Funktionentheorie I : WS Die Γ Funktion
|
|
- Sofia Ackermann
- vor 6 Jahren
- Abrufe
Transkript
1 Funktionentheorie I : WS -5 Die Γ Funktion Dr. Rolf Busam Materialien zur Vorlesung Funktionentheorie I, WS -5. Eine kleine Formelsammlung zur Γ Funktion. Definition: Ist H r := { z C ; Re z > } die rechte Halbebene, dann konvergiert das uneigentliche Integral ( ) t z e t dt = ɛ + ɛ t z e t dt + für z H r (sogar absolut) und stellt eine analytische Funktion dar: Γ : H r C, deren Ableitungen für k N durch gegeben sind. Eigenschaften: () Für alle z H r gilt: z Γ(z) := Γ (k) (z) = (a) Γ(z + ) = z Γ(z) (Funktionalgleichung) R R t z e t dt t z e t dt, ( t z := exp( (z ) log t ) ) t z e t (log t) k dt (b) Γ(n + ) = n! für n N, speziell ist Γ() = Γ() =. Γ interpoliert also die Fakultät. (c) Für beliebiges n N gilt Γ(z + n + ) = z(z + )(z + ) (z + n)γ(z). (d) Ist < a < b, dann ist Γ beschränkt in jedem Vertikalstreifen speziell ist Γ beschränkt im Streifen (Das folgt aus Γ(z) Γ(Re z) Γ() =.) { z C ; a Re z < b }, S := {z C ; Re z < }. () Γ lässt sich (mittels (c)) zu einer meromorphen auf C fortsetzen (unter Beibehaltung der Funktionalgleichung). (a) Die Singularitätsmenge von Γ ist die Menge S Γ := S := { n ; n N }. (b) Die Elemente s = n S sind Pole. Ordnung (einfache Pole) und es gilt (c) Res( Γ ; n ) = ( )n n! Der entsprechende Hauptteil hat die Gestalt ( )n n! z + n. ( ) n Durch Γ(z) =: g(z) wird eine ganze Funktion definiert. (Welche?) n! z + n n= (3) Charakterisierung der Γ Funktion (Eindeutigkeitssatz von Wielandt). Ist f : H r C analytisch und gilt (a) f ist beschränkt im Vertikalstreifen S := { z C ; Re z < }, (b) f(z + ) = z f(z) für alle z H r (Funktionalgleichung), dann gilt f(z) = f() Γ(z) für alle z H r..
2 () Ergänzungssätze: (a) Für alle z C \ Z gilt speziell ist Γ ( ) = π. Γ(z)Γ( z) = π sin(πz), (b) Für alle z C mit z + Z gilt ( ) ( ) Γ + z Γ z π = cos(πz). (5) Legendresche Verdopplungsformel: Für z C \ S gilt ( ( ) z z + Γ Γ ) = π Γ(z). z (6) Gausssche Multiplikationsformel: Für alle p N, z C \ S gilt ( ) ( ) ( ) z z + z + p Γ Γ Γ p = (π) p p z Γ(z). (7) Darstellung von Γ nach Euler Gauss: Für alle z C \ S gilt Γ(z) = n! n z z(z + ) (z + n). (8) Produktdarstellung von / Γ : Dabei ist γ := die euler mascheronische Konstante. (9) Für alle z C \ S gilt Γ(z) = eγz z ( n k= ) k log n k= ( + z ) e z/k. k Γ(z + n) n! n z =. () Charakterisierung von Γ nach Weierstraß: Ist f : C \ S C analytisch mit (a) f(z + ) = z f(z) und (b) Γ(z + n) n! n z = und (c) f() =, dann ist f(z) = Γ(z) für alle z C \ S. () Die logaritmische Ableitung von Γ: (a) Ψ := Γ Γ ist meromorph in C mit Polstellenmenge S Ψ = S = { n ; n N }. Die Pole sind einfach und es gilt Res( Ψ ; n ) =. Es gilt die Darstellung (z C \ S) Ψ(z) = γ z k= ( z + k ) k.
3 (b) Für x R, x >, gilt (log Γ) (x) = k= (x + k) > (mit normaler Konvergenz der Reihe rechts), Γ ist also logarithmisch konvex. () Charakterisierung der reellen Γ Funktion nach Bohr Mollerup: Ist f : R > R > eine Funktion mit folgenden Eigenschaften (a) f(x + ) = x f(x) (Funktionalgleichung) und (b) log f ist konvex (f also logarithmisch konvex) und (c) f() =, dann ist f(x) = Γ(x) für alle x R >. Alles Wissenswerte über die reelle Γ Funktion findet man in der meisterhaften Darstellung von E. Artin : Einführung in die Theorie der Γ Funktion, Teubner 93. (3) Zusammenhang mit der Beta Funktion: Für alle z, w H r gilt badei ist für z H r und w H r B(z, w) := die eulersche Beta Funktion. B(z, w) = Γ(z)Γ(w) Γ(z + w), t z ( t) w dt. () Asymptotisches Verhalten, stirlingsche Formel: Für δ ], π] sei W δ := { z = re iϕ C ; ϕ π δ (Winkelbereich) und für z C sei H(z) := k= [ ( z + k + ) ( log + ) ] z + k dann ist H : C C analytisch und für alle z C gilt Γ(z) = π z z e z e H(z), (sog. gudermannsche Reihe), wobei H(z) = gilt (gleichmässig) in W δ. Speziell für x > ist H(x) = ϑ(x) z x n! = nγ(n) folgt n! = ( n ) n ϑ(n) πn e n. e mit ϑ(x). Wegen Das ist die klassische stirlingsche Formel (James Stirling, 73). Sie liefert für n =, dass! eine 568- stellige Zahl (im Zehnersystem) ist, die mit beginnt. Für n = erhält man, dass! im Zehnersystem eine 3566-stellige Zahl ist, die mit 86 beginnt. Für n = liefert die obere Näherung (mit θ() = ) den Wert Der wahre Wert ist Man beachte, dass die stirlingsche Näherung für n! nicht besagt, dass der absolute Fehler mit wachsendem n klein wird (er wächst sogar über jede Grenze), sondern lediglich, dass der relative Fehler (etwa bezogen auf den Näherungswert) mit wachsendem n sehr schnell klein wird. Für n = beträgt er weniger als ein Promille. (5) Darstellung von Γ bzgl. / Γ durch ein Schleifenintegral nach Hankel: Für z C gilt Γ(z) = u z e u du πi γ r,ɛ bzw. für z C \ S gilt Γ(z) = u z e u du, i sin(πz) γ r,ɛ 3
4 dabei ist γ r,ɛ der folgende Schleifenweg : + iɛ iɛ A A A = r ɛ + iɛ, A = r ɛ iiɛ. (6) Ein Zusammenhang mit der riemannschen ζ Funktion (Riemann, 859). Für z C mit Re z > gilt Γ(z) ζ(z) = t z e t dt. e t Diese Darstellung ermöglicht eine Fortsetzung der riemannschen ζ Funktion als meromorphe Funktion in der ganze Ebene. (7) Das Volumen der n dimensionalen Einheitskugel: Sei κ n das Volumen der n dimensionalen Einheitskugel { x R n ; x = }, dann gilt κ n = π n/ Γ ( n + ) = { π q q!, falls n = q,, falls n = q +. q+ π q 3 (q+) Spezielle Werte sind: n q κ n Annäherung für κ n π π π π π π π π π π π π π
5 Mit Hilfe der stirlingschen Formel folgt leicht κ n =. Können Sie dieses Phänomen erklären? Das Volumen des umbeschriebenen Würfels hat den Wert n. Mit dem Cavalieri Prinzip beweist man nämlich leicht die Rekursionsformel Diese Rekursion hat π n/ Γ ( n als Lösung. + ) (8) Schaubild der reellen Γ Funktion: κ n = = κ n ( t ) (n )/ dt. 3 y 3 3 x 3 5
Beispiel 11.2. Wenn p ein Polynom vom Grad größer gleich 1 ist, ist q : C Ĉ definiert durch q (z) =
Funktionentheorie, Woche Funktionen und Polstellen. Meromorphe Funktionen Definition.. Sei U C offen und sei f : U gilt, nennt man f meromorph auf U: Ĉ eine Funktion. Wenn folgendes. P := f hat keine Häufungspunkte;.
MehrDefinition:Eine meromorphe Modulform vom Gewicht k Z ist eine meromorphe. f : H C. (ii) C > 0, so daß f(z) im Bereich Im z > C keine Singularität hat.
Die k/2 - Formel von Renate Vistorin Zentrales Thema dieses Vortrages ist die k/2 - Formel für meromorphe Modulformen als eine Konsequenz des Residuensatzes. Als Folgerungen werden danach einige Eigenschaften
MehrKommentierte Musterlösung zur Klausur HM I für Naturwissenschaftler
Kommentierte Musterlösung zur Klausur HM I für Naturwissenschaftler Wintersemester 3/4 (.3.4). (a) Für z = + i und z = 3 4i berechne man z z und z z. Die Ergebnisse sind in kartesischer Form anzugeben.
MehrRekursionen (Teschl/Teschl 8.1-8.2)
Rekursionen (Teschl/Teschl 8.1-8.2) Eine Rekursion kter Ordnung für k N ist eine Folge x 1, x 2, x 3,... deniert durch eine Rekursionsvorschrift x n = f n (x n 1,..., x n k ) für n > k, d. h. jedes Folgenglied
MehrFUNKTIONENTHEORIE - ZUSÄTZLICHE LERNMATERIALIEN
FUNKTIONENTHEORIE - ZUSÄTZLICHE LERNMATERIALIEN JOSEF TEICHMANN 1. Ein motivierendes Beispiel aus der Anwendung Das SABR-Modell spielt in der Modellierung von stochastischer Volatilität eine herausragende
Mehrf : C C, z f(z) = zz komplex differenzierbar? Gibt es ein Gebiet G so dass f G analytisch ist?
Tutor: Martin Friesen, martin.friesen@gmx.de Klausurvorbereitung - Lösungsvorschläge- Funktionentheorie Hier eine kleine Sammlung von Klausurvorbereitungsaufgaben vom Sommersemester 008 aus der Vorlesung
MehrDie Weierstraßsche Funktion
Die Weierstraßsche Funktion Nicolas Weisskopf 7. September 0 Zusammenfassung In dieser Arbeit führen wir die Weierstraßsche Funktion ein und untersuchen einige ihrer Eigenschaften. Wir zeigen, dass jede
MehrKapitel 15: Differentialgleichungen
FernUNI Hagen WS 00/03 Kapitel 15: Differentialgleichungen Differentialgleichungen = Gleichungen die Beziehungen zwischen einer Funktion und mindestens einer ihrer Ableitungen herstellen. Kommen bei vielen
MehrEINFÜHRUNG IN DIE KOMPLEXE ANALYSIS
EINFÜHRUNG IN DIE KOMPLEXE ANALYSIS WERNER MÜLLER Sommersemester 205 Inhaltsverzeichnis 0. Die komplexen Zahlen 3. Holomorphe Funktionen 6 2. Die Cauchy-Riemannschen Differentialgleichungen 9 3. Potenzreihen
Mehr11.3 Komplexe Potenzreihen und weitere komplexe Funktionen
.3 Komplexe Potenzreihen und weitere komplexe Funktionen Definition.) komplexe Folgen: z n = x n + j. y n mit zwei reellen Folgen x n und y n.) Konvergenz: Eine komplexe Folge z n = x n + j. y n heißt
MehrVorlesung Dynamische Systeme
Vorlesung Dynamische Systeme WS 2009/2010 Mo. 13.00 14.30, WIL C133 Fr. 11.10 12.40, WIL C133 Tobias Oertel-Jäger Institut for Analysis, TU Dresden Dynamische Systeme Bekannte Objekte, neue Fragen Besonderheit
MehrErgänzungen zur Analysis I
537. Ergänzungsstunde Logik, Mengen Ergänzungen zur Analysis I Die Behauptungen in Satz 0.2 über die Verknüpfung von Mengen werden auf die entsprechenden Regelnfür die Verknüpfung von Aussagen zurückgeführt.
Mehra n + 2 1 auf Konvergenz. Berechnen der ersten paar Folgenglieder liefert:
Beispiel: Wir untersuchen die rekursiv definierte Folge a 0 + auf Konvergenz. Berechnen der ersten paar Folgenglieder liefert: ( ) (,, 7, 5,...) Wir können also vermuten, dass die Folge monoton fallend
MehrStochastische Analysis. Zufallsmatrizen. Roland Speicher Queen s University Kingston, Kanada
Stochastische Analysis für Zufallsmatrizen Roland Speicher Queen s University Kingston, Kanada Was ist eine Zufallsmatrix? Zufallsmatrix = Matrix mit zufälligen Einträgen A : Ω M N (C) Was ist eine Zufallsmatrix?
MehrFolgen und endliche Summen
Kapitel 2 Folgen und endliche Summen Folgen und ihre Eigenschaften Endliche arithmetische und geometrische Folgen und Reihen Vollständige Induktion Anwendungen Folgen/endliche Summen Eigenschaften Folgen
MehrUeber die Anzahl der Primzahlen unter einer gegebenen Grösse. Bernhard Riemann [Monatsberichte der Berliner Akademie, November 1859.
Ueber die Anzahl der Primzahlen unter einer gegebenen Grösse. Bernhard Riemann [Monatsberichte der Berliner Akademie, November 859.] Transcribed by D. R. Wilkins Preliminary Version: December 998 Ueber
MehrÜbungen zur Analysis 1 für Informatiker und Statistiker. Lösung zu Blatt 12
Mthemtisches Istitut der Uiversität Müche Prof. Dr. Peter Otte WiSe 203/4 Lösug 2 2.0.204 Aufgbe 2. [8 Pute] Übuge zur Alysis für Iformtier ud Sttistier Lösug zu Bltt 2 Für eie Teilmege Ω R, sei {, flls
MehrKomplexe Analysis und Geometrie
Fakultät für Mathematik Universität Bielefeld Reine Mathematik Komplexe Analysis und Geometrie Dozent: Hsch.-Doz. PhD. Kim A. Frøyshov SS 2004, WS 2004/05, SS 2005 Stand: März 2006 Komplexe Analysis und
MehrKlaus Lichtenegger. Komplexe Analysis
Klaus Lichtenegger Komplexe Analysis Eine Einführung in die Funktionentheorie im Rahmen der Analysis Telematik. Auflage, Mai/Juni M. C. Escher: Drei Welten (Lithographie, 955) ii Inhaltsverzeichnis Die
MehrBitte unbedingt beachten: a) Gewertet werden alle acht gestellten Aufgaben.
Mathematik I für Wirtschaftswissenschaftler Klausur für alle gemeldeten Fachrichtungen außer Immobilientechnik und Immobilienwirtschaft am 9..9, 9... Bitte unbedingt beachten: a) Gewertet werden alle acht
Mehrax 2 + bx + c = 0, (4.1)
Kapitel 4 Komplexe Zahlen Wenn wir uns auf die reellen Zahlen beschränken, ist die Operation des Wurzelziehens (also die Umkehrung der Potenzierung) nicht immer möglich. Zum Beispiel können wir nicht die
MehrComputer Vision: AdaBoost. D. Schlesinger () Computer Vision: AdaBoost 1 / 10
Computer Vision: AdaBoost D. Schlesinger () Computer Vision: AdaBoost 1 / 10 Idee Gegeben sei eine Menge schwacher (einfacher, schlechter) Klassifikatoren Man bilde einen guten durch eine geschickte Kombination
Mehr2.12 Potenzreihen. 1. Definitionen. 2. Berechnung 2.12. POTENZREIHEN 207. Der wichtigste Spezialfall von Funktionenreihen sind Potenzreihen.
2.2. POTENZREIHEN 207 2.2 Potenzreihen. Definitionen Der wichtigste Spezialfall von Funktionenreihen sind Potenzreihen. Eine Potenzreihe mit Entwicklungspunkt x 0 ist eine Reihe a n x x 0 n. Es gilt: es
Mehr13. Abzählen von Null- und Polstellen
13. Abzählen von Null- und Polstellen 77 13. Abzählen von Null- und Polstellen Als weitere Anwendung des Residuensatzes wollen wir nun sehen, wie man ot au einache Art berechnen kann, wie viele Null- bzw.
MehrDamian Rösslers Komplexe Analysis. SS 02 getext von Johannes Bader
Damian Rösslers Komplexe Analysis SS 2 getext von Johannes Bader Copyright 22 Johannes Bader baderj@ee.ethz.ch Die Verteilung dieses Dokuments in elektronischer oder gedruckter Form ist nicht gestattet.
MehrAnwendung der Theorie von Gauß Shift Experimenten auf den Kolmogorov Smirnov Test und das einseitige Boundary Crossing Problem
Anwendung der Theorie von Gauß Shift Experimenten auf den Kolmogorov Smirnov Test und das einseitige Boundary Crossing Problem Inauguraldissertation zur Erlangung des Doktorgrades der Mathematisch Naturwissenschaftlichen
MehrKlausur Analysis II (SS 2005)
Klausur Analysis II (SS 5) Prof. Dr. J. Franke Abschlußklausur vom. Juli 5 Name, Vorname: Matrikelnummer: Gruppe, Tutor: Pseudonym: ir wünschen Ihnen viel Erfolg! Mit 5 Punkten oder mehr von 5 ist die
MehrAbschlussbericht über meinen Aufenthalt vom 1.4. - 30.9.2012 an der USM, Valparaíso, Chile
Abschlussbericht über meinen Aufenthalt vom 1.4. - 30.9.2012 an der USM, Valparaíso, Chile Julia Koch 1 Praktisches 1.1 Vorbereitung, Visum, Immatrikulation Die Vorbereitung meines Aufenthaltes fiel mir
MehrNumerische Verfahren zur Lösung nichtlinearer Gleichungen
Kapitel 2 Numerische Verfahren zur Lösung nichtlinearer Gleichungen 21 Aufgabenstellung und Motivation Ist f eine in einem abgeschlossenen Intervall I = [a, b] stetige und reellwertige Funktion, so heißt
MehrAlle fahren mit. Die Busse und Bahnen der VGF. VGF Services. Verkehrsgesellschaft Frankfurt am Main. Ebbelwei-Expreß. Liniennetzplan Frankfurt am Main
B ö ü G ö ß F z f Z B ü Bä Z / ", #! Z 0 O F ", O $,, (+ Fß) O//B F " #, Bz Zf G// " #! 0, $,, ",,,, $,, Fß F/G ",,,, $,, ( z) G ",,,, $,, Z Z ß Ff z (f) F " #, Bz (+ Fß) $,, (+ Fß) $,, ", #,,,,!,, Ff/F
MehrGleichverteilung modulo Eins im Zusammenhang mit den Lösungen der Gleichung ζ(s) = a
Bayerische Julius-Maximilians-Universität Würzburg Gleichverteilung modulo Eins im Zusammenhang mit den Lösungen der Gleichung ζs) = a Masterarbeit von Katharina Schmid Betreuer: Prof. Dr. Jörn Steuding
MehrTECHNISCHE UNIVERSITÄT MÜNCHEN FAKULTÄT FÜR INFORMATIK
TECHNISCHE UNIVERSITÄT MÜNCHEN FAKULTÄT FÜR INFORMATIK WS 11/12 Einführung in die Informatik II Übungsblatt 2 Univ.-Prof. Dr. Andrey Rybalchenko, M.Sc. Ruslán Ledesma Garza 8.11.2011 Dieses Blatt behandelt
MehrTeile und Herrsche Teil 2
Teile und Herrsche Teil 2 binär Suchen und schnell Multiplizieren Markus Fleck Manuel Mauky Hochschule Zittau/Görlitz 19. April 2009 Suchen in langen Listen (0, 1, 2, 7, 8, 9, 9, 13, 13, 14, 14, 14, 16,
MehrMathematik für Physiker, Informatiker und Ingenieure I Skriptum des WS 2007/08
Mathematik für Physiker, Informatiker und Ingenieure I Skriptum des WS 2007/08 Prof. Dr. M. v. Golitschek Institut für Mathematik Universität Würzburg Literatur: Suchen Sie doch hin und wieder die Bibliotheken
MehrAbschlussbericht Mathematik-Online
Abschlussbericht Mathematik-Online 1 Zusammenfassung. Im November 2001 riefen die Universitäten Stuttgart und Ulm das von dem Ministerium für Wissenschaft, Forschung und Kunst geförderte Projekt Mathematik-
MehrExtremwertverteilungen
Seminar Statistik Institut für Stochastik 12. Februar 2009 Gliederung 1 Grenzwertwahrscheinlichkeiten 2 3 MDA Fréchet MDA Weibull MDA Gumbel 4 5 6 Darstellung von multivariaten, max-stabilen Verteilungsfunktionen
MehrFolgen. Kapitel 3. 3.1 Zinsrechnung
Kapitel 3 Folgen Eine Folge reeller Zahlen ordnet natürlichen Zahlen jeweils eine reelle Zahl zu. Liegen beispielsweise volkswirtschaftliche Daten quartalsweise vor, so kann man diese als Folge interpretieren.
MehrK2 MATHEMATIK KLAUSUR. Aufgabe PT WTA WTGS Darst. Gesamtpunktzahl Punkte (max) 28 15 15 2 60 Punkte Notenpunkte
K2 MATHEMATIK KLAUSUR 26.2.24 Aufgabe PT WTA WTGS Darst. Gesamtpunktzahl Punkte (max 28 5 5 2 6 Punkte Notenpunkte PT 2 3 4 5 6 7 8 9 P. (max 2 2 2 4 5 3 3 4 3 Punkte WT Ana A.a b A.c Summe P. (max 7 5
MehrAnalytische Methoden und die Black-Scholes Modelle
Analytische Methoden und die Black-Scholes Modelle Diplomverteidigung Universität Rostock Institut für Mathematik 20.01.2011 Agenda 1 Das Ornstein-Uhlenbeck Volatilitätsmodell 2 in L 2 (R 2 ) 3 4 Problem
MehrFormelsammlung. Folgen und Reihen
Lehrstuhl für BWL, insb. Mthemtik und Sttistik Dipl.-Mth. Mrie Hielscher Mthemtik für Betriebswirte II Formelsmmlung Folgen und Reihen en Folge n ) n N0 : D R, n n := n) mit D N 0 n-te Prtilsumme von n
MehrMathematik für Physiker III/Analysis III
Mathematik für Physiker III/Analysis III Ausarbeitung einer Vorlesung vom Wintersemester 26/7 Joachim Weidmann Fachbereich Informatik und Mathematik der Universität Frankfurt Stand 9. Februar 27 2 Teil
MehrRekursionen. Georg Anegg 25. November 2009. Methoden und Techniken an Beispielen erklärt
Methoden und Techniken an Beispielen erklärt Georg Anegg 5. November 009 Beispiel. Die Folge {a n } sei wie folgt definiert (a, d, q R, q ): a 0 a, a n+ a n q + d (n 0) Man bestimme eine explizite Darstellung
Mehra n := ( 1) n 3n2 + 5 2n 2. a n := 5n4 + 2n 2 2n 3 + 3 10n + 1. a n := 1 3 + 1 2n 5n 2 n 2 + 7n + 8 b n := ( 1) n
Folgen und Reihen. Beweisen Sie die Beschränktheit der Folge (a n ) n N mit 2. Berechnen Sie den Grenzwert der Folge (a n ) n N mit a n := ( ) n 3n2 + 5 2n 2. a n := 5n4 + 2n 2 2n 3 + 3 n +. 4 3. Untersuchen
MehrEinführung in die Funktionentheorie
Einführung in die Funktionentheorie Andreas Gathmann Vorlesungsskript TU Kaiserslautern 204/5 Inhaltsverzeichnis 0. Einleitung und Motivation..................... 3. Komplexe Zahlen.......................
Mehr1. Gruppenübung zur Vorlesung. Höhere Mathematik 2. Sommersemester 2013
O. Alaya, R. Bauer K. Sanei Kashani, F. Kissling, B. Krinn, J. Schmid, T. Vassias. Gruppenübung zur Vorlesung Höhere Mathematik Sommersemester Dr. M. Künzer Prof. Dr. M. Stroppel Lösungshinweise zu den
MehrÜbungen zur Ingenieur-Mathematik III WS 2009/10 Blatt 10 21.12.2009
Übungen zur Ingenieur-Mathematik III WS 2009/10 Blatt 10 21.12.2009 Aufgabe 35: Thema: Singulärwertzerlegung und assoziierte Unterräume Sei A eine m n Matrix mit Rang r und A = UDV T ihre Singulärwertzerlegung.
MehrÜbungen zur Vorlesung Funktionentheorie Sommersemester 2012. Musterlösung zu Blatt 0
UNIVERSITÄT DES SAARLANDES FACHRICHTUNG 6.1 MATHEMATIK Prof. Dr. Rolad Speicher M.Sc. Tobias Mai Übuge zur Vorlesug Fuktioetheorie Sommersemester 01 Musterlösug zu Blatt 0 Aufgabe 1. Käpt Schwarzbart,
MehrModulabschlussklausur Analysis II
Modulabschlussklausur Analysis II. Juli 015 Bearbeitungszeit: 150 min Aufgabe 1 [5/10 Punkte] Es sei a R und f a : R 3 R mit f a (x, y, z) = x cos(y) + z 3 sin(y) + a 3 + (z + ay a y) cos(x) a) Bestimmen
MehrSO(2) und SO(3) Martin Schlederer. 06. Dezember 2012
SO(2) und SO(3) Martin Schlederer 06. Dezember 2012 Inhaltsverzeichnis 1 Motivation 2 2 Wiederholung 2 2.1 Spezielle Orthogonale Gruppe SO(n)..................... 2 2.2 Erzeuger.....................................
MehrSerie 13: Online Test
D-ERDW, D-HEST, D-USYS Mathematik I HS 3 Dr. Ana Cannas Serie 3: Online Test Einsendeschluss: 3. Januar 4 Bei allen Aufgaben ist genau eine Antwort richtig. Lösens des Tests eine Formelsammlung verwenden.
MehrAufgaben und Lösungen zu Mathematik für Studierende der Ingenieurwissenschaften II. Heinrich Voß
Aufgaben und Lösungen zu Mathematik für Studierende der Ingenieurwissenschaften II Heinrich Voß Institut für Angewandte Mathematik der Universität Hamburg 99 Inhaltsverzeichnis Folgen und Reihen 2. Einführende
MehrReelle Analysis. Vorlesungsskript. Enno Lenzmann, Universität Basel. 7. November 2013
Reelle Analysis Vorlesungsskript Enno Lenzmann, Universität Basel 7. November 2013 6 L p -Räume Mit Hilfe der Masstheorie können wir nun die sog. L p -Räume einführen. Diese Räume sind wichtig in vielen
MehrAbsolute Stetigkeit von Maßen
Absolute Stetigkeit von Maßen Definition. Seien µ und ν Maße auf (X, Ω). Dann heißt ν absolut stetig bezüglich µ (kurz ν µ ), wenn für alle A Ω mit µ(a) = 0 auch gilt dass ν(a) = 0. Lemma. Sei ν ein endliches
MehrMusterlösungen zu Prüfungsaufgaben über gewöhnliche Differentialgleichungen Prüfungsaufgabe a) Gegeben sei die lineare Differentialgleichung
Musterlösungen zu n über gewöhnliche Differentialgleichungen a) Gegeben sei die lineare Differentialgleichung y + - y = e - ln, > 0 Man gebe die allgemeine Lösung der homogenen Gleichung an Wie lautet
MehrVorlesung. Komplexe Zahlen
Vorlesung Komplexe Zahlen Motivation Am Anfang der Entwicklung der komplexen Zahlen stand ein algebraisches Problem: die Bestimmung der Lösung der Gleichung x 2 + 1 = 0. 1 Mit der Lösung dieses Problems
MehrKleine Formelsammlung zu Elektronik und Schaltungstechnik
Kleine Formelsammlung zu Elektronik und Schaltungstechnik Florian Franzmann 21. September 2004 Inhaltsverzeichnis 1 Stromrichtung 4 2 Kondensator 4 2.1 Plattenkondensator...............................
MehrMathematischer Vorkurs für Physiker WS 2009/10
TU München Prof. Dr. P. Vogl, Dr. S. Schlicht Mathematischer Vorkurs für Physiker WS 2009/10 Vorlesung 1, Montag vormittag Vektoralgebra Ein Vektor lässt sich geometrisch als eine gerichtete Strecke darstellen,
MehrRekursion und Iteration - Folgen und Web-Diagramme
Rekursion und Iteration - Folgen und Web-Diagramme Ac Einführungsbeispiel Quadratpflanze Ein Quadrat mit der Seitenlänge m wächst wie in der Grafik beschrieben: Figur Figur2 Figur3 Täglich kommt eine Generation
MehrGewöhnliche Differentialgleichungen
XIV Gewöhnliche Differentialgleichungen Definition 4. : Sei n IN, F : D(F IR n+2 IR. Gewöhnliche DGL n ter Ordnung a F (x, y, y,..., y (n = heißt gewöhnliche Differentialgleichung (DGL n ter Ordnung. Läßt
Mehr1. Musterlösung. Problem 1: Average-case-Laufzeit vs. Worst-case-Laufzeit
Universität Karlsruhe Algorithmentechnik Fakultät für Informatik WS 06/07 ITI Wagner Musterlösung Problem : Average-case-Laufzeit vs Worst-case-Laufzeit pt (a) Folgender Algorithmus löst das Problem der
MehrFraktale Geometrie: Julia Mengen
Fraktale Geometrie: Julia Mengen Gunnar Völkel 1. Februar 007 Zusammenfassung Diese Ausarbeitung ist als Stoffsammlung für das Seminar Fraktale Geometrie im Wintersemester 006/007 an der Universität Ulm
MehrExponentialfunktionen
Exponentialfunktionen Teil 6 Höhere Finanzmathematik Sehr ausführliches Themenheft (d. h. mit Theorie) Aber auch mit vielen Trainingsaufgaben Es handelt sich um eine Anwendung von Exponentialfunktionen
MehrWirtschaftsmathematik für International Management (BA) und Betriebswirtschaft (BA)
Wirtschaftsmathematik für International Management (BA) und Betriebswirtschaft (BA) Wintersemester 2013/14 Hochschule Augsburg : Gliederung 1 Aussagenlogik 2 Lineare Algebra 3 Lineare Programme 4 Folgen
Mehr9.2. DER SATZ ÜBER IMPLIZITE FUNKTIONEN 83
9.. DER SATZ ÜBER IMPLIZITE FUNKTIONEN 83 Die Grundfrage bei der Anwendung des Satzes über implizite Funktionen betrifft immer die folgende Situation: Wir haben eine Funktion f : V W und eine Stelle x
Mehr1.3 Ein paar Standardaufgaben
1.3 Ein paar Standardaufgaben 15 1.3 Ein paar Standardaufgaben Einerseits betrachten wir eine formale und weitgehend abgeschlossene mathematische Theorie. Sie bildet einen Rahmen, in dem man angewandte
MehrAusarbeitung des Seminarvortrags zum Thema
Ausarbeitung des Seminarvortrags zum Thema Anlagepreisbewegung zum Seminar Finanzmathematische Modelle und Simulationen bei Raphael Kruse und Prof. Dr. Wolf-Jürgen Beyn von Imke Meyer im W9/10 Anlagepreisbewegung
MehrÜbungsklausur. Bitte wählen Sie fünf Aufgaben aus! Aufgabe 1. Übungsklausur zu Mathematik I für BWL und VWL (WS 2008/09) PD Dr.
Übungsklausur zu Mathematik I für BWL und VWL (WS 2008/09) PD Dr. Gert Zöller Übungsklausur Hilfsmittel: Taschenrechner, Formblatt mit Formeln. Lösungswege sind stets anzugeben. Die alleinige Angabe eines
MehrUNIVERSITÄT KARLSRUHE Institut für Analysis HDoz. Dr. P. C. Kunstmann Dipl.-Math. M. Uhl. Sommersemester 2009
UNIVERSIÄ KARLSRUHE Institut für Anlysis HDoz. Dr. P. C. Kunstmnn Dipl.-Mth. M. Uhl Sommersemester 9 Höhere Mthemti II für die Fchrichtungen Eletroingenieurwesen, Physi und Geodäsie inlusive Komplexe Anlysis
MehrEin neuer Beweis, dass die Newton sche Entwicklung der Potenzen des Binoms auch für gebrochene Exponenten gilt
Ein neuer Beweis, dass die Newton sche Entwicklung der Potenzen des Binoms auch für gebrochene Exponenten gilt Leonhard Euler 1 Wann immer in den Anfängen der Analysis die Potenzen des Binoms entwickelt
MehrMathematische Ökologie
Mathematische Ökologie Eine Zusammenfassung von Bernhard Kabelka zur Vorlesung von Prof. Länger im WS 2002/03 Version 1.04, 15. März 2004 Es sei ausdrücklich betont, dass (1) dieses Essay ohne das Wissen
MehrKapitel 3. Zufallsvariable. Wahrscheinlichkeitsfunktion, Dichte und Verteilungsfunktion. Erwartungswert, Varianz und Standardabweichung
Kapitel 3 Zufallsvariable Josef Leydold c 2006 Mathematische Methoden III Zufallsvariable 1 / 43 Lernziele Diskrete und stetige Zufallsvariable Wahrscheinlichkeitsfunktion, Dichte und Verteilungsfunktion
Mehrdas Infomagazin des Vereins DIE ALTERNATIVE 40 Jahre Sozialtherapie ULMENHOF
k Ifz V DIE ALTERNATIVE 40 J Szp ULMENHOF I Dk fü 40 J V. W k I z fü I Uüz v 40 J. Ip Ak 24 2012 V fü f Sp DIE ALTERNATIVE I Af 9000 Rk DIE ALTERNATIVE Ly & Gfk C Güf & f-fk. E: W! 02 P Bk, G ALTERNATIVE
MehrGrundlagen der höheren Mathematik Einige Hinweise zum Lösen von Gleichungen
Grundlagen der höheren Mathematik Einige Hinweise zum Lösen von Gleichungen 1. Quadratische Gleichungen Quadratische Gleichungen lassen sich immer auf die sog. normierte Form x 2 + px + = 0 bringen, in
MehrAufgaben zur Flächenberechnung mit der Integralrechung
ufgaben zur Flächenberechnung mit der Integralrechung ) Geben ist die Funktion f(x) = -x + x. a) Wie groß ist die Fläche, die die Kurve von f mit der x-chse einschließt? b) Welche Fläche schließt der Graph
MehrMan kann zeigen (durch Einsetzen: s. Aufgabenblatt, Aufgabe 3a): Die Lösungsgesamtheit von (**) ist also in diesem Fall
4. Lösung einer Differentialgleichung. Ordnung mit konstanten Koeffizienten a) Homogene Differentialgleichungen y'' + a y' + b y = 0 (**) Ansatz: y = e µx, also y' = µ e µx und y'' = µ e µx eingesetzt
MehrDiskrete Strukturen und Logik WiSe 2007/08 in Trier. Henning Fernau Universität Trier fernau@uni-trier.de
Diskrete Strukturen und Logik WiSe 2007/08 in Trier Henning Fernau Universität Trier fernau@uni-trier.de 1 Diskrete Strukturen und Logik Gesamtübersicht Organisatorisches Einführung Logik & Mengenlehre
MehrStatistik - Fehlerrechnung - Auswertung von Messungen
2013-11-13 Statistik - Fehlerrechnung - Auswertung von Messungen TEIL I Vorbereitungskurs F-Praktikum B (Physik), RWTH Aachen Thomas Hebbeker Literatur Eindimensionaler Fall: Grundbegriffe Wahrscheinlichkeitsverteilungen:
MehrFüllmenge. Füllmenge. Füllmenge. Füllmenge. Mean = 500,0029 Std. Dev. = 3,96016 N = 10.000. 485,00 490,00 495,00 500,00 505,00 510,00 515,00 Füllmenge
2.4 Stetige Zufallsvariable Beispiel. Abfüllung von 500 Gramm Packungen einer bestimmten Ware auf einer automatischen Abfüllanlage. Die Zufallsvariable X beschreibe die Füllmenge einer zufällig ausgewählten
MehrDefinition 3.1: Ein Differentialgleichungssystem 1. Ordnung
Kapitel 3 Dynamische Systeme Definition 31: Ein Differentialgleichungssystem 1 Ordnung = f(t, y) ; y R N ; f : R R N R N heißt namisches System auf dem Phasenraum R N Der Parameter t wird die Zeit genannt
MehrRegelmäßigkeit (Erkennen von Mustern und Zusammenhängen) versus Zufall
Wahrscheinlichkeitstheorie Was will die Sozialwissenschaft damit? Regelmäßigkeit (Erkennen von Mustern und Zusammenhängen) versus Zufall Auch im Alltagsleben arbeiten wir mit Wahrscheinlichkeiten, besteigen
MehrModellbildungssysteme: Pädagogische und didaktische Ziele
Modellbildungssysteme: Pädagogische und didaktische Ziele Was hat Modellbildung mit der Schule zu tun? Der Bildungsplan 1994 formuliert: "Die schnelle Zunahme des Wissens, die hohe Differenzierung und
MehrMusterlösung zu Übungsblatt 2
Prof. R. Padharipade J. Schmitt C. Schießl Fuktioetheorie 25. September 15 HS 2015 Musterlösug zu Übugsblatt 2 Aufgabe 1. Reelle Fuktioe g : R R stelle wir us üblicherweise als Graphe {(x, g(x)} R R vor.
MehrIII Stochastische Analysis und Finanzmathematik
III Stochastische Analysis und Finanzmathematik Ziel dieses Kapitels ist es, eine Einführung in die stochastischen Grundlagen von Finanzmärkten zu geben. Es werden zunächst Modelle in diskreter Zeit behandelt,
MehrSchulmathematik und Algorithmen der Computeralgebra
Schulmathematik und Algorithmen der Computeralgebra Prof. Dr. Wolfram Koepf Universität Kassel http://www.mathematik.uni-kassel.de/~koepf Tag der Mathematik 13. Dezember 2008 Universität Passau Überblick
MehrMathematische Grundlagen der Kryptographie. 1. Ganze Zahlen 2. Kongruenzen und Restklassenringe. Stefan Brandstädter Jennifer Karstens
Mathematische Grundlagen der Kryptographie 1. Ganze Zahlen 2. Kongruenzen und Restklassenringe Stefan Brandstädter Jennifer Karstens 18. Januar 2005 Inhaltsverzeichnis 1 Ganze Zahlen 1 1.1 Grundlagen............................
MehrTopologie. Prof. Dr. Dirk Ferus. Wintersemester 2004/5
Topologie Prof. Dr. Dirk Ferus Wintersemester 2004/5 Version vom 04.02.2005 Inhaltsverzeichnis 1 Topologische Räume und stetige Abbildungen 7 1.1 Metrische und topologische Räume.................................
Mehr6 Symmetrische Matrizen und quadratische Formen
Mathematik für Ingenieure II, SS 9 Freitag. $Id: quadrat.tex,v.5 9//5 ::59 hk Exp $ $Id: orthogonal.tex,v.4 9// ::54 hk Exp $ $Id: fourier.tex,v. 9// :: hk Exp $ Symmetrische Matrizen und quadratische
Mehr34 5. FINANZMATHEMATIK
34 5. FINANZMATHEMATIK 5. Finanzmathematik 5.1. Ein einführendes Beispiel Betrachten wir eine ganz einfache Situation. Wir haben einen Markt, wo es nur erlaubt ist, heute und in einem Monat zu handeln.
MehrMonte-Carlo Simulation
Monte-Carlo Simulation Sehr häufig hängen wichtige Ergebnisse von unbekannten Werten wesentlich ab, für die man allerhöchstens statistische Daten hat oder für die man ein Modell der Wahrscheinlichkeitsrechnung
MehrTEILWEISE ASYNCHRONE ALGORITHMEN
TEILWEISE ASYNCHRONE ALGORITHMEN FRANK LANGBEIN Literatur: D. Berseas, J. Tsitsilis: Parallel and distributed computatoin, pp. 48 489 URI: http://www.langbein.org/research/parallel/ Modell teilweiser asynchroner
MehrProjekt Standardisierte schriftliche Reifeprüfung in Mathematik. T e s t h e f t B 1. Schulbezeichnung:.. Klasse: Vorname: Datum:.
Projekt Standardisierte schriftliche Reifeprüfung in Mathematik T e s t h e f t B Schulbezeichnung:.. Klasse: Schüler(in) Nachname:. Vorname: Datum:. B Große und kleine Zahlen In Wikipedia findet man die
MehrGegeben ist die Funktion f durch. Ihr Schaubild sei K.
Aufgabe I 1 Gegeben ist die Funktion f durch. Ihr Schaubild sei K. a) Geben Sie die maximale Definitionsmenge D f an. Untersuchen Sie K auf gemeinsame Punkte mit der x-achse. Bestimmen Sie die Intervalle,
MehrNumerische 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 / 16 4. Groß-O R. Steuding (HS-RM)
Mehr(PRO-)SEMINAR ZUR ALGEBRA
(PRO-)SEMINAR ZUR ALGEBRA U. GÖRTZ, C. KAPPEN, WS 200/ Einführung Kettenbrüche sind Ausdrücke der Form a 0 + a + a 2+... (beziehungsweise gewisse Varianten davon). Kettenbrüche sind ein klassisches und
MehrMagnetoresistive Winkelsensoren für extreme Einsatzbedingungen
4. Fachtagung Sensoren zum Messen mechanischer Größen im KFZ Haus der Technik Essen 23.-24. 2. 999 Magnetoresistive Winkelsensoren für extreme Einsatzbedingungen Gliederung: Dipl. Phys. Uwe Loreit IMO
MehrÜbungen zur Numerischen Mathematik 2 Sommersemester 2014. Übungsblatt 13
Universität Heidelberg Interdisziplinäres Zentrum für Wissenschaftliches Rechnen Prof. Dr. Dres. h.c. Hans Georg Bock Dr. Christian Kirches Dipl.-Phys. Simon Lenz Übungen zur Numerischen Mathematik 2 Sommersemester
MehrMarkov-Ketten-Monte-Carlo-Verfahren
Markov-Ketten-Monte-Carlo-Verfahren Anton Klimovsky 21. Juli 2014 Strichprobenerzeugung aus einer Verteilung (das Samplen). Markov- Ketten-Monte-Carlo-Verfahren. Metropolis-Hastings-Algorithmus. Gibbs-Sampler.
MehrMathematik 1 für Wirtschaftsinformatik
Mathematik 1 für Wirtschaftsinformatik Wintersemester 2012/13 Hochschule Augsburg : Gliederung 7 Folgen und Reihen 8 Finanzmathematik 9 Reelle Funktionen 10 Differenzieren 1 11 Differenzieren 2 12 Integration
MehrPräsenzübungsaufgaben zur Vorlesung Elementare Sachversicherungsmathematik
Präsenzübungsaufgaben zur Vorlesung Elementare Sachversicherungsmathematik Dozent: Volker Krätschmer Fakultät für Mathematik, Universität Duisburg-Essen, WS 2012/13 1. Präsenzübung Aufgabe T 1 Sei (Z 1,...,
MehrHöhere Mathematik 3. Apl. Prof. Dr. Norbert Knarr. Wintersemester 2015/16. FB Mathematik
Höhere Mathematik 3 Apl. Prof. Dr. Norbert Knarr FB Mathematik Wintersemester 2015/16 4. Homogene lineare Dierentialgleichungen 4.1. Grundbegrie 4.1.1. Denition. Es sei J R ein Intervall und a 0 ; : :
Mehr