Algebra II. Prof. Dr. M. Rost. Übungen Blatt 14 (SS 2016) 1.
|
|
- Victor Giese
- vor 6 Jahren
- Abrufe
Transkript
1 Algebra II Prof. Dr. M. Rost Übungen Blatt 14 (SS 2016) 1 Auf diesem Blatt geht es vor allem um Klausur-relevante Themen. Die Aufgaben sind von sehr unterschiedlicher Länge und Schwierigkeits-Grad. In jedem Fall können Sie bei Problemen beim Verständnis oder bei der Bearbeitung von Aufgaben mir eine schreiben. Eine Übersicht Hier ist eine Liste von Themen mit Klausur-relevanten Aufgaben. (1) Das Tensorprodukt M N (Blatt 1). Dies ist natürlich grundlegend für die ganze Vorlesung. Sehr wichtig: Das Tensorprodukt von Algebren (Blatt 3, Seite 7). Aufgaben: Blatt 1 (1, 2, 3). Blatt 11 (4) (2) Die Tensor-Algebra T M (Blatt 2). Auch dies ist eine grundlegende Konstruktion, vor allem um andere Algebren zu definieren, wie die äußere Algebra Λ M und die Clifford-Algebra C(q). In der Klausur wird es eher um Λ M und C(q) gehen. (3) Die symmetrische und die äußere Algebra (Blatt 3, 4). Bei der symmetrischen Algebra S M handelt es sich bei M = R n um den Polynomring R[x 1,...,x n ]. Hierzu haben wir wenig Neues gemacht. Wichtig für die Klausur ist vor allem Λ M und die einzelnen äußeren Potenzen Λ k M. Wichtig:Blatt3,Lemma1.DieuniverselleEigenschaftvonΛ M (Blatt3, Proposition 10). Die universelle Eigenschaft von Λ k M (Blatt 4, Proposition 6). Aufgaben: Blatt 3 (1, 2). Blatt 4 (1, 2). (4) Zyklische Algebren(Blatt 5). Wichtig ist vor allem der Fall der Quaternionen- Algebren (der Fall n = 2). Siehe insbesondere Blatt 4, Proposition 9. Aufgaben: Blatt 5 (1, 2, 3). 1 Fassung vom 17. Juli, 18. Juli (Mit Beweis von Lemma 1)
2 2 (5) Azumaya-Algebren (Blatt 6-11, Vorlesung und [K]). Stichworte: A op. Einfache Algebren, zentrale Algebren. Definition der Ähnlichkeit von Azumaya- Algebren. Die Brauer-Gruppe. Minimale Rechts-Ideale. Struktursatz A M n (D) Definition des Grades deg(a). Satz von Skolem-Noether. Automorphismen von M n (K) (Blatt 10, Korollar 4). Minimalpolynom. Zentralisator- Satz. Aufgaben: Blatt 6 (4). Blatt 7 (1). Blatt 8 (1, 2, 4). Blatt 9 (1). Blatt 11 (1). (6) Die Clifford-Algebra (Blatt 12-13). Wichtig ist hier, daß Sie in der Clifford-Algebra einer Diagonalform q = a 1,...,a n (a i 0) rechnen können. Siehe insbesondere: Blatt 12: Satz 2, Satz 3, Korollar 4. Besonders wichtig: Blatt 13, Satz 1. Auch: Blatt 13, Korollar 4. Definition der geraden Clifford-Algebra (Blatt 13). Es gibt unten noch zwei Nachträge. Aufgaben: Blatt 12 (1, 3, 4), Blatt 13 (1, 3)
3 3 Eine Wiederholung zu quadratischen Formen Lemma 1. Über dem Körper K (char K 2) betrachte man zwei diagonale 2-dimensionale quadratische Formen mit gegebenen a, b, c, d K \{0}. q 1 (x,y) = ax 2 +by 2 q 2 (x,y) = cx 2 +dy 2 Die beiden Formen sind genau dann isometrisch über K wenn folgende Bedingungen erfüllt sind: (1) Es gibt ein e K mit abcd = e 2. (2) q 1 und q 2 haben einen gemeinsamen von 0 verschiedenen Wert. (Das heißt für gewisse x i, y i K.) q 1 (x 1,y 1 ) = q 2 (x 2,y 2 ) 0 Beweis. Siehe Vorlesung. (Dies war Aufgabe 4 auf Blatt 9 der LA II.) Hier ist eine Beweis-Skizze: Bemerkung I: Ist q eine quadratische Form und ist a = q(v) 0 ein Wert, so gibt es eine Diagonalisierung q = a,a 2,a 3,...,a n (Man nehme v als ersten Basis-Vektor e 1, dann steht in der Matrix zu q das a oben links. Dann diagonalisiert man wie in der Linearen Algebra.) Bemerkung II: Sind p und q isomorphe (=isometrische) quadratische Formen, so unterscheiden sich det(q) und det(p) nur um ein Quadrat. (Es ist ja dann B p = S t B q S, und daher det(b p ) = det(b q )det(s) 2.) Nun zum Beweis. Man geht aus von Es sei q 1 q 2. Also: oder für ein S GL 2 (K). q 1 = a,b q 2 = c,d q 2 = q 1 S B q2 = S t B q1 S
4 4 Dann folgt (1) aus Bemerkung II wegen det(q 1 ) = ab det(q 2 ) = cd Man nehme nun irgendeinen Wert 0 von q 2, etwa das erste Diagonal-Element: c = q 2 (1,0) = q 2 (e 1 ) Dann ist c = q 2 (e 1 ) = q 1 (Se 1 ) auch ein Wert von q 1. Dies zeigt (2). Umgekehrt: Es gelte (2). Es sei q 1 (v 1 ) = f = q 2 (v 2 ) ein gemeinsamer Wert. Nach Bemerkung I hat man q 1 f,g 1 q 2 f,g 2 Gilt nun auch (1), so folgt mit Bemerkung II ab = fg 1 e 2 1 cd = fg 2 e 2 2 also g 2 = g 1 (e 1 /e 2 ) 2 und damit q 2 f,g 2 f,g 1 q 1 Dieses Lemma war (hoffentlich) hilfreich bei Blatt 12 (Aufgabe 4). Explizite Beispiele (K = Q): 2,3 5,30 7,42
5 5 Ergänzung: Die universelle Eigenschaft für C(q) Normalerweise schiebe ich nicht kurz vor der Klausur noch schnell einen Satz nach, aber diesen können Sie wohl verkraften. Es handelt sich um eine Verallgemeinerung der universelle Eigenschaft für die äußere Algebra. Proposition 2. Es sei eine quadratische Form. q: V K Für jede K-Algebra A und jede K-lineare Abbildung f: V A mit f(v) 2 = q(v) (v V) gibt es genau einen K-Algebrenhomomorphismus mit für v V. f: C(q) A f(v) = f(v) Beweis. Das übliche Argument: Mit der universellen Eigenschaft der Tensor- Algebra (Blatt 2, Proposition2) bekommt man aus f zunächst einen K-Algebrenhomomorphismus f : T V A mit f (v) = f(v) Wegen der Voraussetzung f(v) 2 = q(v) (v V) gilt f ( q(v) 1 v v ) = 0 Nun ist C(q) aber der Quotient von T V nach dem von den Elementen q(v) 1 v v erzeugten Ideal. Die universelle Eigenschaft von Quotienten liefert f.
6 6 Aufgabe 1. Man bestimme die Anzahl der Elemente der Gruppe Z/15Z Z Z/15Z Z Z/3Z Aufgabe 2. Man bestimme die Anzahl der Elemente der Gruppe Z/15Z Z Z/5Z Z Z/3Z Aufgabe 3. Es sei M ein R-Modul. Man zeige, daß es eine R-lineare Abbildung f: Λ 3 M M Λ 2 M gibt mit f(v 1 v 2 v 3 ) = v 1 (v 2 v 3 )+v 2 (v 3 v 1 )+v 3 (v 1 v 2 ) Aufgabe 4. (1) Es sei A eine K-Algebra. Man zeige, daß µ: A A op End K (A) µ(a b)(x) = axb ein Algebren-Homomorphismus ist. (2) Man zeige, daß µ im Falle einer Azumaya-Algebra A ein Isomorphismus ist. Hinweis. Dies kam in der Vorlesung oft vor. Können Sie (2) begründen ohne nachzulesen? Aufgabe 5. Es seien A, B K-Algebren. Wann ist die K-Algebra A K B einfach, wann zentral, wann Azumaya? Geben Sie die bekannten Bedingungen dafür an.
7 Aufgabe 6. Es seien a,b,c,d K und A = C( a,b,c,d ) (1) Definieren Sie eine K-lineare bijektive Abbildung f: Q(a,b) Q(c,d) A (2) Geben Sie ein Beispiel eines Körpers K und von Elementen a,b,c,d K an, so daß die beiden Algebren nicht isomorph sind: Q(a,b) Q(c,d) A 7 Aufgabe 7. Man zeige für K = Q: Q(2,3) Q(7,42) Aufgabe 8. Gegeben seien a,b,c,d K. Man finde e,f K mit Q(a,b) Q(c,d) Q(a,e) Q( acd,f) Aufgabe 9. Wir betrachten über R die folgende quadratische Form: Man bestimme C(q). Anmerkung. Die quadratische Form q = 1, 1, 1, 1 q(x 0,x 1,x 2,x 3 ) = x 2 0 x2 1 x2 2 x2 3 heißt Lorentz-Metrik der Minkowski-Metrik. Sie spielt eine grundlegende Rolle in der speziellen Relativitätstheorie (Zeit-Koordinate + 3 Raum-Koordinaten).
8 8 Aufgabe 10. Die folgenden Matrizen γ i M 4 (C) heißen Gamma-Matrizen oder auch Dirac-Matrizen: 1 1 γ 0 = 1 1, γ 1 = 1 1, 1 1 Es gelten γ 2 = i i i i, γ 3 = γ 0 γ 0 = 1, γ 1 γ 1 = 1, γ 2 γ 2 = 1, γ 3 γ 3 = 1, γ 0 γ 1 = γ 1 γ 0, γ 0 γ 2 = γ 2 γ 0, γ 0 γ 3 = γ 3 γ 0, γ 1 γ 2 = γ 2 γ 1, γ 1 γ 3 = γ 3 γ 1, γ 2 γ 3 = γ 3 γ 2. (a) Wir betrachten über C die folgende quadratische Form: q = 1, 1, 1, 1 Begründen Sie, warum es einen Homomorphismus gibt mit f: C(q) M 4 (C) f(e i ) = γ i Hinweis. Wenden Sie die universelle Eigenschaft von C(q) an. (b) Begründen Sie, warum f ein Isomorphismus ist. Hinweis. Benutzen Sie, daß C(q) für dimq = n = 2k eine Azumaya- Algebra vom Rang 2 n ist. (c) Begründen Sie nun, warum die γ i die K-Algebra M 4 (C) erzeugen. Hinweis. Explizites Nachrechnen ist langweilig und nur etwas für Physiker! (d) Geben Sie eine Matrix ( 0) an, die mit γ 1, γ 2, γ 3 kommutiert.
Algebraische Kurven. Vorlesung 26. Die Schnittmultiplizität
Prof. Dr. H. Brenner Osnabrück SS 2012 Algebraische Kurven Vorlesung 26 Die Schnittmultiplizität Es seien zwei ebene algebraische Kurven C,D A 2 K gegeben, die keine Komponente gemeinsam haben. Dann besteht
MehrDivision Für diesen Abschnitt setzen wir voraus, dass der Koeffizientenring ein Körper ist. Betrachte das Schema
Division Für diesen Abschnitt setzen wir voraus, dass der Koeffizientenring ein Körper ist. Betrachte das Schema 2x 4 + x 3 + x + 3 div x 2 + x 1 = 2x 2 x + 3 (2x 4 + 2x 3 2x 2 ) x 3 + 2x 2 + x + 3 ( x
Mehr3.3 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.
MehrProjektive Moduln. Lemma/Definition 1.1. Folgende Aussagen für einen R-Modul P sind äquivalent: (i) P erfüllt folgende Liftungseigenschaft:
Seminar Summen von Quadraten und K-Theorie Projektive Moduln Im Folgenden sei R ein assoziativer Ring mit Eins, nicht notwendigerweise kommutativ. R-Modul ist im Folgenden stets ein Rechts-R-Modul. Ein
MehrErinnerung/Zusammenfassung zu Abbildungsmatrizen
Erinnerung/Zusammenfassung zu Abbildungsmatrizen Thomas Coutandin (cthomas@student.ethz.ch) 7. November 2 Abbildungsmatrizen Im Folgenden betrachten wir stets endlich dimensionale K-Vektorräume (K irgend
Mehru + v = v + u. u + (v + w) = (u + v) + w. 0 V + v = v + 0 V = v v + u = u + v = 0 V. t (u + v) = t u + t v, (t + s) u = t u + s u.
Universität Stuttgart Fachbereich Mathematik Prof. Dr. C. Hesse PD Dr. P. H. Lesky Dipl. Math. D. Zimmermann Msc. J. Köllner FAQ 3 Höhere Mathematik I 4..03 el, kyb, mecha, phys Vektorräume Vektorräume
MehrEigenwerte und Eigenvektoren von Matrizen
Eigenwerte und Eigenvektoren von Matrizen Das Eigenwertproblem Sei A eine quadratische Matrix vom Typ m,m. Die Aufgabe, eine Zahl λ und einen dazugehörigen Vektor x zu finden, damit Ax = λx ist, nennt
Mehrklar. Um die zweite Bedingung zu zeigen, betrachte u i U i mit u i = 0. Das mittlere -Zeichen liefert s
Nachtrag zur allgemeinen Vektorraum-Theorie. 1.5.15. Direkte Summen. Sei V ein Vektorraum, seien U 1,..., U t Unterräume, wir schreiben V = U 1 U 2 U t = t i=1 U i falls die folgenden beiden Bedingungen
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
MehrMatrizennorm. Definition 1. Sei A M r,s (R). Dann heißt A := sup die Matrixnorm. Wir wissen zunächst nicht, ob A eine reelle Zahl ist.
Matrizennorm Es seien r,s N Mit M r,s (R bezeichnen wir die Menge der reellen r s- Matrizen (also der linearen Abbildungen R s R r, und setze M s (R := M s,s (R (also die Menge der linearen Abbildungen
MehrDefinition 27 Affiner Raum über Vektorraum V
Definition 27 Affiner Raum über Vektorraum V Definition 27 Affiner Raum über Vektorraum V ist die Menge A = Definition 27 Affiner Raum über Vektorraum V ist die Menge A = mit einer Abbildung + : A V A,
MehrLeitfaden Lineare Algebra: Determinanten
Leitfaden Lineare Algebra: Determinanten Die symmetrische Gruppe S n. Eine Permutation σ der Menge S ist eine bijektive Abbildung σ : S S. Ist S eine endliche Menge, so reicht es zu verlangen, dass σ injektiv
MehrZusatztutorium, 25.01.2013
Zusatztutorium, 25.01.2013 David Müßig muessig[at]mi.fu-berlin.de http://page.mi.fu-berlin.de/def/tutorium/ WiSe 12/13 1 Der Homomorphiesatz Der Homomorphiesatz scheint für viele eine Art rotes Tuch zu
MehrLösungen zum 3. Aufgabenblatt
SS, Lineare Algebra Die Lösungen wurden erstellt von: Isabel Voigt, Vanessa Lamm und Matthias Rehder Hinweis: Eine Liste der zur Bearbeitung verwendeten Literatur ist unter www.mathematiwelt.com aufrufbar.
MehrEinführung in die Algebra
Prof. Dr. H. Brenner Osnabrück SS 2009 Einführung in die Algebra Vorlesung 13 Einheiten Definition 13.1. Ein Element u in einem Ring R heißt Einheit, wenn es ein Element v R gibt mit uv = vu = 1. DasElementv
MehrWintersemester 2005/2006 Gedächtnisprotokoll der mündlichen Prüfung
Wintersemester 2005/2006 Gedächtnisprotokoll der mündlichen Prüfung Ulrich Loup 24.03.2006 Prüfungsstoff: Alegebra I, Analysis IV, Graphentheorie I Prüfer: Prof. Dr. Wilhelm Plesken Protokollant: Dipl.
MehrLineare Gleichungssysteme
Lineare Gleichungssysteme Sei K ein Körper, a ij K für 1 i m, 1 j n. Weiters seien b 1,..., b m K. Dann heißt a 11 x 1 + a 12 x 2 +... + a 1n x n = b 1 a 21 x 1 + a 22 x 2 +... + a 2n x n = b 2... a m1
MehrKapitel 4. Euklidische Ringe und die Jordansche Normalform. 4.1 Euklidische Ringe
Kapitel 4 Euklidische Ringe und die Jordansche Normalform 4.1 Euklidische Ringe Die Ringe der ganzen Zahlen, Z, sowie Polynomringe über Körpern, K[X], wobei K ein Körper ist, haben die folgenden Gemeinsamheiten:
MehrNoethersche und artinsche Ringe
Noethersche und artinsche Ringe Seminar Kommutative Algebra und Varietäten Prof. Dr. K. Wingberg, Dr. J. Gärtner Vortrag 6 Yassin Mousa 05.06.2014 Im Folgenden bezeichne R immer einen kommutativen Ring
MehrInvariantentheorie. Vorlesung 5. Invariantenringe zu Untergruppen
Prof. Dr. H. Brenner Osnabrück WS 2012/2013 Invariantentheorie Vorlesung 5 Invariantenringe zu Untergruppen Proposition 5.1. Es sei R G R eine Operation einer Gruppe G auf einem kommutativen Ring durch
Mehr2.1 Codes: einige Grundbegriffe
Gitter und Codes c Rudolf Scharlau 2. Mai 2009 51 2.1 Codes: einige Grundbegriffe Wir stellen die wichtigsten Grundbegriffe für Codes über dem Alphabet F q, also über einem endlichen Körper mit q Elementen
MehrTheGI 1: Grundlagen und algebraische Strukturen Prof. Dr.-Ing. Uwe Nestmann - 09. Februar 2010. 2. Schriftliche Leistungskontrolle (EK)
TheGI 1: Grundlagen und algebraische Strukturen Prof. Dr.-Ing. Uwe Nestmann - 09. Februar 2010 2. Schriftliche Leistungskontrolle (EK) Punktzahl In dieser schriftlichen Leistungskontrolle sind 100 Punkte
MehrÜbung zur Algebra WiSe 2008/2009, Blatt 1
Aufgabe 1: Zeigen Sie, dass die Untergruppe der Permutationsmatrizen in GL(n, R) isomorph zur symmetrischen Gruppe S n ist. Es sei Perm n die Menge der Permutationsmatrizen in GL(n, R). Der Isomorphismus
Mehr11 Normalformen von Matrizen
11 Normalformen von Matrizen Wir wenden uns in diesem Kapitel noch einmal der Untersuchung linearer Abbildungen auf endlichdimensionalen Vektorräumen und deren Darstellung mittels Matrizen zu Speziell
MehrElemente der Analysis I Kapitel 2: Einführung II, Gleichungen
Elemente der Analysis I Kapitel 2: Einführung II, Gleichungen Prof. Dr. Volker Schulz Universität Trier / FB IV / Abt. Mathematik 8. November 2010 http://www.mathematik.uni-trier.de/ schulz/elan-ws1011.html
Mehr2.2 Nebenklassen, Normalteiler und Faktorgruppen
Algebra I c Rudolf Scharlau, 2002 2012 61 2.2 Nebenklassen, Normalteiler und Faktorgruppen Bei der Konstruktion der Restklassengruppe Z/mZ hatten wir auf der Gruppe Z mit Hilfe einer Untergruppe mz eine
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 ; : :
MehrMusterlösungen 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
MehrTECHNISCHE UNIVERSITÄT MÜNCHEN. Abzählbarkeit, Injektivität, Sürjektivität und Bijektivität
TECHNISCHE UNIVERSITÄT MÜNCHEN Zentrum Mathematik Prof. Dr. Friedrich Roesler Ralf Franken, PhD Max Lein Lineare Algebra 1 WS 26/7 en Blatt 4 13.11.26 Abzählbarkeit, Injektivität, Sürjektivität und Bijektivität
MehrGNS-Konstruktion und normale Zustände. 1 Rückblick. 2 Beispiel für einen Typ-II 1 -Faktor
GNS-Konstruktion und normale Zustände 1 Rückblick Wir betrachten von-neumann-algebren M B(H), d.h. Unteralgebren mit 1 H M, die in der schwachen Operatortopologie (und damit in jeder der anderen) abgeschlossen
MehrMathematik für Informatiker II. Beispiellösungen zur Probeklausur. Aufgabe 1. Aufgabe 2 (5+5 Punkte) Christoph Eisinger Sommersemester 2011
Mathematik für Informatiker II Christoph Eisinger Sommersemester 211 Beispiellösungen zur Probeklausur Aufgabe 1 Gegeben sind die Polynome f, g, h K[x]. Zu zeigen: Es gibt genau dann Polynome h 1 und h
MehrLINEARE ALGEBRA Ferienkurs. Hanna Schäfer Philipp Gadow
LINEARE ALGERA Ferienkurs Hanna Schäfer Philipp Gadow INHALT Eigenwerte und Eigenvektoren. asiswechsel.2 Eigenwertgleichung 2.3 Diagonalisierbarkeit 5.4 Trigonalisierung 8.5 Zusatzmaterial 8 Aufgaben 9
Mehr2 Die Darstellung linearer Abbildungen durch Matrizen
2 Die Darstellung linearer Abbildungen durch Matrizen V und V seien Vektorräume über einem Körper K. Hom K (V, V ) bezeichnet die Menge der K linearen Abbildungen von V nach V. Wir machen Hom K (V, V )
MehrElemente der Analysis II
Elemente der Analysis II Kapitel 3: Lineare Abbildungen und Gleichungssysteme Informationen zur Vorlesung: http://www.mathematik.uni-trier.de/ wengenroth/ J. Wengenroth () 15. Mai 2009 1 / 35 3.1 Beispiel
MehrDiplomarbeit: FGC-Ringe und der Satz über Geschachtelte Basen
Diplomarbeit: FGC-Ringe und der Satz über Geschachtelte Basen Nicole Hülsmann Oktober 2003 2 Inhaltsverzeichnis Einleitung 2 Notationen 5 1 FGC-Ringe 6 1.1 Grundlagen............................ 6 1.2
MehrRinge, Algebren und Körper
KAPITEL 3 Ringe, Algebren und Körper Wir kommen nun zu Strukturen mit zwei verträglichen Operationen, wobei wir etwas Hintergrund aus der linearen Algebra voraussetzen werden. Wir werden oft auf die Analogie
MehrVorlesung 12 22. bzw. 23. Januar 2014. Determinanten 1. Cramersche Regel
Vorlesung 2 22 bzw 23 Januar 204 Lineares Gleichungssystem a a 2 b b 2 = F a a 2 a 3 b b 2 b 3 c c 2 c 3 = V V =< a, b c > c b a b a F V Seite 70 a x + a 2 x 2 + a 3 x 3 b = 0 < a x + a 2 x 2 + a 3 x 3
MehrII. Ringe und Moduln für etwas Fortgeschrittene
II. Ringe und Moduln für etwas Fortgeschrittene II.1 Algebren 2.1.1 Definition/Bemerkung (Die Kategorie der R -Algebren) a) Es sei R ein Ring. Eine R -Algebra ist ein R -Modul A, der gleichzeitig ein Ring
Mehr2. Universelle Algebra
2. Universelle Algebra Die Theorie der universellen Algebra verallgemeinert die Theorien der klassischen Algebren. Obwohl ursprünglich nur eine Sorte betrachtet wurde, werden wir hier gleich den mehrsortigen
MehrAlgebra. Patrik Hubschmid. 8. Oktober 2013
Algebra Patrik Hubschmid 8. Oktober 2013 Inhaltsverzeichnis 1 Fortführung der Gruppentheorie 7 1.1 Sylowsätze.................................... 7 3 Vorwort Dieses Skript zur Vorlesung Algebra im Wintersemester
MehrUmgekehrte Kurvendiskussion
Umgekehrte Kurvendiskussion Bei einer Kurvendiskussion haben wir eine Funktionsgleichung vorgegeben und versuchen ihre 'Besonderheiten' herauszufinden: Nullstellen, Extremwerte, Wendepunkte, Polstellen
Mehr11. Primfaktorzerlegungen
78 Andreas Gathmann 11 Primfaktorzerlegungen Euch ist sicher aus der Schule bekannt, dass sich jede positive ganze Zahl a als Produkt a = p 1 p n von Primzahlen schreiben lässt, und dass diese Darstellung
MehrSeminararbeit für das SE Reine Mathematik- Graphentheorie
Seminararbeit für das SE Reine Mathematik- Graphentheorie Der binäre Rang, der symplektische Graph, die Spektralzerlegung und rationale Funktionen Vortrag am 24.01.2012 Heike Farkas 0410052 Inhaltsverzeichnis
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
Mehr7 Die Determinante einer Matrix
7 Die Determinante einer Matrix ( ) a11 a Die Determinante einer 2 2 Matrix A = 12 ist erklärt als a 21 a 22 det A := a 11 a 22 a 12 a 21 Es ist S 2 = { id, τ}, τ = (1, 2) und sign (id) = 1, sign (τ) =
MehrAusgewählte Aufgaben zum Grundbereich des Staatsexamens in Mathematik. Lineare Algebra. zusammengestellt von
Ausgewählte Aufgaben zum Grundbereich des Staatsexamens in Mathematik Lineare Algebra zusammengestellt von Sabine Giese, Josef Heringlehner, Birgit Mielke, Hans Mielke und Ralph-Hardo Schulz 98 Aufgaben,
Mehr0, v 6 = 2 2. 1, v 4 = 1. 2. span(v 1, v 5, v 6 ) = span(v 1, v 2, v 3, v 4, v 5, v 6 ) 4. span(v 1, v 2, v 4 ) = span(v 2, v 3, v 5, v 6 )
Aufgabe 65. Ganz schön span(n)end. Gegeben sei folgende Menge M von 6 Vektoren v, v,..., v 6 R 4 aus Aufgabe P 6: M = v =, v =, v =, v 4 =, v 5 =, v 6 = Welche der folgenden Aussagen sind wahr? span(v,
MehrBeispiel 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;.
MehrKochen mit Jordan. Vorbereitungen. Schnellzubereitung. JNF für Genießer wenn s noch etwas mehr sein darf
Kochen mit Jordan Vorbereitungen Man nehme eine Matrix A R n n und bestimme ihr charakteristisches Polynom p(λ) = (λ c ) r (λ c j ) rj C[X] Dabei gilt: algebraische Vielfachheit r j ˆ= Länge des Jordanblocks
MehrMathematikaufgaben zur Vorbereitung auf das Studium
Hochschule für Technik und Wirtschaft Dresden (FH) Fachbereich Informatik/Mathematik Mathematikaufgaben zur Vorbereitung auf das Studium Studiengänge Informatik Medieninformatik Wirtschaftsinformatik Wirtschaftsingenieurwesen
MehrFakultät für Mathematik und Informatik. Seminar über angewandte Analysis. Sommersemester 2007. Der Kreissatz von Gerschgorin
Fakultät für Mathematik und Informatik Lehrgebiet angewandte Mathematik Prof. Dr. H. Linden Dipl.-Math. H.-J. Schäfer Seminar über angewandte Analysis Sommersemester 2007 Der Kreissatz von Gerschgorin
MehrLineare Algebra - alles was man wissen muß
Statistik für Bioinformatiker SoSe 3 Rainer Spang Lineare Algebra - alles was man wissen muß Der Titel ist natürlich gelogen, aber was wir hier zusammengetragen haben ist zumindest ein Anfang. Weniger
Mehrx 2 2x + = 3 + Es gibt genau ein x R mit ax + b = 0, denn es gilt
- 17 - Die Frage ist hier also: Für welche x R gilt x = x + 1? Das ist eine quadratische Gleichung für x. Es gilt x = x + 1 x x 3 = 0, und man kann quadratische Ergänzung machen:... ( ) ( ) x x + = 3 +
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
MehrA Matrix-Algebra. A.1 Definition und elementare Operationen
A Matrix-Algebra In diesem Anhang geben wir eine kompakte Einführung in die Matrizenrechnung bzw Matrix-Algebra Eine leicht lesbare Einführung mit sehr vielen Beispielen bietet die Einführung in die Moderne
MehrWie kann man beweisen, dass (H, ) eine Gruppe ist?
Wie kann man beweisen, dass (H, ) eine Gruppe ist? Wie kann man beweisen, dass (H, ) eine Gruppe ist? (zb wenn die Multiplikation mit Hilfe einer Tabelle gegeben ist) Wie kann man beweisen, dass (H, )
MehrDer Golay-Code und das Leech-Gitter
Der Golay-Code und das Leech-Gitter Vortrag zum Seminar Gitter und Codes Nils Malte Pawelzik.5.5 Inhaltsverzeichnis Designs 3. Elementare Eigenschaften eines Designs und die Eindeutigkeit eines - (, 5,
MehrKarlsruher Institut für Technologie Institut für Algebra und Geometrie
Karlsruher Institut für Technologie Institut für Algebra und Geometrie PD Dr. Stefan Kühnlein Dipl.-Math. Jochen Schröder Einführung in Algebra und Zahlentheorie Übungsblatt 2 Aufgabe 1 (4 Punkte) Seien
MehrVorlesung Endlichdimensionale Algebren. Dirk Kussin
Vorlesung Endlichdimensionale Algebren (Sommersemester 2013) Dirk Kussin Fakultät für Mathematik, TU Chemnitz E-mail address: dirk.kussin@mathematik.tu-chemnitz.de Inhaltsverzeichnis Kapitel 1. Grundlagen
MehrKapitel II Ringe. 1 Grundbegriffe. 1.1 Definition eines Rings
Kapitel II Ringe Eine zentrale Aufgabe der Algebra ist es, Aussagen über die Nullstellen von Polynomen zu machen. Für den Umgang mit Polynomen ist es nützlich, die abstrakten Hintergründe der Addition
MehrFalten regelmäßiger Vielecke
Blatt 1 Gleichseitige Dreiecke Ausgehend von einem quadratischen Stück Papier kann man ohne weiteres Werkzeug viele interessante geometrische Figuren nur mit den Mitteln des Papierfaltens (Origami) erzeugen.
MehrDr. Jürgen Roth. Fachbereich 6: Abteilung Didaktik der Mathematik. Elemente der Algebra. Dr. Jürgen Roth 3.1
.1 Dr. Jürgen Roth Fachbereich 6: Abteilung Didaktik der Mathematik Elemente der Algebra . Inhaltsverzeichnis Elemente der Algebra & Argumentationsgrundlagen, Gleichungen und Gleichungssysteme Quadratische
MehrGleichungen Aufgaben und Lösungen
Gleichungen Aufgaben und Lösungen http://www.fersch.de Klemens Fersch 6. Januar 3 Inhaltsverzeichnis Lineare Gleichung. a x + b = c....................................................... Aufgaben....................................................
MehrKapitel 15. Lösung linearer Gleichungssysteme
Kapitel 15. Lösung linearer Gleichungssysteme Lineare Gleichungssysteme Wir befassen uns nun mit der Lösung im allgemeinen nichthomogener linearer Gleichungssysteme in zweifacher Hinsicht. Wir studieren
MehrKAPITEL 0. Einführung
Lineare Algebra KAPITEL 0 Einführung Dieses Skript zur Vorlesung Lineare Algebra an der Goethe Universität Frankfurt im Sommersemester 2011 befindet sich noch in der Entstehung und wird fortlaufend aktualisiert
MehrÜbungen 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)
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.
MehrSemantik von Formeln und Sequenzen
Semantik von Formeln und Sequenzen 33 Grundidee der Verwendung von Logik im Software Entwurf Syntax: Menge von Formeln = Axiome Ax K ist beweisbar Formel ϕ beschreiben Korrektkeit Vollständigkeit beschreibt
MehrInduktive Limiten. Arpad Pinter, Tobias Wöhrer. 30. Jänner 2010
Induktive Limiten Arpad Pinter, Tobias Wöhrer 30. Jänner 2010 1 Inhaltsverzeichnis 1 Induktiver Limes von Mengen 2 2 Induktiver Limes von Vektorräumen 4 3 Lokalkonvexe topologische Vektorräumen 7 4 Induktiver
MehrCodes und Codegitter. Katharina Distler. 27. April 2015
Codes und Codegitter Katharina Distler 7. April 015 Inhaltsverzeichnis 1 Codes 4 Codegitter 14 Einleitung Die folgende Seminararbeit behandelt das Konzept von Codes und Codegittern. Da sie bei der Informationsübertragung
MehrLineare Gleichungssysteme
Brückenkurs Mathematik TU Dresden 2015 Lineare Gleichungssysteme Schwerpunkte: Modellbildung geometrische Interpretation Lösungsmethoden Prof. Dr. F. Schuricht TU Dresden, Fachbereich Mathematik auf der
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
MehrGrundbegriffe der Informatik
Grundbegriffe der Informatik Einheit 8: kontextfreie Grammatiken Thomas Worsch Karlsruher Institut für Technologie, Fakultät für Informatik Wintersemester 2009/2010 1/37 Überblick Kontextfreie Grammatiken
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,
MehrCodierungstheorie Rudolf Scharlau, SoSe 2006 9
Codierungstheorie Rudolf Scharlau, SoSe 2006 9 2 Optimale Codes Optimalität bezieht sich auf eine gegebene Quelle, d.h. eine Wahrscheinlichkeitsverteilung auf den Symbolen s 1,..., s q des Quellalphabets
MehrZusammenfalten des Post schen Verbandes mittels Operationen aus binären booleschen Funktionen
Institut für Informatik der Bayerischen Julius Maximilians Universität Würzburg Zusammenfalten des Post schen Verbandes mittels Operationen aus binären booleschen Funktionen Studienarbeit von Christian
MehrAlgebra I Wintersemester 2006/07
Algebra I Wintersemester 2006/07 Prof. Dr. Annette Huber-Klawitter Fassung vom 31. Januar 2007 Dies ist ein Vorlesungsskript und kein Lehrbuch. Mit Fehlern muss gerechnet werden! Math. Institut 0341-97
Mehr4. Übungsblatt Matrikelnr.: 6423043
Lineare Algebra I 1. Name: Bleeck, Christian 4. Übungsblatt Matrikelnr.: 6423043 Abgabe: 15.11.06 12 Uhr (Kasten D1 320) Übungsgruppe: 03 Patrick Schützdeller 2. Name: Niemann, Philipp Matrikelnr.: 6388613
MehrSeminar: Lösen Spezieller Gleichungen Wintersemester 2009/2010 Prof. Dr. Annette Huber-Klawitter Betreuer: Stephen Enright-Ward
Seminar: Lösen Spezieller Gleichungen Wintersemester 2009/2010 Prof. Dr. Annette Huber-Klawitter Betreuer: Stephen Enright-Ward Ort und Zeit: Dienstag, 14-16 Uhr, SR 127 Inhalt: Wir wollen uns in diesem
MehrKleiner Satz von Fermat
Kleiner Satz von Fermat Satz Kleiner Satz von Fermat Sei p P. Dann gilt a p a mo p für alle a Z. Wir führen zunächst eine Inuktion für a 0 urch. IA a = 0: 0 p 0 mo p. IS a a+1: Nach vorigem Lemma gilt
MehrÜbungsaufgaben LAAG I. für Lehramtsstudenten GS, MS, BS
Doz.Dr. Norbert Koksch TU DRESDEN Fachrichtung Mathematik, Institut für Analysis Übungsaufgaben LAAG I für Lehramtsstudenten GS, MS, BS Logik: Übungsaufgabe 1. Begründen Sie, ob es sich um eine Aussage
Mehr6 Fehlerkorrigierende Codes
R. Reischuk, ITCS 35 6 Fehlerkorrigierende Codes Wir betrachten im folgenden nur Blockcodes, da sich bei diesen das Decodieren und auch die Analyse der Fehlertoleranz-Eigenschaften einfacher gestaltet.
MehrH. Gruber, R. Neumann. Erfolg im Mathe-Abi. Basiswissen Rheinland-Pfalz. Übungsbuch für den Grund- und Leistungskurs mit Tipps und Lösungen
H. Gruber, R. Neumann Erfolg im Mathe-Abi Basiswissen Rheinland-Pfalz Übungsbuch für den Grund- und Leistungskurs mit Tipps und Lösungen Vorwort Vorwort Erfolg von Anfang an Dieses Übungsbuch ist auf die
MehrMathematischer Vorbereitungskurs für Ökonomen
Mathematischer Vorbereitungskurs für Ökonomen Dr. Thomas Zehrt Wirtschaftswissenschaftliches Zentrum Universität Basel Gleichungen Inhalt: 1. Grundlegendes 2. Lineare Gleichungen 3. Gleichungen mit Brüchen
MehrArbeitsblätter zum Thema Papierfalten und Algebra für den Unterricht Hochbegabter in der Sekundarstufe II
Arbeitsblätter zum Thema Papierfalten und Algebra für den Unterricht Hochbegabter in der Sekundarstufe II Robert Geretschläger Graz, Österreich, 2009 Blatt 1 Lösen quadratischer Gleichungen mit Zirkel
MehrH. Gruber, R. Neumann. Erfolg im Mathe-Abi. Übungsbuch für die optimale Vorbereitung in Analysis, Geometrie und Stochastik mit verständlichen Lösungen
H. Gruber, R. Neumann Erfolg im Mathe-Abi Übungsbuch für die optimale Vorbereitung in Analysis, Geometrie und Stochastik mit verständlichen Lösungen Inhaltsverzeichnis Inhaltsverzeichnis Analysis Von der
MehrKAPITEL 4. Lineare Ausgleichsrechnung Beispiel 4.1. Das Ohmsche Gesetz: U = RI. Eine Meßreihe von Daten:
KAPITEL 4 Lineare Ausgleichsrechnung Beispiel 41 Das Ohmsche Gesetz: Eine Meßreihe von Daten: U = RI (U i, I i ) (Spannung, Stromstärke), i = 1,, m Aufgabe: man bestimme aus diesen Meßdaten den Widerstand
MehrKlausuraufgabensammlung Mathematik. Klausuraufgaben zur Mathematik 1-3 von Wolfgang Langguth
Fakultät für Ingenieurswissenschaften Bachelorstudiengang Biomedizinische Technik Prof. Dr. W. Langguth Klausuraufgabensammlung Mathematik Klausuraufgaben zur Mathematik - von Wolfgang Langguth Aufgabenstellungen
MehrII. Klein Gordon-Gleichung
II. Klein Gordon-Gleichung Dieses Kapitel und die zwei darauf folgenden befassen sich mit relativistischen Wellengleichungen, 1 für Teilchen mit dem Spin 0 (hiernach), 2 (Kap. III) oder 1 (Kap. IV). In
MehrMinimale Darstellungen, Kommutator- und Fixräume, projektive Geometrie
Notation Die in dieser Arbeit verwendete Notation ist im Wesentlichen Standard, so wie sie beispielsweise in [As] zu nden ist. Einige Abweichungen hiervon, Klarstellungen und zusätzliche Notationen (sofern
MehrAlgebra. Professor Walter Gubler
Algebra Professor Walter Gubler 29. April 2010 2 Inhaltsverzeichnis I Algebra I 11 I Gruppentheorie 13 I.1 Gruppen................................... 13 I.1.1 Denition einer Gruppe.......................
MehrFrohe Weihnachten und ein gutes neues Jahr!
Frohe Weihnachten und ein gutes neues Jahr! Die mit dem Stern * gekennzeichneten Übungen sind nicht verpflichtend, aber sie liefern zusätzliche Punkte. Unten wird immer mit I das reelle Intervall [0, 1]
MehrSolvency II und die Standardformel
Fakultät Mathematik und Naturwissenschaften Institut für Mathematische Stochastik Solvency II und die Standardformel Festkolloquium 20 Jahre (neue) Versicherungsmathematik an der TU Dresden Sebastian Fuchs
MehrKlassische Theoretische Physik II. V: Prof. Dr. M. Mühlleitner, Ü: Dr. M. Rauch. Klausur 1 Lösung. 01. August 2012, 17-19 Uhr
KIT SS 0 Klassische Theoretische Physik II V: Prof. Dr. M. Mühlleitner, Ü: Dr. M. Rauch Klausur Lösung 0. August 0, 7-9 Uhr Aufgabe : Kurzfragen (+++4=0 Punkte (a Zwangsbedingungen beschreiben Einschränkungen
MehrCodierungstheorie, Vorlesungsskript
Codierungstheorie, Vorlesungsskript Irene I. Bouw Sommersemester 2014 Inhaltsverzeichnis 1 Lineare Codes 2 1.1 Einführung.............................. 2 1.2 Eigenschaften linearer Codes....................
MehrZusammenfassung. 1 Wir betrachten die folgende Signatur F = {+,,, 0, 1} sodass. 3 Wir betrachten die Gleichungen E. 4 Dann gilt E 1 + x 1
Zusammenfassung Zusammenfassung der letzten LV Einführung in die Theoretische Informatik Woche 7 Harald Zankl Institut für Informatik @ UIBK Wintersemester 2014/2015 1 Wir betrachten die folgende Signatur
MehrKlausur für Studiengänge INF und IST
Familienname: Matrikelnummer: Studiengang: (bitte ankreuzen) INF IST MED Vorname: Email-Adresse: Immatrikulationsjahr: Klausur für Studiengänge INF und IST sowie Leistungsschein für Studiengang Medieninformatik
MehrLineare Algebra für Informatiker TUM Sommersemester 2011 Dozent: Christian Pötzsche
Lineare Algebra für Informatiker TUM Sommersemester 20 Dozent: Christian Pötzsche Janosch Maier 3. Juli 20 Herzlichen Dank an Lucas Westermann, Florian Scheibner (https://github. com/lswest/lamitschrift)
MehrGrundbegriffe der Informatik
Grundbegriffe der Informatik Kapitel 6: Induktives Vorgehen Thomas Worsch KIT, Institut für Theoretische Informatik Wintersemester 2015/2016 GBI Grundbegriffe der Informatik KIT, Institut für Theoretische
MehrLenstras Algorithmus für Faktorisierung
Lenstras Algorithmus für Faktorisierung Bertil Nestorius 9 März 2010 1 Motivation Die schnelle Faktorisierung von Zahlen ist heutzutage ein sehr wichtigen Thema, zb gibt es in der Kryptographie viele weit
Mehr