Uber die Menge der Punkte in welchen die Ableltung unendlich ist,

Größe: px
Ab Seite anzeigen:

Download "Uber die Menge der Punkte in welchen die Ableltung unendlich ist,"

Transkript

1 Uber die Menge der Punkte in welchen die Ableltung unendlich ist, von Zygmunt ZAHOESKI in Lwow, U.R.S.S. Man verdankt V. Jarnik (Tohoku Math. Journal, vol. 37 (1933) S. 248) ein Beispiel einer stetigen Funktion, deren Ableitung in jedem Punkte einer gegebenen Gs-Menge unendlich wird, und deren Dinische Ableitungen in der Komplementarmenge endlich bleiben. Dabei stellt er die Frage, ob es uberall differenzierbare Funktionen gibt, die denselben Bedingungen genilgen(1). In dieser Arbeit geben wir die Losung dieses Problems, welche positiv ausfallt. Gestutzt einfachen Bogen, der uberall eine Tangente besitzt, eine derartige Paxameterdarstellung angegeben werden kann, bei welcher die Funk- besitzen. Dies gilt sogar im allgemeineren Falle, wenn in jedem Bogenpunkte, mit Ausnahme von hochstens einer abzahlbaren Menge genumgebung der Spitze innerhalb des betreffenden Kegels liege. Hilfssatz. (Lusin-Menchoff) Es seien M1 und M2 zwei Ausserdem sei M2 abgeschlossen und bestehe nur aus den Dichtig- and Ms aus den Dichtigkeitspunkten von M1, M2 aus den Dichtigkeitspunkten der Menge M3 besteht. Aus unserem Beweise wird noch folgendes hervorgehen : wenn Bedingungen nicht vor, dann gilt (1) fur ein gewisses M3 bei allen m.

2 322 ZYGMUNT ZAHORSKI: Beweis. Fur die Zwecke dieser Arbeit genugt es anzunehmen, (2) das Komplement der Menge M2 in Bezug auf das Intervall (0,1), wobei die Intervalle Jn offen und getrennt sind. In (2) wird durchgreifend eine unendliche Numerierung vorgenommen. Besteht also J nur aus endlichvielen getrennten Intervallen, so versteht man unter Jn fur n>n leere Mengen. Wir wahlen jetzt in jedem Jn eine Punktfolge P1,n, P2,n,...folgendermassen: P1,n ist der Mittelpunkt des Intervalls Jn, P2k,n liegt links, P2k+1,n rechts von P1,n, in der Entfernung Jn /2k+1 vom Rande diesel Intervalls. Wenn die Endpunkte des Intervalls Jn im Innern von (0,1) liegen, so bezeichne ich die offenen Intervalle (P2,n, P1, n), (P2k+2, n, P2k, n), (P1, n, P3, n), (P2k+1, n, P2k+3, n) mit J2, n, J2k+2, n, J1, n, J2k+1,n. Wenn Jn leer ist, so sind auch die Jk, n leer. Ist 1 Endpunkt' des Jn, so wild J2k, n wie oben definiert, J1,n=(P1,n,1), J2k+1,n=leere Menge fur k>0 gesetzt. Ist 0 Endpunkt des Intervalls Jn, so werden wir ahnlich verfahren ; jetzt sind namlich die J2k,n leere Mengen fur k>1. Der Fall Jn setzen : dann ist (3) Ich teile nun die Menge der Intervalle Jk,n in Klassen ein, indem eine abgeschlossene nur aus den Dichtigkeitspunkten von M1, besto- (4) wo p eine positive Konstante ist. Wir setzen (5) M3' besteht nur aus den Dichtigkeitspunkten von M1 wobei (6)

3 UBER DIE MENGE DER PUNKTE U. S. W. 823 Die Menge Ms' ist abgeschlossen. Wurde namlich eine konvergente Punktfolge aus Ms' einen nicht zu M2 gehorenden Grenzpunkt besitzen, so musste dieser zu einem der Jk,n gehoren. Dann mussten aber fast alle Punkte der Folge zu einer oder hochstens zu zwei Fk,n-Mengen gehoren. Da die Summe dieser zwei Mengen abgeschlossen ist, so muss der Grenzpunkt zu einem Fk,n, und damit zu M3' gehoren, was zu beweisen war. keitspunkt von Ms' ist. Gehort x2 zu M2, dann ist (7) (8) erstreckt wird. Dabei ist x1 der linke Endpunkt der Streoke Jk,n, welche x0+h enthalt, falls eine solche existiert. Anderonfalls setze man xi=x0+ h. Es bezeichne x2 den rechten Endpunkt des Intervalls Jk,n welches x0+h enthalt, falls es uberhaupt ein solches gibt. Anderenfalls setze man x2 = x0 + h. Sei weiter (9) Da Jk,n <h< 1/m, so hat man

4 324 ZYGMUNT ZAHORSKI: (10) Nach (9) ist (11) (12) (xs ist der zu x0+h nachstliegende Punkt von M2 mit der Eigen- wenn wenn (13) Nach (10), (13) wonn (14) M1(x1, x0+h) >0. Ist M1(x1, x0+h) =0, so folgt aus (10) Die letzte Formel bekommt man auch, wenn x0+h=x1. Man hat also in jedem Falle

5 UBER DIE MENGE DER PUNKTE U. S. W. 325 and wegen (7), (8) (15) (16) d. h. x0 ist ein rechtsseitiger Dichtigkeitspunkt von M3'. Ahnlich Da nach (3), (4) so schliesst man aus (5) : (17) endliche Teilfolge der Fk,n, nach deren Beseitigung aus M3' die vergenz der Reihe (17) gibt es immer endliche Teilfolgen der verlangten Art. Da jedes Fk,n in einem Jk,n mit derselben Numerierung liegt, so ist sich von M3' nur um eine solche Punktmenge unterscheidet, die von M2 eine positive Entfornung besitzt, und da wie oben gezeigt wurde, jeder Punkt von M2 Dichtigkeitspunkt von M3' ist, so hat M2 dieselbe Eigenschaft auch in Bezug auf M(3). Also bleiben die Formeln (6) and (16) richtig, wenn man in ihnen die Menge M3' durch M(3) Gx and M3,x wie folgt : Ji,x ist das mit Jki,ni konzentrische offene Intervall mit

6 326 ZYGMUNT ZAHORSKI: mit (es kann a=b sein). Ich setze M3= M3, b, und erhalte damit eine Menge, die allen Bedingungen des Hilfssatzes genugt. Insbesondere, (15) fur jodes h, (18) Es ist also der ganze Hilfssatz bowiesen. (19) wo Fk abgeschlossen sind. Offenbar kann man eine abgeschlossene Bedingungen (20) (21) (22)

7 UBER DIE MENGE DER FUNKTE U. S. W. 327 (23) (24) genugen, so existiert nach dem Hilfssatze eine abgeschlossene Menge (25) nach Formel (17) von der Konstante p ab. Die in der rechten monoton wachsende Funktion von p. Man kann also p>pn-1+1 Zahl p, welche der Menge Pn+1 zugeordnet ist, bezoichne ich mit pn. Aus (18) folgt dann (26) Sei (27) und erfullen die oben genannten Bedingungen. Aus (19), (20) folgt (28)

8 328 ZYMUNT ZAHORSKI : immer moglich ; man setzt namlich M1 welche wegen (21), (22) die Bedingungon a), b) offenbar erfullt sind. und erfullen die Bedingungen a), b). Jetzt setzen wir : (29) dieger Eigenschaft). Aus (29) folgt und (29), a) zufolge (30) (29) (24)

9 UBER DIE MENGE DER PUNKTE U. S. W. 329 (30) (31) Dann ist (32) (34) Aus (31), (34), (22) erhalten wir and aus (23) Aus allem schliessen wir (35)

10 330 Z. ZAHORSKI : UBER DIE MENGE DER PUNKTE U. S. W. z(x) nach oben asymptotisch halbstetig ist. Aus (29), a), b) folgt : ist, w. z. b. w. Funktion z1(x) ist auch asymptotisch stetig fur x=x0, da sie die Kleinere von zwei asymptotisch stetigen Funktionen ist. Ausserdem ist z1(x) beschrankt und nach (31), (29), (33) z(x0) =z1(x0). Daraus (36) folgt w. z. b. w. Lwow, 31. August, (Eingegangen am 15 ten Juli, 1941.)

Thema 3 Folgen, Grenzwerte

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

Mehr

1.1 Vorbemerkung: Konvergenz von Reihen. g = lim. n=0. n=0 a n sei konvergent und schreibt. a n = g. (2) n=0

1.1 Vorbemerkung: Konvergenz von Reihen. g = lim. n=0. n=0 a n sei konvergent und schreibt. a n = g. (2) n=0 1 Taylor-Entwicklung 1.1 Vorbemerkung: Konvergenz von Reihen Gegeben sei eine unendliche Folge a 0,a 1,a,... reeller Zahlen a n R. Hat der Grenzwert g = lim k a n (1) einen endlichen Wert g R, so sagt

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

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

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

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

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

Mehr

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

Eigenschaften stetiger Funktionen Buch Kap. 2.5

Eigenschaften stetiger Funktionen Buch Kap. 2.5 Eigenschaften stetiger Funktionen Buch Kap. 2.5 Satz 2.6: (Nullstellensatz) Ist f : [a, b] R stetig und haben f (a) und f (b) unterschiedliche Vorzeichen, so besitzt f in (a, b) mindestens eine Nullstelle.

Mehr

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

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

Mehr

13. Übungsblatt zur Mathematik I für Maschinenbau

13. 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

Mehr

Klausurenkurs zum Staatsexamen (WS 2016/17): Differential und Integralrechnung 3

Klausurenkurs zum Staatsexamen (WS 2016/17): Differential und Integralrechnung 3 Dr. Erwin Schörner Klausurenkurs zum Staatsexamen (WS 206/7): Differential und Integralrechnung 3 3. (Herbst 20, Thema 3, Aufgabe 2) Gegeben ist für m R die Funktion f m : ], 2π[ R; f m (x) = Folgende

Mehr

Folgen und Reihen. Thomas Blasi

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

Mehr

Definition: Differenzierbare Funktionen

Definition: Differenzierbare Funktionen Definition: Differenzierbare Funktionen 1/12 Definition. Sei f :]a, b[ R eine Funktion. Sie heißt an der Stelle ξ ]a, b[ differenzierbar, wenn der Grenzwert existiert. f(ξ + h) f(ξ) lim h 0 h = lim x ξ

Mehr

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

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

Mehr

Numerische Verfahren und Grundlagen der Analysis

Numerische Verfahren und Grundlagen der Analysis Numerische Verfahren und Grundlagen der Analysis Rasa Steuding Hochschule RheinMain Wiesbaden Wintersemester 2011/12 R. Steuding (HS-RM) NumAna Wintersemester 2011/12 1 / 22 3. Funktionen. Grenzwerte.

Mehr

(alternierendes Vorzeichen) a n := ( 1)n n + 1 a n := 3n 2 7n a n := n(n 1)(n 2), n 3

(alternierendes Vorzeichen) a n := ( 1)n n + 1 a n := 3n 2 7n a n := n(n 1)(n 2), n 3 ANALYSIS FÜR PHYSIK UND VERWANDTE FÄCHER I 43 2. Folgen und Reihen Folgen und Reihen werden in jedem Analysislehrbuch besprochen, siehe etwa [H, Kapitel III], [K, Kapitel 5], [J2, Kapitel 23] oder [M,

Mehr

Analysis I. 3. Beispielklausur mit Lösungen

Analysis I. 3. Beispielklausur mit Lösungen Fachbereich Mathematik/Informatik Prof. Dr. H. Brenner Analysis I 3. Beispielklausur mit en Aufgabe 1. Definiere die folgenden (kursiv gedruckten) Begriffe. (1) Eine Abbildung F von einer Menge L in eine

Mehr

Stetigkeit von Funktionen

Stetigkeit von Funktionen Stetigkeit von Funktionen Definition. Es sei D ein Intervall oder D = R, x D, und f : D R eine Funktion. Wir sagen f ist stetig wenn für alle Folgen (x n ) n in D mit Grenzwert x auch die Folge der Funktionswerte

Mehr

Abschnitt 1.3. Funktionen

Abschnitt 1.3. Funktionen Abschnitt 1.3 Funktionen Arbeitsdefinition des Begriffs Funktion Bereits an Ende von Abschnitt 1.1 wurde definiert: Eine Funktion f ordnet Elementen x einer Menge D Elemente f (x) zu, die in der Menge

Mehr

Kapitel 5 KONVERGENZ

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

Mehr

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

GRUNDLAGEN MATHEMATIK

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

Mehr

Satz von Taylor, Taylor-Reihen

Satz von Taylor, Taylor-Reihen Satz von Taylor, Taylor-Reihen Die Kenntnis von f liefert gewisse Rücschlüsse auf die Funtion f selbst, zb Monotonie, mögliche loale Extrema Die Kenntnis von f liefert darüberhinaus eine Information, ob

Mehr

11. Folgen und Reihen.

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

Mehr

ε δ Definition der Stetigkeit.

ε 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

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

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

Mehr

Einführung in die Topologie - Sommer Lösungen 4.

Einführung in die Topologie - Sommer Lösungen 4. Einführung in die Topologie - Sommer 2012 Lösungen 4. (1) Wir brauchen eine Vorbereitung (vgl. Abs. 2 der Angabe): Sei (x n ) eine Folge in X. Sei x ein Punkt, dessen Umgebungen unendlich viele Folgenglieder

Mehr

AM3: Differenzial- und Integralrechnung im R n. 1 Begriffe. 2 Norm, Konvergenz und Stetigkeit. x 1. x 2. f : x n. aus Platzgründen schreibt man:

AM3: Differenzial- und Integralrechnung im R n. 1 Begriffe. 2 Norm, Konvergenz und Stetigkeit. x 1. x 2. f : x n. aus Platzgründen schreibt man: AM3: Differenzial- und Integralrechnung im R n 1 Begriffe f : x 1 f 1 (x 1, x 2,..., x n ) x 2... f 2 (x 1, x 2,..., x n )... x n f m (x 1, x 2,..., x n ) }{{}}{{} R n R m aus Platzgründen schreibt man:

Mehr

9. Übungsblatt zur Vorlesung Mathematik I für Informatik

9. Übungsblatt zur Vorlesung Mathematik I für Informatik Fachbereich Mathematik Prof. Dr. Thomas Streicher Dr. Sven Herrmann Dipl.-Math. Susanne Pape 9. Übungsblatt zur Vorlesung Mathematik I für Informatik Wintersemester 2009/2010 8./9. Dezember 2009 Gruppenübung

Mehr

Lösungen 4.Übungsblatt

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

Mehr

Serie 4 2 = 10. ) ist). Dann gilt für alle n n 0

Serie 4 2 = 10. ) ist). Dann gilt für alle n n 0 Serie 4. Aufgabe 336 Punkte) Gegeben seien zwei reelle Zahlenfolgen durch a n : 0 n, n N b n : n n, n N Bestimmen Sie die Grenzwerte a bzw. b der Folgen a n ) n N bzw. b n ) n N. Geben Sie jeweils zu gegebenem

Mehr

( ) ( ) < b k, 1 k n} (2) < x k

( ) ( ) < b k, 1 k n} (2) < x k Technische Universität Dortmund Fakultät für Mathematik Proseminar Analysis Prof. Dr. Röger Benjamin Czyszczon Satz von Heine Borel Gliederung 1. Zellen und offene Überdeckungen 2. Satz von Heine Borel

Mehr

Klausurenkurs zum Staatsexamen (WS 2015/16): Differential und Integralrechnung 3

Klausurenkurs zum Staatsexamen (WS 2015/16): Differential und Integralrechnung 3 Dr. Erwin Schörner Klausurenkurs zum Staatsexamen (WS 25/6): Differential und Integralrechnung 3 3. (Herbst 2, Thema 3, Aufgabe 2) Gegeben ist für m R die Funktion f m : ], 2π[ R; f m (x) = Folgende Tatsachen

Mehr

3.1 Folgen. ,...) die Folge der sogenannten Hauptbrüche in Q. Mathematik I WiSe 2005/ y = (y n ) n N = ( 1 3, 1 9, 1 27, 1 81, 1

3.1 Folgen. ,...) die Folge der sogenannten Hauptbrüche in Q. Mathematik I WiSe 2005/ y = (y n ) n N = ( 1 3, 1 9, 1 27, 1 81, 1 Kapitel 3. Folgen und Reihen 3.1 Folgen Eine Folge ist eine durchnummerierte Zusammenfassung von reellen Zahlen. Sie wird geschrieben als a = (a 1, a 2, a 3,...) = (a n ) n N. Es ist also a n R. Der Index

Mehr

Universität Stuttgart Fakultät Mathematik und Physik Institut für Analysis, Dynamik und Modellierung. Lösungen zur Probeklausur 2.

Universität Stuttgart Fakultät Mathematik und Physik Institut für Analysis, Dynamik und Modellierung. Lösungen zur Probeklausur 2. Adµ Universität Stuttgart Fakultät Mathematik und Physik Institut für Analysis, Dynamik und Modellierung Blatt Probeklausur 2 Lösungen zur Probeklausur 2 Aufgabe 1 1. Formulieren Sie den Satz von Taylor

Mehr

Kapitel 3. Reihen und ihre Konvergenz

Kapitel 3. Reihen und ihre Konvergenz Kapitel 3 Reihen und ihre Konvergenz Abschnitt 3.1 Der Reihenbegri und erste Beispiele Denitionen zu Reihen, 1 Denition. Sei (a n ) n N0 eine Folge reeller Zahlen. Für n N 0 heiÿt dann die Zahl s n :=

Mehr

a 0 +a 1 x+a 2 x n=0 a n x n := lim

a 0 +a 1 x+a 2 x n=0 a n x n := lim 1 Taylor-Entwicklung 1.1 Potenzreihen Def.: Ein Ausdruck der Form a 0 +a 1 +a +... a n n := lim k k a n n, (1) mit einer (unendlichen) Folge reeller Konstanten a 0,a 1,a,... ( Koeffizienten ) und einer

Mehr

Satz von Taylor Taylorreihen

Satz von Taylor Taylorreihen Satz von Taylor Taylorreihen Bernhard Ganter Institut für Algebra TU Dresden D-01062 Dresden bernhard.ganter@tu-dresden.de Tangente als Näherung Weil sich anschaulich die Tangente anschmiegt, ist die Tangentenfunktion

Mehr

Technische Universität München Zentrum Mathematik. Übungsblatt 4

Technische Universität München Zentrum Mathematik. Übungsblatt 4 Technische Universität München Zentrum Mathematik Mathematik (Elektrotechnik) Prof. Dr. Anusch Taraz Dr. Michael Ritter Übungsblatt 4 Hausaufgaben Aufgabe 4. Gegeben sei die Funktion f : D R mit f(x) :=

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

Tangente als Näherung

Tangente als Näherung Mathematik I für Informatiker Satz von Taylor Taylorreihen p. 1 Tangente als Näherung Weil sich anschaulich die Tangente anschmiegt, ist die Tangentenfunktion p 1 (x) eine Näherung für f(x): f(x) p 1 (x)

Mehr

Wir halten in einem s t Diagramm das Anfahren eines Autos fest. Wir nehmen an, dass zwischen Weg und Zeit der einfache Zusammenhang

Wir halten in einem s t Diagramm das Anfahren eines Autos fest. Wir nehmen an, dass zwischen Weg und Zeit der einfache Zusammenhang . Die Momentangeschwindigkeit eines Autos Wir halten in einem s t Diagramm das Anfahren eines Autos fest. Wir nehmen an, dass zwischen Weg und Zeit der einfache Zusammenhang s(t) = t gilt. Im s t Diagramm

Mehr

Analysis I. Vorlesung 19

Analysis I. Vorlesung 19 Prof. Dr. H. Brenner Osnabrück WS 2013/2014 Analysis I Vorlesung 19 In dieser Vorlesung untersuchen wir mit Mitteln der Differentialrechnung, wann eine Funktion f: I R, wobei I R ein Intervall ist, (lokale)

Mehr

Klausurenkurs zum Staatsexamen (SS 2015): Differential und Integralrechnung 8

Klausurenkurs zum Staatsexamen (SS 2015): Differential und Integralrechnung 8 Dr. Erwin Schörner Klausurenkurs zum Staatsexamen (SS 2015): Differential und Integralrechnung 8 8.1 (Herbst 2012, Thema 2, Aufgabe 5) Bestimmen Sie die allgemeine Lösung der Differentialgleichung ( y

Mehr

Von Mitio NAGUMO. (Gelesenam 20. Juli, 1937.)

Von Mitio NAGUMO. (Gelesenam 20. Juli, 1937.) U ber die Differentialgleichung y"=f(x, y, y') Von Mitio NAGUMO. (Gelesenam 20. Juli, 1937.) Das Hauptziel vorliegender Arbeit ist eine hinreichende Bedingung zu geben, dass es in einem beschrankten Bereich

Mehr

Kapitel 6 Grenzwerte von Funktionen und Stetigkeit

Kapitel 6 Grenzwerte von Funktionen und Stetigkeit Kapitel 6 Grenzwerte von Funktionen und Stetigkeit 225 Relle Funktionen Im Folgenden betrachten wir reelle Funktionen f : D R, mit D R. Wir suchen eine formale Definition für den folgenden Sachverhalt.

Mehr

1 Folgen und Stetigkeit

1 Folgen und Stetigkeit 1 Folgen und Stetigkeit 1.1 Folgen Eine Folge ist eine durchnummerierte Zusammenfassung von reellen Zahlen. Sie wird geschrieben als (a 1, a 2, a 3,...) = (a n ) n N. Es ist also a n R. Der Index n gibt

Mehr

Klausurenkurs zum Staatsexamen (WS 2016/17): Differential und Integralrechnung 8

Klausurenkurs zum Staatsexamen (WS 2016/17): Differential und Integralrechnung 8 Dr. Erwin Schörner Klausurenkurs zum Staatsexamen (WS 2016/17): Differential und Integralrechnung 8 8.1 (Herbst 2012, Thema 2, Aufgabe 5) Bestimmen Sie die allgemeine Lösung der Differentialgleichung (

Mehr

Klausurenkurs zum Staatsexamen (WS 2015/16): Differential und Integralrechnung 8

Klausurenkurs zum Staatsexamen (WS 2015/16): Differential und Integralrechnung 8 Dr. Erwin Schörner Klausurenkurs zum Staatsexamen (WS 2015/16): Differential und Integralrechnung 8 8.1 (Herbst 2012, Thema 2, Aufgabe 5) Bestimmen Sie die allgemeine Lösung der Differentialgleichung (

Mehr

Topologische Begriffe

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

Mehr

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

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

Kapitel 6 Folgen und Stetigkeit

Kapitel 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

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

piiq oder p 8, aq, p 8, as, pa, `8q, ra, `8q mit einer reellen Zahl a; piiiq oder p 8, `8q R. [6 Punkte] Achtung: Denken Sie auch an den Fall I!

piiq oder p 8, aq, p 8, as, pa, `8q, ra, `8q mit einer reellen Zahl a; piiiq oder p 8, `8q R. [6 Punkte] Achtung: Denken Sie auch an den Fall I! Analysis I Wintersemester 2015/16 9. Übungsblatt, Lösungsbeispiele Jun. Prof. Dr. Christian Reiher, Pascal Gollin Alexander Block, Hendrik Niehaus, Jakob Kneip, Jakob Schnitzer Aufgabe 5 Es sei I Ď R eine

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

Musterlösung. TECHNISCHE UNIVERSITÄT MÜNCHEN Fakultät für Mathematik. Klausur Mathematik für Physiker 3 (Analysis 2) I... II...

Musterlösung. TECHNISCHE UNIVERSITÄT MÜNCHEN Fakultät für Mathematik. Klausur Mathematik für Physiker 3 (Analysis 2) I... II... ................ Note I II Name Vorname 1 Matrikelnummer Studiengang (Hauptfach) Fachrichtung (Nebenfach) 2 3 Unterschrift der Kandidatin/des Kandidaten 4 TECHNISCHE UNIVERSITÄT MÜNCHEN Fakultät für Mathematik

Mehr

( ) Dann gilt f(x) g(x) in der Nähe von x 0, das heisst. Für den Fehler r(h) dieser Näherung erhält man unter Verwendung von ( )

( ) Dann gilt f(x) g(x) in der Nähe von x 0, das heisst. Für den Fehler r(h) dieser Näherung erhält man unter Verwendung von ( ) 64 Die Tangente in x 0 eignet sich also als lokale (lineare) Näherung der Funktion in der Nähe des Punktes P. Oder gibt es eine noch besser approximierende Gerade? Satz 4.9 Unter allen Geraden durch den

Mehr

D-INFK Analysis I FS 2017 Prof. Dr. Özlem Imamoglu. MC-Fragen Serie 1. Einsendeschluss: Freitag, der :00 Uhr

D-INFK Analysis I FS 2017 Prof. Dr. Özlem Imamoglu. MC-Fragen Serie 1. Einsendeschluss: Freitag, der :00 Uhr D-INFK Analysis I FS 2017 Prof. Dr. Özlem Imamoglu MC-Fragen Serie 1 Einsendeschluss: Freitag, der 26.09.2014 12:00 Uhr 1. Welche der folgenden Aussagen sind richtig? Eine divergente Folge ist nicht beschränkt.

Mehr

3.2 Implizite Funktionen

3.2 Implizite Funktionen 3.2 Implizite Funktionen Funktionen können explizit als y = f(x 1, x 2,..., x n ) oder implizit als F(x 1, x 2,..., x n ;y) = 0 gegeben sein. Offensichtlich kann man die explizite Form immer in die implizite

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

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

TECHNISCHE UNIVERSITÄT MÜNCHEN

TECHNISCHE UNIVERSITÄT MÜNCHEN Prof. Dr. D. Castrigiano Dr. M. Prähofer Zentralübung 38. Einschränkung eines Maßes TECHNISCHE UNIVERSITÄT MÜNCHEN Zentrum Mathematik Mathematik für Physiker 4 (Analysis 3) http://www.ma.tum.de/hm/ma9204

Mehr

{, wenn n gerade ist,, wenn n ungerade ist.

{, wenn n gerade ist,, wenn n ungerade ist. 11 GRENZWERTE VON FUNKTIONEN UND STETIGKEIT 60 Mit anderen Worten, es ist lim f(x) = b lim f (, a)(x) = b, x a x a wobei f (, a) die Einschränkung von f auf (, a) ist. Entsprechendes gilt für lim x a.

Mehr

Didaktik der Mathematik der Sekundarstufe II

Didaktik der Mathematik der Sekundarstufe II Didaktik der Mathematik der Sekundarstufe II Teil 8: Satz von Rolle - Mittelwertsatz - Monotoniekriterium Humboldt-Universität zu Berlin, Institut für Mathematik Sommersemester 2010/11 Internetseite zur

Mehr

5 Stetigkeit und Differenzierbarkeit

5 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.

Mehr

Differentialrechnung

Differentialrechnung KAPITEL 4 Differentialrechnung. Eigenschaften der Ableitung und Differentationsregeln.. Definition der Ableitung. Definition 4.. Ableitung. Die Funktion f sei auf dem Intervall I R deniert und x 0 I. )

Mehr

Brückenkurs Rechentechniken

Brückenkurs Rechentechniken Brückenkurs Rechentechniken Dr. Jörg Horst Technische Universität Dortmund Fakultät für Mathematik SS 2014 1 Vollständige Induktion Vollständige Induktion 2 Funktionenfolgen Punktweise Konvergenz Gleichmäßige

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

SBP Mathe Aufbaukurs 3. Imaginäre und komplexe Zahlen. Komplexe Zahlen in der Gaußschen Zahlenebene. Darstellungen komplexer Zahlen.

SBP Mathe Aufbaukurs 3. Imaginäre und komplexe Zahlen. Komplexe Zahlen in der Gaußschen Zahlenebene. Darstellungen komplexer Zahlen. SBP Mathe Aufbaukurs 3 # 0 by Clifford Wolf # 0 Antwort Diese Lernkarten sind sorgfältig erstellt worden, erheben aber weder Anspruch auf Richtigkeit noch auf Vollständigkeit. Das Lernen mit Lernkarten

Mehr

SBP Mathe Aufbaukurs 3 # 0 by Clifford Wolf. SBP Mathe Aufbaukurs 3

SBP Mathe Aufbaukurs 3 # 0 by Clifford Wolf. SBP Mathe Aufbaukurs 3 SBP Mathe Aufbaukurs 3 # 0 by Clifford Wolf SBP Mathe Aufbaukurs 3 # 0 Antwort Diese Lernkarten sind sorgfältig erstellt worden, erheben aber weder Anspruch auf Richtigkeit noch auf Vollständigkeit. Das

Mehr

Institut für Analysis WiSe 2018/2019 Prof. Dr. Dirk Hundertmark Dr. Markus Lange. Analysis 1. Aufgabenzettel 14

Institut für Analysis WiSe 2018/2019 Prof. Dr. Dirk Hundertmark Dr. Markus Lange. Analysis 1. Aufgabenzettel 14 Institut für Analysis WiSe 2018/2019 Prof. Dr. Dirk Hundertmark 03.02.2019 Dr. Markus Lange Analysis 1 Aufgabenzettel 14 Dieser Zettel wird in der letzten Übung des Semesters am 08.02.2019 besprochen Aufgabe

Mehr

1. Aufgabe [2 Punkte] Seien X, Y zwei nicht-leere Mengen und A(x, y) eine Aussageform. Betrachten Sie die folgenden Aussagen:

1. 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

Mehr

Zusammenfassung Analysis 2

Zusammenfassung Analysis 2 Zusammenfassung Analysis 2 1.2 Metrische Räume Die Grundlage metrischer Räume bildet der Begriff des Abstandes (Metrik). Definition 1.1 Ein metrischer Raum ist ein Paar (X, d), bestehend aus einer Menge

Mehr

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

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

Mehr

Mathematik II für Studierende der Informatik. Wirtschaftsinformatik (Analysis und lineare Algebra) im Sommersemester 2016

Mathematik 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

Mehr

Wichtige Begriffe und Sätze aus der Wahrscheinlichkeitsrechnung

Wichtige Begriffe und Sätze aus der Wahrscheinlichkeitsrechnung Wichtige Begriffe und Sätze aus der Wahrscheinlichkeitsrechnung Version: 22. September 2015 Evelina Erlacher 1 Mengen Es sei Ω eine Menge (die Universalmenge ) und A, B seien Teilmengen von Ω. Dann schreiben

Mehr

heißt Exponentialreihe. Die durch = exp(1) = e (Eulersche Zahl). n! + R m+1(x) R m+1 (x) = n! m m + 2

heißt Exponentialreihe. Die durch = exp(1) = e (Eulersche Zahl). n! + R m+1(x) R m+1 (x) = n! m m + 2 9 DIE EXPONENTIALREIHE 48 absolut konvergent. Beweis. Wegen x n+ n! n + )!x n = x n + < 2 für n 2 x folgt dies aus dem Quotientenkriterium 8.9). Definition. Die Reihe x n heißt Exponentialreihe. Die durch

Mehr

Vorlesung Analysis I WS 07/08

Vorlesung Analysis I WS 07/08 Vorlesung Analysis I WS 07/08 Erich Ossa Vorläufige Version 07/12/04 Ausdruck 8. Januar 2008 Inhaltsverzeichnis 1 Grundlagen 1 1.1 Elementare Logik.................................. 1 1.1.A Aussagenlogik................................

Mehr

AM3: Differenzial- und Integralrechnung im R n. 1 Begriffe. 2 Norm, Konvergenz und Stetigkeit. x 1. x 2. f : x n. aus Platzgründen schreibt man:

AM3: Differenzial- und Integralrechnung im R n. 1 Begriffe. 2 Norm, Konvergenz und Stetigkeit. x 1. x 2. f : x n. aus Platzgründen schreibt man: AM3: Differenzial- und Integralrechnung im R n 1 Begriffe f : x 1 f 1 x 1, x 2,..., x n ) x 2... f 2 x 1, x 2,..., x n )... x n f m x 1, x 2,..., x n ) }{{}}{{} R n R m aus Platzgründen schreibt man: f

Mehr

Analysis I. 6. Beispielklausur mit Lösungen

Analysis I. 6. Beispielklausur mit Lösungen Fachbereich Mathematik/Informatik Prof. Dr. H. Brenner Analysis I 6. Beispielklausur mit en Aufgabe. Definiere die folgenden (kursiv gedruckten) Begriffe. () Eine Relation zwischen den Mengen X und Y.

Mehr

Analysis für Informatiker und Statistiker Nachklausur

Analysis für Informatiker und Statistiker Nachklausur Prof. Dr. Peter Otte Wintersemester 213/14 Tom Bachmann, Sebastian Gottwald 14.3.214 Analysis für Informatiker und Statistiker Nachklausur Lösungsvorschlag Name:.......................................................

Mehr

Aufgabe 1. Multiple Choice (4 Punkte). Kreuzen Sie die richtige(n) Antwort(en) an.

Aufgabe 1. Multiple Choice (4 Punkte). Kreuzen Sie die richtige(n) Antwort(en) an. Analysis I, WiSe 2013/14, 04.02.2014 (Iske), Version A 1 Aufgabe 1. Multiple Choice (4 Punkte). Kreuzen Sie die richtige(n) Antwort(en) an. a) Welche der folgenden Aussagen über Folgen sind sinnvoll und

Mehr

2 Inhalte, Prämaße, Maße

2 Inhalte, Prämaße, Maße 13 2 Inhalte, Präaße, Maße Ein Inhalt ist eine nicht-negative nuerische Funktion auf eine Mengenring it der Eigenschaft, dass der Inhalt einer Vereinigung zweier punktfreder Mengen gleich der Sue der Inhalte

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

Topologische Grundbegriffe I. 1 Offene und Abgeschlossene Mengen

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

Mehr

Stetige 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. 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

Mehr

Mathematik für Physiker, Informatiker und Ingenieure

Mathematik für Physiker, Informatiker und Ingenieure Mathematik für Physiker, Informatiker und Ingenieure Folien zu Kapitel IV SS 2010 G. Dirr INSTITUT FÜR MATHEMATIK UNIVERSITÄT WÜRZBURG dirr@mathematik.uni-wuerzburg.de http://www2.mathematik.uni-wuerzburg.de

Mehr

θ für alle n n 0, 0, dann divergiert a n. θ n, also die mit a n0 θ n 0

θ für alle n n 0, 0, dann divergiert a n. θ n, also die mit a n0 θ n 0 6 REIHEN 6. Konvergenzkriterien - 19 - Wenn man im Majorantenkriterium die geometrische Reihe als Majorante nimmt, erhält man das (6..18) Quotientenkriterium : Sei (a n ) n N0 eine Folge in C. Es gebe

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

Kleingruppen zur Service-Veranstaltung Mathematik I fu r Ingenieure bei Prof. Dr. G. Herbort im WS12/13 Dipl.-Math. T. Pawlaschyk,

Kleingruppen zur Service-Veranstaltung Mathematik I fu r Ingenieure bei Prof. Dr. G. Herbort im WS12/13 Dipl.-Math. T. Pawlaschyk, Musterlo sungen zu Blatt Kleingruppen zur Service-Veranstaltung Mathematik I fu r Ingenieure bei Prof. Dr. G. Herbort im WS2/ Dipl.-Math. T. Pawlaschyk, 29.0.2 Thema: Wiederholung Aufgabe Zeigen Sie, dass

Mehr

Mathematisches Institut der Universität Heidelberg Prof. Dr. E. Freitag /Thorsten Heidersdorf. Probeklausur

Mathematisches Institut der Universität Heidelberg Prof. Dr. E. Freitag /Thorsten Heidersdorf. Probeklausur Mathematisches Institut der Universität Heidelberg Prof. Dr. E. Freitag /Thorsten Heidersdorf Probeklausur Diese Probeklausur soll a) als Test für euch selber dienen, b) die Vorbereitung auf die Klausur

Mehr

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

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

Mehr

Kapitel 3. Konvergenz von Folgen und Reihen

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

Mehr

Analysis I. Guofang Wang Universität Freiburg

Analysis I. Guofang Wang Universität Freiburg Universität Freiburg 8.11.2016 Kapital 2. Konvergenz 1. Grenzwerte von Folgen Definition 1.1 (Folge) Eine Folge reeller Zahlen ist eine Abbildung N R, n a n. a n heißt das n-te Glied der Folge, die Folge

Mehr

12 Extremwerte und Monotonie

12 Extremwerte und Monotonie 5 II. Differentialrechnung 1 Extremwerte und Monotonie Lernziele: Resultate: Existenz von Maxima und Minima stetiger Funktionen auf kompakten Intervallen, Monotoniesatz Kompetenzen: Bestimmung lokaler

Mehr

Analysis I. Vorlesung 13. Gleichmäßige Stetigkeit

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

Mehr

7. Die Brownsche Bewegung

7. Die Brownsche Bewegung 7. DIE BROWNSCHE BEWEGUNG 7 5 5 50 00 50 200 250 0 5 20 Abbildung 7.: Pfad einer Brownschen Bewegung 7. Die Brownsche Bewegung Definition 7.. Ein cadlag stochastischer Prozess {W t } mit W 0 = 0, unabhängigen

Mehr

Analysis I. 1. Beispielklausur mit Lösungen

Analysis I. 1. Beispielklausur mit Lösungen Fachbereich Mathematik/Informatik Prof. Dr. H. Brenner Analysis I. Beispielklausur mit en Aufgabe. Definiere die folgenden (kursiv gedruckten) Begriffe. () Das Bild einer Abbildung F: L M. (2) Eine Cauchy-Folge

Mehr

Klausurenkurs zum Staatsexamen (SS 2012): Differential und Integralrechnung 8

Klausurenkurs zum Staatsexamen (SS 2012): Differential und Integralrechnung 8 Dr. Erwin Schörner Klausurenkurs zum Staatsexamen (SS 2012): Differential und Integralrechnung 8 8.1 (Herbst 2002, Thema 1, Aufgabe 6) y = 3y +2x x 8.2 (Frühjahr 2005, Thema 1, Aufgabe 6) (x > 0) y(1)

Mehr