Satz von Rellich-Kondrachov

Größe: px
Ab Seite anzeigen:

Download "Satz von Rellich-Kondrachov"

Transkript

1 Satz von Rellich-Kondrachov Xaver Hellauer LMU Munich, Germany Haslach, 17. Februar 2012 Xaver Hellauer Satz von Rellich-Kondrachov 1/13

2 Satz von Rellich Kondrachov Sei j : (X, X ) (Y, Y ) eine stetige Einbettung. Eine Einbettung heißt kompakt, falls beschränkte Folgen (x n ) durch j auf kompakte Folgen abgebildet werden. Satz von Rellich Kondrachov Sei Ω R d offen und beschränkt. Dann ist die Einbettung für p < d kompakt. W 1,p (Ω) L t (Ω) t < pd d p Xaver Hellauer Satz von Rellich-Kondrachov 2/13

3 Konvergenzsatz von Vitali Sei (f k ) L p (X, µ) mit 1 p < und es gelte f k f µ-f. ü. sowie sup f k p dµ 0, wenn µ(e) 0 k E und zu ε > 0 gibt es eine µ-meßbare Teilmenge E ε mit µ(e ε ) < und sup f k p dµ ε. k X \E ε Dann gilt f L p (X, µ) und f k f in L p (X, µ). Xaver Hellauer Satz von Rellich-Kondrachov 3/13

4 Beweis (1/2) Zunächst kompakte Einbettung W 1,p (Ω) L p (Ω). Sei u k in W 1,p (Ω) beschränkt. p > 1: Nach Übergang zu einer Teilfolge erhalten wir direkt u k : u in L p (Ω). p = 1: d Aus Satz von Sobolev folgt Beschränktheit von u in L d 1 (Ω) Nach Teilfolgenwahl folgt u k u in L d d 1 (Ω) und damit auch in L 1 (Ω). Wir setzen u k und u auf R\Ω durch 0 fort u k W 1,p (R d ) ist mit Träger in Ω. Die Glättung (u k ) ε gehört dann zu C 0 (Rd ) und (u k ) ε k u ε in L p (R d ). Xaver Hellauer Satz von Rellich-Kondrachov 4/13

5 Beweis (2/2) Seien x R d fest, ε > 0. Definiere Funktionale Ψ x ε L p (Ω) mit: Ψ x ε(v) := v(y)η ε (x y)dy. Ω Daraus folgt (u k ) ε (x k ) = B ε(x k ) η ε (z x k )u k (z)dz = Ψ x k ε (u k ) Ψ x ε(u). und damit (u k ) ε u ε lokal gleichmäßig auf R d also auch in L p (R d ), da (u k ) ε und (u ε ) außerhalb kompakter Mengen 0 sind. Xaver Hellauer Satz von Rellich-Kondrachov 5/13

6 Hilfsaussage (1/2) Wir benötigen v v ε p ε v p v W 1,p (R d ). beide Seiten der Ungleichung hängen stetig von v ab können wir die Ungleichung für v C0 (Ω) zeigen, folgt der Rest durch Approximation (v ε v)(x) = η ε (z x)(v(z) v(x))dz = = B ε(x) B ε(0) B ε(0) η ε (z)(v(z + x) v(x))dz ( 1 ) η ε (z) v(x + sz) z ds dz. 0 Xaver Hellauer Satz von Rellich-Kondrachov 6/13

7 Hilfsaussage (2/2) (v v ε )(x) ε B ε(0) η ε (z) ( p R d B η ε(0) ε(z) F (x, z) dz) dx (Hölder) ( 1 1 p q p R d R η d ε (z)ηε (z)f (x, z)dz) dx R d ( 1 v(x + sz) ds 0 dz. }{{} :=F (x,z) R η d ε (z)dz ) p ( q R η d ε (z) F (x, z) p dz ) dx = R η d ε (z) ( R F (x, z) p dx ) dz sup d z Bε(0) R F (x, z) p dx. d Xaver Hellauer Satz von Rellich-Kondrachov 7/13

8 Fortsetzung Beweis (1/2) Aus (u k ) ε k u ε in L p (R d ) und Hilfsaussage folgt u u k p u u ε p + u ε (u k ) ε p + (u k ) ε u k p u u ε p + u ε (u k ) ε p + ε u k p. Mit der Beschränktheit von u k in L p (Ω) folgt lim u u k p cε + u u ε p. k Durch Wahl eines geeigneten ε folgt W 1,p (Ω) L p (Ω) durch Approximation. Xaver Hellauer Satz von Rellich-Kondrachov 8/13

9 Fortsetzung Beweis (2/2) Sei (u k ) W 1,p (Ω) beschränkt. Nach Teilfolgenwahl konvergiert u k u in L p und punktweise f. ü. Satz von Sobolev (u k ) beschränkt in L s(p) (Ω) Für t < s(p) folgt mit Hölder (mit s(p) t und s(p) s(p) t ) sup k E u k t dx sup u k t s(p) Ld (E) s(p) t s(p) k L d (E) 0 0. Zu passendem δ > 0 gibt es eine meßbare Menge E δ Ω mit L d (Ω\E δ ) δ und sup u k t dx sup u k t s(p) Ld (Ω\E δ ) s(p) t s(p) ε k Ω\E δ k Mit Konvergenzsatz von Vitali folgt u k u in L t (Ω). Xaver Hellauer Satz von Rellich-Kondrachov 9/13

10 Zusammenhang zwischen Lip(Ω) und W 1, (Ω) Sei Ω R d offen, beschränkt und konvex, so gilt W 1, (Ω)=Lip(Ω), mit { } u(x) u(y) Lip(Ω) := u : Ω R : Lip(u) := sup <. x y x y Insbesondere gilt u = Lip(Ω). Für nichtkonvexe beschränkte Gebiete gilt W 1, loc (Ω) = Lip loc(ω). Xaver Hellauer Satz von Rellich-Kondrachov 10/13

11 Charakterisierung der kompakten Teilmengen von C 0 (Ω) zentrale Bedingung ist die gleichgradige Stetigkeit Sei Ω R d offen und beschränkt und für (u m ) C 0 ( Ω) gelte: 1. Beschränktheit: 2. Gleichgradige Stetigkeit: sup u m < m ε > 0 δ > 0 x, y Ω m mit x y < δ u m (x) u m (y) < ε Dann gibt es eine in C 0 (Ω) konvergente Teilfolge. Xaver Hellauer Satz von Rellich-Kondrachov 11/13

12 Beweis Q d dicht in R d Ω separabel abzählbare dichte Teilmenge {x n, n N} von Ω. (f m (x 1 )) beschränkt in R wählen konvergente Teilfolge (f m(x 1 )). [... ] Diagonalverfahren [... ] Wir finden Folge f mk (f m ), so daß g k := f mk (x i ) für alle i N konvergiert. müssen jetzt punktweise Konvergenz von g k zeigen Xaver Hellauer Satz von Rellich-Kondrachov 12/13

13 Seien x Ω, ε > 0 beliebig. Wegen gleichgradiger Stetigkeit folgt ρ = ρ(ε) mit f m (B ρ (x)) B ε (f m (x)) m N Es gilt g p (x i ) g q (x i ) < ε, falls p, q n 0 = n 0 (ε, i). Für δ > 0 gibt es ein i > 1 mit x i B ρ (x) und es folgt für alle p, q n 0 g p (x) g q (x) g p (x) g p (x i ) + g p (x i ) g q (x i ) + g q (x i ) g q (x) < 3ε. g k Cauchyfolge g(x) := lim k g k (x) existiert für alle x Ω. k Bleibt zu zeigen, daß g stetig ist und g k g gleichmäßig. Xaver Hellauer Satz von Rellich-Kondrachov 13/13

ist ein n-dimensionaler, reeller Vektorraum (vgl. Lineare Algebra). Wir definieren auf diesem VR ein Skalarprodukt durch i y i i=1

ist ein n-dimensionaler, reeller Vektorraum (vgl. Lineare Algebra). Wir definieren auf diesem VR ein Skalarprodukt durch i y i i=1 24 14 Metrische Räume 14.1 R n als euklidischer Vektorraum Die Menge R n = {(x 1,..., x n ) x i R} versehen mit der Addition und der skalaren Multiplikation x + y = (x 1 + y 1,..., x n + y n ) λx = (λx

Mehr

Übungsaufgaben zu Partielle Differentialgleichungen Blatt III vom

Übungsaufgaben zu Partielle Differentialgleichungen Blatt III vom Prof. Dr. M. Kaßmann Fakultät für Mathematik Wintersemester 2011/2012 Universität Bielefeld Übungsaufgaben zu Partielle Differentialgleichungen Blatt III vom 27.10.2011 Aufgabe III.1 (4 Punkte) Sei Ω R

Mehr

Kurzskript: Sobolev Räume

Kurzskript: Sobolev Räume Michael Růžička Kurzskript: Sobolev Räume 1.1 Sobolev Räume Sei ein Gebiet und 1 p. Dann definieren wir die Lebesgueräume 1 L p () := {f M() f < }, wobei f p die übliche Norm ist und M() der Raum der

Mehr

Partielle Differentialgleichungen Kapitel 7

Partielle Differentialgleichungen Kapitel 7 Partielle Differentialgleichungen Kapitel 7 Intermezzo zu Distributionen Die Physik hat der Mathematik die Dirac-δ-Funktion gebracht. Diese δ-funktion soll folgende Eigenschaften haben: n δ (x ϕ (x dx

Mehr

Wiederholung. Wir wiederholen einige Begriffe und Sätze der Analysis, die in der Maßtheorie eine wichtige Rolle spielen.

Wiederholung. Wir wiederholen einige Begriffe und Sätze der Analysis, die in der Maßtheorie eine wichtige Rolle spielen. Wiederholung Wir wiederholen einige Begriffe und Sätze der Analysis, die in der Maßtheorie eine wichtige Rolle spielen. Definition. Sei X eine Menge und d : X X R eine Abbildung mit den Eigenschaften 1.

Mehr

Die Perronsche Methode

Die Perronsche Methode Emilia Finsterwald und Peter Schrank 21.06.2012 Gliederung 1 Oskar Perron 2 3 4 5 6 7 8 Oskar Perron (1880-1975) b7.mai 1880 in Frankenthal - d22.feb. 1975 in München Lösung eines speziellen s Im Fall

Mehr

µ( k= U j,k \K j,k ) µ(u j,k \K j,k ) < 2 j ε. µ(u\k j ) < ε.

µ( k= U j,k \K j,k ) µ(u j,k \K j,k ) < 2 j ε. µ(u\k j ) < ε. 3.5. LUSIN, TITZE-URYSOHN UND RIESZ 7 3.5. Lusin, Titze-Urysohn und Riesz. Theorem 3.5. (Lusin). Sei f : X R messbar. Zu U X offen mit µ(u) < und ε > 0 gibt es ein kompaktes K U, so dass gilt: () f K stetig,

Mehr

Analysis I. 7. Übungsstunde. Steven Battilana. battilana.uk/teaching

Analysis I. 7. Übungsstunde. Steven Battilana. battilana.uk/teaching Analysis I 7. Übungsstunde Steven Battilana stevenb@student.ethz.ch battilana.uk/teaching April 26, 207 Erinnerung Satz. (Zwischenwertsatz) Sei f : [a, b] R stetig mit f(a) f(b). Dann gibt es zu jedem

Mehr

J.M. Sullivan, TU Berlin B: Metrische Räume Analysis II, WS 2008/09

J.M. Sullivan, TU Berlin B: Metrische Räume Analysis II, WS 2008/09 B. METRISCHE RÄUME B1. Definition Definition B1.1. Sei X eine Menge. Eine Funktion oder Abbildung d : X X R heißt dann eine Metrik auf X, falls für alle x, y, z X die folgenden (axiomatischen) Bedingungen

Mehr

Aktuelle Themen aus der Stochastik Wintersemester 2017/2018 Abschnitt 3: Metrische und polnische Räume

Aktuelle Themen aus der Stochastik Wintersemester 2017/2018 Abschnitt 3: Metrische und polnische Räume Aktuelle Themen aus der Stochastik Wintersemester 2017/2018 Abschnitt 3: Metrische und polnische Räume Prof. Dr. Hans-Jörg Starkloff TU Bergakademie Freiberg Institut für Stochastik Oktober/November 2017

Mehr

Schwartz Raum und gemässigte Distributionen

Schwartz Raum und gemässigte Distributionen 1 ETH Zürich (Pro)Seminar: Grundideen der Harmonischen Analysis Schwartz Raum und gemässigte Distributionen David Bernhardsgrütter und David Umbricht 18 Dezember 2007 Schwartz Raum und gemässigte Distributionen

Mehr

Merkblatt zur Funktionalanalysis

Merkblatt zur Funktionalanalysis Merkblatt zur Funktionalanalysis Literatur: Hackbusch, W.: Theorie und Numerik elliptischer Differentialgleichungen. Teubner, 986. Knabner, P., Angermann, L.: Numerik partieller Differentialgleichungen.

Mehr

1.3 Zufallsvariablen

1.3 Zufallsvariablen 1.3 Zufallsvariablen Beispiel Irrfahrt zwischen drei Zuständen Start in G bei t = 0, Zeithorizont T N Grundraum σ-algebra Ω = {ω = (ω 0, ω 1,..., ω T ) {G, R, B} T +1, ω 0 = G} Wahrscheinlichkeitsmaß P

Mehr

Lösung zu Kapitel 5 und 6

Lösung zu Kapitel 5 und 6 Lösung zu Kapitel 5 und 6 (1) Sei f eine total differenzierbare Funktion. Welche Aussagen sind richtig? f ist partiell differenzierbar f kann stetig partiell differenzierbar sein f ist dann immer stetig

Mehr

Stetige Funktionen. Definition. Seien (X, d) und (Y, D) metrische Räume und f : X Y eine Abbildung. i) f heißt stetig in x 0 (x 0 D(f)), wenn

Stetige Funktionen. Definition. Seien (X, d) und (Y, D) metrische Räume und f : X Y eine Abbildung. i) f heißt stetig in x 0 (x 0 D(f)), wenn Stetige Funktionen Eine zentrale Rolle in der Analysis spielen Abbildungen f : X Y, wobei X und Y strukturierte Mengen sind (wie z.b. Vektorräume oder metrische Räume). Dabei sind i.a. nicht beliebige

Mehr

Vollständiger Raum, Banachraum

Vollständiger Raum, Banachraum Grundbegriffe beschränkte Menge Cauchyfolge Vollständiger Raum, Banachraum Kriterium für die Vollständigkeit Präkompakte Menge Kompakte Menge Entropiezahl Eigenschaften kompakter und präkompakter Mengen

Mehr

4 Messbare Funktionen

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

Mehr

Serie 2 Lösungsvorschläge

Serie 2 Lösungsvorschläge D-Math Mass und Integral FS 214 Prof. Dr. D. A. Salamon Serie 2 Lösungsvorschläge 1. Seien folgende Mengen gegeben: und für a, b R R := [, ] := R {, }, (a, ] := (a, ) { }, [, b) := (, b) { }. Wir nennen

Mehr

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

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

Mehr

4 Fehlerabschätzungen und Konvergenz der FEM

4 Fehlerabschätzungen und Konvergenz der FEM 4 Fehlerabschätzungen und Konvergenz der FEM 4 Fehlerabschätzungen und Konvergenz der FEM 153 Es sei V der Lösungsraum und V N V ein endlich dimensionaler Unterraum. Weiters sei u V die exakte Lösung und

Mehr

12 Biholomorphe Abbildungen

12 Biholomorphe Abbildungen 12 Biholomorphe Abbildungen 2 Funktionenräume Wir erinnern zunächst an den Weierstraßschen Konvergenzsatz : 2.1 Satz. Sei G C ein Gebiet, (f n ) eine Folge holomorpher Funktionen auf G, die auf G kompakt

Mehr

Aktuelle Themen aus der Stochastik Wintersemester 2017/2018 Abschnitt 5: Endliche Maße und schwache Konvergenz von Maßen in metrischen Räumen

Aktuelle Themen aus der Stochastik Wintersemester 2017/2018 Abschnitt 5: Endliche Maße und schwache Konvergenz von Maßen in metrischen Räumen Aktuelle Themen aus der Stochastik Wintersemester 2017/2018 Abschnitt 5: Endliche Maße und schwache Konvergenz von Maßen in metrischen Räumen Prof. Dr. Hans-Jörg Starkloff TU Bergakademie Freiberg Institut

Mehr

Übungen zur Funktionalanalysis Lösungshinweise Blatt 4

Übungen zur Funktionalanalysis Lösungshinweise Blatt 4 Übungen zur Funktionalanalysis Lösungshinweise Blatt 4 Aufgabe 13 Wie üblich sei l 1 = {x : N K x n < } mit Norm x l 1 = x n und l = {x : N K sup n N x n < } mit x l = sup n N x n Für die Unterräume d

Mehr

Existenz- und Eindeutigkeitssätze für Anfangswertprobleme

Existenz- und Eindeutigkeitssätze für Anfangswertprobleme Kapitel 2 Existenz- und Eindeutigkeitssätze für Anfangswertprobleme In diesem Kapitel sei K = R oder K = C. Satz 2.1 (Existenzsatz von Peano) Sei D R K N offen, f : D K N eine stetige Funktion, (, y 0

Mehr

Schwache Konvergenz. Kapitel 8

Schwache Konvergenz. Kapitel 8 Im Hinblick auf die funktionalen Grenzwertsätze wird in diesem Kapitel die Theorie der schwachen Konvergenz endlicher Maße auf separablen metrischen, vorallem polnischen Räumen entwickelt. In dieser Situation

Mehr

4 Fehlerabschätzungen und Konvergenz der FEM

4 Fehlerabschätzungen und Konvergenz der FEM 4 Fehlerabschätzungen und Konvergenz der FEM 4 Fehlerabschätzungen und Konvergenz der FEM 153 Es sei V der Lösungsraum und V N V ein endlich dimensionaler Unterraum. Weiters sei u V die exakte Lösung und

Mehr

Meßbare Funktionen. bilden die Grundlage der Integrationstheorie. Definition 24.1 :

Meßbare Funktionen. bilden die Grundlage der Integrationstheorie. Definition 24.1 : 24 Meßbare Funktionen bilden die Grundlage der Integrationstheorie. Definition 24. : Sei X eine beliebige Menge, Y ein topologischer Raum, λ ein Maß auf X. f : X Y heißt λ-messbar, falls f (Ω) λ-messbar

Mehr

Die Perronsche Methode

Die Perronsche Methode Die Perronsche Methode Stephanie Seger LMU München Hüttenseminar 13.12.2012-16.12.2012 Stephanie Seger Die Perronsche Methode 1/13 Lösung eines speziellen Randwertproblems Existenz von Lösungen des klassischen

Mehr

Stetigkeit, Konvergenz, Topologie

Stetigkeit, Konvergenz, Topologie Ferienkurs Seite 1 Technische Universität München Ferienkurs Analysis 1 Hannah Schamoni Wintersemester 2011/12 Stetigkeit, Konvergenz, Topologie 21.03.2012 Inhaltsverzeichnis 1 Stetigkeit und Konvergenz

Mehr

Lösungsvorschlag zur Klausur

Lösungsvorschlag zur Klausur FAKULTÄT FÜ MATHEMATIK Prof. Dr. Patrizio Neff Frank Osterbrink Johannes Lankeit 27.7.23 Lösungsvorschlag zur Klausur Hinweise zur Bearbeitung: - Die Bearbeitungszeit für die Klausur beträgt 8 Minuten.

Mehr

Ferienkurs in Maß- und Integrationstheorie

Ferienkurs in Maß- und Integrationstheorie Zentrum Mathematik Technische Universität München Dipl. Math. Wolfgang Erb WS 9/ Übungsblatt Ferienkurs in Maß- und Integrationstheorie Aufgabe. (σ-algebren Sei eine Menge und A eine σ-algebra in. Seien

Mehr

Funktionsgrenzwerte, Stetigkeit

Funktionsgrenzwerte, 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

Mehr

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

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

Mehr

Analysis 3. Weihnachtsblatt Prof. Dr. H. Koch Dr. F. Gmeineder Besprechung: TBC, Januar Aufgabe 1: (Besonders prüfungsrelevant)

Analysis 3. Weihnachtsblatt Prof. Dr. H. Koch Dr. F. Gmeineder Besprechung: TBC, Januar Aufgabe 1: (Besonders prüfungsrelevant) Analysis 3 04.12.2018 Prof. Dr. H. och Dr. F. Gmeineder Besprechung: TBC, Januar 2019 Weihnachtsblatt Aufgabe 1: (Besonders prüfungsrelevant) Aufgabe 2: Sei Ω eine Menge und Σ eine σ-algebra auf Ω. Seien

Mehr

Funktionalanalysis. Prof. Dr. Moritz Kaßmann. Universität Bielefeld

Funktionalanalysis. Prof. Dr. Moritz Kaßmann. Universität Bielefeld Universität Bielefeld Funktionalanalysis Das vorliegende Skript basiert auf einer Mitschrift von Robin Beier. Es handelt sich hierbei um eine durchgesehene Version, die bislang stellenweise korrigiert

Mehr

x, 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

x, 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,

Mehr

sign: R R, sign(x) := 0 falls x = 0 1 falls x < 0 Diese ist im Punkt x 0 = 0 nicht stetig, denn etwa zu ε = 1 finden wir kein δ > 0

sign: R R, sign(x) := 0 falls x = 0 1 falls x < 0 Diese ist im Punkt x 0 = 0 nicht stetig, denn etwa zu ε = 1 finden wir kein δ > 0 ANALYSIS FÜR PHYSIK UND VERWANDTE FÄCHER I 81 3. Stetigkeit 3.1. Stetigkeit. Im Folgenden sei D R eine beliebige nichtleere Teilmenge. Typischerweise wird D ein allgemeines Intervall sein, siehe Abschnitt

Mehr

D-MATH Funktionalanalysis II FS 2014 Prof. M. Struwe. Lösung 2

D-MATH Funktionalanalysis II FS 2014 Prof. M. Struwe. Lösung 2 D-MATH Funktionalanalysis FS 214 Prof. M. Struwe Lösung 2 1. a) Wir unterscheiden zwei Fälle. Fall 1: 1 < p < : Seien u L p () und (u k ) W 1,p () eine beschränkte Folge, so dass u k u in L p () für k.

Mehr

Regularitätsresultate für parabolische Gleichungen mit nichtlokalem Operator

Regularitätsresultate für parabolische Gleichungen mit nichtlokalem Operator Universität Bielefeld Regularitätsresultate für parabolische Gleichungen mit nichtlokalem Operator Matthieu Felsinger Universität Bielefeld Mathematisches Kolloquium, TU Clausthal 05. Februar 2014 1 Einleitung

Mehr

2.6 Der Satz von Fubini

2.6 Der Satz von Fubini 1 2.6 Der Satz von Fubini Unser Ziel ist der Beweis des folgenden Ergebnisses. 6.1. Satz von Fubini Sei f : R n+m R integrierbar. Dann gibt es eine Nullmenge N R m, so dass gilt: 1. Für alle y R m \ N

Mehr

Metrische äußere Maße, Borel-Maße

Metrische äußere Maße, Borel-Maße Metrische äußere Maße, Borel-Maße Zum einen haben wir mit dem Fortsetzungssatz gesehen, dass man mit einem äußeren Maß (auf P(X) ) stets eine σ-algebra und ein Maß auf dieser bekommt. Liegt nun ein metrischer

Mehr

Schwartz-Raum (Teil 1)

Schwartz-Raum (Teil 1) Schwartz-Raum (Teil 1) Federico Remonda, Robin Krom 10. Januar 2008 Zusammenfassung Der Schwartz-Raum ist ein Funktionenraum, der besondere Regularitätseigenschaften besitzt, die uns bei der Fouriertransformation

Mehr

Inverse Fourier Transformation

Inverse Fourier Transformation ETH Zürich HS 27 Departement Mathematik Seminararbeit Inverse Fourier Transformation Patricia Hinder Sandra König Oktober 27 Prof. M. Struwe Im Vortrag der letzten Woche haben wir gesehen, dass die Faltung

Mehr

Liste wichtiger Stammfunktionen

Liste wichtiger Stammfunktionen Liste wichtiger Stammfunktionen Funktion Stammfunktion x n, x ln(x) n R \ { } n + xn+ ln( x ) x ln(x) x a x, a > sin(x) cos(x) sin 2 (x) cos 2 (x) x 2 x 2 a x ln(a) cos(x) sin(x) (x sin(x) cos(x)) 2 (x

Mehr

4.1 Grundlegende Konstruktionen Stetigkeit von Funktionen Eigenschaften stetiger Funktionen... 92

4.1 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

Mehr

Analysis III Wintersemester 2003/2004. W. Ebeling

Analysis III Wintersemester 2003/2004. W. Ebeling Analysis III Wintersemester 2003/2004 W. Ebeling 1 c Wolfgang Ebeling Institut für Algebraische Geometrie Leibniz Universität Hannover Postfach 6009 30060 Hannover E-mail: ebeling@math.uni-hannover.de

Mehr

Optimale Steuerung, Prof.Dr. L. Blank 1. II Linear-quadratische elliptische Steuerungsprobleme

Optimale Steuerung, Prof.Dr. L. Blank 1. II Linear-quadratische elliptische Steuerungsprobleme Optimale Steuerung, Prof.Dr. L. Blank 1 II Linear-quadratische elliptische Steuerungsprobleme Zuerst: Zusammenstellung einiger Begriffe und Aussagen aus der Funktionalanalysis (FA), um dann etwas über

Mehr

Funktionalanalysis I

Funktionalanalysis I Funktionalanalysis I Wintersemester 21/22 Skript zur Vorlesung von Prof. E. Zehnder Christian Frei D-MATH chrfrei@student.ethz.ch Version Februar 26 INHALTSVERZEICHNIS i Inhaltsverzeichnis 1 Metrische

Mehr

Die Topologie von R, C und R n

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

Mehr

Lineare Funktionalanalysis

Lineare Funktionalanalysis Hans Wilhelm Alt Lineare Funktionalanalysis Eine anwendungsorientierte Einführung Zweite, verbesserte Auflage mit 19 Abbildungen Springer-Verlag Berlin Heidelberg New York London Paris Tokyo Hong Kong

Mehr

Eine Einführung in Young-Maße

Eine Einführung in Young-Maße Seminararbeit Eine Einführung in Young-Maße Im Rahmen des Seminars: Evolutionsgleichungen Universität Bielefeld Fakultät für Mathematik Betreut durch: Prof. Dr. Etienne Emmrich Vorgelegt von: Andrea Nickel

Mehr

Mathematik I für Studierende der Geophysik/Ozeanographie, Meteorologie und Physik Vorlesungsskript

Mathematik I für Studierende der Geophysik/Ozeanographie, Meteorologie und Physik Vorlesungsskript Mathematik I für Studierende der Geophysik/Ozeanographie, Meteorologie und Physik Vorlesungsskript Janko Latschev Fachbereich Mathematik Universität Hamburg www.math.uni-hamburg.de/home/latschev Hamburg,

Mehr

Vorlesung Mathematik für Ingenieure I (Wintersemester 2007/08)

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

Mehr

4 Gleichgradige Integrierbarkeit, Stoppzeiten und Martingale

4 Gleichgradige Integrierbarkeit, Stoppzeiten und Martingale 4 Gleichgradige Integrierbarkeit, Stoppzeiten und Martingale 4.2 Filtrationen und kanonische Filtrationen 4.3 Supermartingale, Martingale bzw. Submartingale bzgl. der Filtrationen (A t ) t I 4.4 Gleichgradig

Mehr

13 Grenzwertsätze Das Gesetz der großen Zahlen

13 Grenzwertsätze Das Gesetz der großen Zahlen 13 Grenzwertsätze 13.1 Das Gesetz der großen Zahlen Der Erwartungswert einer zufälligen Variablen X ist in der Praxis meist nicht bekannt. Um ihn zu bestimmen, sammelt man Beobachtungen X 1,X 2,...,X n

Mehr

Scheinklausur zur Vorlesung Stochastik II

Scheinklausur zur Vorlesung Stochastik II Institut für Mathematische Stochastik WS 2007/2008 Universität Karlsruhe 25. 02. 2008 Dr. B. Klar Scheinklausur zur Vorlesung Stochastik II Muster-Lösung Dauer: 90 Minuten Name: Vorname: Matrikelnummer:

Mehr

Zu diesem Abschnitt ist das Buch von Adams [Ada75, AF03] zu empfehlen.

Zu diesem Abschnitt ist das Buch von Adams [Ada75, AF03] zu empfehlen. Kapitel 4 Sobolev Räume Zu diesem Abschnitt ist das Buch von Adams [Ada75, AF3] zu empfehlen. 4. Elementare Ungleichungen Viele Ungleichungen der Analysis lassen sich aus einem einfachen geometrischen

Mehr

2 Allgemeine Integrationstheorie

2 Allgemeine Integrationstheorie 2 Allgemeine Integrationstheorie In diesem Abschnitt ist (,S,µ) ein Maßraum, und wir betrachten R immer mit der σ Algebra B(R). Ziel ist es, messbare Funktionen f : R zu integrieren. Das Maß µ wird uns

Mehr

Der Satz von Sobolev. Franziska Lehermeier. 14. Juni 2012

Der Satz von Sobolev. Franziska Lehermeier. 14. Juni 2012 Der Satz von Sobolev Franziska Lehermeier 14. Juni 212 Inhaltsverzeichnis 1. Motivation 2. Beispiel 3. Satz von Sobolev 4. Bemerkung 5. Beweis von Satz von Sobolev 6. Satz von Sobolev, erweiterte Version

Mehr

Übungen zu Analysis, SS 2015

Übungen zu Analysis, SS 2015 Übungen zu Analysis, SS 215 Ulisse Stefanelli 15. Juni 215 1 Wiederholung 1. Untersuchen Sie das Verhalten der folgenden Folgen a n = n 2 cosh(1/n), b n = ln(ln(n))/n, c n = (2 n n 2 )/n!, 2. Stellen Sie

Mehr

Partielle Differentialgleichungen Kapitel 11

Partielle Differentialgleichungen Kapitel 11 Partielle Differentialgleichungen Kapitel Die Laplace- und Poisson- Gleichungen Die Struktur bei elliptischen Gleichungen zweiter Ordnung ist nicht wesentlich verschieden bei Operatoren mit konstanten

Mehr

Lösungen zu Übungsblatt 9

Lösungen zu Übungsblatt 9 Analysis : Camillo de Lellis HS 007 Lösungen zu Übungsblatt 9 Lösung zu Aufgabe 1. Wir müssen einfach das Integral 16 (x + y d(x, y x +y 4 ausrechnen. Dies kann man einfach mittels Polarkoordinaten, da

Mehr

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

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

Mehr

8.1. DER RAUM R N ALS BANACHRAUM 17

8.1. DER RAUM R N ALS BANACHRAUM 17 8.1. DER RAUM R N ALS BANACHRAUM 17 Beweis. Natürlich ist d 0 und d(x, y) = 0 genau dann, wenn x = y. Wegen (N2) ist x = x und damit d(x, y) = d(y, x). Die letzte Eigenschaft einer Metrik schließt man

Mehr

Inhaltsverzeichnis. 1 Einleitung Konstruktion der Topologie auf D(Ω) Der Testfunktionenraum D(Ω), T... 8

Inhaltsverzeichnis. 1 Einleitung Konstruktion der Topologie auf D(Ω) Der Testfunktionenraum D(Ω), T... 8 Inhaltsverzeichnis 1 Einleitung...................................... 2 2 Konstruktion der Topologie auf D(Ω)...................... 3 ( ) 3 Der Testfunktionenraum D(Ω), T....................... 8 1 1 Einleitung

Mehr

22 KAPITEL 1. GRUNDLAGEN. Um zu zeigen, dass diese Folge nicht konvergent ist, betrachten wir den punktweisen Limes und erhalten die Funktion

22 KAPITEL 1. GRUNDLAGEN. Um zu zeigen, dass diese Folge nicht konvergent ist, betrachten wir den punktweisen Limes und erhalten die Funktion KAPITEL 1. GRUNDLAGEN Um zu zeigen, dass diese Folge nicht konvergent ist, betrachten wir den punktweisen Limes und erhalten die Funktion 1 für 0 x < 1 g 0 (x) = 1 1 für < x 1. Natürlich gibt dies von

Mehr

Inhaltsverzeichnis. 6 Topologische Grundlagen. 6.1 Normierte Räume

Inhaltsverzeichnis. 6 Topologische Grundlagen. 6.1 Normierte Räume Inhaltsverzeichnis 6 Topologische Grundlagen 1 6.1 Normierte Räume................................ 1 6.2 Skalarprodukte................................. 2 6.3 Metrische Räume................................

Mehr

Übungsblatt 2 - Analysis 2, Prof. G. Hemion

Übungsblatt 2 - Analysis 2, Prof. G. Hemion Tutor: Martin Friesen, martin.friesen@gmx.de Übungsblatt 2 - Analysis 2, Prof. G. Hemion Um die hier gestellten Aufgaben zu lösen brauchen wir ein wenig Kentnisse über das Infimum bzw. Supremum einer Menge.

Mehr

Ferienkurs Seite 1. Technische Universität München Ferienkurs Analysis 1 Stetigkeit, Konvergenz, Topologie

Ferienkurs Seite 1. Technische Universität München Ferienkurs Analysis 1 Stetigkeit, Konvergenz, Topologie Ferienkurs Seite Technische Universität München Ferienkurs Analysis Hannah Schamoni Stetigkeit, Konvergenz, Topologie Lösung 2.03.202. Gleichmäßige Konvergenz Entscheiden Sie, ob die folgenden auf (0,

Mehr

Universität Ulm Abgabe: Mittwoch,

Universität Ulm Abgabe: Mittwoch, Universität Ulm Abgabe: Mittwoch, 8.5.23 Prof. Dr. W. Arendt Jochen Glück Sommersemester 23 Punktzahl: 36+4* Lösungen Halbgruppen und Evolutionsgleichungen: Blatt 2. Sei X ein Banachraum und (T (t)) t

Mehr

Lösungsvorschlag zur Übungsklausur zur Analysis I

Lösungsvorschlag zur Übungsklausur zur Analysis I Prof. Dr. H. Garcke, Dr. H. Farshbaf-Shaker, D. Depner WS 8/9 NWF I - Mathematik 9..9 Universität Regensburg Lösungsvorschlag zur Übungsklausur zur Analysis I Frage 1 Vervollständigen Sie die folgenden

Mehr

D-MATH Topologie FS 15 Theo Bühler. Musterlösung 11. d(x, y) := n 0. 2 n d n (x n, y n ),

D-MATH Topologie FS 15 Theo Bühler. Musterlösung 11. d(x, y) := n 0. 2 n d n (x n, y n ), D-MATH Topologie FS 15 Theo Bühler Musterlösung 11 1. a) Da (C n, d n ) kompakt ist, nimmt die stetige Funktion d n : C n C n [0, ), (x, y) d(x, y) ihr Maximum diam C n an. Ersetzen wir d n durch d n =

Mehr

i=1 i=1,...,n x K f(x).

i=1 i=1,...,n x K f(x). 2. Normierte Räume und Banachräume Ein normierter Raum ist ein Vektorraum, auf dem wir Längen messen können. Genauer definieren wir: Definition 2.1. Sei X ein Vektorraum über C. Eine Abbildung : X [0,

Mehr

Analysis I. Guofang Wang Universität Freiburg

Analysis I. Guofang Wang Universität Freiburg Universität Freiburg 30.11.2016 5. Teilmengen von R und von R n Der R n ist eine mathematische Verallgemeinerung: R n = {x = (x 1,..., x n ) : x i R} = } R. {{.. R }. n mal Für x R ist x der Abstand zum

Mehr

f(x ϱz) f(x) p dx dz Im letzten Integral geht der Integrand punktweise gegen Null mit ϱ 0 nach Lemma 11.1(ii). Außerdem gilt die Abschätzung

f(x ϱz) f(x) p dx dz Im letzten Integral geht der Integrand punktweise gegen Null mit ϱ 0 nach Lemma 11.1(ii). Außerdem gilt die Abschätzung 11 Faltung und Fouriertransformation 109 Beweis: Durch Substitution sieht man η ϱ L 1 = η L 1, daher gilt f η ϱ L p ( ) und f η ϱ L p f L p η L 1 nach Satz 11.. Weiter folgt mit der Substitution y = ϱz

Mehr

Bezeichnungen und Hilfsmittel aus der Analysis

Bezeichnungen und Hilfsmittel aus der Analysis Finite Elemente I 169 A Bezeichnungen und Hilfsmittel aus der Analysis A Bezeichnungen und Hilfsmittel aus der Analysis TU Bergakademie Freiberg, WS 2010/111 Finite Elemente I 170 A.1 Normierte Vektorräume

Mehr

Lösungsvorschlag zu den Hausaufgaben der 8. Übung

Lösungsvorschlag zu den Hausaufgaben der 8. Übung FAKULTÄT FÜR MATHEMATIK Prof Dr Patrizio Ne Frank Osterbrink Johannes Lankeit 9503 Lösungsvorschlag zu den Hausaufgaben der 8 Übung Hausaufgabe : Beweise den Satz über die Parallelogrammgleichung Sei H

Mehr

Singuläre Integrale 1 Grundideen der harmonischen Analysis

Singuläre Integrale 1 Grundideen der harmonischen Analysis Singuläre Integrale Grundideen der harmonischen Analsis Jens Hinrichsen und Annina Saluz November 2007 Motivation Ein tpisches Beispiel für ein singuläres Integral ist die Hilbert-Transformation, welche

Mehr

1 Einleitung. 2 Reelle Zahlen. 3 Konvergenz von Folgen

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

Mehr

Höhere Mathematik für Physiker II

Höhere 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

Mehr

ANALYSIS 1 Kapitel 6: Stetige Funktionen

ANALYSIS 1 Kapitel 6: Stetige Funktionen ANALYSIS 1 Kapitel 6: Stetige Funktionen MAB.01012UB MAT.101UB Vorlesung im WS 2017/18 Günter LETTL Institut für Mathematik und wissenschaftliches Rechnen Karl-Franzens-Universität Graz 6.1 Grundbegrie

Mehr

4 Schwache Konvergenz (Version )

4 Schwache Konvergenz (Version ) 4 Schwache Konvergenz (Version 16.1.2018) 4.1 Grundlagen In diesem Kapitel sei (E, d) ein metrischer Raum. Die Borel-σ-Algebra auf E bezeichnen wir mit B(E), die Menge aller Wahrscheinlichkeitsmaße auf

Mehr

also ist Sx m eine Cauchyfolge und somit konvergent. Zusammen sagen die Sätze 11.1 und 11.2, dass B (X) ein abgeschlossenes zweiseitiges

also ist Sx m eine Cauchyfolge und somit konvergent. Zusammen sagen die Sätze 11.1 und 11.2, dass B (X) ein abgeschlossenes zweiseitiges 11. Kompakte Operatoren Seien X, Y Banachräume, und sei T : X Y ein linearer Operator. Definition 11.1. T heißt kompakt, enn T (B) eine kompakte Teilmenge von Y ist für alle beschränkten Mengen B X. Wir

Mehr

1 Die direkte Methode der Variationsrechnung

1 Die direkte Methode der Variationsrechnung Die direkte Methode der Variationsrechnung Betrachte inf I(u) = f(x, u(x), u(x)) dx : u u + W,p () wobei R n, u W,p mit I(u ) < und f : R R n R. (P) Um die Existenz eines Minimierers direkt zu zeigen,

Mehr

Übungen zu Partielle Differentialgleichungen, WS 2016

Übungen zu Partielle Differentialgleichungen, WS 2016 Übungen zu Partielle Differentialgleichungen, WS 2016 Ulisse Stefanelli 16. Januar 2017 1 Beispiele 1. Betrachten Sie die Beispiele von nichtlinearen PDG und Systemen, die wir im Kurs diskutiert haben,

Mehr

Schwartz Funktionen und Faltung. 1 Einführung und Notationen

Schwartz Funktionen und Faltung. 1 Einführung und Notationen Schwartz Funktionen und Faltung Vortrag zum Seminar zur Funktionalanalysis, 21.03.2011 Alexander Katzur Die Nachfolgende Arbeit beruht auf den Seiten 235-243 des Lehrbuches Real Analysis - Modern Techniques

Mehr

Funktionalanalysis I. Vadim Kostrykin Institut für Mathematik Johannes Gutenberg-Universität Mainz. Sommersemester 2018 Vorlesungsbegleitendes Skript

Funktionalanalysis I. Vadim Kostrykin Institut für Mathematik Johannes Gutenberg-Universität Mainz. Sommersemester 2018 Vorlesungsbegleitendes Skript Funktionalanalysis I Vadim Kostrykin Institut für Mathematik Johannes Gutenberg-Universität Mainz Sommersemester 2018 Vorlesungsbegleitendes Skript Stand: 14. Februar 2018 Vorbemerkungen Das vorliegende

Mehr

12. Trennungssätze für konvexe Mengen 83

12. Trennungssätze für konvexe Mengen 83 12. Trennungssätze für konvexe Mengen 83 C_1 C_2 a Abbildung 12.4. Trennung konvexer Mengen durch eine Hyperebene mit Normalenvektor a Dann ist int(c) nicht leer (warum?) und [als Minkowski-Summe von C

Mehr

Lösungsvorschlag zum 2. Übungsblatt zur Vorlesung Analysis II im Sommersemester Mai 2018

Lösungsvorschlag zum 2. Übungsblatt zur Vorlesung Analysis II im Sommersemester Mai 2018 Institut für Analysis Prof. Dr. Michael Plum M.Sc. Jonathan Wunderlich Lösungsvorschlag zum. Übungsblatt zur Vorlesung Analysis II im Sommersemester 08 3. Mai 08 Aufgabe 5 (K: Es seien n N und A R n eine

Mehr

Aufgabensammlung zu Funktionalanalysis 1 im Wintersemester 2006/2007

Aufgabensammlung zu Funktionalanalysis 1 im Wintersemester 2006/2007 Aufgabensammlung zu Funktionalanalysis 1 im Wintersemester 2006/2007 22. Februar 2007 Serie 1 (Kompaktheit) Definition 1. Eine Teilmenge K eines topologischen Raumes X heißt total beschränkt (oder auch

Mehr

Lösungen der Übungsaufgaben von Kapitel 3

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

Mehr

([0, 1]) und int K = p 1

([0, 1]) und int K = p 1 126 III. Der Satz von Hahn-Banach und seine Konsequenzen wie man durch Einsetzen unmittelbar erkennt. Zeigen wir noch die Halbstetigkeit von f: Sei(x n ) eine Folge in L p (R) mitx n x in L p (R) und f(x

Mehr

Technische Universität München. Aufgaben Mittwoch SS 2012

Technische Universität München. Aufgaben Mittwoch SS 2012 Technische Universität München Andreas Wörfel Ferienkurs Analysis 2 für Physiker Aufgaben Mittwoch SS 2012 Aufgabe 1 Äquivalente Aussagen für Stetigkeit( ) Beweisen Sie folgenden Satz: Seien X und Y metrische

Mehr

Analysis II (FS 2015): MEHRFACHE INTEGRALE

Analysis II (FS 2015): MEHRFACHE INTEGRALE Analysis II (FS 2015): MEHRFACHE INTEGRALE Dietmar A. Salamon ETH-Zürich 27. April 2015 Zusammenfassung Das Ziel dieses Manuskriptes ist es, das Riemannsche Integral einer Funktion von mehreren Variablen

Mehr

Wie in der reellen Analysis üblich notiert man Folgen f in der Form

Wie in der reellen Analysis üblich notiert man Folgen f in der Form 2.1.3 Folgen und Konvergenz Viele aus der Analysisvorlesung bekannte Begriffe lassen sich in den Bereich der metrischen Räume verallgemeinern. Diese Verallgemeinerung hat sich als sehr nützliches mathematisches

Mehr

Funktionalanalysis I. Vadim Kostrykin Institut für Mathematik Johannes Gutenberg-Universität Mainz. Sommersemester 2015 Vorlesungsbegleitendes Skript

Funktionalanalysis I. Vadim Kostrykin Institut für Mathematik Johannes Gutenberg-Universität Mainz. Sommersemester 2015 Vorlesungsbegleitendes Skript Funktionalanalysis I Vadim Kostrykin Institut für Mathematik Johannes Gutenberg-Universität Mainz Sommersemester 2015 Vorlesungsbegleitendes Skript Stand: 20. Juli 2015 Vorbemerkungen Das vorliegende Skriptum

Mehr

Fakultät für Mathematik Universität Duisburg-Essen

Fakultät für Mathematik Universität Duisburg-Essen FUNKTIONALANALYSIS I Vorlesungsskript, Sommersemester 2015 Christian Clason Stand vom 16. Juli 2015 Fakultät für Mathematik Universität Duisburg-Essen INHALTSVERZEICHNIS I TOPOLOGISCHE GRUNDLAGEN 1 metrische

Mehr

Der Satz von Arzelà-Ascoli und der Satz von Peano. Anna Katharina Zentgraf Studiengang: Master GyGe Matrikelnummer:

Der Satz von Arzelà-Ascoli und der Satz von Peano. Anna Katharina Zentgraf Studiengang: Master GyGe Matrikelnummer: Der Satz von Arzelà-Ascoli und der Satz von Peano Anna Katharina Zentgraf Studiengang: Master GyGe Matrikelnummer: 134156 9. Mai 2013 Betreuer: JP Dr. Tomas Dohnal Fakultät für Mathematik Analysis (Ls1)

Mehr

Übungen zur Funktionalanalysis Lösungshinweise Blatt 2

Übungen zur Funktionalanalysis Lösungshinweise Blatt 2 Übungen zur Funktionalanalysis Lösungshinweise Blatt 2 Aufgabe 5. Beweisen Sie: Ein kompakter Hausdorffraum, welcher dem ersten Abzählbarkeitsaxiom genügt, ist folgenkompakt. Lösung. Es sei X ein kompakter

Mehr