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

Mehr

Wenn man eine Folge gegeben hat, so kann man auch versuchen, eine Summe. a 0 + a 1 + a 2 +

Wenn man eine Folge gegeben hat, so kann man auch versuchen, eine Summe. a 0 + a 1 + a 2 + 8 Reihen 38 8 Reihen Wenn man eine Folge gegeben hat, so kann man auch versuchen, eine Summe a 0 + a + a 2 + zu bilden. Wir wollen nun erklären, was wir darunter verstehen wollen. Zunächst kann man die

Mehr

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

Kapitel 5. Die trigonometrischen Funktionen Die komplexen Zahlen Folgen und Reihen in C Kapitel 5. Die trigonometrischen Funktionen 5.1. Die komplexen Zahlen 5.. Folgen und Reihen in C 5.10. Definition. Eine Folge (c n n N komplexer Zahlen heißt konvergent gegen c C, falls zu jedem ε > 0

Mehr

Eine zentrale Aufgabe der Analysis ist die Untersuchung von Konvergenz. Zur Motivation betrachten wir die Folge von rationalen Zahlen

Eine zentrale Aufgabe der Analysis ist die Untersuchung von Konvergenz. Zur Motivation betrachten wir die Folge von rationalen Zahlen 4 Folgen und Reihen Eine zentrale Aufgabe der Analysis ist die Untersuchung von Konvergenz. Zur Motivation betrachten wir die Folge von rationalen Zahlen, /, /3, /4, /5,.... Man sieht, dass sich die Zahlen

Mehr

Analysis I. Vorlesung 13. Gleichmäßige Stetigkeit

Analysis I. Vorlesung 13. Gleichmäßige Stetigkeit Prof. Dr. H. Brenner Osnabrück WS 2013/2014 Analysis I Vorlesung 13 Gleichmäßige Stetigkeit Die Funktion f: R + R +, x 1/x, ist stetig. In jedem Punkt x R + gibt es zu jedem ǫ > 0 ein δ > 0 mit f(u (x,δ))

Mehr

Dem Anschein nach werden diese Zahlen kleiner und kleiner und streben gegen Null. Was sollen sie sonst auch tun? Aber der Begriff

Dem Anschein nach werden diese Zahlen kleiner und kleiner und streben gegen Null. Was sollen sie sonst auch tun? Aber der Begriff 47 5 Irrationales 5.1 Folgen, Konvergenz und Vollständigkeit Eine Abbildung a : N R definiert eine Folge von reellen Werten a 1 = a(1), a 2 = a(2), a 3 = a(3),... Solche Zahlenfolgen werden uns dazu dienen,

Mehr

Folgen, Reihen, Potenzreihen, Exponentialfunktion

Folgen, Reihen, Potenzreihen, Exponentialfunktion Ferienkurs Seite 1 Technische Universität München Ferienkurs Analysis 1 Hannah Schamoni Wintersemester 2011/12 Folgen, Reihen, Potenzreihen, Exponentialfunktion 20.03.2012 Inhaltsverzeichnis 1 Folgen 2

Mehr

Analysis 1 - Beweise, vollständige Induktion und Folgen

Analysis 1 - Beweise, vollständige Induktion und Folgen Analysis 1 - Beweise, vollständige Induktion und Folgen 14. März 011 1 Beweise und Nation in der Mathematik - Grundlagen Wenn man das erste mal mit Mathematik in Berührung kommt, ist das größte Hindernis

Mehr

11 Logarithmus und allgemeine Potenzen

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

Mehr

9 Metrische und normierte Räume

9 Metrische und normierte Räume 9 Metrische und normierte Räume Idee: Wir wollen Abstände zwischen Punkten messen. Der Abstand soll eine reelle Zahl 0 sein (ohne Dimensionsangabe wie Meter...). 9.1 Definition Sei X eine Menge. Eine Metrik

Mehr

Lösungsvorschlag zu den Präsenzaufgaben der 1. Übung

Lösungsvorschlag zu den Präsenzaufgaben der 1. Übung Michael Winkler Johannes Lankeit 8.4.2014 Lösungsvorschlag zu den Präsenzaufgaben der 1. Übung Präsenzaufgabe 1: Rufe dir die folgenden Definitionen wieder in Erinnerung: C = {(x, y); x R, y R} bildet

Mehr

3 Folgen, Reihen, Grenzwerte 3.1 Zahlenfolgen Definition: Eine Folge ist eine geordnete Menge von Elementen an (den sogenannten Gliedern ), die

3 Folgen, Reihen, Grenzwerte 3.1 Zahlenfolgen Definition: Eine Folge ist eine geordnete Menge von Elementen an (den sogenannten Gliedern ), die 3 Folgen, Reihen, Grenzwerte 3.1 Zahlenfolgen Definition: Eine Folge ist eine geordnete Menge von Elementen an (den sogenannten Gliedern ), die eindeutig den natürlichen Zahlen zugeordnet sind ( n N, auch

Mehr

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

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

Mehr

Konvergenz einer Folge. 1-E1 Ma 1 Lubov Vassilevskaya

Konvergenz einer Folge. 1-E1 Ma 1 Lubov Vassilevskaya Konvergenz einer Folge 1-E1 Ma 1 Lubov Vassilevskaya Konvergenz einer Folge: Inhalt Drei Verhaltensmuster von Folgen. Beispiele 1 ) = 1 n, = n n +1, 2 ) = ( 1)n n +1 n und ihre graphischen Darstellungen.,

Mehr

Konvergenz von Folgen

Konvergenz von Folgen 6 Konvergenz von Folgen Definition 6.1 Eine Folge in C (oder R) ist eine Abbildung f : N C (oder R). Schreibweise: (a n ) n N, (a n ), a 1, a 2... wobei a n = f(n). Beispiele: 1) (1 + 2 n ) n N, 3 2, 5

Mehr

11. Folgen und Reihen.

11. Folgen und Reihen. - Funktionen Folgen und Reihen Folgen Eine Folge reeller Zahlen ist eine Abbildung a: N R Statt a(n) für n N schreibt man meist a n ; es handelt sich also bei einer Folge um die Angabe der Zahlen a, a

Mehr

Alternativ kann man auch die Differenz a n+1 a n betrachten:

Alternativ kann man auch die Differenz a n+1 a n betrachten: Aufgabe 1 Folgen auf Monotonie und Beschränktheit prüfen. a) Beschränktheit? Die Folge ( ) n N mit = n + ( 1) n ist nach unten beschränkt, denn es gilt n + ( 1) n n 1 1 für alle n N. Allerdings ist die

Mehr

Spickzettel Mathe C1

Spickzettel Mathe C1 Spickzettel Mathe C1 1 Mengenlehre 1.1 Potenzmenge Die Potenzmenge P (Ω) einer Menge Ω ist die Menge aller Teilmengen von Ω. Dabei gilt: P (Ω) := {A A Ω} card P (Ω) = 2 card Ω P (Ω) 1.2 Mengenalgebra Eine

Mehr

Unterricht 13: Wiederholung.

Unterricht 13: Wiederholung. , 1 I Unterricht 13: Wiederholung. Erinnerungen: Die kleinen Übungen nden diese Woche statt. Zur Prüfung müssen Sie Lichtbildausweis (Personalausweis oder Reisepass) Studierendenausweis mitbringen. I.1

Mehr

Proseminar Analysis Vollständigkeit der reellen Zahlen

Proseminar Analysis Vollständigkeit der reellen Zahlen Proseminar Analysis Vollständigkeit der reellen Zahlen Axel Wagner 18. Juli 2009 1 Voraussetzungen Zunächst wollen wir festhalten, was wir als bekannt voraussetzen: Es sei (Q, +, ) der Körper der rationalen

Mehr

Vorlesung Mathematik für Ingenieure I (Wintersemester 2007/08)

Vorlesung Mathematik für Ingenieure I (Wintersemester 2007/08) 1 Vorlesung Mathematik für Ingenieure I (Wintersemester 2007/08) Kapitel 4: Konvergenz und Stetigkeit Volker Kaibel Otto-von-Guericke Universität Magdeburg (Version vom 22. November 2007) Folgen Eine Folge

Mehr

Satz von Borel-Cantelli. Limes inferior von Mengen. Limes superior von Mengen. Stetigkeit. Konvergenz von Zufallsvariablen. Kolmogorow-Ungleichung

Satz von Borel-Cantelli. Limes inferior von Mengen. Limes superior von Mengen. Stetigkeit. Konvergenz von Zufallsvariablen. Kolmogorow-Ungleichung Satz von Borel-Cantelli Limes inferior von Mengen Limes superior von Mengen Stetigkeit Konvergenz von Zufallsvariablen Kolmogorow-Ungleichung Tschebyschow-Ungleichung Konvergenzkriterien Starkes Gesetz

Mehr

Definition Eine Metrik d auf der Menge X ist eine Abbildung d : X X IR

Definition Eine Metrik d auf der Menge X ist eine Abbildung d : X X IR 0 Inhaltsverzeichnis 1 Metrik 1 1.1 Definition einer Metrik............................. 1 1.2 Abstand eines Punktes von einer Menge................... 1 1.3 Einbettung eines metrischen Raumes in einen

Mehr

Topologische Grundbegriffe I. 1 Offene und Abgeschlossene Mengen

Topologische Grundbegriffe I. 1 Offene und Abgeschlossene Mengen Topologische Grundbegriffe I Vortrag zum Proseminar Analysis, 26.04.2010 Nina Neidhardt und Simon Langer Im Folgenden soll gezeigt werden, dass topologische Konzepte, die uns schon für die Reellen Zahlen

Mehr

Misterlösung zur Klausur zur Vorlesung Analysis I, WS08/09, Samstag, (Version C)

Misterlösung zur Klausur zur Vorlesung Analysis I, WS08/09, Samstag, (Version C) Misterlösung zur Klausur zur Vorlesung Analysis I, WS08/09, Samstag, 14..009 (Version C Vokabelbuch In diesem Teil soll getestet werden, inwieweit Sie in der Lage sind, wichtige Definitionen aus der Vorlesung

Mehr

Topologische Begriffe

Topologische Begriffe Kapitel 3 Topologische Begriffe 3.1 Inneres, Rand und Abschluss von Mengen Definition (innerer Punkt und Inneres). Sei (V, ) ein normierter Raum über K, und sei M V eine Menge. Ein Vektor v M heißt innerer

Mehr

1 Konvergenz im p ten Mittel

1 Konvergenz im p ten Mittel Konvergenz im p ten Mittel 1 1 Konvergenz im p ten Mittel In diesem Paragraphen werden zunächst in Abschnitt 1.1 die L p Räume eingeführt. Diese erweisen sich als vollständige, lineare Räume über R. In

Mehr

Kompaktheit und Überdeckungen. 1 Überdeckungskompaktheit

Kompaktheit und Überdeckungen. 1 Überdeckungskompaktheit Vortrag zum Proseminar zur Analysis, 17.05.2010 Min Ge, Niklas Fischer In diesem Vortrag werden die Eigenschaften von kompakten, metrischen Räumen vertieft. Unser Ziel ist es Techniken zu erlernen, um

Mehr

1 Einleitung. 2 Reelle Zahlen. 3 Konvergenz von Folgen

1 Einleitung. 2 Reelle Zahlen. 3 Konvergenz von Folgen 1 Einleitung Können Sie die folgenden Fragen beantworten? Sie sollten es auf jeden Fall versuchen. Dieser Fragenkatalog orientiert sich an den Themen der Vorlesung Analysis 1 aus dem Wintersemester 2008/09

Mehr

4 Messbare Funktionen

4 Messbare Funktionen 4 Messbare Funktionen 4.1 Definitionen und Eigenschaften Definition 4.1. Seien X eine beliebige nichtleere Menge, M P(X) eine σ-algebra in X und µ ein Maß auf M. Das Paar (X, M) heißt messbarer Raum und

Mehr

Cauchy-Folgen und Kompaktheit. 1 Cauchy-Folgen und Beschränktheit

Cauchy-Folgen und Kompaktheit. 1 Cauchy-Folgen und Beschränktheit Vortrag zum Seminar zur Analysis, 10.05.2010 Michael Engeländer, Jonathan Fell Dieser Vortrag stellt als erstes einige Sätze zu Cauchy-Folgen auf allgemeinen metrischen Räumen vor. Speziell wird auch das

Mehr

Musterlösung zum Weihnahchtsübungsblatt. Teil 1 von Martin Fabricius. Aufgabe 1

Musterlösung zum Weihnahchtsübungsblatt. Teil 1 von Martin Fabricius. Aufgabe 1 Musterlösung zum Weihnahchtsübungsblatt Teil von Martin Fabricius Aufgabe a) Diese Aufgabe kann z. B. durch ausmultiplizieren gelöst werden: (433) 7 = 4 7 3 +3 7 + 7 +3 7 0 = 4 343+3 49+ 7+3 = 37+47+4+3

Mehr

Numerische Verfahren und Grundlagen der Analysis

Numerische Verfahren und Grundlagen der Analysis Numerische Verfahren und Grundlagen der Analysis Rasa Steuding Hochschule RheinMain Wiesbaden Wintersemester 2011/12 R. Steuding (HS-RM) NumAna Wintersemester 2011/12 1 / 26 1. Folgen R. Steuding (HS-RM)

Mehr

Quiz Analysis 1. Lösungen zu den Aufgaben M1 bis M7 der Probeklausur. Mathematisches Institut, WWU Münster. Karin Halupczok.

Quiz Analysis 1. Lösungen zu den Aufgaben M1 bis M7 der Probeklausur. Mathematisches Institut, WWU Münster. Karin Halupczok. Quiz Analysis 1 Mathematisches Institut, WWU Münster Karin Halupczok WiSe 2011/2012 Lösungen zu den Aufgaben M1 bis M7 der Probeklausur 1 Aufgabe M1: Fragen zu Folgen, Reihen und ihre Konvergenz 2 Aufgabe

Mehr

Folgen und Reihen. Katharina Brazda 9. März 2007

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

Mehr

Stetigkeit. Definitionen. Beispiele

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

Mehr

x k = s k=1 y k = y konvergent. Dann folgt (cx k ) = cx für c K. Partialsummenfolge konvergiert

x k = s k=1 y k = y konvergent. Dann folgt (cx k ) = cx für c K. Partialsummenfolge konvergiert 4 Reihen Im Folgenden sei K R oder K C. 4. Definition. Es sei (x k ) Folge in K. Wir schreiben x k s und sagen, die Reihe x k konvergiere, falls die sogenannte Partialsummen-Folge s n x k n, 2,... in K

Mehr

Analysis I. Skript. von Maximilian Schlund

Analysis I. Skript. von Maximilian Schlund Analysis I Dozent: Prof. Suris Wintersemester 2006/07 Analysis I Skript von Maximilian Schlund Man beachte bitte, dass dies lediglich die L A TEX-Version meiner Mitschrit ist und kein offizielles Skript

Mehr

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

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

Mehr

Lösungen der Übungsaufgaben von Kapitel 3

Lösungen der Übungsaufgaben von Kapitel 3 Analysis I Ein Lernbuch für den sanften Wechsel von der Schule zur Uni 1 Lösungen der Übungsaufgaben von Kapitel 3 zu 3.1 3.1.1 Bestimmen Sie den Abschluss, den offenen Kern und den Rand folgender Teilmengen

Mehr

Vollständigkeit. Andreas Schmitt. Ausarbeitung zum Proseminar zur Topologie im WS 2012/13

Vollständigkeit. Andreas Schmitt. Ausarbeitung zum Proseminar zur Topologie im WS 2012/13 Vollständigkeit Andreas Schmitt Ausarbeitung zum Proseminar zur Topologie im WS 2012/13 1 Einleitung Bei der Konvergenz von Folgen im Raum der reellen Zahlen R trifft man schnell auf den Begriff der Cauchy-Folge.

Mehr