Gruppen in der Physik Liegruppen und Liealgebren 1.Teil Vortrag vom Claudia Würz
|
|
- Annegret Beltz
- vor 6 Jahren
- Abrufe
Transkript
1 1 Einleitung Gruppen in der Physik Liegruppen und Liealgebren 1.Teil Vortrag vom Claudia Würz Im folgenden wollen wir uns mit Liegruppen und Liealgebren beschäftigen. Sie sind nicht nur für die Mathematik interessant, sondern finden auch in der Physik Anwendung. Der norwegische Mathematiker Marius Sophus Lie führte die Liegruppen und -Algebren zur Untersuchung von Symmetrien in Differentialgleichungen ein. 2 Die Matrixexponentialabbildung 2.1 Mat(n,K als metrischer Raum Skalarprodukt: X, Y := Re(Spur(XY, X, Y Mat(n,K ist eine positivdefinite symmetrische Bilinearform auf Mat(n,K. Für ǫ R + und X Mat(n,K setzt man B ǫ (X = {Y Mat(n,K; Y X < ǫ}. Eine Teilmenge M von Mat(n,K nennt man offen wenn X M ǫ R + : B ǫ (X M. Sie heißt abgeschlossen, wenn ihr Komplement (in Mat(n,K offen ist. M Gl(n,K ist abgeschlossen in GL(n,K für jede konvergente Folge (X n in Mat(n,K mit X n M für alle n N und lim X n GL(n,K gilt: lim X n M. Desweiteren gilt in Mat(n,K: Sind (X n und (Y n konvergente Folgen in Mat(n,K, die gegen X bzw. Y konvergieren, so konvergiert die Folge (X n Y n gegen XY. Eine Abbildung f : Mat(n,K Mat(n,K heißt stetig, wenn die Urbilder sämtlicher offener Mengen offen sind. GL(n,K ist offen in Mat(n,K. 2.2 Konvergenz und lokale Umkehrbarkeit der Exponentialabbildung Satz 1: Die Reihe 1 k=0 k! Xk ist für jedes X Mat(n,K absolut konvergent. 1
2 Definition 1: Die Abbildung exp : Mat(n,K GL(n,K; X expx := heißt (Matrix- Exponentialabbildung. k=0 1 k! Xk Erläuterung: exp X liegt in GL(n,K, da exp X stets invertierbar ist. Es gilt: (exp X 1 = exp( X Beispiel (1 X t = ( 0 t 0 0 = exp(x t = ( 1 t 0 1 (2 X t = Satz 2: ( 0 -t t 0 ( cos t -sin t = exp(x t = sin t cos t 1. Die Exponentialabbildung ist stetig differenzierbar (d.h Die Exponentialabbildung ist differenzierbar und die Ableitung ist stetig. Die Exponentialabbildung ist analytisch (d.h die Komponenten sind in absolut konvergente Potenzreihen entwickelbar. 2. Es gibt eine offene Umgebung der Nullmatrix, die diffeomorph (eine Abbildung f heißt Diffeomorphismus, wenn f bijektiv, f und f 1 differenzierbar sind auf eine offene Umgebung der Einheitsmatrix abgebildet wird. Da die Exponentialfunktion lokal umkehrbar ist kann man die Umkehrfunktion log von exp definieren: Definition 2: Die Reihe heißt Logarithmusreihe. log X = k01 1 k ( 1k 1 (X E k Bemerkung: Für X E < 1 ist die Logarithmusreihe absolut konvergent und stetig. Es gilt: exp log X = X für X E < 1 log exp X = X für exp X E < 1 2
3 2.3 Rechenregeln Für X, Y Mat(n,K mit [X, Y ] = XY Y X gilt: 1. [X, Y ] = 0, d.h.xy = Y X exp (X + Y = exp X exp Y 2. exp X GL(n,K und (exp X 1 = exp ( X 3. A 1 (exp XA = exp (A 1 XA für A GL(n,K 4. det exp X = exp (SpurX, falls K = R oder C, 2.4 Einparametergruppen Definition 3 Eine Einparametergruppe in G ist ein stetig differenzierbarer Homomorphismus D.h. eine stetige Abbildung mit γ : (R, + (G, GL(n,K. γ(t 1 + t 2 = γ(t 1 γ(t 2 t 1, t 2 R Es gilt dann: γ(0 = 1, γ( t = (γ(t 1 und die Bildmenge {γ(t t R} ist Untergruppe von G. Beispiel (1 α : t exp t ( ( 0-1 (2 β : t exp t 1 0 ( cos t -sin t = sin t cos t (1 ist eine Einparametergruppe in SL(2,R und (2 ist eine Einparametergruppe in SO(2. Der folgende Satz liefert alle Einparametergruppen in GL(n,K. Satz 3: 1. Für jedes X Mat(n, K ist γ X : R GL(n,K, γ X (t := exp (tx eine Einparametergruppe in GL(n,K. γ X ist beliebig oft differenzierbar mit γ (k X (t = γ X(tX k = X k γ X (t, k N, t R 3
4 2. Für jede Einparametergruppe γ in GL(n,K gilt γ = γ X mit X := γ (0. (Eindeutigkeit Korollar Die Zuordnung X γ X ist eine Bijektion von Mat(n,K auf die Menge der Einparametergruppen in GL(n,K. 2.5 Die Gleichung expx expy = exp h(x, Y Wir suchen nun eine Formel um exp X exp Y berechnen zu können wenn XY Y X. Da die Exponentialabbildung lokal umkehrbar ist, gibt es eine offene Umgebung U von 0 in Mat(n,K und eine Abbildung h : U U Mat(n,K so, dass exp X exp Y = exp h(x, Y für alle X, Y U. Mit Hilfe der Campbell-Hausdorff-Formel, die im folgenden Satz erläutert wird, lässt sich das Produkt exp X exp Y berechnen. Satz 4 Für alle X, Y Mat(n, K und hinreichend kleines t R gilt t k exp(tx exp(ty = exp( k! h k(x, Y k=1 = exp(tx + ty t2 [X, Y ] t3 ([X, [X, Y ]] + [Y, [Y, X]] + R(t, mit R(t Mat(n,K,. R(0 = 0, 1 lim t 0 t 3R(t = 0 3 Lineare Gruppen und ihre Lie-Algebren 3.1 Definition, Beispiele Für eine Untergruppe G von GL(n,K setzen wir LG = {X Mat(n,K; exp(tx G t R} Dies kann man als die Menge aller Einparametergruppen γ X in G auffassen. ( 2.4 Satz 3 4
5 Satz 5: Für Untergruppen G und H von GL(n,K gilt L(G H = LG LH G H LG LH Definition 4: Ein Vektorraum L über einem (beliebigen Körper K zusammen mit einer bilinearen Abbildung (1 (X, Y [X, Y ] heißt Lie-Algebra über K, wenn für alle x, y L (a [X, Y ] = [Y, X] Antikommutativität (b [X, [Y, Z]] + [Y, [Z, X]] + [Z, [X, Y ]] = 0 Jacobi-Identität Ein Teilraum L einer Lie-Algebra L heißt Teilalgebra von L, wenn [X, Y ] L für alle X, Y L. Eine Lie-Algebra L heißt Abelsch, wenn [X, Y ] = 0 für alle X, Y L 3.2 Die Lie-Algebren der klassischen Gruppen Wir wollen nun LG für die klassischen Gruppen Allgemeine lineare Gruppe: GL(n, K = {A Mat(n, K; A invertierbar} = {A Mat(n,K; deta 0} Spezielle lineare Gruppe: Isometriegruppen: SL(n,K = {A Mat(n, K; deta = 1} Aut(V, H = {A GL(V ; h(av, Aw = h(v, w, v, w V } = {A GL(n,K; A HA = H} wobei (V,h ein Hermitescher oder anti-hermitescher Raum über (K, ist. 5
6 bestimmen. Satz 6: Für G = GL(n, K, SL(n, K und Aut(V, h ist LG eine Lie-Algebra über R, genauer: eine Teilalgebra der reellen Lie-Algebra Mat(n,K ; es gilt (algl(n,k = gl(n,k = Mat(n,K (blsl(n, K = sl(n, K = {X Mat(n, K; SpurX = 0} für K=R,C (claut(v, h = {X End K V ; h(xv, w + h(v, Xw = 0 für alle v, w V } Beweis: Aut(V, h = {A GL(n,K; A HA = H} H: Matrix von h bezüglich einer beliebigen Basis von V. Zu zeigen ist nun LAut(V, h = {X Mat(n,K; X H + HX = 0}. Wegen der Stetigkeit von X X gilt für alle X Mat(n,K (exp tx = exp(tx Differentiation der Abbildung γ(t = (exp(tx H exp(tx, t R ergibt γ(t = (exp tx (X H + HX(exp tx γ(0 = X H + HX Für X LG gilt γ(t = H t R γ (t = 0 t R. D.h. 0 = γ(0 = X H + HX. Ist umgekehrt X H + HX = 0, dann gilt γ (t = 0 t R. γ ist konstant mit γ(0 = H folgt γ(t = H t R. q.e.d. Wir wollen nun LAut(V, h bestimmen. Dazu berechnet man zuerst X H + HX = 0, indem man für H ( Ep 0 D pq =, 0 q < p 0 -E q einsetzt und erhält: ( ( R T Ep 0 Y Z 0 E q ( Ep E q ( R Y T Z ( R = + R T + Y Y T Z Z ( R + R T + Y Y T Z Z = ( R = R, T = Y, Y = T, Z = Z 6
7 Setzt man nun für die Involutionen X X t und X X t ein, so erhält man für die Isometriegruppen folgende Liealgebren: G ( R T t O(p,q,O(p,q { T Z LG ; R t = R, Z t = Z} O(n,C;SO(n,C ( t R T U(p,q;K { T Z {X Mat(n, C; X t = X} ; R t = R, Z t = Z} SU(p,q;C {X LU(p, q, C; SpurX = 0} 3.3 Lineare Gruppen Definition 6: Eine abgeschlossenen Untergruppe G von GL(n,K heißt lineare Gruppe. Satz 9: Die klassischen Gruppen sind lineare Gruppen. 3.4 Die Lie-Algebren linearer Gruppen In 3.1 haben wir für eine Untergruppe G von GL(n,K LG = {X Mat(n,K; exp(tx G t R} gesetzt. Da dies für beliebige Untergruppen G von GL(n,K gilt, gilt dies auch für die linearen Gruppen. Im folgenden wollen wir zeigen, dass LG eine Lie-Algebra für jede lineare Gruppe G ist. Satz 11: Für jede lineare Gruppe G ist LG eine Lie-Algebra über R. Um dieses Satz beweisen zu können benötigen wir das folgende Lemma: Lemma: 7
8 Für alle X, Y Mat(n, K gilt (a exp(x + Y = lim n [exp( 1 n X exp(1 n Y ]n (Trotter Produkt Formel (b exp([x, Y ] = lim n [exp( 1 n X exp(1 n Y exp(1 n X 1 ] n2 (Kommutator Formel Beweis: Wir wollen nun zeigen, dass LG = {X Mat(n,K; exp(tx G t R} für jede lineare Gruppe eine Lie-Algebra über R ist. Wir wissen bereits, dass Mat(n,K ein Vektorraum ist. Desweiteren gilt: Für jede Untergruppe G von GL(n,K ist mit X auch αx, α R in LG enthalten. Mit dem Lemma gilt nun: [exp( t n X exp( t n Y ]n G [exp( t n X exp( t n Y exp( t n X 1 exp( t n Y 1 ] n2 G für alle n N, t R, X, Y LG. Da G in GL(n,K abgeschlossen ist ( da G lineare Gruppe sind die Grenzwerte exp(t(x+y und exp(t 2 [X, Y ] für n in G ( siehe Definition der Abgeschlossenheit 2.1. LG ist ein Vektorraum. Die Antikommutativität und die Jacobi-Identität ergeben sich durch einfaches nachrechnen. LG ist Liealgebra. Definition 7: LG heißt Lie-Algebra von G. 3.5 Die Exponentialabbildung einer linearen Gruppe Definition 5: Die Abbildung exp G : LG G heißt Exponentialabbildung der Gruppe G Wir wissen (2.2 Satz 2.2, dass exp eine offene Umgebung U von 0 diffeomorph auf eine offene Umgebung V von E in Mat(n,K abbildet. Wenn man dies verallgemeinert, so ergibt sich: Satz 12: Ist G eine lineare Gruppe, so gibt es eine offene Umgebung von 0 in LG, die durch exp G diffeomorph auf eine offene Umgebung von E in G abgebildet wird. (Gilt auch für die klassischen Gruppen, da diese zu den linearen Gruppen zählen. 8
9 Parametrisierung Es sei G eine lineare Gruppe und T 1,...T d eine (R- Basis von LG. Dann gibt es eine offene Umgebung von (0,...0 in R d, die durch (t 1,..., t d exp(t 1 T t d T d diffeomorph auf eine offene Umgebung von E in G abgebildet wird. 3.6 Die von exp G (LG erzeugte Untergruppe von G: Zusammenhang Bemerkung: Die Exponentialabbildung ist nicht surjektiv. Wir zeigen dies an einem klassischen Beispiel: Beispiel ( -1 a A = SL(2,C mit a Wir zeigen nun, dass A nicht im Bild von sl(2,c liegt. Angenommen X sl(2,c a C x : exp X = A. Für X sl(2,c gilt: SpurX = 0 = Eigenwerte von X c, -c sind Eigenwerte von X e c, e c sind Eigenwerte von A Mit Hilfe des charakteristischen Polynoms ( -1-t a = ( 1 t t ergibt sich e c = 1, also c 0. Damit hat X zwei verschiedene Eigenwerte und ist daher diagonalisierbar. ( c 0 T GL(2,C : T 1 XT = 0 -c ( -1 0 T 1 AT = exp(t 1 XT = 0-1 A = E Dies ist ein Widerspruch zur Vorraussetzung a 0. Satz 13: Für eine lineare Gruppe G ist die von exp(lg erzeugte Untergruppe G 0 := {exp(x 1... exp(x k ; X 1,...X k LG, k N} 9
10 ein zusammenhängender, offener und abgeschlossener Normalteiler in G mit LG 0 = LG. Satz 14: Die Zusammenhangskomponenten einer linearen Gruppe stimmen mit den Nebenklassen AG 0 A G überein; insbesondere ist G 0 = G die Einskomponente von G. Satz 15: exp G ist surjektiv für G=U(n,SU(n,SO(n und Sp(2n. Bemerkung: Es gibt Liegruppen, die nicht zu den linearen Gruppen gehören. Garrett Birhoff zeigte 1936 dass G 3 = G 3 /N mit G 3 Gruppe der Matrizen M(x, y, z = 1 x z 0 1 y und N Gruppe der Matrizen M(0, 0, n = 1 0 n eine Liegruppe ist, die keine lineare Gruppe ist. Definition: Sei G eine Gruppe und gleichzeitig eine analytische K-Mannigfaltigkeit. Dann heißt G eine K-Liegruppe, wenn µ : G G G Gruppenmultiplikation und ι : G G Gruppeninversion K-analytisch. 4 Zusammenfassung Probleme für die Liegruppen können gelöst werden, indem man sie auf die zugehörige Liealgebra überträgt und dort mit Mitteln der Algebra behandelt. Das Ergebnis kann anschließend wieder in die Gruppe zurückübersetzt werden. 10
11 5 Anmerkung (1 Eine *-Hermitesche Form auf einem K-Vektorraum V ist eine Abbildung h : V V K mit (HF1 h(x, y + z = h(x, y + h(x, z, h(x, αy = αh(x, y (HF2 h(x, y = h(y, x für alle x, y, z V und α K. Das Paar (V,h hießt dann Hermitescher Raum über (K,*. Im Fall = id heißt h symmetrische Bilinearform. Mit (HF2 folgt aus (HF1 für alle x, y, z V und α K. (HF1 h(x + y, z = h(x, z + h(y, z h(αx, y = α h(y, x Eine Sesquilinearform auf einem C-Vektorraum V ist eine Abbildung h : V V C, für die (HF1 und (HF1 gilt mit =. 11
LIE GRUPPEN EMANUEL SCHEIDEGGER
LIE GRUPPEN EMANUEL SCHEIDEGGER Zusammenfassung. Definition einer Lie-Gruppe, Beispiele, invariante Vektorfelder, Lie-Klammer, Lie-Algebra (einer Lie-Gruppe), 1. Definition und erste Beispiele Wir beginnen
MehrExponentialreihe von Matrizen
Exponentialreihe von Matrizen Seminar zur Vorlesung "Geometrie für Lehramt" Sommersemester 20 Dozent: Prof. Dr. Lorenz Schwachhöfer Fakultät für Mathematik der Technischen Universität Dortmund Name: Kerstin
MehrAllgemeines über Lie-Algebren
Kapitel I Allgemeines über Lie-Algebren Sophus Lie 1842 1899 Wilhelm Killing 1847 1923 Elie Cartan 1869 1951 Hermann Weyl 1885 1955 1 Einleitung Die meisten Studierenden sind wohl vertrauter mit Beispielen
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
MehrKlausurenkurs zum Staatsexamen (WS 2015/16): Lineare Algebra und analytische Geometrie 3
Dr. Erwin Schörner Klausurenkurs zum Staatsexamen (WS 205/6): Lineare Algebra und analytische Geometrie 3 3. (Herbst 997, Thema 3, Aufgabe ) Berechnen Sie die Determinante der reellen Matrix 0 2 0 2 2
Mehr6 Hauptachsentransformation
6 Hauptachsentransformation A Diagonalisierung symmetrischer Matrizen (6.1) Satz: Sei A M(n n, R) symmetrisch. Dann gibt es eine orthogonale n n-matrix U mit U t AU = D Diagonalmatrix Es folgt: Die Spalten
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,
MehrLineare Algebra: Determinanten und Eigenwerte
: und Eigenwerte 16. Dezember 2011 der Ordnung 2 I Im Folgenden: quadratische Matrizen Sei ( a b A = c d eine 2 2-Matrix. Die Determinante D(A (bzw. det(a oder Det(A von A ist gleich ad bc. Det(A = a b
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
Mehr(x, x + y 2, x y 2 + z 3. = e x sin y. sin y. Nach dem Umkehrsatz besitzt f dann genau auf der Menge
ÜBUNGSBLATT 0 LÖSUNGEN MAT/MAT3 ANALYSIS II FRÜHJAHRSSEMESTER 0 PROF DR CAMILLO DE LELLIS Aufgabe Finden Sie für folgende Funktionen jene Punkte im Bildraum, in welchen sie sich lokal umkehren lassen,
MehrVektorräume und lineare Abbildungen
Kapitel 11. Vektorräume und lineare Abbildungen 1 11.1 Vektorräume Sei K ein Körper. Definition. Ein Vektorraum über K (K-Vektorraum) ist eine Menge V zusammen mit einer binären Operation + einem ausgezeichneten
MehrKlausur zur Höheren Mathematik IV
Düll Höhere Mathematik IV 8. 1. 1 Klausur zur Höheren Mathematik IV für Fachrichtung: kyb Bitte beachten Sie die folgenden Hinweise: Bearbeitungszeit: 1 Minuten Erlaubte Hilfsmittel: 1 eigenhändig beschriebene
Mehr10 Untermannigfaltigkeiten
10. Untermannigfaltigkeiten 1 10 Untermannigfaltigkeiten Definition. Eine Menge M R n heißt k-dimensionale Untermannigfaltigkeit des R n, 1 k n, falls es zu jedem a M eine offene Umgebung U R n von a und
MehrLeitfaden a tx t
Leitfaden -0.7. Potenz-Reihen. Definition: Es sei (a 0, a, a 2,...) eine Folge reeller Zahlen (wir beginnen hier mit dem Index t 0). Ist x R, so kann man die Folge (a 0, a x, a 2 x 2, a 3 x 3,...) und
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
MehrLiegruppen und Liealgebren
Literatur Liegruppen und Liealgebren Vortrag im Rahmen des Proseminars zur Quantenmechanik II von Hannes Zechlin (1. Teil) und Sandra Flessau (2. Teil) Universität Hamburg, 20. Dezember 2006 [1] M. Chaichian
MehrAnalysis II (FS 2015): ZUSAMMENHÄNGENDE METRISCHE RÄUME
Analysis II (FS 2015): ZUSAMMENHÄNGENDE METRISCHE RÄUME Dietmar A. Salamon ETH-Zürich 23. Februar 2015 1 Topologische Grundbegriffe Sei (X, d) ein metrischer Raum, d.h. X ist eine Menge und d : X X R ist
Mehr2. Dezember Lineare Algebra II. Christian Ebert & Fritz Hamm. Skalarprodukt, Norm, Metrik. Matrizen. Lineare Abbildungen
Algebra und Algebra 2. Dezember 2011 Übersicht Algebra und Algebra I Gruppen & Körper Vektorräume, Basis & Dimension Algebra Norm & Metrik Abbildung & Algebra I Eigenwerte, Eigenwertzerlegung Singulärwertzerlegung
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
Mehr17 Logarithmus und allgemeine Potenz
7 Logarithmus und allgemeine Potenz 7. Der natürliche Logarithmus 7.3 Die allgemeine Potenz 7.4 Die Exponentialfunktion zur Basis a 7.5 Die Potenzfunktion zum Exponenten b 7.6 Die Logarithmusfunktion zur
MehrMathematik II für Studierende der Informatik. Wirtschaftsinformatik (Analysis und lineare Algebra) im Sommersemester 2016
und Wirtschaftsinformatik (Analysis und lineare Algebra) im Sommersemester 2016 5. Juni 2016 Definition 5.21 Ist a R, a > 0 und a 1, so bezeichnet man die Umkehrfunktion der Exponentialfunktion x a x als
MehrTopologische Grundbegriffe I. 1 Offene und Abgeschlossene Mengen
Topologische Grundbegriffe I Vortrag zum Proseminar Analysis, 26.04.2010 Nina Neidhardt und Simon Langer Im Folgenden soll gezeigt werden, dass topologische Konzepte, die uns schon für die Reellen Zahlen
Mehr1 Rechnen mit 2 2 Matrizen
1 Rechnen mit 2 2 Matrizen 11 Produkt Wir berechnen das allgemeine Produkt von A = Für das Produkt gilt AB = a11 a 12 a 21 a 22 a11 b 11 + a 12 b 21 a 11 b 12 + a 12 b 22 a 21 b 11 + a 22 b 21 a 21 b 12
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.
MehrLie-Gruppen und Lie-Algebren Eine Einführung
Lie-Gruppen und Lie-Algebren Eine Einführung Sommersemester 2009 an der Humboldt Universität zu Berlin. Daniel Schliebner Herausgabe: 26. September 2009 Inhaltsverzeichnis 1. Einführung......................................
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
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
MehrKapitel 5. Die trigonometrischen Funktionen Die komplexen Zahlen Folgen und Reihen in C
Kapitel 5. Die trigonometrischen Funktionen 5.1. Die komplexen Zahlen 5.. Folgen und Reihen in C 5.10. Definition. Eine Folge (c n n N komplexer Zahlen heißt konvergent gegen c C, falls zu jedem ε > 0
MehrLineare Algebra II. Prof. Dr. M. Rost. Übungen Blatt 8 (SS 2011) Abgabetermin: Donnerstag, 9. Juni.
Lineare Algebra II Prof. Dr. M. Rost Übungen Blatt 8 (SS 2011) Abgabetermin: Donnerstag, 9. Juni http://www.math.uni-bielefeld.de/~rost/la2 Erinnerungen, Ergänzungen und Vorgriffe zur Vorlesung: Hermitesche
MehrAbbildung 10.1: Das Bild zu Beispiel 10.1
Analysis 3, Woche Mannigfaltigkeiten I. Definition einer Mannigfaltigkeit Die Definition einer Mannigfaltigkeit braucht den Begriff Diffeomorphismus, den wir in Definition 9.5 festgelegt haben. Seien U,
MehrLie Gruppen, SS 2010 Montag $Id: intro.tex,v /04/13 16:06:37 hk Exp hk $ Es wird etwas dauern bis wir in der Lage sind zu sagen was
$Id: intro.tex,v 1.3 2010/04/13 16:06:37 hk Exp hk $ 1 Einleitung Es wird etwas dauern bis wir in der Lage sind zu sagen was Lie Gruppen eigentlich sind. Dagegen ist es sehr wohl möglich bereits einige
MehrLineare Algebra II. Prof. Dr. M. Rost. Übungen Blatt 1 (SS 2011) Abgabetermin: Donnerstag, 21. April.
Lineare Algebra II Prof. Dr. M. Rost Übungen Blatt 1 (SS 2011) Abgabetermin: Donnerstag, 21. April http://www.math.uni-bielefeld.de/~rost/la2 Erinnerungen, Ergänzungen und Vorgriffe zur Vorlesung: Symmetrische
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.
MehrLineare Algebra 2 (SS 13) Blatt 13: Musterlösung
Prof. Dr. B. Hanke Dr. J. Bowden Lineare Algebra 2 (SS ) Blatt : Musterlösung Aufgabe. Es sei C (R) der R-Vektorraum der unendlich oft differenzierbaren Funktionen auf R und : C (R) C (R), f f die Abbildung,
MehrOrthonormalisierung. ein euklidischer bzw. unitärer Vektorraum. Wir setzen
Orthonormalisierung Wie schon im Falle V = R n erwähnt, erhalten wir durch ein Skalarprodukt eine zugehörige Norm (Länge) eines Vektors und in weiterer Folge eine Metrik (Abstand zwischen zwei Vektoren).
MehrMannigfaltigkeiten und Liegruppen. Wolfgang Soergel
Mannigfaltigkeiten und Liegruppen Wolfgang Soergel 8. März 2017 Inhaltsverzeichnis 1 Matrixgruppen 4 1.1 Einfache Darstellungen der Drehgruppen............. 4 1.2 Tangentialraum und Exponentialabbildung.............
MehrLINEARE ALGEBRA FÜR ANALYSIS
LINEARE ALGEBRA FÜR ANALYSIS ALBERTO S. CATTANEO Zusammenfassung. Eine Zusammenfassung der wichtigsten in der Analysis gebrauchten Grundbegriffe aus der linearen Algebra (speziell für diejenigen, die lineare
MehrLineare Algebra II 8. Übungsblatt
Lineare Algebra II 8. Übungsblatt Fachbereich Mathematik SS 11 Prof. Dr. Kollross 1./9. Juni 11 Susanne Kürsten Tristan Alex Gruppenübung Aufgabe G1 (Minitest) Sei V ein euklidischer oder unitärer Vektorraum.
MehrLineare Algebra I Vorlesung - Prof. Dr. Daniel Roggenkamp & Falko Gauß
Lineare Algebra I - 26. Vorlesung - Prof. Dr. Daniel Roggenkamp & Falko Gauß Donnerstag 8.12.: 8:30 Uhr - Vorlesung 10:15 Uhr - große Übung / Fragestunde Klausur: Mittwoch, 14.12. 14:15 Uhr, A3 001 Cauchy-Schwarz
Mehr2.1 Eigenschaften und Beispiele von Gruppen Untergruppen Homomorphismen... 25
2 Gruppen Übersicht 2.1 Eigenschaften und Beispiele von Gruppen............................. 17 2.2 Untergruppen...................................................... 21 2.3 Homomorphismen..................................................
MehrDer Tangentialraum im Einselement
Technische Universität Dortmund Fakultät für Mathematik - Lehrstuhl VII Seminarvortrag Der Tangentialraum im Einselement Seminar Geometrie für Lehramt/Dierentialgeometrie I Dozent Prof. Dr. Lorenz Schwachhöfer
Mehr5 Potenzreihenansatz und spezielle Funktionen
5 Potenzreihenansatz und spezielle Funktionen In diesem Kapitel betrachten wir eine Methode zur Lösung linearer Differentialgleichungen höherer Ordnung, die sich anwenden läßt, wenn sich alle Koeffizienten
MehrKlausur zur Vorlesung Lineare Algebra II, SoSe 2016,
Klausur zur Vorlesung Lineare Algebra II, SoSe 6, 6.7.6 Vokabelbuch In diesem Teil soll getestet werden, inwieweit Sie in der Lage sind, wichtige Definitionen und Sätze aus der Vorlesung korrekt zu formulieren
MehrEtwas Topologie. Handout zur Vorlesung Semi-Riemannsche Geometrie, SS 2004 Dr. Bernd Ammann
Etwas Topologie Handout zur Vorlesung Semi-Riemannsche Geometrie, SS 2004 Dr. Bernd Ammann Literatur Abraham, Marsden, Foundations of Mechanics, Addison Wesley 1978, Seiten 3 17 Definition. Ein topologischer
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,
MehrVorlesung 27. Der projektive Raum. Wir werden den projektiven Raum zunehmend mit mehr Strukturen versehen.
Vorlesung 27 Der projektive Raum Definition 1. Sei K ein Körper. Der projektive n-dimensionale Raum P n K besteht aus allen Geraden des A n+1 K durch den Nullpunkt, wobei diese Geraden als Punkte aufgefasst
MehrVektorräume und Lineare Abbildungen
Vektorräume und Lineare Abbildungen Patricia Doll, Selmar Binder, Lukas Bischoff, Claude Denier ETHZ D-MATL SS 07 11.04.2007 1 Vektorräume 1.1 Definition des Vektorraumes (VR) 1.1.1 Grundoperationen Um
MehrAnalysis II. Vorlesung 48. Die Hesse-Form
Prof. Dr. H. Brenner Osnabrück SS 2015 Analysis II Vorlesung 48 Die Hesse-Form Wir sind natürlich auch an hinreichenden Kriterien für das Vorliegen von lokalen Extrema interessiert. Wie schon im eindimensionalen
Mehr1 Eingebettete Untermannigfaltigkeiten des R d
$Id: unter.tex,v 1.2 2014/04/14 13:19:35 hk Exp hk $ 1 Eingebettete Untermannigfaltigkeiten des R d In diesem einleitenden Paragraphen wollen wir Untermannigfaltigkeiten des R d studieren, diese sind die
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
Mehr4 Lineare Abbildungen und Matrizen
Mathematik I für inf/swt, Wintersemester /, Seite 8 4 Lineare Abbildungen und Matrizen 4 Kern und Injektivität 4 Definition: Sei : V W linear Kern : {v V : v } ist linearer eilraum von V Ü68 und heißt
MehrThema14 Der Satz über inverse Funktionen und der Satz über implizite Funktionen
Thema14 Der Satz über inverse Funktionen und der Satz über implizite Funktionen In diesem Kapitel betrachten wir die Invertierbarkeit von glatten Abbildungen bzw. die Auflösbarkeit von impliziten Gleichungen.
MehrLIE-GRUPPEN. Skript zur Vorlesung an der Universität Konstanz. Daniel Plaumann
LIE-GRUPPEN Skript zur Vorlesung an der Universität Konstanz im Sommersemester 2012 Daniel Plaumann 1 VORWORT Die Vorlesung, der dieses Skript entstammt, wurde im Sommersemester 2012 an der Universität
MehrLineare Algebra I Zusammenfassung
Prof. Dr. Urs Hartl WiSe 10/11 Lineare Algebra I Zusammenfassung 1 Vektorräume 1.1 Mengen und Abbildungen injektive, surjektive, bijektive Abbildungen 1.2 Gruppen 1.3 Körper 1.4 Vektorräume Definition
MehrDefinition 7.1. Der Coxeter Graph zu W ist der ungerichtete gewichtete Graph Γ W = (V, E), mit Eckenmenge V und Kantenmenge E, gegeben durch V = und
7. Coxeter Graphen Um die endlichen Spiegelungsgruppen zu klassifizieren, wollen wir ihnen nun Graphen zuordnen, die die Gruppen bis auf Isomorphie eindeutig bestimmen. Im Folgenden sei wie vorher Π Φ
MehrMusterlösungen zur Linearen Algebra II Übungsklausur
Musterlösungen zur Linearen Algebra II Übungsklausur Aufgabe. Sei A R 3 3. Welche der folgenden Aussagen sind richtig? a Ist det(a =, dann ist A eine orthogonale Matrix. b Ist A eine orthogonale Matrix,
MehrLie-Gruppen und homogene Räume
Lie-Gruppen und homogene Räume 1 1.1 Lie-Gruppen und ihre Algebren Zu den grundlegenden Objekten, die in der Eichfeldtheorie auftreten, gehören Gruppen mit differenzierbarer Struktur. Im ersten Kapitel
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
Mehr11 Untermannigfaltigkeiten des R n und lokale Extrema mit Nebenbedingungen
11 Untermannigfaltigkeiten des R n und lokale Extrema mit Nebenbedingungen Ziel: Wir wollen lokale Extrema von Funktionen f : M R untersuchen, wobei M R n eine k-dimensionale Untermannigfaltigkeit des
MehrMusterlösung zu den Übungen zur Vorlesung Mathematik für Physiker II. x 2
Musterlösung zu den Übungen zur Vorlesung Mathematik für Physiker II Wiederholungsblatt: Analysis Sommersemester 2011 W. Werner, F. Springer erstellt von: Max Brinkmann Aufgabe 1: Untersuchen Sie, ob die
Mehr2. Stetigkeit und Differenzierbarkeit
2. Stetigkeit Differenzierbarkeit 9 2. Stetigkeit Differenzierbarkeit Wir wollen uns nun komplexen Funktionen zuwenden dabei zunächst die ersten in der Analysis betrachteten Eigenschaften untersuchen,
Mehr1.4 Homomorphismen und Isomorphismen
Algebra I 9. April 2008 c Rudolf Scharlau, 2002 2008 28 1.4 Homomorphismen und Isomorphismen Definition 1.4.1 Es seien (G, ) und (H, ) zwei Gruppen. Eine Abbildung ϕ : G H heißt (Gruppen-)Homomorphismus,
MehrLösungen der Übungsaufgaben von Kapitel 3
Analysis I Ein Lernbuch für den sanften Wechsel von der Schule zur Uni 1 Lösungen der Übungsaufgaben von Kapitel 3 zu 3.1 3.1.1 Bestimmen Sie den Abschluss, den offenen Kern und den Rand folgender Teilmengen
Mehrf(x, y) = 0 Anschaulich bedeutet das, dass der im Rechteck I J = {(x, y) x I, y J}
9 Der Satz über implizite Funktionen 41 9 Der Satz über implizite Funktionen Wir haben bisher Funktionen g( von einer reellen Variablen immer durch Formelausdrücke g( dargestellt Der Zusammenhang zwischen
Mehr20.4 Gleichmäßige Konvergenz von Folgen und Reihen von Funktionen
20 Gleichmäßige Konvergenz für Folgen und Reihen von Funktionen 20.1 Folgen und Reihen von Funktionen 20.3 Die Supremumsnorm 20.4 Gleichmäßige Konvergenz von Folgen und Reihen von Funktionen 20.7 Das Cauchy-Kriterium
MehrGrundlagen der Mathematik I
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
MehrLineare Abbildungen. i=0 c ix i n. K n K m
Kapitel 4 Lineare Abbildungen In diesem Abschnitt lernen Sie erstmals eine Klasse von strukturerhaltenden Abbildungen kennen. Diese Konzept ist von zentraler Bedeutung in der Algebra. Grob gesagt geht
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
MehrKonvergenz im quadratischen Mittel - Hilberträume
CONTENTS CONTENTS Konvergenz im quadratischen Mittel - Hilberträume Contents 1 Ziel 2 1.1 Satz........................................ 2 2 Endlich dimensionale Vektorräume 2 2.1 Defintion: Eigenschaften
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
Mehr2. Mathematische Grundlagen
2. Mathematische Grundlagen Erforderliche mathematische Hilfsmittel: Summen und Produkte Exponential- und Logarithmusfunktionen 21 2.1 Endliche Summen und Produkte Betrachte n reelle Zahlen a 1, a 2,...,
Mehr4 Messbare Funktionen
4 Messbare Funktionen 4.1 Definitionen und Eigenschaften Definition 4.1. Seien X eine beliebige nichtleere Menge, M P(X) eine σ-algebra in X und µ ein Maß auf M. Das Paar (X, M) heißt messbarer Raum und
MehrEigenwerte, Diagonalisierbarkeit, charakteristisches Polynom
Eigenwerte, Diagonalisierbarkeit, charakteristisches Polynom Eine Fragestellung, die uns im weiteren beschäftigen wird, ist das Finden eines möglichst einfachen Repräsentanten aus jeder Äquivalenzklasse
Mehrσ-algebren, Definition des Maßraums
σ-algebren, Definition des Maßraums Ziel der Maßtheorie ist es, Teilmengen einer Grundmenge X auf sinnvolle Weise einen Inhalt zuzuordnen. Diese Zuordnung soll so beschaffen sein, dass dabei die intuitiven
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
MehrÜbungen zur Analysis II Blatt 27 - Lösungen
Prof. Dr. Torsten Wedhorn SoSe 22 Daniel Wortmann Übungen zur Analysis II Blatt 27 - Lösungen Aufgabe 5: 6+6+6* Punkte Bestimme alle lokalen Extrema der folgenden Funktionen: a b c* f : R 3 R g : R 2 R
Mehr3 Vektorbündel und das Tangentialbündel
$Id: vektor.tex,v 1.6 2014/06/30 10:20:57 hk Ex $ $Id: fluss.tex,v 1.2 2014/06/30 12:36:06 hk Ex hk $ 3 Vektorbündel und das Tangentialbündel 3.4 Ableitungen von C q -Funktionen In der letzten Sitzung
MehrMathematik für Informatiker II. Beispiellösungen zur Probeklausur. Aufgabe 1. Aufgabe 2 (5+5 Punkte) Christoph Eisinger Sommersemester 2011
Mathematik für Informatiker II Christoph Eisinger Sommersemester 211 Beispiellösungen zur Probeklausur Aufgabe 1 Gegeben sind die Polynome f, g, h K[x]. Zu zeigen: Es gibt genau dann Polynome h 1 und h
Mehr6 Eigenwerte und Eigenvektoren
6.1 Eigenwert, Eigenraum, Eigenvektor Definition 6.1. Es sei V ein Vektorraum und f : V V eine lineare Abbildung. Ist λ K und v V mit v 0 und f(v) = λv gegeben, so heißt die Zahl λ Eigenwert (EW) von f,
Mehr3 Strukturen aus der Algebra: Gruppe, Ringe, Körper
3 Strukturen aus der Algebra: Gruppe, Ringe, Körper 3.1 Gruppen Vergleicht man die Gesetze (A1 (A4 und (M1 (M4, so stellt man eine grosse Ähnlichkeit in den Strukturen fest. Man kann das zugrundeliegende
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.
MehrCauchy-Folgen und Kompaktheit. 1 Cauchy-Folgen und Beschränktheit
Vortrag zum Seminar zur Analysis, 10.05.2010 Michael Engeländer, Jonathan Fell Dieser Vortrag stellt als erstes einige Sätze zu Cauchy-Folgen auf allgemeinen metrischen Räumen vor. Speziell wird auch das
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
Mehr1.6 Implizite Funktionen
1 1.6 Implizite Funktionen Wir werden uns jetzt mit nichtlinearen Gleichungen beschäftigen, f(x) = 0, wobei f = (f 1,..., f m ) stetig differenzierbar auf einem Gebiet G R n und m < n ist. Dann hat man
MehrEuklidische und unitäre Vektorräume
Kapitel 7 Euklidische und unitäre Vektorräume In diesem Abschnitt ist der Körper K stets R oder C. 7.1 Definitionen, Orthonormalbasen Definition 7.1.1 Sei K = R oder C, und sei V ein K-Vektorraum. Ein
MehrStetigkeit. Kapitel 4. Stetigkeit. Peter Becker (H-BRS) Analysis Sommersemester / 543
Kapitel 4 Stetigkeit Peter Becker (H-BRS) Analysis Sommersemester 2016 254 / 543 Inhalt Inhalt 4 Stetigkeit Eigenschaften stetiger Funktionen Funktionenfolgen und gleichmäßige Konvergenz Umkehrfunktionen
MehrÜbungen zur Diskreten Mathematik I Blatt 6
1 Blatt 6 Aufgabe 19 Es sei M := {n N : n 2} und R := {(n, m) M M : n teilt m}. a) Zeigen Sie, dass R eine Ordnungsrelation auf M ist. b) Überprüfen Sie, ob R eine totale Ordnung auf M ist. c) Zeigen Sie,
MehrLineare Algebra I. Lösung 9.2:
Universität Konstanz Wintersemester 2009/2010 Fachbereich Mathematik und Statistik Lösungsblatt 9 Prof. Dr. Markus Schweighofer 20.01.2010 Aaron Kunert / Sven Wagner Lineare Algebra I Lösung 9.1: Voraussetzung:
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
MehrMathematik I. Vorlesung 19. Metrische Räume
Prof. Dr. H. Brenner Osnabrück WS 2009/2010 Mathematik I Vorlesung 19 Metrische Räume Euklidische Räume besitzen nach Definition ein Skalarprodukt. Darauf aufbauend kann man einfach die Norm eines Vektors
Mehr5 Stetigkeit und Differenzierbarkeit
5 Stetigkeit und Differenzierbarkeit 5.1 Stetigkeit und Grenzwerte von Funktionen f(x 0 ) x 0 Graph einer stetigen Funktion. Analysis I TUHH, Winter 2006/2007 Armin Iske 127 Häufungspunkt und Abschluss.
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
MehrÜberlagerung I. Überlagerung für z z 2 : komplexe Quadratwurzel. Christoph Schweigert, Garben p.1/19
Überlagerung I Überlagerung für z z 2 : komplexe Quadratwurzel Christoph Schweigert, Garben p.1/19 Überlagerung II Überlagerung für z z 3 : komplexe dritte Wurzel Christoph Schweigert, Garben p.2/19 Überlagerung
MehrExtremwerte von Funktionen mehrerer reeller Variabler
Extremwerte von Funktionen mehrerer reeller Variabler Bei der Bestimmung der Extrema von (differenzierbaren) Funktionen f : R n R ist es sinnvoll, zuerst jene Stellen zu bestimmen, an denen überhaupt ein
Mehr30 Metriken und Normen
31 Metriken und Normen 153 30 Metriken und Normen Lernziele: Konzepte: Metriken, Normen, Skalarprodukte, Konvergenz von Folgen Frage: Versuchen Sie, möglichst viele verschiedene Konvergenzbegriffe für
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
Mehr48 Symplektische Geometrie und Klassische Mechanik
48 Symplektische Geometrie und Klassische Mechanik Zusammenfassung Zum Schluss der Vorlesung gehen wir noch auf eine geometrische Struktur ein, die wie die euklidische oder die Minkowski-Struktur im Rahmen
MehrVorlesung Mathematik für Ingenieure (WS 11/12, SS 12, WS 12/13)
1 Vorlesung Mathematik für Ingenieure (WS 11/12, SS 12, WS 12/13) Kapitel 5: Konvergenz Volker Kaibel Otto-von-Guericke Universität Magdeburg (Version vom 15. Dezember 2011) Folgen Eine Folge x 0, x 1,
MehrKomplexe Zahlen und konforme Abbildungen
Kapitel 1 Komplexe Zahlen und konforme Abbildungen 1.0 Geometrie der komplexen Zahlen Die Menge C der komplexen Zahlen, lässt sich mithilfe der bijektiven Abbildung C := {x + iy : x,y R}, C z = x + iy
Mehr4.3 Bilinearformen. 312 LinAlg II Version Juni 2006 c Rudolf Scharlau
312 LinAlg II Version 0 20. Juni 2006 c Rudolf Scharlau 4.3 Bilinearformen Bilinearformen wurden bereits im Abschnitt 2.8 eingeführt; siehe die Definition 2.8.1. Die dort behandelten Skalarprodukte sind
Mehr