Grundlagen der Mathematik I
|
|
- Martha Böhler
- vor 7 Jahren
- Abrufe
Transkript
1 Sommersemester 24 - Aufgabenblatt I Abgabe: bis Freitag, den 2. Mai 24, : Uhr Aufgabe : Unter den folgenden sechs Aussagen sind einige nur verschiedene Beschreibungen ein und desselben Sachverhalts. Finden Sie heraus welche das sind, und begründen Sie Ihre Antwort: () {x} M (2) {x} 2M (3) x 2 M (4) {x}\m = ; (5) {x}\m = ; (6) M \{x} = ; (7) {x}\m 6= ; (8) M \{x} 6= ; Aufgabe 2: Seien M,N zwei Mengen, und seien A, A M und B,B N Untermengen. Veranschaulichen Sie die Mengen (A B) \ (A B )und(a \ A ) (B \ B ). Widerlegen Sie durch ein Gegenbeispiel die Behauptung, dass diese beiden Mengen im Allgemeinen (d.h. für jede Wahl der beteiligten Mengen) gleich sind. Zeigen Sie weiter, dass sich (A B) \ (A B ) immer als Vereinigung zweier Mengen der Form C D schreiben lässt. Aufgabe 3: Sei f : X! Y eine Abbildung und A X eine Teilmenge. Untersuchen Sie, ob f (f(a)) etwas mit A zu tun hat. Hinweis: Es mag Sie stören, wenn hier nicht genau gesagt ist, was Sie eigentlich machen sollen. Aber diese Art der Fragestellung ist in der Wissenschaft durchaus praxisnah: man weiß ja in der Regel nicht im Voraus, was herauskommt. Im übrigen werden Sie sicher eine Vermutung zu dieser Aufgabe haben; versuchen Sie diese zu beweisen (dann sind Sie fertig) oder zu widerlegen (was dann Anlass zu einer neuen Vermutung wäre). Aufgabe 4: Seien f : X! Y und g : Y! Z zwei Abbildungen. Untersuchen Sie, welche der folgenden Aussagen richtig sind: () Sind f und g injektiv, so ist g f injektiv. (2) Ist g f injektiv, so ist f injektiv. (3) Ist g f injektiv, so ist g injektiv.
2 Sommersemester 24 - Aufgabenblatt II Abgabe: bis Donnerstag, den 8. Mai 24, 2: Uhr Aufgabe : Leiten Sie eine einfache Beschreibung der Menge X := {x 2 R x 2 + 3x 4 } her und skizzieren Sie X auf der Zahlengeraden. Aufgabe 2: Beweisen Sie die Ungleichung für alle x 2 R mit x> und alle n 2 N. x n+ + x n+ x n + x n Aufgabe 3: Beweisen Sie durch vollständige Induktion die Gleichung nx x i = xm x i=m für alle x 2 R mit x 6= und alle m, n 2 N mit m apple n. Aufgabe 4: Sei M eine Menge. Beweisen Sie, dass Sym M := {f : M! M f bijektiv} mit der Komposition als Verknüpfung eine Gruppe ist. x n
3 Sommersemester 24 - Aufgabenblatt III Abgabe: bis Donnerstag, den 5. Mai 24, 2: Uhr Aufgabe : Sei N eine Menge. Beweisen Sie: (a) Zu jeder nicht-leeren Teilmenge B N gibt es ein f : N! N mit f f = f und f(n) =B. (b) Sei f : N! N mit f f = f. Istf injektiv oder surjektiv, so folgt f =id N. Aufgabe 2: (a) Beweisen Sie, dass für je zwei Zahlen x, y 2 R die umgekehrte Dreiecksungleichung gilt: x y x y. (b) Sei (x n ) n2n eine reelle Zahlenfolge mit lim x n = a. Zeigen Sie, dass dann lim x n = a n! n! gilt. Aufgabe 3: Sei a 2 R fest. Geben Sie eine einfache Charakterisierung der reellen Zahlenfolgen (x n ) n2n mit der folgenden Eigenschaft an: es gibt ein ">undeind 2 N, so dass x n a <"für alle n>dgilt. Aufgabe 4: Beweisen Sie: Sind (x n ) n2n und (z n ) n2n zwei reelle Zahlenfolgen mit demselben Grenzwert a 2 R, undist(y n ) n2n eine weitere Zahlenfolge mit x n apple y n apple z n für alle n 2 N, so ist auch (y n ) n2n konvergent mit lim y n = a. n! Beweisen Sie als Anwendung davon, dass lim nx n! j= n n 2 + j = gilt.
4 Sommersemester 24 - Aufgabenblatt IV Abgabe: bis Donnerstag, den 22. Mai 24, 2: Uhr Aufgabe : Zeigen Sie, dass durch: x := und x n+ := +x n 2+x n für n 2 N eine Folge (x n ) n2n positiver Zahlen gegeben wird. Beweisen Sie, dass diese Folge konvergiert und bestimmen Sie den Grenzwert. Hinweis: Je nach Lösung, kann es notwendig sein zu zeigen, dass x 2 n + x n für alle n 2 N ist. Aufgabe 2: Untersuchen Sie die folgenden Reihen auf Konvergenz: (a) (b) (c) X n= X n= X n= n + n 2 +3n + 3+( ) n n! n n (d) X n= x n2 für festes x 2 R Aufgabe 3: (a) Zeigen Sie, dass die Reihe P n= n 2 konvergiert. (b) Zeigen Sie, dass die Reihen P n= n d Hinweis: Erinnern Sie sich an Beispiel 2.9. für d>2 konvergieren. Aufgabe 4: Seien A, C R zwei nicht-leere Mengen mit der Eigenschaft: für jedes a 2 A und für jedes c 2 C gilt a apple c. Zeigen Sie, dass eine Zahl b 2 R existiert, so dass für alle a 2 A und alle c 2 C gilt: a apple b apple c.
5 Sommersemester 24 - Aufgabenblatt V Abgabe: bis Mittwoch, den 28. Mai 24, 2: Uhr Aufgabe : Sei P n= x n eine Reihe reeller Zahlen. (a) Zeigen Sie: Konvergiert P n= x n absolut, dann konvergiert auch P n= (x n) 2 absolut. (b) Finden Sie ein Beispiel, so dass P n= x n konvergiert, aber P n= (x n) 2 nicht. Aufgabe 2: Sei 8 < falls x>, f :[, ]! R, x 7! b xc : falls x =. Bestimmen Sie alle Punkte in denen f stetig ist und alle Punkte in denen f unstetig ist. Aufgabe 3: Sei f :[, )! R eine stetige Funktion, die nur endlich viele Nullstellen hat. Zeigen Sie, dass f dann nach oben oder nach unten beschränkt sein muss. Aufgabe 4: Skizzieren Sie eine stetige Funktion f : R! R, die jede reelle Zahl mindestens zweimal als Wert annimmt. Beweisen Sie, dass es aber keine stetige Funktion f : R! R gibt, die jede reelle Zahl genau zweimal als Wert annimmt.
6 Sommersemester 24 - Aufgabenblatt VI Abgabe: bis Donnerstag, den 5. Juni 24, 2: Uhr Aufgabe : Seien f : R! R eine monotone Funktion und a 2 R mit lim f(a )=f(a) und lim n! n f(a + n! n )=f(a). Beweisen Sie, dass f dann stetig an der Stelle a ist. Aufgabe 2: Sei I R ein Intervall. Eine Funktion f : I! R heißt stückweise stetig, wennes zu jedem a 2 I ein > gibt, so dass die Einschränkungen f I\(a,a) : I \ (a, a)! R und f I\(a,a+ ) : I \ (a, a + )! R stetig sind und die Grenzwerte lim x% a f(x) 2 R und lim x& a f(x) 2 R, soweit sinnvoll, existieren (sie brauchen aber weder miteinander noch mit f(a) übereinzustimmen). Zeigen Sie, dass jede auf einem kompakten Intervall definierte, stückweise stetige Funktion nur endlich viele Stellen hat, an denen sie unstetig ist. Hinweis: Siehe dazu im Beweis von Satz 8.4 wie man die Kompaktheit eines Intervalls ausnutzen kann. Aufgabe 3: Seien 2 R, c 2 C fest. Was für Teilmengen der Zahlenebene werden durch die folgenden Gleichungen für z 2 C jeweils beschrieben (skizzieren Sie je einen typischen Fall): (a) Re(c z)+ = (b) z 2 +2Re(c z)+ = Aufgabe 4: Sei f die Funktion f : C \ { i}!c \{}, z 7! z i z + i. Zeigen Sie, dass f bijektiv ist und berechnen Sie f. Zeigen Sie außerdem, dass gilt: f z 2 C \{} z = = R.
7 Sommersemester 24 - Aufgabenblatt VII Abgabe: bis Donnerstag, den 2. Juni 24, 2: Uhr Aufgabe : Bestimmen Sie die Partialbruchzerlegung von 7z 3 5z 2 + z z 4 + z 2. Aufgabe 2: Sei E C eine endliche Teilmenge. Beweisen Sie, dass C \ E ein Gebiet ist. Aufgabe 3: Die Konvergenz der Funktionenfolge (f n ) n= mit f n :[, ]! R, x 7! x n ist, wie Sie in Beispiel.2 gesehen haben, nicht gleichmäßig. Zeigen Sie, dass die Konvergenz auf dem Intervall [, ) auch nicht gleichmäßig ist, wohl aber auf jedem Intervall [, b] mit <b<. Aufgabe 4: Sei P j= a j(z sind. Zeigen Sie: Wenn a) j eine Potenzreihe in der alle Koe zienten von null verschieden a j r := lim 2 [, ] j! a j+ existiert, dann ist r der Konvergenzradius dieser Potenzreihe.
8 Sommersemester 24 - Aufgabenblatt VIII Abgabe: bis Mittwoch, den 8. Juni 24, 2: Uhr Aufgabe : Sei g(z) = P k= b kz k eine Potenzreihe um. Welche der Koe zienten b k muss man kennen, um die Koe zienten der Produktreihe (z sin(z)) k g(z) bis zu Grad 2, d.h. die Koe zienten von,z,...,z 2,zubestimmen? Aufgabe 2: Berechnen Sie für jedes positive n 2 N die n Nullstellen des komplexen Polynoms z n, die sogenannten n-ten Einheitswurzeln. Zeigen Sie, dass diese eine Untergruppe der Kreislinie S = {z 2 C z =} bezüglich der Multiplikation bilden. Zusatz (freiwillig): Man kann zeigen, dass für jedes z 2 S die Menge hzi = {z n n 2 Z} eine Untergruppe bildet. Sei z nun keine Einheitswurzel, also z n 6=fürjedesn6=. Zeigen Sie, dass hzi dicht in S liegt, d.h. zu jedem c 2 S und jedem >exisiterteinw 2hzi mit w c <. Aufgabe 3: Skizzieren Sie die Menge B := {z 2 C z appleund Im(z) Re(z) } und berechnen und skizzieren Sie ihr Urbild exp B unter der Exponentialabbildung. Aufgabe 4: Beweisen oder widerlegen Sie: (a) sin(z) apple für alle z 2 C (b) Die bekannten Nullstellen k der reellen Sinusfunktion sind auch die einzigen Nullstellen der komplexen Sinusfunktion.
9 Sommersemester 24 - Aufgabenblatt IX Abgabe: bis Donnerstag, den 26. Juni 24, 2: Uhr Hinweis: Für dieses Blatt können Sie die Abbleitungen der Exponential- und trigonometrischen Funktionen benutzen, auch wenn diese zur Zeit der Bearbeitung nicht eingeführt wurden. Aufgabe : Bestimmen Sie für die Funktion f :[, )! R mit f(x) =x 3 p x. alle lokalen Extrema und bestimmen Sie alle Intervalle auf denen f monoton ist. Aufgabe 2: Berechnen Sie folgende Grenzwerte (a) lim x! 3 x 2 x x (b) lim x! sin(x) x (c) lim x! x 3 + x 2 x x 2 (d) lim x! e x Aufgabe 3: e x e x + e x (a) Sei f : R! R definiert durch f() = und f(x) =x 2 cos( x )fürx6=. Zeigen Sie, dass f zwar di erenzierbar in ist, die Ableitung f allerdings nicht stetig in ist. (b) Sei I ein echtes Intervall, f : I! R stetig und f I\{a} für ein a 2 I di erenzierbar. Zeigen Sie, existiert lim x!a f (x), so ist f in a di erenzierbar und f in a stetig. Aufgabe 4: Sei f : R! R di erenzierbar mit f() = und f (x) < 2 für alle x 2 R. Zeigen Sie, dass lim n! f n (x) =fürjedesx2r ist, wobei hier f n = f f... f bedeutet. {z } n mal
10 Sommersemester 24 - Aufgabenblatt X Abgabe: bis Donnerstag, den 3. Juli 24, 2: Uhr Aufgabe : Schreiben Sie die Potenzreihe X n 2 z n als rationale Funktion. n= Aufgabe 2: Schreiben Sie folgende rationale Funktionen als Potenzreihen um und bestimmen Sie die Konvergenzradien: (a) (b) +2z, 3z (z )(2z + ). Aufgabe 3: Bestimmen Sie (a) (b) (c) Z 9 Z Z 2 e px dx, x log(x + 3) dx, dx e x. Aufgabe 4: Sei f :[a, b]! R, a<b,stetigmit Z b a f(x) 2 dx =. Zeigen Sie, dass f =ist.
11 Sommersemester 24 - Aufgabenblatt XI Abgabe: bis Donnerstag, den. Juli 24, 2: Uhr Aufgabe : Sei f :[,b]! [,d] eine stetig di erenzierbare, streng monoton wachsende Funktion mit f() = und f(b) =d. Zeigen Sie, dass Z b f(x)dx + Z d f (y)dy = bd. Aufgabe 2: Welche der folgenden Teilmengen T des Vektorraums V sind Untervektorräume: (a) T := {f 2 V f() = f() = } V := C [, ] (b) T := {f 2 V f() f() = } V := C [, ] (c) T := {( x 2 ) 2 V x 3 + x x 2 2 =} V := R2 (d) T := {( z 2 ) 2 V z 3 + z z2 2 =} V := C2 Aufgabe 3: Sei V ein Vektorraum und T,T 2 V zwei Untervektorräume. Untersuchen Sie, wann T [ T 2 V ein Untervektorraum ist. Aufgabe 4: Stellen Sie die sechs reellen Vektorräume C k (R), C k (, ], C k (, ) mit k =, und die zugehörigen linearen Abbildungen f 7! f (,], f 7! f (,), f 7! f in einem kommutativen Diagramm dar. Bestimmen Sie Kern und Bild von all diesen Abbildungen. Griechische Buchstaben helfen mit, Bezeichnungen und Formeln übersichtlich zu halten: A Alpha I Iota P Rho B Beta K apple Kappa Sigma Gamma Lambda T Tau Delta M µ My Y v Ypsilon E Epsilon N Ny Phi Z Zeta Xi X Chi H Eta O o Omikron Psi # Theta Pi! Omega Als Großbuchstaben werden in der Regel nur diejenigen benutzt, die nicht mit lateinischen verwechselt werden können; Omikron und Ypsilon vermeidet man meist ganz. Wenn Sie die kleinen Buchstaben mit der Hand schreiben, achten Sie auf die richtige Lage zur Grundlinie, vor allem:
12 Sommersemester 24 - Aufgabenblatt XII Abgabe: bis Donnerstag, den 7. Juli 24, 2: Uhr Aufgabe : Seien V und W zwei K-Vektorräume (nicht unbedingt endlicher Dimension). Sei pr : V W! V die Projektion auf den ersten Faktor und U V W ein Unterraum des kartesischen Produkts. Beweisen Sie, dass folgende Aussagen äquivalent sind:. Die Einschränkung pr U ist ein Isomorphismus von Vektorräumen. 2. U und {} W sind komplementäre Teilräume von V W. 3. U ist der Graph einer linearen Abbildung f : V! W. Aufgabe 2: Sei P k R[X] der Raum der reellen Polynome vom Grad höchstens k. Bestimmen Sie die Matrizen von folgenden linearen Abbildungen bezüglich der Basis (,X,...,X k ) von P k : (a) P k! P k, f 7! f (b) P k! P k+, (c) P k! P k, f(x) 7! f(x + ) P k j= a jx j 7! P k a j j= j + Xj+ (Stammfunktion) Aufgabe 3: Beweisen Sie die folgenden Beziehungen zwischen den Elementarmatrizen (gleichen Formats): (a) p kl d k p kl = d l (b) p lm u kl p lm = u km für alle paarweise verschiedenen k, l, m (c) u kl u kmµ = u kmµ u kl für l 6= k 6= m Aufgabe 4: Sei f : U! V gegeben durch die Matrix B C a A 2 bezüglich der Basen u =(u,u 2 ) von U und v =(v,v 2,v 3 ) von V. Sei w =(w,w 2,w 3 )eine weitere Basis von V mit v =2w +3w 2 + w 3 v 2 = w + w 3 v 3 = 2w 2 wc 3 Berechnen Sie die Matrix b von f bezüglich der Basen u und w.
13 Sommersemester 24 - Aufgabenblatt XIII keine Abgabe Aufgabe : Seien V ein K-Vektorraum und f : V! V eine lineare Abbildung von endlichem Rang. Für die n-fache Komposition f f f werde kurz f n geschrieben. Beweisen Sie: Es gilt rk f 2 apple rk f immer; ist aber rk f 2 =rkf, so folgt rk f n =rkf für alle n>. Aufgabe 2: Seien K ein Körper und p, n, r natürliche Zahlen. Beweisen Sie: Zu jeder Matrix a 2 Mat(p n, K) vom Rang r gibt es eine Matrix s 2 Mat(p r, K) und eine Matrix z 2 Mat(r n, K) mita = s z. Aufgabe 3: Für festes 2 R sei S = Lin(v,v 2 ) R 4 und T = Lin(w,w 2,w 3 ) R 4 mit 2 v = B 4A, v 2 = B A, w 3 = B A, w 5 2 = B A, w 3 = B 2A. 3 2 Bestimmen Sie alle 2 R, fürdies T ist. Aufgabe 4: Aus beliebig vorgegebenen Vektoren a,...,a n 2 K p kann man nach dem Basisergänzungssatz immer eine Basis für Lin(a,...,a n ) auswählen. Begründen Sie das folgende Verfahren dafür und illustrieren Sie es mit einem angemessenen Beispiel: Werden a,...,a n als Spalten zu einer p n-matrix a zusammengefasst und wird diese durch Zeilenumformungen in Zeilenstufenform gebracht mit Stufenindizes j <...<j r,soist(a j,...,a jr ) eine Basis von Lin(a,...,a n ).
14 Sommersemester 24 - Aufgabenblatt XIV keine Abgabe Aufgabe : Seien K ein Körper, n 2 N und 2 K. Sei 8. a =..... >< = a ij mit a i,j = i,j=,...,n B C A i = j i+=j. sonst Begründen Sie, warum a invertierbar ist und berechnen Sie a. Aufgabe 2: Seien K ein Körper und a 2 Mat(p n, K) eine Matrix vom Rang r. Beweisen Sie: Es gibt eine r r-teilmatrix a von a mit det a 6=, aber für jede s s-teilmatrix a von a mit s>rgilt det a =. (Eine Teilmatrix von a ist eine Matrix, die man aus a durch Wegstreichen von Zeilen und/oder Spalten herstellen kann.) Aufgabe 3: Berechnen Sie die Determinante 2 3 d =detb 3 2 2A 3 2 auf zwei verschiedenen Arten: nach dem Gaußschen Algorithmus und durch Entwicklung nach einer Zeile oder Spalte Ihrer Wahl. Aufgabe 4: Seien K ein Körper und A 2 Mat((r + s) (r + s),k) eine Matrix der Form! A = a, wobei a 2 Mat(r r, K), c2 Mat(s r, K), d2 Mat(s s, K) c d und für die Nullmatrix in Mat(r s, K) steht. Zeigen Sie, dass dann det A =deta det d gilt. Hinweis: Eine Möglichkeit wäre den Beweis des Multiplikationssatzes 22. zu imitieren.
15 TU Kaiserslautern Dr. Klaus Wirthmüller Sommersemester Juni 24 Zwischenklausur Bearbeitungszeit: 9 Minuten Seien f,g: X! Y zwei Abbildungen mit der Eigenschaft Beweisen Sie, dass f = g ist. f T g T für jede Teilmenge T Y. 2 Beweisen Sie, dass die Zahlenfolge (x n ) n= mit konvergiert. x n = nx j= n + j 3 Bestimmen Sie alle reellen x>, für die die Reihe konvergiert. X n= x n + 4 Seien f,g: R! R zwei stetige Funktionen mit f Q = g Q. Beweisen Sie, dass f = g ist. 5 Sei f:(, )! R eine stetige Funktion; es gelte lim x& f(x) =. Beweisen Sie, dass dann folgt. lim f(x) = oder lim f(x) = x& x& 6 Berechnen Sie Real- und Imaginärteil der komplexen Zahl ( + i)3 ( i) 5.
16 TU Kaiserslautern Dr. Klaus Wirthmüller Sommersemester August 24 Abschlussklausur Bearbeitungszeit: 5 Minuten Entscheiden Sie, ob die durch f(x) =x log( + x 2 ) definierte Funktion R ist.) f! R bijektiv ist. (Beachten Sie, dass wie immer der natürliche Logarithmus gemeint 2 Sei X R eine beliebige Menge von reellen Zahlen. Beweisen Sie, dass die Menge aller unteren Schranken von X ein abgeschlossenes Intervall ist. 3 Beweisen Sie, dass die Konvergenz der Exponentialreihe X n= x n n! nicht auf R gleichmäßig ist. 4 Sei X R und f: X! R eine stetige Funktion, dagegen g: R! R eine ganz beliebige Funktion. Beweisen Sie: Hat g an der Stelle b ein lokales Minimum und ist a 2 X ein Punkt mit f(a) =b, so hat die Komposition g f an der Stelle a ein lokales Minimum. 5 Sei f: R! R eine zweimal di erenzierbare Funktion. Beweisen Sie: wenn es drei reelle Zahlen a<b<c mit f(a) =f(b) =f(c) gibt, dann hat f eine Nullstelle. X 6 Bestimmen Sie alle z 2 C, fürdiediereihe (n +sinn)(z i) n konvergiert. 7 Berechnen Sie Z Stammfunktion des Integranden bestimmen. n= x cos(3x) dx. Aus Ihrer Lösung muss das Verfahren hervorgehen, mit dem Sie eine
17 8 Sei K ein Körper, n 2 N und a 2 Mat(n n, K) eine Matrix mit rk a>n/2. Beweisen Sie, dass a 2 6= ist. 9 Die lineare Abbildung f: V! W zwischen reellen Vektorräumen sei bezüglich der Basen v =(v,v 2,v 3 ) von V und w =(w,w 2 ) von W durch die Matrix 8 a = >: 2 9 >; 2 Mat(2 3, R) gegeben. Nun sei u =(u,u 2,u 3 ) eine weitere Basis von V,mit Berechnen Sie die Matrix von f bezüglich u und w. v = u +u 2 3u 3 v 2 = 3u 2u 2 +7u 3 v 3 = 4u +3u 2 9u 3. Sei K ein Körper. Für n 2 N und 2 K werde die Matrix a = 2 Mat(2n 2n, K) >: >; betrachtet (leere Plätze gelten wie immer als ). Berechnen Sie det a.
18 TU Kaiserslautern Dr. Klaus Wirthmüller Sommersemester Oktober 24 Nachklausur Bearbeitungszeit: 5 Minuten Seien X, Y R nicht-leere Mengen nicht-negativer Zahlen mit inf X =. Beweisen Sie, dass auch die Menge XY = xy x 2 X, y 2 Y das Infimum hat. 2 Untersuchen Sie die Reihe p X n 2 arctan n 2n 2 + log n n= auf Konvergenz. 3 Bestimmen Sie alle Lösungen z 2 C der Gleichung e z + e z =. 4 Sei f: R! R eine di erenzierbare Funktion, deren Ableitungsfunktion f beschränkt ist. Beweisen Sie, dass f gleichmäßig stetig ist. 5 Die Funktion f:[, )! R sei an der Stelle stetig und auf dem o enen Intervall (, ) streng monoton wachsend. Beweisen Sie, dass f streng monoton ist. 6 Bestimmen Sie die Wertemenge sowie Lage und Art aller lokalen Extrema der durch gegebenen Funktion f:[, )! R. f(x) = p x e x Z 7 Berechnen Sie das unbestimmte Integral dx ( x) p auf dem Intervall (, ). x
19 8 In R 3 werden die Vektoren v = >: >;, v 2 = >: >;, v 3 = >: >; und w = >: betrachtet. Berechnen Sie eine lineare Abbildung f: R 3! R 3 mit der Eigenschaft f(v i )=w i für i =, 2, >;, w 2 = >: >;, w 3 = >: 9 2 >; 2 9 Seien V und W endlichdimensionale Vektorräume und f: V! W eine injektive lineare Abbildung. Beweisen Sie: Es gibt eine lineare Abbildung g: W! V mit g f =id V. Sei n 2 N ungerade und a 2 Mat(n n, R) eine Matrix mit a + a t =. Beweisen Sie, dass det a =ist.
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
MehrMathematik II für Studierende der Informatik. Wirtschaftsinformatik (Analysis und lineare Algebra) im Sommersemester 2016
und Wirtschaftsinformatik (Analysis und lineare Algebra) im Sommersemester 2016 25. April 2016 Die Dimensionsformel Definition 3.9 Sei f : V W eine lineare Abbildung zwischen zwei K-Vektorräumen. Der Kern
MehrÜbungen zu Einführung in die Lineare Algebra und Geometrie
Übungen zu Einführung in die Lineare Algebra und Geometrie Andreas Cap Sommersemester 2010 Kapitel 1: Einleitung (1) Für a, b Z diskutiere analog zur Vorlesung das Lösungsverhalten der Gleichung ax = b
MehrÜbungen zur Vorlesung MATHEMATIK II
Fachbereich Mathematik und Informatik der Philipps-Universität Marburg Übungen zur Vorlesung MATHEMATIK II Prof. Dr. C. Portenier unter Mitarbeit von Michael Koch Marburg, Sommersemester 2005 Fassung vom
MehrKlausurenkurs zum Staatsexamen (SS 2015): Lineare Algebra und analytische Geometrie 5
Dr. Erwin Schörner Klausurenkurs zum Staatsexamen (SS 5): Lineare Algebra und analytische Geometrie 5 5. (Herbst 9, Thema 3, Aufgabe ) Betrachtet werde die Matrix A := 3 4 5 5 7 7 9 und die lineare Abbildung
MehrFormelsammlung zum Starterstudium Mathematik
Formelsammlung zum Starterstudium Mathematik Universität des Saarlandes ¼ Version.3 Inhaltsverzeichnis. Potenzgesetze. Vollständige Induktion 3. Betragsgleichungen, Betragsungleichungen 4 4. Folgen und
MehrHöhere Mathematik für Physiker II
Universität Heidelberg Sommersemester 2013 Wiederholungsblatt Übungen zur Vorlesung Höhere Mathematik für Physiker II Prof Dr Anna Marciniak-Czochra Dipl Math Alexandra Köthe Fragen Machen Sie sich bei
MehrMathematik für Anwender I. Beispielklausur I mit Lösungen
Fachbereich Mathematik/Informatik Prof. Dr. H. Brenner Mathematik für Anwender I Beispielklausur I mit en Dauer: Zwei volle Stunden + 10 Minuten Orientierung, in denen noch nicht geschrieben werden darf.
Mehr$Id: stetig.tex,v /06/26 15:40:18 hk Exp $
$Id: stetig.tex,v 1.11 2012/06/26 15:40:18 hk Exp $ 9 Stetigkeit 9.1 Eigenschaften stetiger Funktionen Am Ende der letzten Sitzung hatten wir eine der Grundeigenschaften stetiger Funktionen nachgewiesen,
Mehr2 Stetigkeit und Differenzierbarkeit
2.1) Sei D R. a) x 0 R heißt Häufungspunkt von D, wenn eine Folge x n ) n N existiert mit x n D,x n x 0 und lim n x n = x 0. D sei die Menge der Häufungspunkte von D. b) x 0 D heißt innerer Punkt von D,
MehrAussagenlogik. Lehrstuhl für BWL, insb. Mathematik und Statistik Prof. Dr. Michael Merz Mathematik für Betriebswirte I Wintersemester 2015/2016
Aussagenlogik 1. Gegeben seien folgende Aussagen: A: 7 ist eine ungerade Zahl B: a + b < a + b, a, b R C: 2 ist eine Primzahl D: 7 7 E: a + 1 b, a, b R F: 3 ist Teiler von 9 Bestimmen Sie den Wahrheitswert
MehrKapitel 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
Mehr13. Übungsblatt zur Mathematik I für Maschinenbau
Fachbereich Mathematik Prof. Dr. M. Joswig Dr. habil. Sören Kraußhar Dipl.-Math. Katja Kulas 3. Übungsblatt zur Mathematik I für Maschinenbau Gruppenübung WS 00/ 07.0.-.0. Aufgabe G Stetigkeit) a) Gegeben
MehrKapitel 7 STETIGKEIT
Kapitel 7 STETIGKEIT Fassung vom 8. Juni 2002 Claude Portenier ANALYSIS 29 7. Der Begri Stetigkeit 7. Der Begri Stetigkeit DEFINITION I.a. sagt man, daßeine Abbildung von einer Menge X in K n, wobei K
MehrKapitel 6 Folgen und Stetigkeit
Kapitel 6 Folgen und Stetigkeit Mathematischer Vorkurs TU Dortmund Seite 76 / 226 Definition 6. (Zahlenfolgen) Eine Zahlenfolge (oder kurz: Folge) ist eine Funktion f : 0!. Statt f(n) schreiben wir x n
Mehr1. Aufgabe [2 Punkte] Seien X, Y zwei nicht-leere Mengen und A(x, y) eine Aussageform. Betrachten Sie die folgenden Aussagen:
Klausur zur Analysis I svorschläge Universität Regensburg, Wintersemester 013/14 Prof. Dr. Bernd Ammann / Dr. Mihaela Pilca 0.0.014, Bearbeitungszeit: 3 Stunden 1. Aufgabe [ Punte] Seien X, Y zwei nicht-leere
MehrProseminar Lineare Algebra II, SS 11. Blatt
Blatt 1 1. Berechnen Sie die Determinante der Matrix 0 0 4 1 2 5 1 7 1 2 0 3 1 3 0 α. 2. Stellen Sie folgende Matrix als Produkt von Elementarmatrizen dar: 1 3 1 4 2 5 1 3 0 4 3 1. 3 1 5 2 3. Seien n 2
Mehr9.2 Invertierbare Matrizen
34 9.2 Invertierbare Matrizen Die Division ist als Umkehroperation der Multiplikation definiert. Das heisst, für reelle Zahlen a 0 und b gilt b = a genau dann, wenn a b =. Übertragen wir dies von den reellen
Mehrn 1, n N \ {1}, 0 falls x = 0,
IV.1. Stetige Funktionen 77 IV. Stetigkeit IV.1. Stetige Funktionen Stetige Funktionen R R sind vielen sicher schon aus der Schule bekannt. Dort erwirbt man sich die naive Vorstellung, dass eine stetige
MehrVariante A. Hinweise
Lehrstuhl C für Mathematik (Analsis Prof. Dr. Y. Guo Aachen, den 6..3 Klausur zur Höheren Mathematik I WS /3 Variante A Hinweise Zugelassene Hilfsmittel: Als Hilfsmittel zugelassen sind handschriftliche
MehrAnalysis I. 4. Beispielklausur mit Lösungen
Fachbereich Mathematik/Informatik Prof. Dr. H. Brenner Analysis I 4. Beispielklausur mit en Aufgabe 1. Definiere die folgenden (kursiv gedruckten) Begriffe. (1) Eine bijektive Abbildung f: M N. () Ein
MehrSS 2016 Höhere Mathematik für s Studium der Physik 21. Juli Probeklausur. Die Antworten zu den jeweiligen Fragen sind in blauer Farbe notiert.
SS 6 Höhere Mathematik für s Studium der Physik. Juli 6 Probeklausur Die Antworten zu den jeweiligen Fragen sind in blauer Farbe notiert. Fragen Sei (X, d) ein metrischer Raum. Beantworten Sie die nachfolgenden
MehrAufgaben zur Analysis I aus dem Wiederholungskurs
Prof. Dr. H. Garcke, Dr. H. Farshbaf-Shaker, D. Depner WS 8/9 Hilfskräfte: A. Weiß, W. Thumann 6.3.29 NWF I - Mathematik Universität Regensburg Aufgaben zur Analysis I aus dem Wiederholungskurs Die folgenden
MehrAufgaben zum Vorkurs Mathematik für Natur- und Ingenieurwissenschaften. 1 Übungsblatt Mengen. Dr. Jörg Horst WS 2014/2015
Dr. Jörg Horst WS 04/05 Aufgaben zum Vorkurs Mathematik für Natur- und Ingenieurwissenschaften Übungsblatt Mengen Aufgabe : Geben Sie folgende Mengen durch Aufzählen ihrer Elemente an: A = {x N 0 0 < x
MehrÜbungen zur Linearen Algebra 1
Übungen zur Linearen Algebra 1 Wintersemester 2014/2015 Universität Heidelberg - IWR Prof. Dr. Guido Kanschat Dr. Dörte Beigel Philipp Siehr Blatt 10 Abgabetermin: Freitag, 16.01.2015, 11 Uhr Auf diesem
MehrModulabschlussklausur Analysis II
Modulabschlussklausur Analysis II. Juli 015 Bearbeitungszeit: 150 min Aufgabe 1 [5/10 Punkte] Es sei a R und f a : R 3 R mit f a (x, y, z) = x cos(y) + z 3 sin(y) + a 3 + (z + ay a y) cos(x) a) Bestimmen
MehrFunktionsgrenzwerte, Stetigkeit
Funktionsgrenzwerte, Stetigkeit Häufig tauchen in der Mathematik Ausdrücke der Form lim f(x) auf. x x0 Derartigen Ausdrücken wollen wir jetzt eine präzise Bedeutung zuweisen. Definition. b = lim f(x) wenn
MehrAnalysis I - Stetige Funktionen
Kompaktheit und January 13, 2009 Kompaktheit und Funktionengrenzwert Definition Seien X, d X ) und Y, d Y ) metrische Räume. Desweiteren seien E eine Teilmenge von X, f : E Y eine Funktion und p ein Häufungspunkt
Mehr4.1 Definition. Gegeben: Relation f X Y f heißt Funktion (Abbildung) von X nach Y, wenn. = y 1. = y 2. xfy 1. xfy 2
4.1 Definition Gegeben: Relation f X Y f heißt Funktion (Abbildung) von X nach Y, wenn xfy 1 xfy 2 = y 1 = y 2 Y heißt Zielbereich oder Zielmenge von f. Statt (x, y) f oder xfy schreibt man y = f(x). Vollständige
MehrTECHNISCHE UNIVERSITÄT MÜNCHEN Fakultät für Mathematik. Diplomvorprüfung HÖHERE MATHEMATIK I und II für Maschinenwesen und Chemie-Ingenieurwesen
................ Note I II Name Vorname Matrikelnummer Studiengang (Hauptfach) Fachrichtung (Nebenfach) 2 3 Unterschrift der Kandidatin/des Kandidaten 4 TECHNISCHE UNIVERSITÄT MÜNCHEN Fakultät für Mathematik
MehrTechnische Universität München Zentrum Mathematik. Übungsblatt 7
Technische Universität München Zentrum Mathematik Mathematik (Elektrotechnik) Prof. Dr. Anusch Taraz Dr. Michael Ritter Übungsblatt 7 Hausaufgaben Aufgabe 7. Für n N ist die Matrix-Exponentialfunktion
MehrErgänzungen zur Analysis I
537. Ergänzungsstunde Logik, Mengen Ergänzungen zur Analysis I Die Behauptungen in Satz 0.2 über die Verknüpfung von Mengen werden auf die entsprechenden Regelnfür die Verknüpfung von Aussagen zurückgeführt.
Mehrx, y 2 f(x)g(x) dµ(x). Es ist leicht nachzuprüfen, dass die x 2 setzen. Dann liefert (5.1) n=1 x ny n bzw. f, g = Ω
5. Hilberträume Definition 5.1. Sei H ein komplexer Vektorraum. Eine Abbildung, : H H C heißt Skalarprodukt (oder inneres Produkt) auf H, wenn für alle x, y, z H, α C 1) x, x 0 und x, x = 0 x = 0; ) x,
MehrTabellen erstellen mit Word 7 Computeria Rorschach. Wir erstellen mit Word 7/10 eigene Tabellen
Tabellen erstellen mit Word 7 Computeria Rorschach Wir erstellen mit Word 7/10 eigene Tabellen Roland Liebing 10.02.2012 Tabellen erstellen mit Word7/10 Wir klicken in der Registerkarte Einfügen auf die
MehrStetigkeit von Funktionen
9 Stetigkeit von Funktionen Definition 9.1 : Sei D R oder C und f : D R, C. f stetig in a D : ε > 0 δ > 0 mit f(z) f(a) < ε für alle z D, z a < δ. f stetig auf D : f stetig in jedem Punkt a D. f(a) ε a
MehrAnalysis I. 11. Beispielklausur mit Lösungen
Fachbereich Mathematik/Informatik Prof. Dr. H. Brenner Analysis I 11. Beispielklausur mit en Aufgabe 1. Definiere die folgenden kursiv gedruckten) Begriffe. 1) Ein angeordneter Körper. ) Eine Folge in
MehrLineare Algebra I (WS 13/14)
Lineare Algebra I (WS 13/14) Alexander Lytchak Nach einer Vorlage von Bernhard Hanke 29.11.2013 Alexander Lytchak 1 / 13 Wiederholung Der Rang einer linearen Abbildung ist gleich dem Spaltenrang der darstellenden
MehrKapitel 16 : Differentialrechnung
Kapitel 16 : Differentialrechnung 16.1 Die Ableitung einer Funktion 16.2 Ableitungsregeln 16.3 Mittelwertsätze und Extrema 16.4 Approximation durch Taylor-Polynome 16.5 Zur iterativen Lösung von Gleichungen
MehrLineare Algebra II, Lösungshinweise Blatt 9
Prof Dr Katrin Wendland Priv Doz Dr Katrin Leschke Christoph Tinkl SS 27 Lineare Algebra II, Lösungshinweise Blatt 9 Aufgabe (4 Punkte) Sei 2 3 4 A = 5 6 Berechnen Sie A k für alle k N und verifizieren
MehrDie komplexe Exponentialfunktion und die Winkelfunktionen
Die komplexe Exponentialfunktion und die Winkelfunktionen In dieser Zusammenfassung werden die für uns wichtigsten Eigenschaften der komplexen und reellen Exponentialfunktion sowie der Winkelfunktionen
Mehr2. Stetige lineare Funktionale
-21-2. Stetige lineare Funktionale Die am Ende von 1 angedeutete Eigenschaft, die ein lineares Funktional T : D(ú) 6 verallgemeinerten Funktion macht, ist die Stetigkeit von T in jedem n 0 0 D(ú). Wenn
MehrVektorräume und Rang einer Matrix
Universität Basel Wirtschaftswissenschaftliches Zentrum Vektorräume und Rang einer Matrix Dr. Thomas Zehrt Inhalt:. Lineare Unabhängigkeit 2. Vektorräume und Basen 3. Basen von R n 4. Der Rang und Rangbestimmung
Mehrε δ Definition der Stetigkeit.
ε δ Definition der Stetigkeit. Beweis a) b): Annahme: ε > 0 : δ > 0 : x δ D : x δ x 0 < δ f (x δ f (x 0 ) ε Die Wahl δ = 1 n (n N) generiert eine Folge (x n) n N, x n D mit x n x 0 < 1 n f (x n ) f (x
MehrLösung der Prüfung Sommer 2009
Prof. D. Salamon Analysis I/II D-MATH, D-PHYS, D-CHAB ETH Zürich. Juni 9 Lösung der Prüfung Sommer 9. Berechnen Sie folgende Grenzwerte: (a) (b) Hinweis: Regel von de l Hospital. ( ( )) lim n n cos n lim
MehrZahlen und metrische Räume
Zahlen und metrische Räume Natürliche Zahlen : Die natürlichen Zahlen sind die grundlegendste Zahlenmenge, da man diese Menge für das einfache Zählen verwendet. N = {1, 2, 3, 4,...} bzw. N 0 = {0, 1, 2,
Mehr13 Stetige Funktionen
$Id: stetig.tex,v.4 2009/02/06 3:47:42 hk Exp $ 3 Stetige Funktionen 3.2 Stetige Funktionen In anderen Worten bedeutet die Stetigkeit einer Funktion f : I R also f(x n) = f( x n ) n n für jede in I konvergente
MehrÜbungen zum Ferienkurs Lineare Algebra WS 14/15
Übungen zum Ferienkurs Lineare Algebra WS 14/15 Linearkombinationen, Basen, Lineare Abbildungen 2.1 Lineare Unabhängigkeit Sind die folgenden Vektoren linear unabhängig? (a) 1, 2, 3 im Q Vektorraum R (b)
MehrAnalysis Leistungskurs
Universität Hannover September 2007 Unikik Dr. Gerhard Merziger Analysis Leistungskurs Themen Grundlagen, Beweistechniken Abbildungen (surjektiv, injektiv, bijektiv) Vollständige Induktion Wichtige Ungleichungen
MehrApril (Voll-) Klausur Analysis I für Ingenieure. Rechenteil
April (Voll-) Klausur Analysis I für Ingenieure en Rechenteil Aufgabe 7 Punkte (a) Skizzieren Sie die 4-periodische Funktion mit f() = für und f() = für (b) Berechnen Sie für diese Funktion die Fourierkoeffizienten
MehrIV. Stetige Funktionen. Grenzwerte von Funktionen
IV. Stetige Funktionen. Grenzwerte von Funktionen Definition. Seien X und Y metrische Räume und E X sowie f : X Y eine Abbildung und p ein Häufungspunkt von E. Wir schreiben lim f(x) = q, x p falls es
MehrKapitel III. Lineare Abbildungen
Kapitel III. Lineare Abbildungen Beispiele: 1 Lineare Abbildungen a) Seien c 1,..., c n K vorgegeben. Betrachte die Funktion F (x 1,..., x n ) = c 1 x 1 + c 2 x 2 +... + c n x n in den Variablen x 1,...,
MehrKLAUSUR ZUR LINEAREN ALGEBRA I MUSTERLÖSUNG
KLAUSUR ZUR LINEAREN ALGEBRA I Wiederholungsprüfung MUSTERLÖSUNG. April 2008 Name: Studiengang: Aufgabe 2 3 4 5 6 Summe Punktzahl /50 Allgemeine Hinweise: Bitte schreiben Sie Ihre Lösungen jeweils unter
MehrThema 4 Limiten und Stetigkeit von Funktionen
Thema 4 Limiten und Stetigkeit von Funktionen Wir betrachten jetzt Funktionen zwischen geeigneten Punktmengen. Dazu wiederholen wir einige grundlegende Begriffe und Schreibweisen aus der Mengentheorie.
MehrBeispiel 11.2. Wenn p ein Polynom vom Grad größer gleich 1 ist, ist q : C Ĉ definiert durch q (z) =
Funktionentheorie, Woche Funktionen und Polstellen. Meromorphe Funktionen Definition.. Sei U C offen und sei f : U gilt, nennt man f meromorph auf U: Ĉ eine Funktion. Wenn folgendes. P := f hat keine Häufungspunkte;.
MehrMathematik II für Studierende der Informatik. Wirtschaftsinformatik (Analysis und lineare Algebra) im Sommersemester 2015
und Wirtschaftsinformatik (Analysis und lineare Algebra) im Sommersemester 2015 4. April 2016 Zu der Vorlesung wird ein Skript erstellt, welches auf meiner Homepage veröffentlicht wird: http://www.math.uni-hamburg.de/home/geschke/lehre.html
Mehr37 Gauß-Algorithmus und lineare Gleichungssysteme
37 Gauß-Algorithmus und lineare Gleichungssysteme 37 Motivation Lineare Gleichungssysteme treten in einer Vielzahl von Anwendungen auf und müssen gelöst werden In Abschnitt 355 haben wir gesehen, dass
MehrKap 5: Rang, Koordinatentransformationen
Kap 5: Rang, Koordinatentransformationen Sei F : V W eine lineare Abbildung. Dann ist der Rang von F erklärt durch: rang F =dim ImF. Stets gilt rang F dimv, und ist dimv
MehrStetigkeit. 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
MehrBeispiellösungen zur Klausur Lineare Algebra bei Prof. Habegger
Beispiellösungen zur Klausur Lineare Algebra bei Prof. Habegger Stefan Lell 2. Juli 2 Aufgabe. Sei t Q und A t = t 4t + 2 2t + 2 t t 2t 2t Mat 3Q a Bestimmen Sie die Eigenwerte von A t in Abhängigkeit
MehrMitschrift Mathematik, Vorlesung bei Dan Fulea, 2. Semester
Mitschrift Mathematik, Vorlesung bei Dan Fulea, 2. Semester Christian Nawroth, Erstellt mit L A TEX 23. Mai 2002 Inhaltsverzeichnis 1 Vollständige Induktion 2 1.1 Das Prinzip der Vollstandigen Induktion................
MehrLineare Algebra und analytische Geometrie I (Unterrichtsfach) Lösungsvorschlag
MATHEMATISCHES INSTITUT DER UNIVERSITÄT MÜNCHEN Dr E Schörner WS / Blatt 6 Übungen zur Vorlesung Lineare Algebra und analytische Geometrie I (Unterrichtsfach) Lösungsvorschlag Wir verwenden das Unterraumkriterium,
Mehr2.2 Kern und Bild; Basiswechsel
22 Kern und Bild; Basiswechsel 22 Kern und Bild; Basiswechsel 35 Jede lineare Abbildung definiert charakteristische Unterräume, sowohl im Ausgangsraum als auch im Bildraum 22 Satz Sei L: V W eine lineare
MehrKapitel 6. Exponentialfunktion
Kapitel 6. Exponentialfunktion 6.1. Potenzreihen In Kap. 4 haben wir Reihen ν=0 a ν studiert, wo die Glieder feste Zahlen sind. Die Summe solcher Reihen ist wieder eine Zahl, z.b. die Eulersche Zahl e.
MehrKLAUSUR ZUR LINEAREN ALGEBRA I 22. Februar 2008
KLAUSUR ZUR LINEAREN ALGEBRA I. Februar 008 MUSTERLÖSUNG Diese Klausur wurde je nach Sitzreihe in zwei verschiedenen Versionen geschrieben. Die andere Version unterscheidet sich von der vorliegenden jedoch
MehrTopologische 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
Mehr7 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
MehrKlausur zum Fach Mathematik 1 Teil 1
(Name) (Vorname) (Matrikelnummer) Fachbereich Elektrotechnik und Informationstechnik Prof. Georg Hoever 06.07.202 Klausur zum Fach Mathematik Teil Bearbeitungszeit: 90 Minuten Hilfsmittel: ein (beidseitig)
MehrÜbungen zur Linearen Algebra I
Aufgabe 1.1. Wir betrachten die folgenden Punkte im R 2 P 1 = (2,3) P 2 = ( 2,4) P 3 = (3, 1),. (i) Geben Sie die Gerade G durch P 1 und P 2 in einer Parameterdarstellung an! (ii) Geben Sie die Gerade
MehrSurjektive, injektive und bijektive Funktionen.
Kapitel 1: Aussagen, Mengen, Funktionen Surjektive, injektive und bijektive Funktionen. Definition. Sei f : M N eine Funktion. Dann heißt f surjektiv, falls die Gleichung f(x) = y für jedes y N mindestens
MehrZusammenfassung der Lebesgue-Integrationstheorie
Zusammenfassung der Lebesgue-Integrationstheorie Das Lebesguesche Integral verallgemeinert das Riemannsche Integral. Seine Vorteile liegen für unsere Anwendungen vor allem bei den wichtigen Konvergenzsätzen,
Mehr4.1 Grundlegende Konstruktionen Stetigkeit von Funktionen Eigenschaften stetiger Funktionen... 92
Kapitel 4 Funktionen und Stetigkeit In diesem Kapitel beginnen wir Funktionen f : Ê Ê systematisch zu untersuchen. Dazu bauen wir auf den Begriff des metrischen Raumes auf und erhalten offene und abgeschlossene
Mehr1. Klausur. für bau immo tpbau
1. Klausur Höhere Mathematik I/II für bau immo tpbau Wichtige Hinweise Die Bearbeitungszeit beträgt 120 Minuten. Verlangt und gewertet werden alle 6 Aufgaben. Bei Aufgabe 1 2 sind alle Lösungswege und
Mehr35 Stetige lineare Abbildungen
171 35 Stetige lineare Abbildungen Lernziele: Konzepte: Lineare Operatoren und ihre Normen Resultate: Abschätzungen für Matrizennormen Kompetenzen: Abschätzung von Operatornormen 35.1 Lineare Abbildungen.
Mehr2 Die Dimension eines Vektorraums
2 Die Dimension eines Vektorraums Sei V ein K Vektorraum und v 1,..., v r V. Definition: v V heißt Linearkombination der Vektoren v 1,..., v r falls es Elemente λ 1,..., λ r K gibt, so dass v = λ 1 v 1
MehrVokabelliste FB Mathematik Vokabeln 7./8. Klasse // Vokabeln 9./10. Klasse // Vokabeln Sek II. Mengenbegriffe:
Vokabeln 7./8. Klasse // Vokabeln 9./10. Klasse // Vokabeln Sek II Mathematik Symbol, Definition N N 0 Z Q Z + + Q 0 A = {a 1,, a n } Deutsch Erklärung Mengenbegriffe: natürlichen Zahlen natürlichen Zahlen
MehrLineare Abbildungen und Darstellungsmatrizen
KAPITEL 4 Lineare Abbildungen und Darstellungsmatrizen 1. Lineare Abbildungen Definition 4.1 (Lineare Abbildungen). Seien V und W zwei Vektorräume über den selben Körper K. Eine Abbildung f : V W heißt
MehrMatrizennorm. Definition 1. Sei A M r,s (R). Dann heißt A := sup die Matrixnorm. Wir wissen zunächst nicht, ob A eine reelle Zahl ist.
Matrizennorm Es seien r,s N Mit M r,s (R bezeichnen wir die Menge der reellen r s- Matrizen (also der linearen Abbildungen R s R r, und setze M s (R := M s,s (R (also die Menge der linearen Abbildungen
MehrDefinitionen. Merkblatt lineare Algebra. affiner Teilraum Menge, die durch Addition eines Vektors v 0 zu allen Vektoren eines Vektorraumes V entsteht
Seite 1 Definitionen affiner Teilraum Menge, die durch Addition eines Vektors v 0 zu allen Vektoren eines Vektorraumes V entsteht ähnliche Matrizen Matrizen, die das gleiche charakteristische Polynom haben
MehrVorlesung. Funktionen/Abbildungen 1
Vorlesung Funktionen/Abbildungen 1 1 Grundlagen Hinweis: In dieser Vorlesung werden Funktionen und Abbildungen synonym verwendet. In der Schule wird eine Funktion häufig als eindeutige Zuordnung definiert.
MehrGrundlagen der Mathematik II
Wintersemester 204/205 - Aufgabenblatt I Abgabe: bis Donnerstag, den 6. November 204, 9:00 Uhr Aufgabe : Untersuchen Sie, für welche 2 C die folgende Matrix c diagonalisierbar ist, und bestimmen Sie für
MehrREIHENENTWICKLUNGEN. [1] Reihen mit konstanten Gliedern. [2] Potenzreihen. [3] Reihenentwicklung von Funktionen. Eine kurze Einführung Herbert Paukert
Reihenentwicklungen Herbert Paukert 1 REIHENENTWICKLUNGEN Eine kurze Einführung Herbert Paukert [1] Reihen mit konstanten Gliedern [2] Potenzreihen [3] Reihenentwicklung von Funktionen Reihenentwicklungen
MehrLösungen zu den Hausaufgaben zur Analysis II
Christian Fenske Lösungen zu den Hausaufgaben zur Analysis II Blatt 6 1. Seien 0 < b < a und (a) M = {(x, y, z) R 3 x 2 + y 4 + z 4 = 1}. (b) M = {(x, y, z) R 3 x 3 + y 3 + z 3 = 3}. (c) M = {((a+b sin
MehrSkript zur Analysis 1. Kapitel 3 Stetigkeit / Grenzwerte von Funktionen
Skript zur Analysis 1 Kapitel 3 Stetigkeit / Grenzwerte von Funktionen von Prof. Dr. J. Cleven Fachhochschule Dortmund Fachbereich Informatik Oktober 2003 2 Inhaltsverzeichnis 3 Stetigkeit und Grenzwerte
MehrWichtige mathematische Symbole
Wichtige mathematische Symbole Die folgende Liste enthält wichtige Zeichen und Symbole, die vor allem in der Mathematik, aber z.t. auch in den angewandten Fachbereichen Verwendung finden. Der Schwerpunkt
MehrRepetitorium Mathe 1
Übungsaufgaben Skript Repetitorium Mathe 1 WS 2014/15 25./26.01. und 31.01./01.02.2015 Inhaltsverzeichnis 1 Bruchrechnung 2 2 Zahlsysteme 2 3 Arithmetisches und geometrisches Mittel 2 4 Wachstum 2 5 Lineare
MehrÜbungsaufgaben zur Linearen Algebra II. 1.) Lösen Sie das folgende lineare Gleichungssystem mit der Cramerschen Regel.
Blatt 1 21.4.97 1.) Lösen Sie das folgende lineare Gleichungssystem mit der Cramerschen Regel. 3x 1 x 2 + 5x 3 = 1 x 1 + 2x 2 + x 3 = 1 2x 1 + 4x 2 + 3x 3 = 1 2.) Zeigen Sie: det 1 1 0 0.......... 0 1
MehrKapitel 12. Lineare Abbildungen und Matrizen
Kapitel 12 Lineare Abbildungen und Matrizen Lineare Abbildungen f : R n R m Wir wissen schon: Eine lineare Abbildung f : R n R m ist eindeutig durch ein n-tupel von Vektoren v 1, v 2,, v n des R m bestimmt
MehrMathematik für Anwender II
Prof. Dr. H. Brenner Osnabrück SS 2012 Mathematik für Anwender II Vorlesung 32 Metrische Räume Euklidische Räume besitzen nach Definition ein Skalarprodukt. Darauf aufbauend kann man einfach die Norm eines
Mehr6 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
Mehr11 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
MehrKapitel 7. Exponentialfunktion
Kapitel 7. Exponentialfunktion 7.1. Potenzreihen In Kap. 5 haben wir Reihen ν=0 a ν studiert, wo die Glieder feste Zahlen sind. Die Summe solcher Reihen ist wieder eine Zahl, z.b. die Eulersche Zahl e.
MehrAnalysis I, WS 14/15 Verzeichnis der wichtigsten Definitionen und Sätze
Analysis I, WS 14/15 Verzeichnis der wichtigsten Definitionen und Sätze Prof. Dr. Lorenz Schwachhöfer Inhaltsverzeichnis 1 Mathematische Grundlagen 2 2 Folgen und Reihen 7 3 Stetigkeit 15 4 Differenzierbarkeit
MehrAufgabensammlung aus Mathematik 2 UMIT, SS 2010, Version vom 7. Mai 2010
Aufgabensammlung aus Mathematik 2 UMIT, SS 2, Version vom 7. Mai 2 I Aufgabe I Teschl / K 3 Zerlegen Sie die Zahl 8 N in ihre Primfaktoren. Aufgabe II Teschl / K 3 Gegeben sind die natürliche Zahl 7 und
MehrStichpunkte zum Abschnitt Analysis der Höheren Mathematik für Ingenieure I
Stichpunkte zum Abschnitt Analysis der Höheren Mathematik für Ingenieure I Komplexe Zahlen Definition komplexer Zahlen in der Gaußschen Zahlenebene, algebraische Form, trigonometrische Form, exponentielle
MehrLineare Abbildungen. Es seien V und W Vektorräume über einem Körper K. Eine Abbildung f : V W heißt linear oder Homomorphismus, falls. d.h.
Lineare Abbildungen Es seien V und W Vektorräume über einem Körper K. Eine Abbildung f : V W heißt linear oder Homomorphismus, falls (1) u, v V : f( u + v) = f( u) + f( v). (2) v V α K : f(α v) = αf( v).
MehrKapitel III. Stetige Funktionen. 14 Stetigkeit und Rechenregeln für stetige Funktionen. 15 Hauptsätze über stetige Funktionen
Kapitel III Stetige Funktionen 14 Stetigkeit und Rechenregeln für stetige Funktionen 15 Hauptsätze über stetige Funktionen 16 Konvergenz von Funktionen 17 Logarithmus und allgemeine Potenz C 1 14 Stetigkeit
MehrStetige Funktionen. Definition. Seien (X, d) und (Y, ϱ) metrische Räume und f : X Y eine Abbildung. D(f) X sei der Definitionsbereich von f.
Stetige Funktionen Abbildungen f : X Y, wobei X und Y strukturierte Mengen sind (wie z.b. Vektorräume oder metrische Räume), spielen eine zentrale Rolle in der Mathematik. In der Analysis sind Abbildungen
Mehr18 Höhere Ableitungen und Taylorformel
8 HÖHERE ABLEITUNGEN UND TAYLORFORMEL 98 8 Höhere Ableitungen und Taylorformel Definition. Sei f : D R eine Funktion, a D. Falls f in einer Umgebung von a (geschnitten mit D) differenzierbar und f in a
Mehr1 Reihen von Zahlen. Inhalt:
5 Kapitel 3 Reihen Reihen von Zahlen Inhalt: Konvergenz und Divergenz von Reihen reeller oder komplexer Zahlen, geometrische Reihe, harmonische Reihe, alternierende Reihen. Cauchy-Kriterium, absolute Konvergenz,
MehrDefinition 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