11 Der Satz von Picard-Lindelöf
|
|
- Leonard Solberg
- vor 7 Jahren
- Abrufe
Transkript
1 $Id: picrd.tex,v /02/08 13:58:43 hk Exp $ $Id: seprtion.tex,v /02/08 15:54:40 hk Exp $ 11 Der Stz von Picrd-Lindeöf Am Ende der etzten Sitzung htten wir begonnen uf einen Beweis der wesentichen Teie des Existenz- und Eindeutigkeitsstzes 10.Stz 2 hinzurbeiten. Wir htten bereits eine grundegende und es weitere vereinfchende Grundbeobchtung gemcht, es reicht us Systeme gewöhnicher Differentigeichungen von erster Ordnung zu betrchten. Der F von Systemen höherer Ordnung knn uf diesen durch Einführung zusätzicher Unbeknnter für die höheren Abeitungen zurückgeführt werden. Ein gemeines System us n gewöhnichen Differentigeichungen erster Ordnung ht die Form y = ft, y wobei die rechte Seite f : U R n eine uf einer offenen Teimenge U R n+1 des R n+1 definierte Funktion ist. In 10.Stz 2 htten wir vorusgesetzt, dss die Funktion f stetig und nch den hinteren n Vriben y = y 1,..., y n stetig prtie differenzierbr ist. Wir woen beweisen, dss unter dieser Vorussetzung jedes Anfngswertprobem y = ft, y, y = b für beiebiges, b U stets eine eindeutige mxime Lösung besitzt. Unser Zugng beruht dbei uf einer Umformuierung des Anfngswertprobems s ein geeignetes Fixpunktprobem, weche durch ds fogende Lemm gewähreistet wird. Lemm 11.1 Anfngswertprobeme s Fixpunktprobeme Seien n N mit n 1, U R n+1 = R R n eine offene Menge,, b U und f : U R n eine stetige Funktion. Weiter seien I R ein offenes Interv mit I und y : I R n eine stetige Funktion mit t, yt U für jedes t I. Dnn ist y genu dnn eine Lösung des Anfngswertprobems y = ft, y, y = b wenn für jedes t I git. yt = b + fs, ys ds Beweis: = Für jedes t I git nch dem Huptstz der Differenti- und Integrrechnung II. 2.Stz 9 yt = y + y s ds = b fs, ys ds.
2 = Zunächst ist y = b. Wieder nch dem Huptstz der Differenti- und Integrrechnung II. 2.Stz 9 ist die Funktion y stetig differenzierbr mit y t = ft, yt für jedes t I, d.h. y ist eine Lösung des Anfngswertprobems. Hben wir so ein Anfngswertprobem y = ft, y, y = b mit stetiger rechter Seite f : U R n, so können wir die Menge Λ := { y : I R n I R ist ein offenes Interv mit I und y ist stetig mit t, yt U für e t I betrchten, und für y : I R n in Λ bezeichne T y die stetige Abbidung T y : I R n ; t b + fs, ys ds. Dnn ist unser Anfngswertprobem geichwertig zur Fixpunktgeichung T y = y. Auf T woen wir jetzt den Bnchschen Fixpunktstz 1.Stz 1 nwenden. Hierzu sind ber noch einige Vorrbeiten notwendig. Zum einen hndet der Bnchsche Fixpunktstz von Abbidungen T : M M einer Menge M in sich sebst, wir müssen so eine geeignete Teimenge M Λ mit T M M finden. Weiter musste die Menge M im Bnchschen Fixpunktstz eine bgeschossene Teimenge eines Bnchrums sein, wir müssen so uch noch einen hierfür geeigneten Bnchrum konstruieren. Auf dem R n verwenden wir dbei in diesem Abschnitt immer die Mximumsnorm x = mx 1 k n x k für x R n. Im nun fogenden ersten Vorbereitungsemm finden wir bereits die Kndidten für die oben beschriebene Menge M. Lemm 11.2: Seien n N mit n 1, U R n+1 = R R n offen,, b U und f : U R n stetig. Dnn geten: Seien u, v R mit u < < v, C 0 und λ 0, ] mit C v u λ. Für e s u, v und e y B λ b gete s, y U und fs, y C. Ist dnn y : u, v R n eine stetige Funktion mit yt b λ für e t u, v, so ist uch t, yt U für jedes t u, v und die Funktion ỹ = T y erfüt ebenfs die Bedingung ỹt b λ für e t u, v. b Es gibt Konstnten u, v, λ, C R mit u < < v, C 0, λ > 0, C v u λ so, dss s, y U und fs, y C für e s [u, v], y B λ b git. } Beweis: Sei y : u, v R n stetig mit yt b λ für e t u, v. Für jedes t u, v ist dnn uch yt B λ b, so t, yt U und ft, yt C. Dmit 28-2
3 ist ỹ = T y definiert und für jedes t u, v hben wir ỹt b = fs, ys ds fs, ys ds C t C v u λ. b D U R n+1 offen ist, gibt es, r, λ R mit < < r, λ > 0 und [, r] B λ b U. D diese Menge kompkt ist und f stetig ist, ist weiter C := sup{ fs, y : s [, r], y B λ b} <. Schießich gibt es u, v R mit u < < v r und C v u λ, und wegen [u, v] [, r] erfüen diese e Bedingungen. Mit diesem Lemm sind die meisten Vorbereitungen zur Anwendung des Bnchschen Fixpunktstzes uf unsere Abbidung T durchgeführt, in der Sitution von Tei des Lemms werden wir den Stz uf die Menge M = {y : u, v R n stetig t u, v : yt b λ} nwenden. Tei des Lemms besgt ds T dnn eine Abbidung T : M M wird, und nch Tei b können wir überhupt geeignete Konstnten u, v, C, λ wähen uf die dnn nwendbr ist. As nächsten Schritt müssen wir einsehen, dss M sich s bgeschossene Teimenge eines Bnchrums interpretieren äßt. Wir htten in II. 4.5 gesehen ds der normierte Rum Bu, v, R := {y : u, v R y ist beschränkt} er beschränkten Funktionen von u, v in den R bezügich der Supremumsnorm voständig ist. Diese Ttsche dehnen wir jetzt uf beschränkte Funktionen die in den R n bbiden us, d.h. wir betrchten die Menge versehen mit der Supremumsnorm Bu, v, R n := {y : u, v R n y ist beschränkt} y := sup yt y Bu, v, R n. t u,v In Komponenten usgedrückt können wir diese Norm uch s y = mx 1 i n y i für e y Bu, v, R n schreiben. Dss es sich hierbei um eine Norm hndet, fogt nog zum in II. 4.5 behndeten skrwertigen F, wie wir jetzt noch einm 28-3
4 vorführen woen. Zunächst ist die Funktion konstnt geich Nu beschränkt, so hben wir 0 Bu, v, R n und es ist 0 = sup{0} = 0. Ist umgekehrt y Bu, v, R n mit y = 0, so git für jedes t u, v stets yt y = 0, so yt = 0, und dmit ist y die Nufunktion. Nun seien eine Funktion y Bu, v, R n und ein Skr λ R gegeben. Dnn ist sup{ λyt t u, v} = sup{ λ yt t u, v} = λ sup{ yt t u, v} = λ y, d.h. es ist λy Bu, v, R n mit λy = λ y. Schießich seien x, y Bu, v, R n gegeben. Für jedes t u, v hben wir dnn x + yt = xt + yt xt + yt x + y, d.h. es ist x + y Bu, v, R n und x + y = sup{ x + yt t u, v} x + y. Dmit hben wir gezeigt, dss Bu, v, R n ein Untervektorrum des Vektorrums er Abbidungen von u, v in den R n ist und ds eine Norm uf Bu, v, R n ist. Somit ist Bu, v, R n zumindest ein normierter Rum und wir behupten jetzt ds es sich dbei sogr um einen Bnchrum hndet, dss so die Supremumsnorm voständig ist. Sei so y k k N eine Cuchyfoge in Bu, v, R n. Sei 1 i n. Für e k, N git dnn uch y k,i y,i y k y, so biden die i-ten Komponenten y k,i k N eine Cuchyfoge im Bnchrum Bu, v, R. Fogich existiert eine beschränkte Funktion y i : u, v R so, dss die Foge y k,i k N in Bu, v, R gegen y i konvergiert. Wir erhten die beschränkte Funktion y := y i 1 i n : u, v R n und d y k y = mx{ y k,i y i 1 i n} für jedes k N git konvergiert die Foge y k k N gegen y. Dmit hben wir die Voständigkeit der Supremumsnorm uf Bu, v, R n bewiesen und fogich ist Bu, v, R n ein Bnchrum. As nächsten Schritt woen wir einsehen, dss die Menge Cu, v, R n := {y Bu, v, R n y ist stetig} er beschränkten, stetigen Funktionen von u, v in den R n ein bgeschossener Teirum von Bu, v, R n ist. Im skrwertigen F htten wir uch dies bereits in II. 4.5 gesehen, zur Wiederhoung woen wir den vektorwertigen F hier einm vorführen. Dss Cu, v, R n in Bu, v, R n bgeschossen ist, bedeutet ds Cu, v, R n mit seinem Abschuß in Bu, v, R n übereinstimmt, ds so jeder Berührpunkt der Menge Cu, v, R n wieder in Cu, v, R n iegt. Sei so eine Funktion y Cu, v, R n Bu, v, R n gegeben. Wir müssen zeigen, dss die Funktion y dnn stetig ist. Sei so t u, v gegeben. Sei ɛ > 0. Nch II. 4.Lemm 16.c existiert eine Funktion x Cu, v, R n mit y x < ɛ/3. D die Funktion x in t stetig ist, gibt es weiter ein δ > 0 so, dss für e s u, v mit t s < δ stets xt xs < ɛ/3 git. Für jedes s u, v mit t s < δ fogt dmit uch yt ys yt xt + xt xs + xs ys 2 y x + xt xs < ɛ. 28-4
5 Dmit ist die Funktion y im Punkt t ttsächich stetig, und wir hben y Cu, v, R n bewiesen. Dmit ist jeder Berührpunkt von Cu, v, R n in Bu, v, R n sebst stetig, und somit ist die Menge Cu, v, R n bgeschossen in Bu, v, R n. Nch II. 4.Lemm 19.c ist dmit uch der normierte Rum Cu, v, R n voständig, so ein Bnchrum. Dmit hben wir den Bnchrum konstruiert in dem wir den Bnchschen Fixpunktstz nwenden woen. Wir überegen uns jetzt ds die oben eingeführte Menge M ttsächich eine bgeschossene Teimenge von Cu, v, R n ist. In Cu, v, R n hben wir die Funktion konstnt geich b, die wir der Einfchheit hber uch s b Cu, v, R n bezeichnen, und dmit können wir die Menge M s M = {y Cu, v, R n t u, v : yt b λ} = {y Cu, v, R n sup{ yt b : t u, v} λ} = {y Cu, v, R n : y b λ} = B λ b schreiben, d.h. M ist eine bgeschossene Kuge in Cu, v, R n mit dem Mittepunkt b. Insbesondere ist M dmit eine bgeschossene Teimenge von Cu, v, R n. Nch Lemm 2. können wir T zu einer Abbidung T : M M; y T y : u, v R n ; t b + fs, ys ds einschränken. Zur Anwendung des Bnchschen Fixpunktstzes uf T feht uns nur noch die Kontrktionsbedingung, wir bruchen eine Konstnte 0 q < 1 mit T x T y q x y für e x, y M. Aerdings gibt es soch eine Konstnte im Agemeinen nicht, wir benötigen eine zusätziche Bedingung n die rechte Seite f unseres Anfngswertprobems um die Existenz eines pssenden q zu gewähreisten. Definition 11.1: Seien n N mit n 1, U R n+1 offen und f : U R n eine stetige Funktion. Die Funktion f heißt in der der zweiten Vriben Lipschitz-stetig wenn es eine Konstnte L 0 mit ft, x ft, y L x y für e t R, x, y R n mit t, x U und t, y U gibt. Jedes soche L wird dnn s eine Lipschitz-Konstnte für f bezeichnet, und wir sgen ds f die Lipschitz-Bedingung erfüt. Sei wieder ein Anfngswertprobem y = ft, y, y = b gegeben, wobei wir nnehmen ds die rechte Seite f : U R n die Lipschitz-Bedingung erfüt, etw mit einer Konstnte L 0. Gemäß Lemm 2 können wir u, v R mit u < < v und Konstnten C 0, λ 0, ] mit C v u λ und s, y U, fs, y C für e s u, v, y B λ b finden. Dnn htten wir gesehen ds M = Cu, v, B λ b = {y Cu, v, R n t u, v : yt B λ b} 28-5
6 bgeschossen in Cu, v, R n mit M Λ und T M M ist. Sind x, y M, so hben wir für e t u, v stets T xt T yt = fs, xs ds fs, ys ds t t fs, xs fs, ys ds L xs ys ds und dmit ist uch T x T y Lv u x y. L x y t, Ist so Lv u < 1, so können wir den Bnchschen Fixpunktstz uf die Funktion T : M M nwenden. Diese Bedingung könnten wir durch Verkeinern des Intervs u, v jederzeit erreichen, es gibt ber einen keinen Trick dies zu vermeiden, dieser geht ursprüngich uf Bieecki zurück. Wir geben uns ein θ > 0 vor, und führen uf Cu, v, R n eine neue Norm ein, nämich x θ := sup e θl t xt t u,v für jede beschränkte, stetige Funktion x Cu, v, R n. Dss dies wirkich eine Norm ist, rechnet mn genuso nch wie wir dies vorhin für die Supremumsnorm getn hben. Die Norm θ hängt eng mit der Supremumsnorm zusmmen, für jedes x Cu, v, R n git für e t u, v, so ist uch e θl mx{v, u} xt e θl t xt xt e θl mx{v, u} x x θ x. Die Norm θ ist so nch II. 8.Lemm 5. äquivent zur Supremumsnorm uf Cu, v, R n, und insbesondere ist nch II. 8.Lemm 5 die Menge M uch bgeschossen in Cu, v, R n bezügich der Norm θ und die Norm θ ist uch wieder voständig, d.h. Cu, v, R n ist uch in der neuen Norm weiterhin ein Bnchrum. Dmit sind wir jetzt in der Lge den Stz von Picrd-Lindeöf zu beweisen. Stz 11.3 Stz von Picrd-Lindeöf Seien n N mit n 1, U R n+1 offen und f : U R n erfüe die Lipschitzbedingung. Weiter seien, b U, u, v R mit u < < v und λ > 0 mit u, v B λ b U und es sei C 0 mit C v u λ und fs, y C für e s u, v, y B λ b. Dnn existiert genu eine Lösung y : u, v B λ b des Anfngswertprobems y = ft, y, y = b und ist x : u, v B λ b eine stetige Funktion so konvergiert die sogennnte Picrd-Itertion T k x k N uf u, v geichmäßig gegen y. 28-6
7 Beweis: Wähe ein beiebiges θ > 1 und verwende uf Cu, v, R n die oben eingeführte Norm θ. Weiter seien wieder M := Cu, v, B λ b Cu, v, R n und betrchte die nch Lemm 2. wohdefinierte Abbidung T : M M; y T y : u, v R n ; t b + fs, ys ds. Sind jetzt x, y M, so können wir für jedes t u, v die obige Rechnung etws modifizieren, und erhten T xt T yt L xs ys ds t = L e θl s e θl s xs ys ds L e θl s ds x y θ so hben wir uch = 1 θ eθl t 1 x y θ 1 θ eθl t x y θ, e θl t T xt T yt 1 θ x y θ. Diese Überegung zeigt T x T y θ 1 θ x y θ, die Abbidung T ist so kontrhierend. Nch dem Bnchschen Fixpunktstz 1.Stz 1 gibt es genu ein y M mit T y = y und für jedes x M konvergiert die Foge T k x k N in Cu, v, R n gegen y. Nch Lemm 1 ist y : u, v R n die eindeutige uf gnz u, v definierte Lösung des Anfngswertprobems y = ft, y, y = b mit yt b λ für e t u, v. Weiter konvergiert die Picrd-Itertion T k x k N für jedes x M nch II. 8.Lemm 5. uch in der Supremumsnorm gegen y, d.h. die Picrd-Itertion konvergiert uf u, v geichmäßig gegen y. As ein einfches Beispie für die Picrd-Itertion schuen wir uns einm ds Anfngswertprobem y = µy, y0 = 1 mit einer Konstnten µ R n. Die Funktion f ist hier f : R 2 R; t, y λy, und geben wir uns ein beiebiges λ > 0 vor, so git sup{ ft, y : t R, y [1 λ, 1 + λ]} = µ λ + 1, in Lemm 2. können wir so ds Interv u, v = ɛ, ɛ verwenden wenn µ ɛ < λ/2λ+1 ist. Weiter ist f stetig und in der zweiten Vriben Lipschitz-stetig mit der 28-7
8 Lipschitz-Konstnten L = µ, der Stz von Picrd-Lindeöf ist so in diesem Interv nwendbr. Die Picrd-Itertion ist gegeben durch T yt = 1 + µ 0 ys ds, und wir woen mit der Funktion y 0 t = 1 konstnt Eins strten. Wir behupten, dss für jedes k N und e t ɛ, ɛ stets y k t := T k y 0 t = k µt j git. Für k = 0 ist dies kr, und ist die Aussge für ein k N bereits whr, so git für jedes t ɛ, ɛ weiter uch [ t k ] µs j y k+1 t = T y k t = 1 + µ y k s ds = 1 + µ ds 0 0 j! j=0 k µs j+1 t k = 1 + µt j+1 k+1 j + 1! = 1 + j + 1! = µt j, j! j=0 und Behuptung ist so mit voständiger Induktion bewiesen. Die Picrd-Itertion besteht hier so us den Prtisummen der Reihendrsteung e µt µt j = j! j=0 der Exponentifunktion us I Der Existenz- und Eindeutigkeitsstz 10.Stz 2 ist noch etw weitergehender s der eben bewiesene Stz 3 von Picrd-Lindeöf. Der erstgennnte Stz äßt sich ber mit weitgehend formen Argumenten uf den Stz von Picrd-Lindeöf zurückführen. Seien so wieder n N mit n 1, eine offene Menge U R n+1 und eine stetige Funktion f : U R n gegeben. Wie in den Vorussetzungen von 10.Stz 2 nehmen wir n, dss f nch den hinteren n Vriben stetig prtie differenzierbr ist. Für jedes t, y U existiert so die Abeitung D y ft, y von f nch den hinteren n Vriben, und die Funktion D y f : U R n n ist stetig. Hierus fogt dnn, dss f ok die Lipschitz-Bedingung erfüt. Sei nämich ein Punkt, b U gegeben. D U R n+1 offen ist, gibt es dnn u, v R mit u < < v und ein ɛ > 0 mit [u, v] B ɛ b U. D die Funktion D y f uf der kompkten Menge [u, v] B ɛ b stetig ist, ist dmit uch j=0 0 j! j=0 L := sup{ D y ft, y : t [u, v], y B ɛ b} <. Für e t [u, v], x, y B ɛ b iefert die Mittewertungeichung II. 8.Lemm 21 dnn die Lipschitz-Bedingung ft, x ft, y sup D y ft, z z [x,y] 28-8 j=0 x y L x y.
9 Die stetige Differenzierbrkeit nch den hinteren Vriben impiziert so ok die Lipschitz-Bedingung. Zusmmen mit dem Stz von Picrd-Lindeöf fogt drus weiter die Eindeutigkeit mximer Lösungen von Anfngswertprobemen. Angenommen wir hben ein offenes Interv I R und zwei Lösungen x, y : I R n von y = ft, y, die in einem Punkt übereinstimmen, so xt 0 = yt 0 für ein t 0 I. Wir woen uns überegen, dss dnn schon x = y ist. D x und y beide stetig sind, ist die Menge I 1 := {t I xt yt} in R offen. Weiter behupten wir ds uch die Menge I 2 := {t I xt = yt} offen ist. Sei nämich t I 2 und setze b := xt = yt. D die Funktion f ok die Lipschitz-Bedingung erfüt, finden wir mit Lemm 2.b eine offene Menge V R n+1 mit t, b V U und Konstnten u, v, C, Λ R mit u < t < v, C 0, λ > 0, C v u λ so, dss u, v I, u, v B λ b V git, f uf V die Lipschitz-Bedingung erfüt, und für e s u, v, z B λ t stets fs, z C und xs b λ sowie ys b λ geten. Die Eindeutigkeitsussge im Stz von Picrd-Lindeöf ergibt dnn x u, v = y u, v offen, d.h. es ist t u, v I 2. Dmit ist uch die Menge I 2 offen. Wegen I = I 1 I 2, I 1 I 2 = und I 2 fogt I 1 =, d Interve nch II. 8.Lemm 9 zusmmenhängend sind. Dies bedeutet xt = yt für e t I, wir hben so x = y eingesehen. Nehmen nun n, dss y : I R n und ỹ : Ĩ Rn zwei mxime Lösungen von y = ft, y sind und ds es ein t 0 I Ĩ mit yt 0 = ỹt 0 gibt. Dnn ist uch J := I Ĩ ein offenes Interv mit t 0 J und nch unserer eben bewiesenen Aussge git y J = ỹ J. Dmit ist ber uch { y : I Ĩ yt, t I, Rn ; t ỹt, t Ĩ eine Lösung von y = ft, y mit y I = y und y Ĩ = ỹ, d.h. die Mximität von y und ỹ iefert y = y = ỹ. Ist so, b U, so gibt es nch dem Stz von Picrd-Lindeöf Stz 3 eine Lösung des Anfngswertprobems y = ft, y, y = b, nch 10.Lemm 1 gibt es dnn weiter uch eine mxime Lösung dieses Anfngswertprobems, und nch der eben bewiesenen Aussge ist diese mxime Lösung dnn eindeutig bestimmt. Dmit ist 10.Stz 2 im wesentich bewiesenen. Die etzte Aussge dieses Stzes, dss so mxime Lösungen nicht einfch stoppen, woen wir hier ber nicht mehr beweisen. Zum Abschuß woen wir nur noch uf eine weitere keine Konsequenz des Stzes von Picrd-Lindeöf hinweisen. In 10.5 htten wir ohne Beweis behuptet, dss die mximen Lösungen einer ineren Differentigeichung y n = n 1 ty n t + gt mit stetigen Funktionen 0,..., n 1, g : I R immer uf dem gnzen Interv I definiert sind. Wir woen uns überegen, dss dies us Stz 3 fogt. Zunächst müssen 28-9
10 wir unsere Geichung n-ten Grdes hierzu in ein System ersten Grdes trnsformieren, und wir htten gesehen, dss dies durch y 0 = y 1,..., y n 2 = y n 1, y n 1 = n 1 ty n ty 0 + gt erfogt, wobei wir y = y 0 schreiben. Definieren wir dnn für e t I At := , ht := gt 0 t 1 t 2 t n 1 t so können wir ds System erster Ordnung s y = Aty + ht schreiben, die Funktion f : I R n R n ist hier so durch ft, y = Aty + ht für e t I, y R n gegeben. Sei nun J I ein kompktes Interv. Dnn ist und für e t J, x, y R n hben wir L := sup{ At : t J} <, ft, x ft, y = At x y At x y L x y, uf J R n erfüt f so die Lipschitz-Bedingung. Mit dem Stz von Picrd-Lindeöf fogt dnn die Existenz von uf J definierten Lösungen. D wir I durch soche Interve überdecken können, fogt schießich uch die Existenz von uf gnz I definierten Lösungen. 12 Der Seprtionsnstz Nchdem wir in den etzten beiden Kpiten die Theorie gewöhnicher Differentigeichungen behndet hben, woen wir jetzt zum Abschuß einen Anstz zur Lösung prtieer Differentigeichungen besprechen. Form werden prtiee Differentigeichungen nog zu gewöhnichen Differentigeichungen definiert. Ein System von n prtieen Differentigeichungen erster Ordnung für eine Funktion u in p Vriben und mit Werten im R q ht die Form F x 1,..., x p, u, u,..., u = 0 x 1 x p 28-10
11 wobei F : U R n eine uf einer offenen Menge U R p+p+1q definierte Funktion ist. Eine Lösung der Differentigeichung ist dnn eine stetig differenzierbre Funktion u : V R q definiert uf einer offenen Menge V R p mit x, ux, u x,..., u x U x 1 x p und F x, ux, u x,..., u x = 0 x 1 x p für e x V. Eine prtiee Differentigeichung zweiter Ordnung ht entsprechend die Form u 2 u F x i 1 i p, u, = 0. x i x i x j, 1 i p 1 i j p Dbei wird von einer Lösung u zweifche stetige Differenzierbrkeit gefordert, so dss es nch dem Lemm von Schwrtz II. 9.Stz 2 nicht uf die Reihenfoge zweifcher prtieer Abeitungen nkommt. Entsprechend werden prtiee Differentigeichungen dritter und höherer Ordnung definiert. Bei prtieen Differentigeichungen treten so im Unterschied zu den gewöhnichen Differentigeichungen Abeitungen nch mehreren Vriben uf. Beispiesweise htten wir in II. 1.2 s ein Beispie zur Tyorschen Forme ds sogennnte Probem der schwingenden Site behndet. Bei diesem htten wir die Bewegungsgeichung einer eingespnnte Site einer Länge > 0 hergeeitet. Bezeichnet ux, t die Ausenkung der Site im Punkt x [0, ] zum Zeitpunkt t, so erfüte u, wie in II. 1.2 gesehen, die sogennnte eindimensione Weengeichung 2 u = 1 ν 2 2 u x 2, u ux,t x=0 x x= t 2 wobei ν > 0 eine Mterikonstnte ist. Dies ist eine prtiee Differentigeichung zweiter Ordnung für die Funktion u in den beiden Vriben x und t. Ein zweites Beispie einer prtieen Differentigeichung zweiter Ordnung ist die sogennnte eindimensione Wärmeeitungsgeichung 2 u x 2 = u t, bei wecher die Funktion u die zeitiche Entwickung der Tempertur eines Drhtes beschreibt, d.h. ux, t so die Tempertur des Drhtes zum Zeitpunkt t im Punkt x sein. Wir woen nun einen einfchen Anstz zum Finden von Lösungen einer prtieen Differentigeichung vorsteen, den sogennnten Seprtionsnstz. Wir formuieren diesen Anstz hier für unbeknnte skre Funktionen in zwei Vriben, bei nderer 28-11
12 Vribenzh oder Vektorfunktionen können dnn noge Ansätze verwendet werden. Der Anstz besteht drin die gesuchte Funktion u s ein Produkt ux, t = ϕx ψt Seprtionsnstz einer nur von x bhängigen Funktion und einer nur von t bhängigen Funktion zu schreiben. As ein Beispie betrchten wir die eindimensione Wärmeeitungsgeichung 2 u x 2 = u t. Der Seprtionsnstz ux, t = ϕxψt wird zu 2 u x = 2 ϕ xψt =! u t = ϕxψ t ϕ x ϕx = ψ t ψt =: λ. D die inke Seite in der rechts stehenden Geichung nur von x und die rechte Seite nur von t bhängt, müssen beide Seiten konstnt sein, und wir nennen die Konstnte λ. Dies ergibt für die beiden Funktionen ϕ und ψ die gewöhnichen Differentigeichungen ϕ = λϕ und ψ = λψ. Die Geichung für ψ ht dbei die gemeine Lösung ψt = Ce λt C R konstnt. Auch die Geichung für ϕ hben wir bereits zu Beginn des 10 behndet, die gemeine Lösung hing dbei vom Vorzeichen von λ b, und ergb sich s A sinh λ x + B cosh λ x, λ > 0, ϕx = Ax + B, λ = 0, A sin λ x + B cos λ x, λ < 0 mit Konstnten A, B R. Im Produkt ux, t = ϕx ψt = Ce λt ϕx können wir die Konstnte C n A und B hernziehen und sie dnn wegssen, d.h. wir können C = 1 nnehmen, so ux, t = e λt ϕx. Für jede Wh der drei Prmeter A, B und λ hben wir dmit eine Lösung der Wärmeeitungsgeichung. In der übichen Interprettion hben wir, wie bereits erwähnt, einen Drht der durch die Vribe x beschrieben wird, und ux, t ist die Tempertur des Drhtes im Punkt x zum Zeitpunkt t. Um die Lösung etws weiter einzuschränken knn mn etw Rndbedingungen n die Funktion u steen. Nehmen wir einm n, unser Drht ht die Länge > 0 und wird durch 0 x prmetrisiert. Wir fordern dnn ds die Temprtur n den beiden Endpunkten x = 0 und x = konstnt gehten wird, und woen uns überegen weche Einschränkungen n die drei Prmeter A, B und λ durch diese Bedingung uftreten. Dss die Tempertur in den beiden Endpunkten konstnt beibt bedeutet gerde u t u 0, t =, t = 0 t 28-12
13 für e t R. Wegen u t x, t = ϕxψ t = λϕxe λt bedeutet diese Rndbedingung so λϕ0 = Cλϕ = 0. Dbei ist der F λ = 0 ein Ausnhmef, denn dnn ist ψt = 1 für e t R, d.h. ux, t = ϕx = Ax + B hängt überhupt nicht von der Zeit b. Diese Lösung ist für uns von keinem großen Interesse, dher nehmen wir nun n, dss u nicht in t konstnt ist, so insbesondere λ 0 git. Dnn bruchen wir ϕ0 = ϕ = 0. In beiden Fäen für λ ist ϕ0 = B, so B = 0. Wäre λ > 0, so hätten wir A sinh λ = ϕ = 0, so A = 0 d sinh x > 0 für e x > 0 ist, ber dies bedeutet ϕ = 0 und somit u = 0 im Widerspruch zu unserer Annhme ds u nicht in t konstnt ist. Der F λ > 0 knn so nicht uftreten, und somit muss λ < 0 sein. Wäre dbei A = 0, so hätten wir erneut ϕ = 0, d.h. wir hben A 0. Unsere Bedingung wird zu Dmit gibt es ein n Z mit A sin λ = ϕ = 0 = λ πz. λ = π2 n2. Wegen λ 0 können wir uns uf n N\{0} beschränken. Die seprierten Lösungen die unsere Rndbedingung erfüen sind so bis uf eine Normierung ux, t = Ax + B und u n x, t = e π2 n 2 t sin, n = 1, 2, 3,.... Mn bezeichnet die Lösung u n s die n-te Grundösung. Dies sind ntürich nicht e Lösungen der Wärmeeitungsgeichung unter unserer Rndbedingung, sondern nur diejenigen die vom Seprtionsnstz geiefert werden. Weitere Lösungen knn mn etw durch Superposition der Grundösungen erzeugen, d.h. wir geben uns reee Konstnten A 1, A 2, A 3,... vor, und biden die Lösung ux, t := A 1 u 1 x, t + A 2 u 2 x, t + A 3 u 3 x, t +. Wenn wir hier nur eine endiche Summe nehmen, gibt uns dieser Ausdruck immer eine Lösung. Für unendiche Summen bruchen wir dgegen eine geeignete Konvergenzbedingung. Bei den uns zur Verfügung stehenden Hifsmitten ist es einfchsten, zu verngen ds die Reihe n=1 A n bsout konvergiert, dss so A n < ist. Für e n 1, x [0, ], t 0 hben wir dnn A n exp π2 n 2 t sin A n, n=
14 so ist die Funktionenreihe ux, t := A n exp π2 n 2 t sin n=1 nch dem Weierstrss-Kriterium II. 4.Lemm 14 uf [0, ] R 0 geichmäßig konvergent, und stet somit nch II. 4.Stz 5.b eine uf [0, ] R 0 stetige Funktion dr. An den beiden Endpunkten ist dbei u0, t = u, t = 0 für e t R. Im Inneren 0, 0, erfüt u die eindimensione Wärmeeitungsgeichung. Sei nämich ein ɛ > 0 gegeben. Nch I. 13.Stz 21.c git im x xe x = 0, es existiert so ein x 0 > 0 mit xe x 1 für e x x 0. Weiter gibt es ein n 0 N mit und für jedes n N mit n n 0 ist dnn π 2 n 2 ɛ x 0, so π2 n 2 ɛ exp π2 n 2 ɛ Setzen wir so { } 2 C := mx π 2 ɛ so ist n 0 x 0 π ɛ 1 und somit n 2 exp π2 n 2 ɛ 2 π 2 ɛ. { } n 2 exp π2 n 2 ɛ 1 n < n 0, n exp π2 n 2 ɛ n 2 exp π2 n 2 ɛ C für e n 1. Für e n 1 und e x [0, ], t ɛ fogen hierus weiter A nn 2 exp π2 n 2 t sin C A n und A nn exp π2 n 2 t cos C A n. Wieder nch dem Weierstrsschen Konvergenzkriterium II. 4.Lemm 14 und dem Differenzierbrkeitsstz unter geichmäßiger Konvergenz II. 4.Stz 11 fogt die Existenz und Stetigkeit der prtieen Abeitungen u x, t = π2 t u x x, t = π A n n 2 exp n=1 A n n exp n=1 2 u x, t = π2 x2 A n n 2 exp n= π2 n 2 t π2 n 2 t cos π2 n 2 t sin, sin,
15 für e x [0, ], t ɛ. D ɛ > 0 beiebig wr, fogt ds u uf [0, ] R >0 ttsächich eine Lösung der Wärmeeitungsgeichung ist. Wir woen dieses Probem noch etws weiter untersuchen. Wir denken uns die Tempertur des Drhtes zum Strtzeitpunkt t = 0 s vorgegeben, die Tempertur im Punkt x [0, ] sei etw fx R. Dbei verngen wir f0 = f = 0. Für die Funktion u wird diese Anfngsbedingung zu ux, 0 = fx für e x [0, ], und schreiben wir u in der obigen Reihendrsteung, so wird diese Bedingung zu fx = ux, 0 = A n sin. n=1 Es stet sich so die Frge wnn wir die Funktion f in dieser Form schreiben können. Ds weitere Studium dieser Frge ist der Geburtsort der Theorie der Fourierreihen, diese wurden von Fourier gerde zur Behndung der Wärmeeitungsgeichung eingeführt. Wir werden dieses Them ber in diesem Semester nicht mehr behnden, und beenden dher dieses Kpite
Satz 6.5 (Mittelwertsatz der Integralrechnung) Sei f : [a, b] R stetig. Dann gibt es ein ξ [a, b], so dass. b a. f dx = (b a)f(ξ) f dx (b a)m.
Stz 6.5 (Mittelwertstz der Integrlrechnung) Sei f : [, b] R stetig. Dnn gibt es ein ξ [, b], so dss 9:08.06.2015 gilt. f dx = (b )f(ξ) Lemm 6.6 Sei f : [, b] R stetig und m f(x) M für lle x [, b]. Dnn
Mehr1 Metrische Räume. Sei X eine nichtleere Menge. Definition 1.1. Eine Abbildung: d : X X R heißt Metrik auf X, falls für alle x, y, z X gilt
Metrische Räume Sei X eine nichtleere Menge. Definition.. Eine Abbildung: d : X X R heißt Metrik uf X, flls für lle x, y, z X gilt (i) d(x, y) 0, (ii) d(x, y) = d(y, x), (iii) d(x, y) d(x, z) + d(z, y)
MehrVII. Folgen und Reihen von Funktionen (Vertauschung von Grenzprozessen)
VII. Folgen und Reihen von Funktionen (Vertuschung von Grenzprozessen) Definition. Sei {f n } eine Folge von Funktionen, die uf einer Menge E definiert sind. Die Folgen der Funktionswerte {f n (x)} seien
MehrLösungsvorschläge zum 9. Übungsblatt.
Übung zur Anlysis II SS 1 Lösungsvorschläge zum 9. Übungsbltt. Aufgbe 33 () A : {(x, y) R : x [ 1, 1] und y oder x und y [ 1, 1]}. (b) A : {(x, y) R : x < y < 1 + x }. (c) A : {(x, y) R : x < y < 1 + x
MehrKarlsruher Institut für Technologie (KIT) SS 2013 Institut für Analysis Prof. Dr. Tobias Lamm Dr. Patrick Breuning
Krlsruher Institut für Technologie KIT SS 3 Institut für Anlysis 943 Prof Dr Tobis Lmm Dr Ptrick Breuning Höhere Mthemtik II für die Fchrichtung Physik 3 Übungsbltt Aufgbe Sei K ein Kreis im R vom Rdius
Mehr5.1 Charakterisierung relativ kompakter und kompakter
Kpitel 5 Kompkte Mengen 5.1 Chrkterisierung reltiv kompkter und kompkter Mengen X sei im weiteren ein Bnchrum. Definition 5.1. Eine Menge K X heißt kompkt, wenn us jeder offenen Überdeckung von K eine
MehrZum Satz von Taylor. Klaus-R. Loeffler. 2 Der Satz von Taylor 2
Zum Stz von Tylor Klus-R. Loeffler Inhltsverzeichnis 1 Der verllgemeinerte Stz von Rolle 1 2 Der Stz von Tylor 2 3 Folgerungen, Anwendungen und Gegenbeispiele 4 3.1 Jede gnzrtionle Funktion ist ihr eigenes
MehrKAPITEL 18 UND 19 H. KOCH. Kapitel 18. x>a. x<y
KAPITEL 18 UND 19 H. KOCH 1. VORLESUNG VOM 08.01.2018 Kpitel 18 Definition 1 (Zerlegungen, Treppenfunktionen, Regelfunktionen) Sei < b. 1. Eine Zerlegung τ von [, b] besteht us einer Zhl N N und (N + 1)
Mehr3 Uneigentliche Integrale
Mthemtik für Physiker II, SS 2 Freitg 2.5 $Id: uneigentlich.te,v.7 2/5/2 :49:7 hk Ep $ $Id: norm.te,v.3 2/5/2 2:2:45 hk Ep hk $ 3 Uneigentliche Integrle Am Ende der letzten Sitzung htten wir ds Mjorntenkriterium
Mehr2.6 Unendliche Reihen
2.6 Unendliche Reihen In normierten Räumen steht ds wichtige Werkzeug der Bildung von unendlichen Reihen zur Verfügung. Mn denke in diesem Zusmmenhng drn, dss mn in der Anlysis Potenz- und Fourierreihen
MehrReelle Analysis. Vorlesungsskript. Enno Lenzmann, Universität Basel. 7. November 2013
Reelle Anlysis Vorlesungssript Enno Lenzmnn, Universität Bsel 7. November 213 5 Konvergenz- und Approximtionssätze 5.1 Monotone und Dominierte Konvergenz Wir strten mit einem grundlegenden Stz der Integrtionstheorie,
Mehr3 Uneigentliche Integrale
Mthemtik für Ingenieure II, SS 29 Dienstg 9.5 $Id: uneigentlich.te,v.5 29/5/9 6:23:8 hk Ep $ $Id: prmeter.te,v.2 29/5/9 6:8:3 hk Ep $ 3 Uneigentliche Integrle Mn knn die eben nchgerechnete Aussge e d =,
Mehr2 Lineare Operatoren. T(αx + βy) = αtx + βty x,y X, α, β K. (b) Ist T linear, so heißt
2 Linere Opertoren Im Folgenden seien X,Y, Z stets normierte Räumen über dem selben Körper K = C oder K = R. 2.1. Definition. () Eine Abbildung T : X Y heißt liner, flls T(αx + βy) = αtx + βty x,y X, α,
MehrKlausurvorbereitungsausfgaben für die Feiertage Analysis II im WS 2013/2014
Institut für Mthemtik Freie Universität Berlin C. Hrtmnn, A. Ppke Wer spricht von Siegen, Überleben ist lles. Riner Mri Rilke Lösung zu Klusurvorbereitungsusfgben für die Feiertge Anlysis II im WS 23/24
Mehr11. DER HAUPTSATZ DER DIFFERENTIAL- UND INTEGRALRECHNUNG
91 Dieses Skript ist ein Auszug mit Lücken us Einführung in die mthemtische Behndlung der Nturwissenschften I von Hns Heiner Storrer, Birkhäuser Skripten. Als StudentIn sollten Sie ds Buch uch kufen und
MehrThema 7 Konvergenzkriterien (uneigentliche Integrale)
Them 7 Konvergenzkriterien (uneigentliche Integrle) In diesem Kpitel betrchten wir unendliche Reihen n= n, wobei ( n ) eine Folge von reellen Zhlen ist. Die Reihe konvergiert gegen s (oder s ist die Summe
MehrMusterlösung der 1. Klausur zur Vorlesung
Prof. Dr. M. Röger Dipl.-Mth. C. Zwilling Fkultät für Mthemtik TU Dortmund Musterlösung der. Klusur zur Vorlesung Anlysis I (24.02.206) Wintersemester 205/6 Aufgbe. Sei R mit sin() 0. Der Beweis erfolgt
MehrVI. Das Riemann-Stieltjes Integral.
VI. Ds Riemnn-Stieltjes Integrl. Es stellt sich herus, dss der hier entwickelte Integrlbegriff strk von der Ordnungsstruktur von R bhängt. Definition. Sei [, b] ein Intervll in R. Unter einer Prtition
Mehrnennt man eine Zerlegung (Partition, Unterteilung) des Intervalls [a, b]. Die Feinheit der Zerlegung ist dabei
Kpitel 8: Integrtion Erläuterung uf Folie 8.1 Ds bestimmte Integrl Sei f : [, b] R eine beschränkte Funktion uf einem (zunächst) kompkten Intervll [, b]. Definition: 1) Eine Menge der Form Z = { = x 0
MehrSerie 13 Lösungsvorschläge
D-Mth Mss und Integrl FS 204 Prof. Dr. D. A. Slmon Serie 3 Lösungsvorschläge. Sei I := [, b] R ein kompktes Intervll und sei B 2 I die Borel-σ-Algebr. Def. Eine Funktion f : I R heisst von beschränkter
Mehr2 Trigonometrische Formeln
Mthemtische Probleme, SS 015 Donnerstg 7.5 $Id: trig.tex,v 1.11 015/05/19 17:1:13 hk Exp $ $Id: convex.tex,v 1.17 015/05/18 11:15:36 hk Exp $ Trigonometrische Formeln.3 Spezielle Werte der trigonometrischen
MehrLineare DGL zweiter Ordnung
Universität Duisburg-Essen Essen, 03.06.01 Fkultät für Mthemtik S. Buer C. Hubcsek C. Thiel Linere DGL zweiter Ordnung Betrchten wir ds AWP { x + x + bx = 0 mit, b, t 0, x 0, v 0 R. Der Anstz xt 0 = x
Mehr80 Schwingende Saiten
80 Schwingende Saiten 331 80 Schwingende Saiten 80.1 Probem. Es werden die Schwingungen einer (Geigen-) Saite der Länge > 0 und Massendichte ρ(x) > 0, 0 x, untersucht. Ist diese in den Punkten x = 0 und
MehrGeodäten. Mathias Michaelis. 28. Januar 2004
Geodäten Mthis Michelis 28. Jnur 2004 1 Vektorfelder Definition 1.1 Sei S 3 eine reguläre Fläche. Ein Vektorfeld uf S ist eine Abbildung v : S 3 so, dss v(p) T n S für lle p S. Ein Vektorfeld ordnet lso
Mehr1.2. Orthogonale Basen und Schmistsche Orthogonalisierungsverfahren.
.. Orthogonle Bsen und Schmistsche Orthogonlisierungsverfhren. Definition.. Eine Bsis B = { b, b,..., b n } heit orthogonl, wenn die Vektoren b i, i =,,..., n, prweise orthogonl sind, d.h. bi b j = fur
MehrProbeklausur Mathematik für Ingenieure C3
Deprtment Mthemtik Dr. rer. nt. Lrs Schewe Mthis Sirvent Wintersemester 013/014 Probeklusur Mthemtik für Ingenieure C3 Anmerkungen zur Klusur: Die Arbeitszeit wird 90 Minuten betrgen. Sie können sämtliche
Mehr7 Metrische Räume Der euklidische Raum Definition von IR n Definition des Skalarproduktes und der euklidischen Norm
7 Metrische Räume 1 7.1 Der euklidische Rum 7.1.1 Definition von IR n IR n = IR IR IR n-ml Für x IR n wird x = (x 1, x 2,..., x n ) geschrieben. Dies ist ein n-tupel. Dbei ist x ν Komponente oder Koordinte
Mehr1 Folgen von Funktionen
Folgen von Funktionen Wir etrchten Folgen von reell-wertigen Funktionen f n U R mit Definitionsereicht U R und interessieren uns für ntürliche Konvergenzegriffe. Genuer setzen wir uns mit folgenden Frgen
MehrLeseprobe. Wolfgang H. Müller, Ferdinand Ferber. Übungsaufgaben zur Technischen Mechanik ISBN:
Leseprobe Wofgng H. üer, Ferdinnd Ferber Übungsufgben zur Technischen echnik ISBN: 978--44-488-7 Weitere Infortionen oder Besteungen unter http://www.hnser.de/978--44-488-7 sowie i Buchhnde. Cr Hnser Verg,
MehrAufgaben zur Vorlesung Analysis II Prof. Dr. Holger Dette SS 2012 Lösungen zu Blatt 6
Aufgben zur Vorlesung Anlysis II Prof. Dr. Holger Dette SS 0 Lösungen zu Bltt 6 Aufgbe. Die Funktion f : [, ) R sei in jedem endlichen Teilintervll von [, ) Riemnnintegrierbr. Für n N sei I n := f() d.
Mehr10. Riemannsche Geometrie I: Riemannsche Metrik. Variable Bilinearformen.
10. Riemnnsche Geometrie I: Riemnnsche Metrik Wir können in der hyperbolischen Geometrie noch nicht wirklich messen. Hierfür bruchen wir ein Riemnnsches Längen- und Winkelmß, d.h. eine Riemnnsche Geometrie.
MehrResultat: Hauptsatz der Differential- und Integralrechnung
17 Der Huptstz der Differentil- und Integrlrechnung Lernziele: Konzept: Stmmfunktion Resultt: Huptstz der Differentil- und Integrlrechnung Methoden: prtielle Integrtion, Substitutionsregel Kompetenzen:
MehrMathematische Probleme, SS 2013 Donnerstag $Id: convex.tex,v /10/22 15:58:28 hk Exp $
$Id: convex.tex,v.2 203/0/22 5:58:28 hk Exp $ 3 Konvexgeometrie 3.2 Die patonischen Körper Ein patonischer Körper von Typ (n, m) ist ein konvexer Poyeder dessen Seitenfäche ae geichseitige n-ecke und in
Mehr$Id: kurven.tex,v /12/03 19:13:57 hk Exp hk $ K ds = F (γ(t)) γ Summation des Vektorfeldes F in Bewegungsrichtung der Kurve γ
Mthemtik für Ingenieure III, WS 9/1 Mittwoch.1 $Id: kurven.tex,v 1. 9/1/3 19:13:57 hk Exp hk $ 3 Kurven 3.3 Kurvenintegrle zweiter Art Wir htten ds vektorielle Kurvenintegrl ls K ds F ((t Summtion des
Mehr7.9A. Nullstellensuche nach Newton
7.9A. Nullstellensuche nch Newton Wir hben früher bemerkt, dß zur Auffindung von Nullstellen einer gegebenen Funktion oft nur Näherungsverfhren helfen. Eine lte, ber wirkungsvolle Methode ist ds Newton-Verfhren
Mehr4. Orthogonale Funktionensysteme
4. Orthogone Funktionensysteme Wir hben bereits eine Reihe von orthogonen Funktionensystemen s Beispiee von Orthogonsystemen in Hiberträumen kennengeernt (Legendrefunktionen, Hermitefunktionen, Lguerrefunktionen).
MehrUneigentliche Riemann-Integrale
Uneigentliche iemnn-integrle Zweck dieses Abschnitts ist es, die Vorussetzungen zu lockern, die wir n die Funktion f : [, b] bei der Einführung des iemnn-integrls gestellt hben. Diese Vorussetzungen wren:
Mehr1 Satz von Maxwell und Betti
Univ. Prof. Dr. rer nt. Wofgng H. Müer Technische Universität Berin Fkutät V Lehrstuh für Kontinuumsmechnik und Mteritheorie - LKM, Sekr. MS 2 Einsteinufer 5, 1587 Berin Sätze von Mxwe und Betti / Cstigino
MehrCrashkurs - Integration
Crshkurs - Integrtion emerkung. Wir setzen hier elementre Kenntnisse des Differenzierens sowie der Produktregel, Quotientenregel und Kettenregel vorus (diese werden später in der VO noch usführlich erklärt).
MehrRiemann-integrierbare Funktionen
Kpitel VI Riemnn-integrierbre Funktionen 26 Ds Riemnn-Integrl ls Grenzwert von Zwischensummen 27 Der Huptstz der Differentil- und Integrlrechnung nebst Folgerungen 28 Äquivlente Definitionen des Riemnn-
MehrKIT SS Klassische Theoretische Physik II. V: Prof. Dr. M. Mühlleitner, Ü: Dr. M. Rauch. Klausur 2 Lösung. 11. Oktober 2012, Uhr
KIT SS 1 Kassische Theoretische Physik II : Prof. Dr. M. Müheitner, Ü: Dr. M. Rauch Kausur Lösung 11. Oktober 1, 8-1 Uhr Aufgabe 1: Kurzfragen 4+4+=1 Punkte a Die Transformationen und zugehörigen Erhatungsgrößen
MehrTECHNISCHE UNIVERSITÄT MÜNCHEN
Prof. Dr. M. Wolf Dr. M. Prähofer Aufgben TECHNISCHE UNIVERSITÄT MÜNCHEN Zentrum Mthemtik Mthemtik für Physiker 3 Anlysis ) Sommersemester Probeklusur Lösung) http://www-m5.m.tum.de/allgemeines/ma93 S
Mehrf : G R ϕ n 1 (x 1,...,x n 1 ) Das ist zwar die allgemeine Form, aber es ist nützlich sie sich für den R 2 und R 3 explizit anzuschauen.
Trnsformtionsstz von Sebstin üller Integrtion über Normlgebiete Allgemein knn mn im R n ein Normlgebiet wie folgt definieren: G : { R n 1 b, ϕ 1 ( 1 ) ψ 1 ( 1 ), ϕ ( 1, ) 3 ψ ( 1, ),... ϕ n 1 ( 1,...,
Mehrt 1 t cos(t) sin(t) haben als Spur jeweils den Einheitshalbkreis in der oberen Halbebene.
Kpitel Kurvenintegrle Kurven Sei I = [, b] R ein Intervll Eine Weg ist eine Abbildung dieses Intervlls in den R d, d, : I R d Dbei nennt mn () den Anfngspunkt, (b) den Endpunkt und ds Bild ([, b]) die
Mehr2.5 Messbare Mengen und Funktionen
1 2.5 Messbre Mengen und Funktionen Definition Eine beschränkte Menge M R n heißt messbr, flls die chrkteristische Funktion χ M integrierbr ist. Die Zhl vol n (M) := χ M dµ n nennt mn ds Volumen von M.
MehrProf. Dr. Siegfried Echterhoff.. 1 HAUPTSATZ DER INTEGRAL UND DIFFERENTIALRECHNUNG
Vorlesung SS 29 Anlysis 2 HAUPTSATZ DER INTEGRAL UND DIFFERENTIALRECHNUNG Teil : Fortsetzung des Studiums von Funktionen in einer reellen Vriblen (Integrtion und Tylorreihen). Huptstz der Integrl und Differentilrechnung
MehrUngleichungen. Jan Pöschko. 28. Mai Einführung
Ungleichungen Jn Pöschko 8. Mi 009 Inhltsverzeichnis Einführung. Ws sind Ungleichungen?................................. Äquivlenzumformungen..................................3 Rechnen mit Ungleichungen...............................
MehrNumerische Integration durch Extrapolation
Numerische Integrtion durch Extrpoltion Pblo Thiel Romberg-Verfhren Idee: Im Gegenstz zur numerischen Integrtion mit Hilfe der einfchen bzw. zusmmengesetzten Trpez-, Simpson-, 3/8- oder zum Beispiel der
MehrUNIVERSITÄT KARLSRUHE Institut für Analysis HDoz. Dr. P. C. Kunstmann Dipl.-Math. M. Uhl. Sommersemester 2009
UNIVERSIÄ KARLSRUHE Institut für Anlysis HDoz. Dr. P. C. Kunstmnn Dipl.-Mth. M. Uhl Sommersemester 9 Höhere Mthemti II für die Fchrichtungen Eletroingenieurwesen, Physi und Geodäsie inlusive Komplexe Anlysis
Mehr2 Trigonometrische Formeln
$Id: trig.tex,v 1.8 015/05/04 10:16:36 hk Exp $ Trigonometrische Formeln.1 Die Additionstheoreme In der letzten Sitzung htten wir begonnen die Additionstheoreme der trigonometrischen Funktionen zu besprechen.
MehrAnalysis I. Vorlesung 24. Der Mittelwertsatz der Integralrechnung. b a
Prof. Dr. H. Brenner Osnbrück WS 203/204 Anlysis I Vorlesung 24 Der Mittelwertstz der Integrlrechnung Zu einer Riemnn-integrierbren Funktion f: [, b] R knn mn f(t)dt b ls die Durchschnittshöhe der Funktion
MehrMusterlösung für die Nachklausur zur Analysis II
MATHEMATISCHES INSTITUT WiSe 213/14 DER UNIVERSITÄT MÜNCHEN Musterlösung für die Nchklusur zur Anlysis II Aufgbe 1 Gilt folgende Aussge? Eine im Punkt x R 2 prtiell differenzierbre Funktion f : R 2 R ist
Mehr9.6 Parameterabhängige Integrale
Kpitel 9: Integrtion 9.6 Prmeterbhängige Integrle Beispiel: Die Gmm-Funktion Γ(x) := f(x, t)dt = e t t x 1 dt. Zunächst: Prmeterbhängige eigentliche Integrle. Sei f : I [, b] R, I R, so dss f für festes
MehrAnalysis I. Partielle Integration. f (t)g(t)dt =
Prof. Dr. H. Brenner Osnbrück WS 3/4 Anlysis I Vorlesung 5 Wir besprechen nun die wesentlichen Rechenregeln, mit denen mn Stmmfunktionen finden bzw. bestimmte Integrle berechnen knn. Sie beruhen uf Ableitungsregeln.
MehrMathematik II. Partielle Integration. f (t)g(t)dt =
Prof. Dr. H. Brenner Osnbrück SS 1 Mthemtik II Vorlesung 33 Wir besprechen nun die wesentlichen Rechenregeln, mit denen mn Stmmfunktionen finden bzw. bestimmte Integrle berechnen knn. Sie beruhen uf Ableitungsregeln.
Mehr10 Das Riemannsche Integral
10 Ds Riemnnsche Integrl 50 10 Ds Riemnnsche Integrl Ziel dieses Prgrphen ist es, den Inhlt einer Fläche, die vom Grphen einer Funktion berndet wird, exkt zu definieren. f(b) f() = t 0 t1 t2 t3 t4 t5 t
Mehr29 Uneigentliche Riemann-Integrale
29 Uneigentlihe Riemnn-Integrle 29.2 Uneigentlihe Riemnn-Integrle bei einer kritishen Integrtionsgrenze 29.3 Zusmmenhng des uneigentlihen mit dem eigentlihen Riemnn-Integrl 29.5 Cuhy-Kriterium für uneigentlihe
MehrMathematik für Anwender I
Prof. Dr. H. Brenner Osnbrück WS 20/202 Mthemtik für Anwender I Vorlesung 24 Der Mittelwertstz der Integrlrechnung Zu einer Riemnn-integrierbren Funktion f :[,b] R knn mn f(t)dt b ls die Durchschnittshöhe
Mehr$Id: integral.tex,v /04/22 11:22:04 hk Exp $
Mthemtik für Physiker II, SS 015 Mittwoch.4 $Id: integrl.tex,v 1.35 015/04/ 11::04 hk Exp $ Integrlrechnung.1 Ds Riemn Integrl In der letzten Sitzung hben wir verschiedene vorbereitende Begriffe zur Konstruktion
MehrMultiplikative Inverse
Multipliktive Inverse Ein Streifzug durch ds Bruchrechnen in Restklssen von Yimin Ge, Jänner 2006 Viele Leute hben Probleme dbei, Brüche und Restklssen unter einen Hut zu bringen. Dieser kurze Aufstz soll
MehrMathematik II. Vorlesung 31
Prof. Dr. H. Brenner Osnbrück SS 2010 Mthemtik II Vorlesung 31 In den folgenden Vorlesungen beschäftigen wir uns mit der Integrtionstheorie, d.h. wir wollen den Flächeninhlt derjenigen Fläche, die durch
MehrAnalysis II (lehramtsbezogen): Rechnen mit Integralen
Anlysis II (lehrmtsbezogen): Rechnen mit Integrlen A. Ppke. November Substitution Wir wiederholen kurz die grundlegende Methode der Substitution und wenden sie im Beispiel n. Stz. (Integrtion durch Substitution).
MehrInfinitesimalrechnung, Mengenlehre und logische Verknüpfungen
Vorlesung 16 Infinitesimlrechnung, Mengenlehre und logische Verknüpfungen 16.1 Huptstz der Differentil- und Integrlrechnung Wir verknüpfen nun Differentil- mit Integrlrechnung. Definition 16.1.1. Eine
Mehr6.1 Zerlegungen Ober- und Unterintegrale Existenz des Integrals
Kpitel 6 Ds Riemnn-Integrl In diesem Abschnitt wollen wir einen Integrlbegriff einführen. Dieser Integrlbegriff geht uf Riemnn 1 zurück und beruht uf einer nheliegenden Anschuung. Es wird sich zeigen,
Mehr1 Ergänzungen zur Differentialrechnung
$Id: nlytisch.te,v 1.3 2011/04/13 11:01:11 hk Ep $ 1 Ergänzungen zur Differentilrechnung Dieses einleitende Kpitel wollen wir verwenden um den Anschluss n ds vorige Semester herzustellen. Eine direkte
MehrTheoretische Physik IV - Blatt 3
Theoretische Physi IV - Bltt 3 Christopher Bronner, Frn Essenberger FU Berlin 4.November 006 Aufgbe 5 Energieeigenfuntionen Uns ist folgendes Potentil gegeben, wobei V 0 > 0 sei: V (x) V 0 bei x [, ] V
MehrKurven und Bogenlänge
Kpitel 3 Kurven und Bogenlänge 3.1 Motivtion Der Begriff der Kurve in der Ebene oder im Rum spielt in den Nturwissenschften, insbesondere der Physik, Technik (Robotik) und der Informtik (Computergrphik)
MehrBrückenkurs Lineare Gleichungssysteme und Vektoren
Brückenkurs Linere Gleichungssysteme und Vektoren Dr Alessndro Cobbe 30 September 06 Linere Gleichungssyteme Ws ist eine linere Gleichung? Es ist eine lgebrische Gleichung, in der lle Vriblen nur mit dem
MehrAlgebraische Topologie WS 2016/17 Lösungen der Woche 9
6.132 - Algebrische Topologie WS 2016/17 Lösungen der Woche 9 Mrtin Frnklnd 5.1.2017 Aufgbe 1. Es sei X ein Rum und X = α U α eine disjunkte Vereinigung offener Teilmengen U α X. Zeigen Sie, dss X ds Koprodukt
MehrNumerische Integration
Kpitel 4 Numerische Integrtion Problem: Berechne für gegebene Funktion f :[, b] R ds Riemnn-Integrl I(f) := Oft ist nur eine numerische Näherung möglich. f(x)dx. Beispiel 9. (i) Rechteckregel: Wir pproximieren
Mehr7 Bewegung von Punkten
81 7 Bewegung von Punkten 7.1 Übersicht Bewegung von Punkten Differenzierbrkeit. Wo liegt die Ableitung Tylorreihe, Vektordreieck Physiklische Bezeichnungen Abstnd zu einer Kurve Geschwindigkeit Bogenlänge
MehrSpezielle Funktionen. Kapitel Legendre-Polynome
Kapite 3 Speziee Funtionen Funtionen wie die Legendre-Poynome 3.), die Bessefuntion 3.), die Hermite-Poynome 3.3) oder die Laguerre-Poynome 3.4) hängen mit den Lösungen diverser Randwertprobeme zusammen,
Mehr2 Trigonometrische Formeln
Mthemtische Probleme, SS 013 Donnerstg.5 $Id: trig.tex,v 1.3 013/05/03 10:50:31 hk Exp hk $ Trigonometrische Formeln.1 Die Additionstheoreme In der letzten Sitzung htten wir geometrische Herleitungen der
MehrKapitel I. Analysis 1. 1 Topologie im R n
Kpitel I Anlysis Topologie im R n Es sei (X, d) ein metrischer Rum. Unter diesen Begriff fllen lle normierten Vektorräume, ber uch beliebige Teilmengen solcher Räume. Wichtigstes Beispiel wird immer der
MehrLösungen zu den Übungsaufgaben
Lösungen zu den Übungsufgben Aufgbe A.2. Ist k L () mit k(x)dx = und ist f : beschränkt, Lebesgue-messbr und stetig in x, dnn gilt lim r r k(x y r )f(y)dy = f(x). Lösung A.2. Zunächst ist mit der Substitutionsregel
MehrNicht-Euklidische Geometrie (Weiss) WS Vorlesungsnotizen, Woche 4
12.11.2015 Nicht-Euklidische Geometrie (Weiss) WS 2015-16 Vorlesungsnotizen, Woche 4 4.1. Die hyperbolische Ebene ls metrischer Rum Definition 4.1.1. Die hyperbolische Ebene ist H {x R 2 x 2 > 0} mit der
MehrEinführung in die Numerische Mathematik Vordiplomsklausur,
Institut für Angewndte Anlysis und Numerische Simultion Prof Dr C Eck, Dr M Schulz, Dipl- Mth J Giesselmnn Universität Stuttgrt Sommersemester 9 Einführung in die Numerische Mthemtik Vordiplomsklusur,
Mehra) x 0, (Nichtnegativität) b) x = 0 x = 0, (Eindeutigkeit) c) αx = α x, (Skalierung)
Definition 1.20 Ein metrischer Rum besteht us einer Menge X und einer Abbildung d : X X R, die jedem geordneten Pr von Elementen us X eine reelle Zhl zuordnet, d.h. (x,y) X X d(x,y) R. Diese Abbildung
MehrKomplexe Integration
Komplexe Integrtion Michel Hrtwig 23. April 2004 Der Unterschied zwischen reeller und komplexer Integrtion Vorbemerkung: Aus Gründen der Anschulichkeit, hbe ich weitgehend uf eine exkte mthemtische Drstellung
Mehr6.6 Integrationsregeln
50 KAPITEL 6. DAS RIEMANN-INTEGRAL Beispiel 6.5.4 (Differenzierbreit und gleichmäßige Konvergenz) Die Funtionenfolge {f n (x)} n N definiert durch f n (x) = n sin(nx) onvergiert uf jedem Intervll gleichmäßig
MehrIntegrieren. Regeln. Einige Integrale die man auswendig kennen sollte. Partielle Integration
Integrieren Regeln (f() + g())d = f()d + g()d c f()d = c f()d b f()d = f()d b Einige Integrle die mn uswendig kennen sollte s d = s + s+ + C (für s ) d = ln + C cos d = sin + C sin d = cos + C sinh d =
Mehr3 Hyperbolische Geometrie
Ausgewählte Kpitel der Geometrie 3 Hperbolische Geometrie [... ] Im Folgenden betrchten wir nun spezielle gebrochen-linere Abbildungen, nämlich solche, für die (mit den Bezeichnungen ϕ,b,c,d wie oben die
MehrVorlesung. Einführung in die mathematische Sprache und naive Mengenlehre
Vorlesung Einführung in die mthemtische Sprche und nive Mengenlehre 1 Allgemeines RUD26 Erwin-Schrödinger-Zentrum (ESZ) RUD25 Johnn-von-Neumnn-Hus Fchschft Menge ller Studenten eines Institutes Fchschftsrt
MehrIV C. Abb. 1: Belastetes Fachwerk
Univ. rof. Dr. rer. nt. Wofgng H. Müer Technische Universität erin kutät V Lehrstuh für Kontinuumsmechnik und Mteritheorie - LKM, Sekr. MS Einsteinufer, 08 erin Sttik und eementre estigkeitsehre. Übungsbtt-Lösungen
MehrThema 13 Integrale, die von einem Parameter abhängen, Integrale von Funktionen auf Teilmengen von R n
Them 13 Integrle, die von einem Prmeter bhängen, Integrle von Funktionen uf Teilmengen von R n Wir erinnern drn, dß eine Funktion h : [, b] R eine Treppenfunktion ist, flls es eine Unterteilung x < x 1
MehrIntegrationsmethoden
Universität Perborn Dezember 8 Institut für Mthemtik C. Kiser Integrtionsmethoen Prtielle Integrtion (Prouktintegrtion) Unbestimmte Integrtion er Prouktregel (u v) () = u ()v() + u()v () liefert (u v)()
MehrLineare Algebra und Numerische Mathematik für D-BAUG
R Käppeli L Herrmnn W Wu Herbstsemester 206 Linere Algebr und Numerische Mthemtik für D-BAUG Beispiellösung für Serie 5 ETH Zürich D-MATH Aufgbe 5 5) Seien u und v Lösungen des LGS Ax = b mit n Unbeknnten
Mehrπ 2 r 2 r 2 sin 2 (t)r cos(t) dt π 2 cos2 (t) cos(t) dt = r 2 π dt = cos(x) sin(x) u v = cos(x) sin(x) + = cos(x) sin(x) + x
Wir substituieren x x(t) r sin(t), t [ π, π ]. Dnn ist x (t) r cos(t), lso r x dx π π r π r r sin (t)r cos(t) dt π cos (t) cos(t) dt r π π cos (t) dt Wir integrieren cos mittels prtieller Integrtion: Sei
Mehrb f(x)p(x) dx = f(ξ) 2e 2 , Hess f (2, 0) =
Es seien U R n offen und ψ : U R n stetig differenzierbr. Weiter sei f : U R zweiml stetig differenzierbr. Kennzeichnen Sie whre Aussgen mit W und flsche Aussgen mit F. F Flls dψ(x) ein Isomorphismus für
MehrKomplexe Kurvenintegrale
Komplexe Kurvenintegrle nlog zu Kurvenintegrlen: Sei : [, b] D R n ein stükweiser C Weg, f : D R und F : D R n gegeben. Dnn htten wir in Anlysis II/III die beiden Kurvenintegrle. und 2. Art f (x)ds = b
MehrBINOMISCHE FORMELN FRANZ LEMMERMEYER
BINOMISCHE FORMELN FRANZ LEMMERMEYER Ds Distributivgesetz. Die binomischen Formeln sind im wesentlichen Vrinten des Distributivgesetzes. Dieses kennen wir schon; es besgt, dss () (b + = b + c und ( + b)c
Mehr2 Der Cauchysche Integralsatz
themtik für Physiker IV, SS 2013 ontg 6.5 $Id: cuchy.tex,v 1.11 2013/05/07 14:26:31 hk Exp hk $ 2 Der Cuchysche Integrlstz 2.3 Die Cuchysche Integrlformel In der letzten Sitzung htten wir eine erste Form
MehrAnKa Hyp. , tan α= Weil die Ankathete des einen Winkels der Gegenkathete des anderen entspricht, gilt auch: sin α = cos β und sinβ = cosα.
Trigonometrie Wenn mn die Trigonometrischen Funktionen Sinus, Kosinus und Tngens berechnen will, ist es wichtig, uf welchen Winkel sie sich beziehen. Die Kthete, die direkt m Winkel nliegt, heißt Ankthete
MehrÜbungen zur Vorlesung Differential und Integralrechnung I Lösungsvorschlag
MATHEMATISCHES INSTITUT DER UNIVERSITÄT MÜNCHEN Dr. E. Schörner WS 015/16 Bltt 4 09.11.015 Übungen zur Vorlesung Differentil und Integrlrechnung I Lösungsvorschlg 13. Zu betrchten ist die durch 0 = 1 und
MehrAlgebra - Lineare Abbildungen
Algebr - Linere Abbildungen oger Burkhrdt (roger.burkhrdt@fhnw.ch) 8 Hochschule für Technik . Der Vektorrum Hochschule für Technik Hochschule für Technik 4 Vektorrum Definition: Ein Vektorrum über einen
MehrKapitel IV Euklidische Vektorräume. γ b
Kpitel IV Euklidische Vektorräume 1 Elementrgeometrie in der Eene Sei E die Zeicheneene In der Schule lernt mn: (11) Stz des Pythgors: Sei E ein Dreieck mit den Seiten, und c, und sei γ der c gegenüerliegende
Mehr1.6 Bruchterme. 1 Einführung und Repetition 2. 2 Multiplikation und Division von Bruchtermen 3. 3 Die Addition von zwei Bruchtermen-Methode I 3
.6 Bruchterme Inhltsverzeichnis Einführung und Repetition 2 2 Multipliktion und Division von Bruchtermen 3 3 Die Addition von zwei Bruchtermen-Methode I 3 4 Doppelbrüche 5 5 Die Addition von zwei Bruchtermen
Mehrkann man das Riemannsche Unter- bzw. Oberintegral auch wie folgt definieren: xk+1 x k
Integrlrechnung Definition 1 (Treppenfunktion, Zerlegung eines Intervlls): Sei [, b] R ein Intervll. Eine Funktion g : [, b] R heißt Treppenfunktion, flls es eine Zerlegung := { =: 0 < 1
Mehr- 1 - VB Inhaltsverzeichnis
- - VB Inhltsverzeichnis Inhltsverzeichnis... Die Inverse einer Mtrix.... Definition der Einheitsmtrix.... Bedingung für die inverse Mtrix.... Berechnung der Inversen Mtrix..... Ds Verfhren nch Guß mit
MehrAufgaben und Lösungen Ausarbeitung der Übungsstunde zur Vorlesung Analysis I
Aufgaben und en Ausarbeitung der Übungsstunde zur Voresung Anaysis I Wintersemester 2008/2009 Übung 7 Eineitung Vor den übichen Fragen bezügich der Unkarheiten in dem Hausaufgabenbatt so eine 15-minutige
Mehr