Sachverzeichnis. Eigenraum, 120, 125, 128, 129, 155, 156, 211, 212

Größe: px
Ab Seite anzeigen:

Download "Sachverzeichnis. Eigenraum, 120, 125, 128, 129, 155, 156, 211, 212"

Transkript

1 Sachverzeichnis A-Erzeuger, 131 A-invariant, 128 A-zyklisch, 131 Abbildung adjungierte, 137 Bild, 108 duale, 117 Kern, 108 lineare, 69, 108 selbstadjungierte, 137 Abbildungsmatrix, 137, 156, 211 Ableitung, 48 im Mehrdimensionalen, 68, 149, 196 partielle, 68, 150 adjungierte Abbildung, 137 Anlehre kognitive, 10 Anpassen, Prüfen der Passung, 18 Articulation, 10 Aufgabenanalyse, 13 ausführliche Musterlösungen, 5, 27, 143, 159 äußere Belastung, 8 Austauschlemma, 106 Austauschsatz von Steinitz, 204 Basis duale, 117 Faktorraum, 105 Kern, 102 Orthonormal-, 220 Unterraum, 96 Vektorraum, 153, 203 zyklische, 123 Basisergänzung, 105, 153, 203 Basiswechselmatrix, 120, 123 begleitende Kommentare, 20 Begleitmatrix, 132 Belastung äußere, 8 innewohnende, 8 kognitive, 7 lernbezogene, 8 Bild einer Abbildung, 108 Bildungswissenschaften, 7 Binomialkoeffizient, 151, 199 Blautöne, 28 Cauchyfolge, 36 charakteristisches Polynom, 120, 128, 155, 156, 211, 212 Coaching, 10 Cognitive Apprenticeship, 9 Cognitive Load Theory, 7 Darstellungsmatrix, 137, 156, 211 Determinante, 113 Berechnungsverfahren, 114 Jacobi, 80 Vandermondesche, 113 Diagonalisierbarkeit, 128, 156, 212 Differentialquotient, 20, 49 Differenzenquotient, 17 Differenzierbarkeit, 48 im Mehrdimensionalen, 68, 149, 196 Dimension, 108 Unterraum, 105 Dimensionsformel für Faktorräume, 106 fur lineare Abbildungen, 108 Diskontinuität, 3 duale Abbildung, 117 duale Basis, 117 Dualraum, 117 Eigenraum, 120, 125, 128, 129, 155, 156, 211, 212 C. Ableitinger, A. Herrmann, Lernen aus Musterlösungen zur Analysis und Linearen Algebra, DOI / , Vieweg+Teubner Verlag Springer Fachmedien Wiesbaden GmbH 2011

2 242 Sachverzeichnis verallgemeinerter, 122, 125, 128 Eigenwert, 74, 120, 125, 155, 211 Eigenwertkriterium, 16, 74 Einschließungskriterium, 36, 44, 61 Elementarmatrix, 137 Endomorphismus, 123, 137, 158, 218 Entwicklungssatz nach Laplace, 114 Epsilon-Delta-Stetigkeit, 44, 145, 188 Erzeugendensystem, 96 Example-based Learning, 8 Exploration, 11 extraneous Load, 8 Extremstelle lokale, 15, 74 Faktorraum, 106, 216 Basis, 105 Farbnuancen, 28 Fixpunkt, 4 flexibles Uminterpretieren, 24 Folgengrenzwert, 15, 33 Folgenkonvergenz, 15, 33 Folgenstetigkeit, 42 Funktion implizite, 79 Funktionenfolge, 147, 192 Funktionengrenzwert, 18, 57, 146, 148, 190, 195 Funktionenreihe, 53 Gauß-Jordan-Algorithmus, 103, 152, 201 germane Load, 8 gleichmäßige Konvergenz, 53, 147, 192 gleichmäßige Stetigkeit, 15, 46 Gleichungssystem, 152, 201 Grenzwert Folge, 15, 33 Funktion, 18, 57, 146, 148, 190, 195 Grundlagen lerntheoretische, 7 Handwerk, 19 handwerkliches Lernen, 10 Hausaufgaben, 10 hermitesche Matrix, 137 Hesse-Matrix, 72, 74 Homomorphiesatz, 108, 216 Homomorphismus, 108 implizite Funktion, 79 implizite Konventionen, 23 Induktion vollständige, 83, 151, 199 Infimum, 29 injektiv, 86 innewohnende Belastung, 8 Integral uneigentliches, 64 Integration durch Substitution, 16, 61 partielle, 16, 61 Integrationskonstante, 62 Integrationsmethoden, 16, 61 intrinsic Load, 8 invarianter Unterraum, 128 Invertierbarkeit lokale, 76, 77, 150, 198 Invertierbarkeit von Matrizen, 154, 206 irreduzibel, 133 Jacobi-Determinante, 80 Jacobi-Matrix, 69, 72, 74, 78 Jordanblock, 120 Jordansche Normalform, 120, 123 rationale, 131 Kern Basis, 102 einer Abbildung, 108 einer Matrix, 102 Kettenregel, 70, 150, 197 Klärung der Handlungsoptionen, 15 Koeffizientenmatrix, 201 Kognitionspsychologie, 7 kognitive Anlehre, 10 kognitive Belastung, 7 kommutierende Matrizen, 154, 207 komplexe Zahl, 17, 138 komprimierte Musterlösungen, 4, 143, 159 konjugiert komplexe Zahl, 138 Konventionen implizite, 23 Konvergenz Folge, 15, 33 gleichmäßige, 53, 147, 192 punktweise, 147, 192

3 Sachverzeichnis 243 Reihe, 16, 38, 53 Konvergenzkriterien, 38 Leibniz-Kriterium, 40 Majorantenkriterium, 40 Minorantenkriterium, 38 Quotientenkriterium, 39 Wurzelkriterium, 39 kritischer Punkt, 74 Kroneckersymbol, 118 Laplacescher Entwicklungssatz, 114 Lehr- und Lernstrukturen, 3 Leibniz-Kriterium, 40 lernbezogene Belastung, 8 Lernen aus Musterlösungen, 7 im Handwerk, 10 lerntheoretische Grundlagen, 7 l Hospital Regeln von de, 18, 20, 146, 190 lineare Abbildung, 69, 108 lineare Abhängigkeit, 93 lineare Unabhängigkeit, 93 Linearform, 119, 157, 216 Linearkombination, 93 Lipschitz-Stetigkeit, 46 Literatur zum Weiterlesen, 9, 11, 24 lokale Extremstelle, 15, 74 lokale Invertierbarkeit, 76, 77, 150, 198 lokale Umkehrbarkeit, 76, 77, 150, 198 Majorantenkriterium, 40 von Weierstraß, 53 Markierung der Phasen, 28 Mathematik besser verstehen, 3, 5 Matrix Abbildungs-, 137, 156, 211 Basiswechsel-, 120, 123 Begleit-, 132 Darstellungs-, 137, 156, 211 Elementar-, 137 hermitesche, 137 Hesse, 72, 74 invertieren, 154, 206 Jacobi, 69, 72, 74, 78 Kern, 102 Koeffizienten-, 201 kommutierende, 154, 207 Rang, 206 Transformations-, 120, 123 transponierte, 118 Meister-Schüler-Schema, 10 Mengeninklusion, 17 Minimalpolynom, 120, 132, 155, 156, 211, 212 Minorantenkriterium, 38 Mittelwertsatz der Differentialrechnung, 18 Modelling, 10 Musterlösungen ausführliche, 5, 27, 143, 159 komprimierte, 4, 143, 159 Mut zum Risiko, 23 Nichteindeutigkeit der Phasen, 28 Normalform Jordansche, 120, 123 rationale Jordan-, 131 Treppen-, 103 obere Schranke, 17, 29 Orthonormalbasis, 220 partielle Ableitung, 68, 150 partielle Integration, 16, 61 Permutation, 110 Phase A, 18 B, 20 H, 19 K, 15 P, 14 T, 19 Z, 16 Phasen beim Aufgabenlösen, 13 Phasenmodell, 13 Polarkoordinaten, 20, 60 Polynom charakteristisches, 120, 128, 155, 156, 211, 212 irreduzibles, 133 Minimal-, 120, 132, 155, 156, 211, 212 Taylor-, 51 Präsenzaufgaben, 10 Primärkomponente, 131

4 244 Sachverzeichnis Problembewusstsein schaffen, 14 Problemzustand, 13 punktweise Konvergenz, 147, 192 Quotientenkriterium, 39 Quotientenraum, 106, 216 Basis, 105 Rang einer Matrix, 206 rationale Jordannormalform, 131 Reflection, 10 Regeln von de l Hospital, 18, 20, 146, 190 Reihenkonvergenz, 16, 38, 53 Satz implizite Funktionen, 79 Jacobi- und Hesse-Matrix, 72 lokale Umkehrbarkeit, 77 von Steinitz, 204 Schranke obere, 17, 29 untere, 29 selbstadjungierte Abbildung, 137 Self-Explaining, 9 Skalarprodukt, 158, 218 Standardskalarprodukt, 158, 219 Stetigkeit, 15, 57 gleichmäßige, 15, 46 Lipschitz, 46 mit Epsilon und Delta, 44, 145, 188 mit Folgen, 42 StructureSense,22 Substitution, 16, 61 Supremum, 29 Supremumsnorm, 53 surjektiv, 86 Symbol Sense, 23 Taylorformel, 51 Taylorpolynom, 51 Transformationsmatrix, 120, 123 transponierte Matrix, 118 Transposition, 110 Treppennormalform, 103 Tricks, 19 Trigonalisierbarkeit, 123, 128 Übergangsproblematik, 3 Übungen, 29 Uminterpretieren flexibles, 24 Umkehrbarkeit lokale, 76, 77, 150, 198 uneigentliches Integral, 64 untere Schranke, 29 Unterraum, 88, 216 Basis, 96 Dimension, 105 invarianter, 128 zyklischer, 123, 132 Unterraumkriterium, 88 Vandermondesche Determinante, 113 Vektorraum, 88 Basis, 153, 203 verallgemeinerter Eigenraum, 122, 125, 128 Verständnisfragen, 28 vollständige Induktion, 83, 151, 199 Vorbehalte gegen Musterlösungen, 8 Vorbildwirkung, 9 Weierstraßsches Majorantenkriterium, 53 Wurzelkriterium, 39 Zeichenerklärung (Phasen), 28 Zugriff herstellen, 16 Zwischenwertsatz, 5, 146, 189 zyklische Basis, 123 zyklischer Unterraum, 123, 132

5 Symbolverzeichnis N Menge der natürlichen Zahlen {1, 2, 3,... } leere Menge #M Anzahl der Elemente der Menge M L Lösungsmenge ( n! ) Fakultät n Binomialkoeffizient k δ ij Kroneckersymbol! = wird gleichgesetzt? = noch zu beweisende Gleichheit konstant gleich = isomorph 0. 9 Periode z komplex konjugiert [x] nächstkleinere ganze Zahl zu x (Gaußklammer) ln(x) natürlicher Logarithmus {x n } n N bzw. {x n } bzw. x n Folge lim sup Limes superior n x n lim inf n n Limes inferior f (x) bzw. Df(x) erste Ableitung von f (Jacobi-Matrix) f (x) bzw. D 2 f (x) zweite Ableitung von f (Hesse-Matrix) f (n) (x) n-te Ableitung von f 2 f y x zweite partielle Ableitung, wobei zunächst nach x und dann nach y abgeleitet wird T n, f,x0 (h) Taylorpolynom n-ten Grades zur Funktion f mit Entwicklungspunkt x 0 f Supremumsnorm von f lim f (x) x x 0 rechtsseitiger Grenzwert lim f (x) x x 0 linksseitiger Grenzwert f 1 Umkehrfunktion zu f 0 V Nullvektor des Vektorraumes V direkte Summe v 1,...,v m Erzeugnis/Lineare Hülle der Vektoren v 1,...,v m M m n (K) Menge der (m n)-matrizen über K. rg(a) Rang der Matrix A (n n)-einheitsmatrix E n C. Ableitinger, A. Herrmann, Lernen aus Musterlösungen zur Analysis und Linearen Algebra, DOI / , Vieweg+Teubner Verlag Springer Fachmedien Wiesbaden GmbH 2011

6 246 Sachverzeichnis A T A 1 Hom K (V, W) ker( f ) im( f ) MB C( f ) V(λ, A) V (λ, A) charpol A (x) minpol A (x) JNF(A) rjnf(a) V/U ( ) 1 2 n σ = σ(1) σ(2) σ(n) V B f kgv K[x] f ad transponierte Matrix zu A inverse Matrix zu A Menge der linearen Abbildungen von V nach W über dem Körper K Kern der Abbildung f Bild der Abbildung f Darstellungs-/Abbildungsmatrix von f : V W bzgl. der Basen B von V und C von W. Eigenraum von A zum Eigenwert λ verallgemeinerter Eigenraum charakteristisches Polynom von A Minimalpolynom von A Jordansche Normalform von A rationale Jordannormalform von A Faktorraum (Quotientenraum) von V nach U Permutationsabbildung (i σ(i)) Dualraum zum Vektorraum V duale Basis zur Basis B duale Abbildung zu f kleinstes gemeinsames Vielfaches Menge der Polynome über dem Körper K adjungierte Abbildung zu f

Index. charakteristische Funktion Charakteristisches Polynom f Collatz-Folge

Index. charakteristische Funktion Charakteristisches Polynom f Collatz-Folge Index A Abbildung... 25 bijektiv... 25 Einschränkung... 26 injektiv... 25 Komposition... 26 surjektiv... 25 Umkehrabbildung... 26 Ableitungsregeln...176 Kettenregel... 176 Produkregel...176 Quotientenregel...

Mehr

Lineare Algebra I Zusammenfassung

Lineare 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

Mehr

Jürgen Hausen Lineare Algebra I

Jürgen Hausen Lineare Algebra I Jürgen Hausen Lineare Algebra I 2. korrigierte Auflage Shaker Verlag Aachen 2009 Bibliografische Information der Deutschen Nationalbibliothek Die Deutsche Nationalbibliothek verzeichnet diese Publikation

Mehr

Proseminar Lineare Algebra II, SS 11. Blatt

Proseminar 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

Mehr

Definitionen. Merkblatt lineare Algebra. affiner Teilraum Menge, die durch Addition eines Vektors v 0 zu allen Vektoren eines Vektorraumes V entsteht

Definitionen. Merkblatt lineare Algebra. affiner Teilraum Menge, die durch Addition eines Vektors v 0 zu allen Vektoren eines Vektorraumes V entsteht Seite 1 Definitionen affiner Teilraum Menge, die durch Addition eines Vektors v 0 zu allen Vektoren eines Vektorraumes V entsteht ähnliche Matrizen Matrizen, die das gleiche charakteristische Polynom haben

Mehr

Mathematik anschaulich dargestellt

Mathematik anschaulich dargestellt Peter Dörsam Mathematik anschaulich dargestellt für Studierende der Wirtschaftswissenschaften 15. überarbeitete Auflage mit zahlreichen Abbildungen PD-Verlag Heidenau Inhaltsverzeichnis 1 Lineare Algebra

Mehr

W. Oevel. Mathematik für Physiker I. Veranstaltungsnr: Skript zur Vorlesung, Universität Paderborn, Wintersemester 2003/2004

W. Oevel. Mathematik für Physiker I. Veranstaltungsnr: Skript zur Vorlesung, Universität Paderborn, Wintersemester 2003/2004 W. Oevel Mathematik für Physiker I Veranstaltungsnr: 172020 Skript zur Vorlesung, Universität Paderborn, Wintersemester 2003/2004 Zeit und Ort: V2 Di 11.15 12.45 D1.303 V2 Mi 11.15 12.45 D1.303 V2 Do 9.15

Mehr

Ingenieurmathematik mit MATLAB

Ingenieurmathematik mit MATLAB Dieter Schott Ingenieurmathematik mit MATLAB Algebra und Analysis für Ingenieure Mit 179 Abbildungen, zahlreichen Beispielen, Übungsaufgaben und Lernkontrollen Fachbuchverlag Leipzig im Carl Hanser Verlag

Mehr

Forster, O. (2008). Analysis 1: Differential- und Integralrechnung einer Veränderlichen. 9. überarbeitete

Forster, O. (2008). Analysis 1: Differential- und Integralrechnung einer Veränderlichen. 9. überarbeitete Literaturverzeichnis A Amann, H. und Escher, J. (2008). Analysis I (Grundstudium Mathematik). 4. Auflage. Birkhäuser. Aigner, M. und Ziegler, G. M. (2003). Das Buch der Beweise: Buch über die Beweise für

Mehr

Inhaltsverzeichnis. 1 Lineare Algebra 12

Inhaltsverzeichnis. 1 Lineare Algebra 12 Inhaltsverzeichnis 1 Lineare Algebra 12 1.1 Vektorrechnung 12 1.1.1 Grundlagen 12 1.1.2 Lineare Abhängigkeit 18 1.1.3 Vektorräume 22 1.1.4 Dimension und Basis 24 1.2 Matrizen 26 1.2.1 Definition einer

Mehr

Spickzettel Mathe C1

Spickzettel Mathe C1 Spickzettel Mathe C1 1 Mengenlehre 1.1 Potenzmenge Die Potenzmenge P (Ω) einer Menge Ω ist die Menge aller Teilmengen von Ω. Dabei gilt: P (Ω) := {A A Ω} card P (Ω) = 2 card Ω P (Ω) 1.2 Mengenalgebra Eine

Mehr

reflexiv, symmetrisch, asymmetrisch, antisymmetrisch, transitiv, linaer konnex Kommutator, Kommutatorgrupe, Normalreihe, auflösbare Gruppe

reflexiv, symmetrisch, asymmetrisch, antisymmetrisch, transitiv, linaer konnex Kommutator, Kommutatorgrupe, Normalreihe, auflösbare Gruppe 1 Lernliste 1.1 Relationen reflexiv, symmetrisch, asymmetrisch, antisymmetrisch, transitiv, linaer konnex Äquivalenzrelation, Kongruenzrelation Klasseneinteilung Hauptsatz über Äquivalenzrelationen Jede

Mehr

Einführung in die höhere Mathematik 2

Einführung in die höhere Mathematik 2 Herbert Dallmann und Karl-Heinz Elster Einführung in die höhere Mathematik 2 Lehrbuch für Naturwissenschaftler und Ingenieure ab 1. Semester Mit 153 Bildern Friedr. Vieweg & Sohn Braunschweig /Wiesbaden

Mehr

Gegeben sei eine Menge V sowie die Verknüpfung der Addition und die skalare Multiplikation der Elemente von V mit reellen Zahlen.

Gegeben sei eine Menge V sowie die Verknüpfung der Addition und die skalare Multiplikation der Elemente von V mit reellen Zahlen. 1. Der Vektorraumbegriff...1 2. Unterräume...2. Lineare Abhängigkeit/ Unabhängigkeit... 4. Erzeugendensystem... 5. Dimension...4 6. Austauschlemma...5 7. Linearität von Abbildungen...6 8. Kern und Bild

Mehr

Mathematik für Anwender I. Beispielklausur I mit Lösungen

Mathematik für Anwender I. Beispielklausur I mit Lösungen Fachbereich Mathematik/Informatik Prof. Dr. H. Brenner Mathematik für Anwender I Beispielklausur I mit en Dauer: Zwei volle Stunden + 10 Minuten Orientierung, in denen noch nicht geschrieben werden darf.

Mehr

Stichwortliste zur Vorlesung. Lineare Algebra II. Gabriela Weitze-Schmithüsen. Saarbrücken, Sommersemester 2016

Stichwortliste zur Vorlesung. Lineare Algebra II. Gabriela Weitze-Schmithüsen. Saarbrücken, Sommersemester 2016 Stichwortliste zur Vorlesung Lineare Algebra II Gabriela Weitze-Schmithüsen Saarbrücken, Sommersemester 2016 Kapitel I Jordansche Normalform Ziel: Wir möchten Matrizen bis aus Ähnlichkeit klassifizieren.

Mehr

Klausurenkurs zum Staatsexamen (SS 2015): Lineare Algebra und analytische Geometrie 5

Klausurenkurs zum Staatsexamen (SS 2015): Lineare Algebra und analytische Geometrie 5 Dr. Erwin Schörner Klausurenkurs zum Staatsexamen (SS 5): Lineare Algebra und analytische Geometrie 5 5. (Herbst 9, Thema 3, Aufgabe ) Betrachtet werde die Matrix A := 3 4 5 5 7 7 9 und die lineare Abbildung

Mehr

B-P 11: Mathematik für Physiker

B-P 11: Mathematik für Physiker B-P 11: Mathematik für Physiker Status: freigegeben Modulziele Erwerb der Grundkenntnisse der Analysis, der Linearen Algebra und Rechenmethoden der Physik Modulelemente Mathematik für Physiker I: Analysis

Mehr

Musterlösung Klausur zur Linearen Algebra II

Musterlösung Klausur zur Linearen Algebra II Musterlösung Klausur zur Linearen Algebra II Samstag 8. Juli 6 -Uhr. a) Sei f : V W k-linear. Denieren Sie V und f : W V. b) Die Gruppe G operiere auf der Menge M. Denieren Sie die Bahn und die Isotropiegruppe

Mehr

Lineare Algebra und analytische Geometrie

Lineare Algebra und analytische Geometrie Max Koecher Lineare Algebra und analytische Geometrie Mit 35 Abbildungen Springer-Verlag Berlin Heidelberg New York Tokyo 1983 Inhaltsverzeichnis Teil A. Lineare Algebra I Kapitel 1. Vektorräume 1 1. Der

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 25. April 2016 Die Dimensionsformel Definition 3.9 Sei f : V W eine lineare Abbildung zwischen zwei K-Vektorräumen. Der Kern

Mehr

Analysis für Wirtschaftswissenschaftler und Ingenieure

Analysis für Wirtschaftswissenschaftler und Ingenieure Dieter Hoffmann 2008 AGI-Information Management Consultants May be used for personal purporses only or by libraries associated to dandelon.com network. Analysis für Wirtschaftswissenschaftler und Ingenieure

Mehr

2 Die Dimension eines Vektorraums

2 Die Dimension eines Vektorraums 2 Die Dimension eines Vektorraums Sei V ein K Vektorraum und v 1,..., v r V. Definition: v V heißt Linearkombination der Vektoren v 1,..., v r falls es Elemente λ 1,..., λ r K gibt, so dass v = λ 1 v 1

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

Musterlösungen zur Linearen Algebra II Übungsklausur

Musterlösungen 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,

Mehr

Mat(2 2, R) Wir bestimmen das charakterische Polynom 1 f A (t) = t 2 t 2 = (t 2)(t + ( 1). ) 2 2. Eigenvektor zu EW 2 ist v 2 = 1 1

Mat(2 2, R) Wir bestimmen das charakterische Polynom 1 f A (t) = t 2 t 2 = (t 2)(t + ( 1). ) 2 2. Eigenvektor zu EW 2 ist v 2 = 1 1 Aufgabe. Bestimmen Sie das Exponential expa) der Matrix ) 5 6 A = Mat, R). 4. Wir bestimmen das charakterische Polynom f A t) = t t = t )t + ). ). Eigenvektor zu EW ist v = ). Eigenvektor zu EW ist v =

Mehr

Aussagenlogik. Lehrstuhl für BWL, insb. Mathematik und Statistik Prof. Dr. Michael Merz Mathematik für Betriebswirte I Wintersemester 2015/2016

Aussagenlogik. 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

Mehr

1 Lineare Algebra. 1.1 Matrizen und Vektoren. Slide 3. Matrizen. Eine Matrix ist ein rechteckiges Zahlenschema

1 Lineare Algebra. 1.1 Matrizen und Vektoren. Slide 3. Matrizen. Eine Matrix ist ein rechteckiges Zahlenschema 1 Lineare Algebra 1.1 Matrizen und Vektoren Slide 3 Matrizen Eine Matrix ist ein rechteckiges Zahlenschema eine n m-matrix A besteht aus n Zeilen und m Spalten mit den Matrixelementen a ij, i=1...n und

Mehr

Übungen zur Linearen Algebra 1

Übungen zur Linearen Algebra 1 Übungen zur Linearen Algebra 1 Wintersemester 2014/2015 Universität Heidelberg - IWR Prof. Dr. Guido Kanschat Dr. Dörte Beigel Philipp Siehr Blatt 10 Abgabetermin: Freitag, 16.01.2015, 11 Uhr Auf diesem

Mehr

Lösungsskizzen zur Klausur

Lösungsskizzen zur Klausur sskizzen zur Klausur Mathematik II Sommersemester 4 Aufgabe Es seien die folgenden Vektoren des R 4 gegeben: b = b = b 3 = b 4 = (a) Prüfen Sie ob die Vektoren b b 4 linear unabhängig sind bestimmen Sie

Mehr

Musterlösungen zur Linearen Algebra II Blatt 5

Musterlösungen zur Linearen Algebra II Blatt 5 Musterlösungen zur Linearen Algebra II Blatt 5 Aufgabe. Man betrachte die Matrix A := über dem Körper R und über dem Körper F und bestimme jeweils die Jordan- Normalform. Beweis. Das charakteristische

Mehr

1 ALLGEMEINE HINWEISE Das Fach Mathematik für Wirtschaftswissenschaftler Bisheriger Aufbau der Klausur...

1 ALLGEMEINE HINWEISE Das Fach Mathematik für Wirtschaftswissenschaftler Bisheriger Aufbau der Klausur... Grundlagen Mathe V Inhaltsverzeichnis 1 ALLGEMEINE HINWEISE... 1-1 1.1 Das Fach Mathematik für Wirtschaftswissenschaftler... 1-1 1.2 Bisheriger Aufbau der Klausur... 1-1 1.3 Zugelassene Hilfsmittel und

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

Klausur Linearen Algebra 1 Musterlösung: Aufgabe A

Klausur Linearen Algebra 1 Musterlösung: Aufgabe A Klausur Linearen Algebra 1 Musterlösung: Aufgabe A Wir betrachten den Unterraum V = K[X] 4 aller Polynome vom Grad 4 und die lineare Abbildung f : V K 2 ; P (P (1), P (0)). Es bezeichne v 1,..., v 5 die

Mehr

Lineare Algebra I (WS 13/14)

Lineare Algebra I (WS 13/14) Lineare Algebra I (WS 13/14) Alexander Lytchak Nach einer Vorlage von Bernhard Hanke 29.11.2013 Alexander Lytchak 1 / 13 Wiederholung Der Rang einer linearen Abbildung ist gleich dem Spaltenrang der darstellenden

Mehr

Lineare Abbildungen und Darstellungsmatrizen

Lineare Abbildungen und Darstellungsmatrizen KAPITEL 4 Lineare Abbildungen und Darstellungsmatrizen 1. Lineare Abbildungen Definition 4.1 (Lineare Abbildungen). Seien V und W zwei Vektorräume über den selben Körper K. Eine Abbildung f : V W heißt

Mehr

Ferienkurs - Lineare Algebra. Hanna Schäfer. Merkinhalte

Ferienkurs - Lineare Algebra. Hanna Schäfer. Merkinhalte Technische Universität München, Fakultät für Physik Ferienkurs - ineare Algebra Hanna Schäfer 03. März 04 0. inearität. f : M N, x : y = f(x) Merkinhalte. f(x + λy) = f(x) + λf(y), x, y V, λ K 3. ineare

Mehr

TECHNISCHE UNIVERSITÄT MÜNCHEN Fakultät für Mathematik. Diplomvorprüfung HÖHERE MATHEMATIK I und II für Maschinenwesen und Chemie-Ingenieurwesen

TECHNISCHE UNIVERSITÄT MÜNCHEN Fakultät für Mathematik. Diplomvorprüfung HÖHERE MATHEMATIK I und II für Maschinenwesen und Chemie-Ingenieurwesen ................ Note I II Name Vorname Matrikelnummer Studiengang (Hauptfach) Fachrichtung (Nebenfach) 2 3 Unterschrift der Kandidatin/des Kandidaten 4 TECHNISCHE UNIVERSITÄT MÜNCHEN Fakultät für Mathematik

Mehr

Großes Lehrbuch der Mathematik für Ökonomen

Großes Lehrbuch der Mathematik für Ökonomen Großes Lehrbuch der Mathematik für Ökonomen Von Professor Dr. Karl Bosch o. Professor für angewandte Mathematik und Statistik an der Universität Stuttgart-Hohenheim und Professor Dr. Uwe Jensen R. Oldenbourg

Mehr

SS 2016 Höhere Mathematik für s Studium der Physik 21. Juli Probeklausur. Die Antworten zu den jeweiligen Fragen sind in blauer Farbe notiert.

SS 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

Mehr

W. Oevel. Mathematik II für Informatiker. Veranstaltungsnr: Skript zur Vorlesung, Universität Paderborn, Sommersemester 2002

W. Oevel. Mathematik II für Informatiker. Veranstaltungsnr: Skript zur Vorlesung, Universität Paderborn, Sommersemester 2002 W. Oevel Mathematik II für Informatiker Veranstaltungsnr: 172010 Skript zur Vorlesung, Universität Paderborn, Sommersemester 2002 Inhalt 1 Komplexe Zahlen 1 1.1 Definitionen..............................

Mehr

Lineare Algebra II, Lösungshinweise Blatt 9

Lineare Algebra II, Lösungshinweise Blatt 9 Prof Dr Katrin Wendland Priv Doz Dr Katrin Leschke Christoph Tinkl SS 27 Lineare Algebra II, Lösungshinweise Blatt 9 Aufgabe (4 Punkte) Sei 2 3 4 A = 5 6 Berechnen Sie A k für alle k N und verifizieren

Mehr

Lineare Algebra I. Prof. Dr. M. Rost. Übungen Blatt 10 (WS 2010/2011) Abgabetermin: Donnerstag, 13. Januar.

Lineare Algebra I. Prof. Dr. M. Rost. Übungen Blatt 10 (WS 2010/2011) Abgabetermin: Donnerstag, 13. Januar. Lineare Algebra I Prof. Dr. M. Rost Übungen Blatt 10 (WS 2010/2011) Abgabetermin: Donnerstag, 13. Januar http://www.math.uni-bielefeld.de/~rost/la1 Erinnerungen und Ergänzungen zur Vorlesung: Hinweis:

Mehr

MNF-math-phys Semester, Dauer: 1 Semester Prof. Dr. Walter Bergweiler Telefon 0431/ ,

MNF-math-phys Semester, Dauer: 1 Semester Prof. Dr. Walter Bergweiler Telefon 0431/ , Modulnummer Semesterlage / Dauer Verantwortliche(r) Studiengang / -gänge Lehrveranstaltungen Arbeitsaufwand Leistungspunkte Voraussetzungen Lernziele Lehrinhalte Prüfungsleistungen Mathematik für Physiker

Mehr

Lineare Algebra. Teil III. Inhaltsangabe

Lineare Algebra. Teil III. Inhaltsangabe Teil III Lineare Algebra Inhaltsangabe 3 Lineare Algebra 22 3.1 Einführung.......................... 22 3.2 Matrizen und Vektoren.................... 23 3.3 Spezielle Matrizen...................... 24

Mehr

Stichpunkte zum Abschnitt Analysis der Höheren Mathematik für Ingenieure I

Stichpunkte zum Abschnitt Analysis der Höheren Mathematik für Ingenieure I Stichpunkte zum Abschnitt Analysis der Höheren Mathematik für Ingenieure I Komplexe Zahlen Definition komplexer Zahlen in der Gaußschen Zahlenebene, algebraische Form, trigonometrische Form, exponentielle

Mehr

Lineare Algebra II 6. Übungsblatt

Lineare Algebra II 6. Übungsblatt Lineare Algebra II 6 Übungsblatt Fachbereich Mathematik SS 2011 Prof Dr Kollross 18/19 Mai 2011 Susanne Kürsten Tristan Alex Gruppenübung Aufgabe G1 (Minimalpolynom) Bestimmen Sie das Minimalpolynom der

Mehr

Einleitung 19. Teil I Einführung 23. Kapitel 1 Motivation 25

Einleitung 19. Teil I Einführung 23. Kapitel 1 Motivation 25 Inhaltsverzeichnis Einleitung 19 Konventionen in diesem Buch 19 Törichte Annahmen über den Leser 20 Was Sie in diesem Buch finden 20 Was Sie in diesem Buch nicht finden 20 Wie dieses Buch aufgebaut ist

Mehr

Zusammenstellung von Fragen der Vordiplomsprüfung Mathe für Informatiker I (Kurs 1181)

Zusammenstellung von Fragen der Vordiplomsprüfung Mathe für Informatiker I (Kurs 1181) Zusammenstellung von Fragen der Vordiplomsprüfung Mathe für Informatiker I (Kurs 1181) Vorbemerkungen Die nachfolgenden Fragen sind eine Zusammenstellung aus ca. 26 Protokollen von Februar 1990 bis November

Mehr

Lineare Abbildungen. i=0 c ix i n. K n K m

Lineare 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

Mehr

Mathematik II für Studierende der Informatik. Wirtschaftsinformatik (Analysis und lineare Algebra) im Sommersemester 2015

Mathematik II für Studierende der Informatik. Wirtschaftsinformatik (Analysis und lineare Algebra) im Sommersemester 2015 und Wirtschaftsinformatik (Analysis und lineare Algebra) im Sommersemester 2015 4. April 2016 Zu der Vorlesung wird ein Skript erstellt, welches auf meiner Homepage veröffentlicht wird: http://www.math.uni-hamburg.de/home/geschke/lehre.html

Mehr

Höhere Mathematik für Naturwissenschaftler und Ingenieure

Höhere Mathematik für Naturwissenschaftler und Ingenieure Günter Bärwolff Höhere Mathematik für Naturwissenschaftler und Ingenieure unter Mitarbeit von Gottfried Seifert ELSEVIER SPEKTRUM AKADEMISCHER VERLAG Spekt rum K-/1. AKADEMISCHER VERLAG AKADEMISC Inhaltsverzeichnis

Mehr

Numerische Mathematik für Ingenieure und Physiker

Numerische Mathematik für Ingenieure und Physiker Willi Törnig Peter Spellucci Numerische Mathematik für Ingenieure und Physiker Band 1: Numerische Methoden der Algebra Zweite, überarbeitete und ergänzte Auflage Mit 15 Abbildungen > Springer-Verlag Berlin

Mehr

KLAUSUR ZUR LINEAREN ALGEBRA I MUSTERLÖSUNG

KLAUSUR ZUR LINEAREN ALGEBRA I MUSTERLÖSUNG KLAUSUR ZUR LINEAREN ALGEBRA I Wiederholungsprüfung MUSTERLÖSUNG. April 2008 Name: Studiengang: Aufgabe 2 3 4 5 6 Summe Punktzahl /50 Allgemeine Hinweise: Bitte schreiben Sie Ihre Lösungen jeweils unter

Mehr

6 Eigenwerte und Eigenvektoren

6 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,

Mehr

Übungsaufgaben zur Linearen Algebra II. 1.) Lösen Sie das folgende lineare Gleichungssystem mit der Cramerschen Regel.

Übungsaufgaben 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

Mehr

LINEARE ALGEBRA I, WS 2010/11. NOTIZEN ZUR VORLESUNG.

LINEARE ALGEBRA I, WS 2010/11. NOTIZEN ZUR VORLESUNG. LINEARE ALGEBRA I, WS 2010/11. NOTIZEN ZUR VORLESUNG. ULRICH GÖRTZ 1. Einführung, Motivation 1.1. Lineare Gleichungssysteme. LGS mit 1 Gleichung, 1 Unbestimmten; 1 Gleichung, n Unbestimmten; 2 Gleichungen,

Mehr

(Allgemeine) Vektorräume (Teschl/Teschl 9)

(Allgemeine) Vektorräume (Teschl/Teschl 9) (Allgemeine) Vektorräume (Teschl/Teschl 9) Sei K ein beliebiger Körper. Ein Vektorraum über K ist eine (nichtleere) Menge V, auf der zwei Operationen deniert sind, die bestimmten Rechenregeln genügen:

Mehr

4.3 Bilinearformen. 312 LinAlg II Version Juni 2006 c Rudolf Scharlau

4.3 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

Lineare Algebra und analytische Geometrie I (Unterrichtsfach) Lösungsvorschlag

Lineare Algebra und analytische Geometrie I (Unterrichtsfach) Lösungsvorschlag MATHEMATISCHES INSTITUT DER UNIVERSITÄT MÜNCHEN Dr E Schörner WS / Blatt 6 Übungen zur Vorlesung Lineare Algebra und analytische Geometrie I (Unterrichtsfach) Lösungsvorschlag Wir verwenden das Unterraumkriterium,

Mehr

Lineare Algebra und analytische Geometrie I

Lineare Algebra und analytische Geometrie I Prof. Dr. H. Brenner Osnabrück WS 2015/2016 Lineare Algebra und analytische Geometrie I Vorlesung 25 J ai décidé d être heureux parce que c est bon pour la santé Voltaire Trigonalisierbare Abbildungen

Mehr

Lineare Algebra II. Sommersemester Wolfgang Ebeling

Lineare Algebra II. Sommersemester Wolfgang Ebeling Lineare Algebra II Sommersemester 2009 Wolfgang Ebeling 1 c Wolfgang Ebeling Institut für Algebraische Geometrie Leibniz Universität Hannover Postfach 6009 30060 Hannover E-mail: ebeling@mathuni-hannoverde

Mehr

Analysis I. Prof. Dr. Andreas Griewank. Wintersemester 2012/2013. Dieses Skript wurde von Alexander Prang in Anlehnung an die Vorlesung erstellt.

Analysis I. Prof. Dr. Andreas Griewank. Wintersemester 2012/2013. Dieses Skript wurde von Alexander Prang in Anlehnung an die Vorlesung erstellt. Analysis I Prof. Dr. Andreas Griewank Wintersemester 2012/2013 Dieses Skript wurde von Alexander Prang in Anlehnung an die Vorlesung erstellt. Es enthält lediglich die Definitionen, Sätze, Lemmata, Korollare

Mehr

Vorlesung Mathematik für Ingenieure (WS 11/12, SS 12, WS 12/13)

Vorlesung 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,

Mehr

2 Stetigkeit und Differenzierbarkeit

2 Stetigkeit und Differenzierbarkeit 2.1) Sei D R. a) x 0 R heißt Häufungspunkt von D, wenn eine Folge x n ) n N existiert mit x n D,x n x 0 und lim n x n = x 0. D sei die Menge der Häufungspunkte von D. b) x 0 D heißt innerer Punkt von D,

Mehr

Lösung Semesterendprüfung (Nachprüfung)

Lösung Semesterendprüfung (Nachprüfung) MLAE Mathematik: Lineare Algebra für Ingenieure Frühlingssemester 6 Dr. Christoph Kirsch ZHAW Winterthur Lösung Semesterendprüfung (Nachprüfung Aufgabe : Aufgabe : a Gemäss Def. der Vorlesung müssen wir

Mehr

Übungen zum Ferienkurs Lineare Algebra WS 14/15

Übungen zum Ferienkurs Lineare Algebra WS 14/15 Übungen zum Ferienkurs Lineare Algebra WS 14/15 Linearkombinationen, Basen, Lineare Abbildungen 2.1 Lineare Unabhängigkeit Sind die folgenden Vektoren linear unabhängig? (a) 1, 2, 3 im Q Vektorraum R (b)

Mehr

MC-Serie 11: Eigenwerte

MC-Serie 11: Eigenwerte D-ERDW, D-HEST, D-USYS Mathematik I HS 14 Dr. Ana Cannas MC-Serie 11: Eigenwerte Einsendeschluss: 12. Dezember 2014 Bei allen Aufgaben ist genau eine Antwort richtig. Lösens des Tests eine Formelsammlung

Mehr

Lineare Algebra II. Prof. Dr. Uwe Jannsen Sommersemester Transformation auf Dreiecksgestalt

Lineare Algebra II. Prof. Dr. Uwe Jannsen Sommersemester Transformation auf Dreiecksgestalt Lineare Algebra II Prof. Dr. Uwe Jannsen Sommersemester 2006 1 Transformation auf Dreiecksgestalt Sei K ein Körper. Definition 1.1 Zwei Matrizen A und A M n (K) heißen ähnlich (oder konjugiert), wenn es

Mehr

4 Lineare Algebra (Teil 2): Quadratische Matrizen

4 Lineare Algebra (Teil 2): Quadratische Matrizen 4 Lineare Algebra (Teil : Quadratische Matrizen Def.: Eine (n n-matrix, die also ebensoviele Zeilen wie Spalten hat, heißt quadratisch. Hat sie außerdem den Rang n, sind also ihre n Spalten linear unabhängig,

Mehr

Probeklausur zur Linearen Algebra II (B2)

Probeklausur zur Linearen Algebra II (B2) Prof. Dr. Salma Kuhlmann Gabriel Lehéricy 12. Juli 2016 Lothar Sebastian Krapp Sommersemester 2016 Probeklausur zur Linearen Algebra II (B2) Klausurnummer: 1 Matrikelnummer: Pseudonym: Aufgabe 1 2 3 erreichte

Mehr

Angewandte Mathematik: Body and Soul

Angewandte Mathematik: Body and Soul K. Eriksson D. Estep C. Johnson Angewandte Mathematik: Body and Soul [VOLUME 1] Ableitungen und Geometrie in IR 3 Übersetzt von Josef Schule Mit 192 Abbildungen Springer Inhalt Band 1 Ableitungen und Geometrie

Mehr

9.2 Invertierbare Matrizen

9.2 Invertierbare Matrizen 34 9.2 Invertierbare Matrizen Die Division ist als Umkehroperation der Multiplikation definiert. Das heisst, für reelle Zahlen a 0 und b gilt b = a genau dann, wenn a b =. Übertragen wir dies von den reellen

Mehr

2) Wir betrachten den Vektorraum aller Funktionen f(x) = ax 4 +bx 2 +c mit a, b, c R.

2) Wir betrachten den Vektorraum aller Funktionen f(x) = ax 4 +bx 2 +c mit a, b, c R. Übung 6 1) Wir betrachten den Vektorraum aller Funktionen f(x) = ax 4 + bx 2 + c mit a, b, c R und nennen diesen V. Die Vektoren f 1 (x) = 2x 4 + 2x 2 + 2 und f 2 (x) = 3x 4 + x 2 + 4 sind in diesem Vektorraum

Mehr

Orthonormalisierung. ein euklidischer bzw. unitärer Vektorraum. Wir setzen

Orthonormalisierung. 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).

Mehr

Skript Lineare Algebra II Mitschrift der Vorlesung Lineare Algebra II von Prof. Dr. Arthur Bartels

Skript Lineare Algebra II Mitschrift der Vorlesung Lineare Algebra II von Prof. Dr. Arthur Bartels aktuellste Version hier Skript Lineare Algebra II Mitschrift der Vorlesung Lineare Algebra II von Prof. Dr. Arthur Bartels Jannes Bantje 19. Juli 2013 Erstellt mit L A TEX Inhaltsverzeichnis 1. Isometrien

Mehr

Beispiellösungen zur Klausur Lineare Algebra bei Prof. Habegger

Beispiellösungen zur Klausur Lineare Algebra bei Prof. Habegger Beispiellösungen zur Klausur Lineare Algebra bei Prof. Habegger Stefan Lell 2. Juli 2 Aufgabe. Sei t Q und A t = t 4t + 2 2t + 2 t t 2t 2t Mat 3Q a Bestimmen Sie die Eigenwerte von A t in Abhängigkeit

Mehr

Eigenwerte und Diagonalisierung

Eigenwerte und Diagonalisierung Eigenwerte und Diagonalisierung Wir wissen von früher: Seien V und W K-Vektorräume mit dim V = n, dim W = m und sei F : V W linear. Werden Basen A bzw. B in V bzw. W gewählt, dann hat F eine darstellende

Mehr

Inhaltsverzeichnis. Grundlagen

Inhaltsverzeichnis. Grundlagen Grundlagen 1 Logik und Mengen... 1 1.1 Elementare Logik... 1 1.2 Elementare Mengenlehre... 10 1.3 Schaltalgebra... 15 1.3.1 Anwendung: Entwurf von Schaltkreisen... 21 1.4 Mit dem digitalen Rechenmeister...

Mehr

28 Taylor-Formel, lokale Extrema

28 Taylor-Formel, lokale Extrema VII. Differentialrechnung in mehreren Variablen 458 28 Taylor-Formel, lokale Extrema Wir erinnern an den Mittelwertsatz für differenzierbare Funktionen f : D R (D R n offen) (vgl. 26.1): Sind a,b D Punkte,

Mehr

Aufgaben zur Analysis I aus dem Wiederholungskurs

Aufgaben zur Analysis I aus dem Wiederholungskurs Prof. Dr. H. Garcke, Dr. H. Farshbaf-Shaker, D. Depner WS 8/9 Hilfskräfte: A. Weiß, W. Thumann 6.3.29 NWF I - Mathematik Universität Regensburg Aufgaben zur Analysis I aus dem Wiederholungskurs Die folgenden

Mehr

Mathematik für Informatiker

Mathematik für Informatiker Dirk Hachenberger Mathematik für Informatiker 2., aktualisierte Auflage ein Imprint von Pearson Education München Boston San Francisco Harlow, England Don Mills, Ontario Sydney Mexico City Madrid Amsterdam

Mehr

Variante A. Hinweise

Variante A. Hinweise Lehrstuhl C für Mathematik (Analsis Prof. Dr. Y. Guo Aachen, den 6..3 Klausur zur Höheren Mathematik I WS /3 Variante A Hinweise Zugelassene Hilfsmittel: Als Hilfsmittel zugelassen sind handschriftliche

Mehr

3.3 Eigenwerte und Eigenräume, Diagonalisierung

3.3 Eigenwerte und Eigenräume, Diagonalisierung 3.3 Eigenwerte und Eigenräume, Diagonalisierung Definition und Lemma 3.3.1. Sei V ein K-Vektorraum, φ End K (V ), λ K. Wir defnieren den zu λ gehörigen Eigenraum von φ als Dies ist ein Unterraum von V.

Mehr

LINEARE ALGEBRA II, SS NOTIZEN ZUR VORLESUNG.

LINEARE ALGEBRA II, SS NOTIZEN ZUR VORLESUNG. LINEARE ALGEBRA II, SS 2011. NOTIZEN ZUR VORLESUNG. ULRICH GÖRTZ 1. Ringe Referenz: [Bosch, Lineare Algebra, Kapitel 5] 1.1. Definition und erste Eigenschaften. Definitionen. Ring (immer mit 1), kommutativer

Mehr

Aufgabensammlung aus Mathematik 2 UMIT, SS 2010, Version vom 7. Mai 2010

Aufgabensammlung aus Mathematik 2 UMIT, SS 2010, Version vom 7. Mai 2010 Aufgabensammlung aus Mathematik 2 UMIT, SS 2, Version vom 7. Mai 2 I Aufgabe I Teschl / K 3 Zerlegen Sie die Zahl 8 N in ihre Primfaktoren. Aufgabe II Teschl / K 3 Gegeben sind die natürliche Zahl 7 und

Mehr

Lineare Algebra und Geometrie für LehramtskandidatInnen. Andreas Čap

Lineare Algebra und Geometrie für LehramtskandidatInnen. Andreas Čap Lineare Algebra und Geometrie für LehramtskandidatInnen (Kapitel 6 9) Wintersemester 2010/11 Andreas Čap Fakultät für Mathematik, Universität Wien, Nordbergstraße 15, A 1090 Wien E-mail address: Andreas.Cap@esi.ac.at

Mehr

Inhaltsverzeichnis. Vorwort Kapitel 1 Einführung, I: Algebra Kapitel 2 Einführung, II: Gleichungen... 57

Inhaltsverzeichnis. Vorwort Kapitel 1 Einführung, I: Algebra Kapitel 2 Einführung, II: Gleichungen... 57 Vorwort... 13 Vorwort zur 3. deutschen Auflage... 17 Kapitel 1 Einführung, I: Algebra... 19 1.1 Die reellen Zahlen... 20 1.2 Ganzzahlige Potenzen... 23 1.3 Regeln der Algebra... 29 1.4 Brüche... 34 1.5

Mehr

Mitschrift Mathematik, Vorlesung bei Dan Fulea, 2. Semester

Mitschrift Mathematik, Vorlesung bei Dan Fulea, 2. Semester Mitschrift Mathematik, Vorlesung bei Dan Fulea, 2. Semester Christian Nawroth, Erstellt mit L A TEX 23. Mai 2002 Inhaltsverzeichnis 1 Vollständige Induktion 2 1.1 Das Prinzip der Vollstandigen Induktion................

Mehr

Wirtschaftsmathematik Formelsammlung

Wirtschaftsmathematik Formelsammlung Wirtschaftsmathematik Formelsammlung Binomische Formeln Stand März 2015 (a + b) 2 = a 2 +2ab + b 2 (a b) 2 = a 2 2ab + b 2 (a + b) (a b) =a 2 b 2 Fakultät (Faktorielle) n! =1 2 3 4 (n 1) n Intervalle Notation

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

Übungen zu Einführung in die Lineare Algebra und Geometrie

Übungen zu Einführung in die Lineare Algebra und Geometrie Übungen zu Einführung in die Lineare Algebra und Geometrie Andreas Cap Sommersemester 2010 Kapitel 1: Einleitung (1) Für a, b Z diskutiere analog zur Vorlesung das Lösungsverhalten der Gleichung ax = b

Mehr

( ) Lineare Gleichungssysteme

( ) Lineare Gleichungssysteme 102 III. LINEARE ALGEBRA Aufgabe 13.37 Berechne die Eigenwerte der folgenden Matrizen: ( ) 1 1 0 1 1 2 0 3 0 0, 2 1 1 1 2 1. 1 1 0 3 Aufgabe 13.38 Überprüfe, ob die folgenden symmetrischen Matrizen positiv

Mehr

Kapitel III. Lineare Abbildungen

Kapitel III. Lineare Abbildungen Kapitel III. Lineare Abbildungen Beispiele: 1 Lineare Abbildungen a) Seien c 1,..., c n K vorgegeben. Betrachte die Funktion F (x 1,..., x n ) = c 1 x 1 + c 2 x 2 +... + c n x n in den Variablen x 1,...,

Mehr

Kleine Formelsammlung zu Mathematik für Ingenieure IIA

Kleine Formelsammlung zu Mathematik für Ingenieure IIA Kleine Formelsammlung zu Mathematik für Ingenieure IIA Florian Franzmann 5. Oktober 004 Inhaltsverzeichnis Additionstheoreme Reihen und Folgen 3. Reihen...................................... 3. Potenzreihen..................................

Mehr

EINFÜHRUNG IN DIE HÖHERE MATHEMATIK

EINFÜHRUNG IN DIE HÖHERE MATHEMATIK H. v. MANGOLDT'S EINFÜHRUNG IN DIE HÖHERE MATHEMATIK FÜR STUDIERENDE UND ZUM SELBSTSTUDIUM SEIT DER SECHSTEN AUFLAGE NEU HERAUSGEGEBEN UND ERWEITERT VON KONRAD KNOPP E. 0. PROFESSOR DER MATHEMATIK AN DER

Mehr

Dirk Hachenberger Mathematik für Informatiker

Dirk Hachenberger Mathematik für Informatiker Dirk Hachenberger Mathematik für Informatiker ein Imprint von Pearson Education München Boston San Francisco Harlow, England Don Mills, Ontario Sydney Mexico City Madrid Amsterdam Inhaltsverzeichnis Vorwort

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

Theorie der Vektorräume

Theorie der Vektorräume Kapitel 3 Theorie der Vektorräume 3.1 Gruppen, Ringe, Körper In diesem Abschnitt führen wir die drei wichtigsten algebraischen Grundstrukturen ein, nämlich Gruppen, Ringe und Körper. Sie sind nicht nur

Mehr

Wirtschafts- und Finanzmathematik

Wirtschafts- und Finanzmathematik Prof. Dr. Stefan Etschberger HSA Wirtschafts- und Finanzmathematik für Betriebswirtschaft und International Management Wintersemester 2016/17 Organisation Termine, Personen, Räume Gliederung 1 Grundlegende

Mehr