LINEARE ALGEBRA I JÜRGEN HAUSEN
|
|
|
- Ida Vogel
- vor 6 Jahren
- Abrufe
Transkript
1 LINEARE ALGEBRA I JÜRGEN HAUSEN Anstelle eines Vorwortes... Der vorliegende Text entstand aus einer einführenden Vorlesung Lineare Algebra im Rahmen des Mathematikstudiums. Ich habe mich um knappe Darstellung und einen möglichst geradlinigen Zugang zu den aus meiner Sicht wichtigsten Themen bemüht, ohne dabei auf vollständige Beweise und Beispiele zu verzichten. Jeder Textabschnitt lässt sich in einer Vorlesungsdoppelstunde (90 min.) behandeln. Unumgängliche Unannehmlichkeiten, wie etwa der Nachweis der Vektorraumaxiome für R n, sind m.e. weder dazu geeignet, sie dem Leser als Übung zu empfehlen, noch sie in der Vorlesung vollständig vorzuführen; ich habe sie im Text aufgeführt, allerdings in kleingedruckter Form. Tübingen im Februar 2007 Jürgen Hausen i
2
3 LINEARE ALGEBRA I iii Inhaltsverzeichnis 1. Grundlagen Logik und Beweisen 1 Aussagen, logische Operationen und, oder, Negation, Implikation, Äquivalenz, Wahrheitstafeln, All- und Existenzaussagen Aufgaben zu Abschnitt Mengen 7 Cantorscher Mengenbegriff, Teilmengen, Vereinigung, Durchschnitt, Komplement, direktes Produkt, Familien Aufgaben zu Abschnitt Abbildungen 15 Abbildungen, Bild, Urbild, Komposition, injektiv, surjektiv, bijektiv, Umkehrabbildung Aufgaben zu Abschnitt Ergänzungen zu 1.2 und Direktes Produkt und Projektionen, Graph einer Abbildung, Abbildungen endlicher Mengen 2. Etwas Algebra Gruppen 25 Verknüpfungen, neutrale und inverse Elemente, Gruppen, Gruppenhomomorphismen, Beispiel Z/nZ Aufgaben zu Abschnitt Ringe 33 Ringe, Rechnen in kommutativen Ringen, Ringhomomorphismen, Einheiten, Beispiel Z/nZ Aufgaben zu Abschnitt Körper 41 Körper, Körper der komplexen Zahlen, Körper Z/pZ, lineare Gleichungssysteme über Körpern Aufgaben zu Abschnitt Vektorräume Vektorräume und Untervektorräume 47 Vektorräume, K n, Untervektorräume, Durchschnitt von Untervektorräumen, Vektorräume von Abbildungen Aufgaben zu Abschnitt Lineare Hülle und lineare (Un-)abhängigkeit 55 Linearkombinationen, lineare Hülle, lineare Abhängigkeit, lineare Unabhängigkeit Aufgaben zu Abschnitt Basen und Koordinaten 61 Erzeugendensysteme, Basen, Entwicklung nach einer Basis, Koordinaten, Vektorraum der Polynome
4 iv J. HAUSEN Aufgaben zu Abschnitt Existenz von Basen und Dimension 69 Basisergänzungssatz, Austauschprinzip, Dimensionsbegriff Aufgaben zu Abschnitt Lineare Abbildungen Lineare Abbildungen 75 Lineare Abbildungen, Kern, Bild, Charakterisierung der Injektivität, Dimensionsformel und ihre Anwendungen Aufgaben zu Abschnitt Matrizen 83 Matrizen, Matrix-Vektor-Multiplikation, Matrizenmultiplikation, Matrizenring, Invertierbarkeit Aufgaben zu Abschnitt Lineare Abbildungen und Matrizen 89 Korrespondenz zwischen Matrizen und linearen Abbildungen, Vektorraum der linearen Abbildungen, Endomorphismenring Aufgaben zu Abschnitt Der Dualraum 97 Linearformen, Dualraum, duale Basis, duale Abbildung, Transponierte einer Matrix Aufgaben zu Abschnitt Matrizenrechung Zeilen- und Spaltenoperationen 103 Zeilenoperationen, Zeilenstufenform, Gaußscher Algorithmus, Spaltenoperationen, Elementarmatrizen Aufgaben zu Abschnitt Der Rang einer Matrix 111 Spaltenrang, Zeilenrang, Rang, Charakterisierungen von Invertierbarkeit, Rangbestimmung, Inversenberechnung Aufgaben zu Abschnitt Lineare Gleichungssysteme 119 Lineare Gleichungssysteme, verschiedene Lösbarkeitskriterien, Lösungsverfahren Aufgaben zu Abschnitt Die Determinante Permutationen 127 Permutationen, Symmetrische Gruppe, Transpositionen, Signum, Alternierende Gruppe Aufgaben zu Abschnitt Determinanten 133 Determinante einer Matrix, Eigenschaften der Determinante, Determinantenmultiplikationssatz
5 LINEARE ALGEBRA I v Aufgaben zu Abschnitt Determinantenberechnung 139 Determinante einer Dreiecksmatrix, komplementäre Matrix, Cramersche Regel, Laplacescher Entwicklungssatz Aufgaben zu Abschnitt Miscellanea Direkte Zerlegungen 147 Summen, direkte Summen, lineare Projektionen, Fall zweier Untervektorräume Aufgaben zu Abschnitt Quotientenvektorräume 155 Äquivalenzrelationen, Quotientenvektorräume, Homomorphiesatz, Dimensionsformel Aufgaben zu Abschnitt Basiswechsel 163 Transformationsformeln für Koordinaten und darstellende Matrizen, Determinante eines Endomorphismus, Normalformenproblem Aufgaben zu Abschnitt Diagonalisierbarkeit Eigenwerte und Eigenvektoren 169 Eigenwerte, Eigenvektoren, Eigenräume, Diagonalisierbarkeit Aufgaben zu Abschnitt Polynomring und Körper der rationalen Funktionen 175 Polynomring, Division mit Rest, Integritätsringe, Quotientenkörper, Körper der rationalen Funktionen Aufgaben zu Abschnitt Charakteristisches Polynom und Diagonalisierbarkeit 183 Charakteristisches Polynom, algebraische und geometrische Vielfachheiten, Charakterisierung der Diagonalisierbarkeit Aufgaben zu Abschnitt Euklidische und unitäre Vektorräume Euklidische Vektorräume 189 Skalarprodukt, Norm, Länge, Winkel, Orthogonalität, Cauchy- Schwarzsche Ungleichung, Dreiecksungleichung Aufgaben zu Abschnitt Orthonormalbasen 195 Orthonormalbasen, Gram-Schmidt-Orthonormalisierung, orthogonale Zerlegung, Isometrien, orthogonale Matrizen Aufgaben zu Abschnitt Unitäre Vektorräume 201 Hermitesche Skalarprodukte, Cauchy-Schwarzsche Ungleichung, Gram-Schmidt-Orthonormalisierung, Isometrien, unitäre Matrizen.
6 vi J. HAUSEN Aufgaben zu Abschnitt Selbstadjungierte Endomorphismen 209 Selbstadjungierte Endomorphismen, hermitesche und symmetrische Matrizen, Hauptachsentransformation Aufgaben zu Abschnitt Index 215
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
Ina Kersten Analytische Geometrie und Lineare Algebra 1. L A TEX-Bearbeitung von Stefan Wiedmann
Ina Kersten Analytische Geometrie und Lineare Algebra 1 L A TEX-Bearbeitung von Stefan Wiedmann Universitätsverlag Göttingen 2005 Voraussetzungen 11 1 Einige Grundbegriffe 12 1.1 Die komplexen Zahlen 12
Übungen zur Vorlesung Lineare Algebra
Übungen zur Vorlesung Lineare Algebra Institut für Reine Mathematik WS 2009/10 & SS 2010 Kapitel 1. Vektorräume Was ist ein Vektorraum? Sei X und K ein Körper. Wie macht man Abb (X, K) zu einem K -Vektorraum?
Lineare Algebra II. Inhalt und Begriffe. Lineare Algebra II p. 1
Lineare Algebra II Inhalt und Begriffe Lineare Algebra II p. 1 Inhaltsverzeichnis Kapitel II Grundlagen der Linearen Algebra... Lineare Algebra II p. 2 Inhaltsverzeichnis Kapitel II Grundlagen der Linearen
Inhaltsverzeichnis. I Lineare Gleichungssysteme und Matrizen 1. Vorwort
Vorwort V I Lineare Gleichungssysteme und Matrizen 1 1 Der Begriff des Körpers 3 1.1 Mengen 3 1.2 Köiperaxiome 3 1.3 Grundlegende Eigenschaften von Körpern 5 1.4 Teilkörper 7 1.5 Aufgaben 8 1.5.1 Grundlegende
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
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).
LINEARE ALGEBRA II JÜRGEN HAUSEN
LINEARE ALGEBRA II JÜRGEN HAUSEN i Jürgen Hausen Lineare Algebra II Shaker Verlag Aachen 2013 Bibliografische Information der Deutschen Nationalbibliothek Die Deutsche Nationalbibliothek verzeichnet diese
a b Q = b a 0 ) existiert ein Element p Q, so dass gilt: q 1 q 2 = 2 b 1 b 2 a 1 b 2 a 2 b 1 a 1 a 2 b 1 b 2 a 1 b 2 a 2 b 1 a b p = 1 det(q) C 2 2,
Aufgabe I Es sei Q die folgende Teilmenge von C 2 2 : { ( ) a b Q a, b C b a Hier bezeichnet der Querstrich die komplexe Konjugation Zeigen Sie: (a) Mit den üblichen Verknüpfungen + und für Matrizen ist
Lineare Algebra. Theo de Jong. Higher Education. a part of Pearson plc worldwide
Theo de Jong Lineare Algebra Higher Education München Harlow Amsterdam Madrid Boston San Francisco Don Mills Mexico City Sydney a part of Pearson plc worldwide Lineare Algebra - PDF Inhaltsverzeichnis
i) ii) iii) iv) i) ii) iii) iv) v) gilt (Cauchy-Schwarz-Ungleichung): Winkel zwischen zwei Vektoren : - Für schreibt man auch.
Abbildungen Rechnen Matrizen Rechnen Vektoren Äquivalenzrelation Addition: Skalarmultiplikation: Skalarprodukt: Länge eines Vektors: Vektorprodukt (im ): i ii i ii v) gilt (Cauchy-Schwarz-Ungleichung):
Aufgaben zur linearen Algebra und analytischen Geometrie I
Aufgaben zur linearen Algebra und analytischen Geometrie I Es werden folgende Themen behandelt:. Formale und logische Grundlagen 2. Algebraische Grundlagen 3. Vektorräume und LGS 4. Homomorphismen und
Lehr- und Übungsbuch Mathematik für Informatiker
Lehr- und Übungsbuch Mathematik für Informatiker Lineare Algebra und Anwendungen Bearbeitet von Wolfgang Preuß, Günter Wenisch 1. Auflage 1996. Buch. 328 S. Hardcover ISBN 978 3 446 18702 3 Format (B x
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
Steilkurs Lineare Algebra 1 einige wichtige Stationen
Steilkurs Lineare Algebra 1 einige wichtige Stationen Für einen Körper K ist ein K-Vektorraum V eine Menge mit einer kommutativen und assoziativen Verknüpfung + : V V V, für die es ein neutrales Element
Höhere Mathematik für Ingenieure Band II
Teubner-Ingenieurmathematik Höhere Mathematik für Ingenieure Band II Lineare Algebra Bearbeitet von Klemens Burg, Herbert Haf, Friedrich Wille, Andreas Meister 1. Auflage 2012. Taschenbuch. xvii, 417 S.
Lineare Algebra und analytische Geometrie
Lineare Algebra und analytische Geometrie von Günther Eisenreich Mit 107 Abbildungen und 2 Tabellen 3., erweiterte und berichtigte Auflage Akademie Verlag Inhaltsverzeichnis A. Allgemeine Vorbemerkungen
Prüfung EM1 28. Jänner 2008 A :=
1. Die Menge der Eigenwerte der Matrix ist Prüfung EM1 28. Jänner 2008 A := ( 0 1 ) 0 1 A. {1, 0} B. { 1} C. {0} D. {0, 1, 1} E. {0, 1} 2. Es seien V ein n-dimensionaler reeller Vektorraum, ein Skalarprodukt
KLAUSUR ZUR LINEAREN ALGEBRA I UND II 2. Oktober 2008 MUSTERLÖSUNG
KLAUSUR ZUR LINEAREN ALGEBRA I UND II 2. Oktober 2008 MUSTERLÖSUNG Aufgabe 1 Es sei K ein Körper, V ein K-Vektorraum, und seien v 1,..., v n V (n N). (a) Definieren Sie, wann die endliche Familie v 1,...,
Einführung 17. Teil I Zu den Grundlagen der linearen Algebra 21. Kapitel 1 Schnelleinstieg in die lineare Algebra 23
Inhaltsverzeichnis Einführung 17 Zu diesem Buch 17 Konventionen in diesem Buch 17 Törichte Annahmen über den Leser 17 Wie dieses Buch aufgebaut ist 18 Teil I: Zu den Grundlagen der linearen Algebra 18
Kapitel 3 Lineare Algebra
Kapitel 3 Lineare Algebra Inhaltsverzeichnis VEKTOREN... 3 VEKTORRÄUME... 3 LINEARE UNABHÄNGIGKEIT UND BASEN... 4 MATRIZEN... 6 RECHNEN MIT MATRIZEN... 6 INVERTIERBARE MATRIZEN... 6 RANG EINER MATRIX UND
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
Prüfung Lineare Algebra 2
1. Überprüfen Sie die folgenden Aussagen: (1) Zwei reelle symmetrische Matrizen sind genau dann ähnlich, wenn sie die gleiche Signatur haben. (2) Jede symmetrische Matrix ist kongruent zu einer Diagonalmatrix,
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
3 Definition: 1. Übungsblatt zur Vorlesung Lineare Algebra I. im WS 2003/2004 bei Prof. Dr. S. Goette
1. Übungsblatt zur Vorlesung Abgabe Donnerstag, den 30.10.03 1 Finden 2 Sei Sie reelle Zahlen a, b, c, so dass a (2, 3, 1) + b (1, 2, 2) + c (2, 5, 3) = (3, 7, 5). (V,, ) ein euklidischer Vektorraum. Zeigen
a) Ein Gruppenhomomorphismus von G nach H ist eine Abbildung Φ : G H, sodass für alle g 1, g 2 G die Gleichung Φ(g 1 g 2 ) = Φ(g 1 ) Φ(g 2 )
I. (4 Punkte) Es seien (G, ) eine Gruppe mit neutralem Element e G und (H, ) eine weitere Gruppe. a) Geben Sie die Definition eines Gruppenhomomorphismus Φ : G H an und beweisen Sie, dass für solch einen
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
Die wichtigste Klasse von Funktionen zwischen Vektorräumen sind die linearen Abbildungen.
Definition: Lineare Abbildung Lineare Abbildungen Die wichtigste Klasse von Funktionen zwischen Vektorräumen sind die linearen Abbildungen. 8.1 Definition: Lineare Abbildung Eine Funktion f : V Ñ W zwischen
Henning Krause Lineare Algebra Julia Sauter SS 2017 Klausur mit Lösungsvorschlag Jan Geuenich
Henning Krause Lineare Algebra Julia Sauter SS 27 Klausur 2.9.27 mit Lösungsvorschlag Jan Geuenich Aufgabe (4 Punkte: Sei n N und seien A und B zwei (n n-matrizen über einem Körper K. Wahr Falsch (a Es
Mathematik für Naturwissenschaften
WS2011/12 & SS2012 PD W. Hoh Mathematik für Naturwissenschaften Lineare Algebra I & II von Kai Zander Inhalt 1. Algebraische Grundstrukturen... 2 2. Der -Dimensionale Raum... 15 3. Vektorräume... 19 4.
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.
Lineare Algebra. U. Stammbach. Professor an der ETH-Zürich
Lineare Algebra Professor an der ETH-Zürich . Vorwort Dieser Text über lineare Algebra ist aus einer Vorlesung im ersten Studienjahr an der Abteilung für Mathematik und Physik der ETH Zürich entstanden;
Klausur zur Vorlesung Lineare Algebra II, SoSe 2016,
Klausur zur Vorlesung Lineare Algebra II, SoSe 6, 6.7.6 Vokabelbuch In diesem Teil soll getestet werden, inwieweit Sie in der Lage sind, wichtige Definitionen und Sätze aus der Vorlesung korrekt zu formulieren
LINEARE ALGEBRA II. FÜR PHYSIKER
LINEARE ALGEBRA II FÜR PHYSIKER BÁLINT FARKAS 4 Rechnen mit Matrizen In diesem Kapitel werden wir zunächst die so genannten elementaren Umformungen studieren, die es ermöglichen eine Matrix auf besonders
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
Michael Artin. Algebra. Aus dem Englischen übersetzt von Annette A'Campo. Birkhäuser Verlag Basel Boston Berlin
Michael Artin Algebra Aus dem Englischen übersetzt von Annette A'Campo Birkhäuser Verlag Basel Boston Berlin INHALTSVERZEICHNIS Vorwort Hinweise viii x Kapitel 1 MATRIZEN 1 1. Matrizenkalkül 1 2. Zeilenreduktion
10. Übung zur Linearen Algebra II -
0. Übung zur Linearen Algebra II - Lösungen Kommentare an Hannes.Klarner@Fu-Berlin.de FU Berlin. SS 00. Aufgabe 7 Der ( linearen ) Abbildung ϕ : R R sei bzgl. der kanonischen Basis die Matrix zugeordnet.
Lösungsskizzen der Klausur zur Linearen Algebra im Herbst 2015
sskizzen der Klausur zur Linearen Algebra im Herbst 5 Aufgabe I. Es sei (G, ) eine Gruppe mit neutralem Element e und M {x G x x e}. Zeigen Sie: (a) Ist G kommutativ, so ist M eine Untergruppe von G. (b)
Klausur (Modulprüfung) zum Lehrerweiterbildungskurs 4Q Lineare Algebra/Analytische Geometrie II SoSe 2016
Name, Vorname Matrikel-Nr. Aufg. Aufg.2 Aufg.3 Aufg.4 Σ Note bzw. Kennzeichen Klausur (Modulprüfung) zum Lehrerweiterbildungskurs 4Q Lineare Algebra/Analytische Geometrie II SoSe 206 Bearbeiten Sie bitte
Grundbegriffe aus der Vorlesung Lineare Algebra I+II
Grundbegriffe aus der Vorlesung Lineare Algebra I+II 30. Juli 2009 Eine Gruppe ist ein Paar (G, ) bestehend aus einer Menge G und einer Verknüpfung : G G G, (a, b) a b, mit: 1. (a b) c = a (b c) (Assoziativität)
7.2 Die adjungierte Abbildung
7.2 Die adjungierte Abbildung Definition 7.2.1 Eine lineare Abbildung f : V K heißt lineares Funktional oder Linearform. (Diese Definition gilt für beliebige K-Vektorräume, nicht nur für innere Produkträume.)
Einführung 15. Teil I Grundlagen der Algebra 21. Kapitel 1 Die bunte Welt der linearen Algebra 23
Inhaltsverzeichnis Einführung 15 Zu diesem Buch 15 Konventionen in diesem Buch 16 Was Sie nicht lesen müssen 16 Törichte Annahmen über den Leser 16 Wie dieses Buch aufgebaut ist 16 Teil I: Grundlagen der
Einstiegstest 1. Über den Autor 9. Danksagung 9. Inhaltsverzeichnis 11. Einleitung 17
11 Inhaltsverzeichnis Einstiegstest 1 Über den Autor 9 Danksagung 9 Inhaltsverzeichnis 11 Einleitung 17 Was Sie schon immer über lineare Algebra wissen wollten 17 Meine Leser 17 Ziel des Buches 18 Nötiges
Aufgaben und Lösungen zur Klausur Lineare Algebra im Frühjahr 2009
I. (4 Punkte) Gegeben sei die Menge Aufgaben und Lösungen zur Klausur Lineare Algebra im Frühjahr 9 G := { a c b a, b, c R }. (a) Zeigen Sie, dass G zusammen mit der Matrizenmultiplikation eine Gruppe
Mathematik 2, SS 2015 Prof. F. Brock Zusammenfassung. Permutationen, Inversionen. Explizite Formel für die Determinante einer n n-
I. Lineare Algebra Mathematik 2, SS 2015 Prof. F. Brock Zusammenfassung 1. Determinanten (siehe Fischer/Kaul I, S.329-339) Matrix. Determinanten von 2 2- und 3 3-Matrizen. Alternierende Multilinearformen
Technische Universität München
Technische Universität München Michael Schreier Ferienkurs Lineare Algebra für Physiker Vorlesung Montag WS 2008/09 1 komplexe Zahlen Viele Probleme in der Mathematik oder Physik lassen sich nicht oder
Lineare Algebra 2 (SS 13) Blatt 13: Musterlösung
Prof. Dr. B. Hanke Dr. J. Bowden Lineare Algebra 2 (SS ) Blatt : Musterlösung Aufgabe. Es sei C (R) der R-Vektorraum der unendlich oft differenzierbaren Funktionen auf R und : C (R) C (R), f f die Abbildung,
Lineare Algebra und Analytische Geometrie I für die Fachrichtung Informatik
Universität Karlsruhe (TH) Institut für Algebra und Geometrie Dr. Klaus Spitzmüller Dipl.-Inform. Wolfgang Globke Lineare Algebra und Analytische Geometrie I für die Fachrichtung Informatik Lösungen zum
4 Lineare Abbildungen Basisdarstellungen
4 Lineare Abbildungen Basisdarstellungen (4.1) Seien V,W endlich dimensionale K-Vektorräume, und sei T : V W linear. Sei {v 1,...,v } Basis von V und {w 1,...,w M } Basis von W. Sei T (v j ) = M a kj w
Klausurenkurs zum Staatsexamen (WS 2015/16): Lineare Algebra und analytische Geometrie 3
Dr. Erwin Schörner Klausurenkurs zum Staatsexamen (WS 205/6): Lineare Algebra und analytische Geometrie 3 3. (Herbst 997, Thema 3, Aufgabe ) Berechnen Sie die Determinante der reellen Matrix 0 2 0 2 2
Lineare Algebra I Vorlesung - Prof. Dr. Daniel Roggenkamp & Falko Gauß
Lineare Algebra I - 26. Vorlesung - Prof. Dr. Daniel Roggenkamp & Falko Gauß Donnerstag 8.12.: 8:30 Uhr - Vorlesung 10:15 Uhr - große Übung / Fragestunde Klausur: Mittwoch, 14.12. 14:15 Uhr, A3 001 Cauchy-Schwarz
Prüfung Lineare Algebra Sei V ein n-dimensionaler euklidischer Raum. Welche der folgenden Aussagen ist wahr?
1. Sei V ein n-dimensionaler euklidischer Raum. Welche der folgenden Aussagen ist wahr? A. Wenn n = 3 ist, sind mindestens zwei der drei Euler-Winkel einer Drehung kleiner oder gleich π. B. Wenn n = 2
5 Lineare Abbildungen
5 Lineare Abbildungen Pink: Lineare Algebra 2014/15 Seite 59 5 Lineare Abbildungen 5.1 Definition Gegeben seien Vektorräume U, V, W über einem Körper K. Definition: Eine Abbildung f : V W heisst K-linear,
LINEARE ALGEBRA I (LEHRAMT GYMNASIUM) WINTERSEMESTER 2015/16
LINEARE ALGEBRA I (LEHRAMT GYMNASIUM) WINTERSEMESTER 2015/16 CAROLINE LASSER Inhaltsverzeichnis 1. Vektorräume 2 1.1. Vektorräume und Unterräume (13.10.) 2 1.2. Lineare Unabhängigkeit (20.10.) 3 1.3. Basen
1 Linearkombinationen
Matthias Tischler Karolina Stoiber Ferienkurs Lineare Algebra für Physiker WS 14/15 A 1 Linearkombinationen Unter einer Linearkombination versteht man in der linearen Algebra einen Vektor, der sich durch
Prüfung Lineare Algebra , B := ( ), C := 1 1 0
1. Es seien 1 0 2 0 0 1 3 0 A :=, B := ( 1 2 3 4 ), C := 1 1 0 0 1 0. 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 Welche der folgenden Aussagen ist richtig? A. A und C haben Stufenform, B nicht. B. A und B haben Stufenform,
Skalarprodukt, Norm & Metrik
Skalarprodukt, Norm & Metrik Stefan Ruzika Mathematisches Institut Universität Koblenz-Landau Campus Koblenz 11. Mai 2016 Stefan Ruzika 5: Skalarprodukt, Norm & Metrik 11. Mai 2016 1 / 13 Gliederung 1
BC 1.2 Mathematik WS 2016/17. BC 1.2 Mathematik Zusammenfassung Kapitel II: Vektoralgebra und lineare Algebra. b 2
Zusammenfassung Kapitel II: Vektoralgebra und lineare Algebra 1 Vektoralgebra 1 Der dreidimensionale Vektorraum R 3 ist die Gesamtheit aller geordneten Tripel (x 1, x 2, x 3 ) reeller Zahlen Jedes geordnete
Lösung zu Serie 9. Lineare Algebra D-MATH, HS Prof. Richard Pink
Lineare Algebra D-MATH, HS 2014 Prof. Richard Pink Lösung zu Serie 9 1. [Aufgabe] Sei f : V W eine lineare Abbildung. Zeige: a) Die Abbildung f ist injektiv genau dann, wenn eine lineare Abbildung g :
5 Lineare Abbildungen
5 Lineare Abbildungen Pink: Lineare Algebra HS 2014 Seite 56 5 Lineare Abbildungen 5.1 Definition Gegeben seien Vektorräume U, V, W über einem Körper K. Definition: Eine Abbildung f : V W heisst K-linear,
Aufgabe I.1 (4 Punkte) Gegeben seien die Matrix H := und die Menge L := {A R 4 4 A HA = H} Zeigen Sie:
Aufgabe I (4 Punkte Gegeben seien die Matrix und die Menge Zeigen Sie: H := L := {A R 4 4 A HA = H} a L ist bezüglich der Matrizenmultiplikation eine Gruppe b Die Matrizen der Form ( E O, O B wobei E R
Hilfsblätter Lineare Algebra
Hilfsblätter Lineare Algebra Sebastian Suchanek unter Mithilfe von Klaus Flittner Matthias Staab c 2002 by Sebastian Suchanek Printed with L A TEX Inhaltsverzeichnis 1 Vektoren 1 11 Norm 1 12 Addition,
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
Lineare Algebra und analytische Geometrie I
Prof. Dr. H. Brenner Osnabrück WS 0/06 Lineare Algebra und analytische Geometrie I Vorlesung... und ein guter Lehrer kann auch einem schlechten Schüler was beibringen Beziehung zwischen Eigenräumen Wir
1. Hausübung ( )
Übungen zur Vorlesung»Lineare Algebra B«(SS ). Hausübung (8.4.) Aufgabe Es seien σ (3, 6, 5,, 4, 8,, 7) und τ (3,,, 4, 6, 5, 8, 7). Berechnen Sie σ τ, τ σ, σ, τ, die Anzahl der Inversionen von σ und τ
Lösungsskizze zur Wiederholungsserie
Lineare Algebra D-MATH, HS Prof. Richard Pink Lösungsskizze zur Wiederholungsserie. [Aufgabe] Schreibe die lineare Abbildung f : Q Q 5, x +x +x x x +x +6x f x := x +x +8x x x +x +x. x +x +5x als Linksmultiplikation
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...
Lineare Algebra für Physiker 11. Übungsblatt
Lineare Algebra für Physiker 11. Übungsblatt Fachbereich Mathematik SS 01 Prof. Dr. Matthias Schneider./. Juli 01 Dr. Silke Horn Dipl.-Math. Dominik Kremer Gruppenübung Aufgabe G1 (Minitest) (a) Welche
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
43 Unitäre Vektorräume
43 Unitäre Vektorräume 43 1 Zusammenfassung In diesem Paragrafen werden die gleichen Themen wie in 41 abgehandelt, jetzt allerdings für den komplexen Fall. Die Aussagen entsprechen sich weitgehend, daher
Lineare Algebra II 8. Übungsblatt
Lineare Algebra II 8. Übungsblatt Fachbereich Mathematik SS 11 Prof. Dr. Kollross 1./9. Juni 11 Susanne Kürsten Tristan Alex Gruppenübung Aufgabe G1 (Minitest) Sei V ein euklidischer oder unitärer Vektorraum.
DEUTSCHE SCHULE MONTEVIDEO BIKULTURELLES DEUTSCH-URUGUAYISCHES ABITUR ( AUF SPANISCH )
Grundlegende Bemerkungen : Der Begriff des Vektors wurde in den vergangenen Jahren im Geometrieunterricht eingeführt und das mathematische Modell des Vektors wurde vor allem auch im Physikunterricht schon
44 Spektralzerlegung normaler Operatoren im endlichdimensionalen Fall
44 Spektralzerlegung normaler Operatoren im endlichdimensionalen Fall 44 1 Zusammenfassung Dieser Paragraf richtet sich im Aufbau weitgehend nach 42, um den Zerlegungssatz (44.7) analog zum Satz über die
3.5 Trigonalisierbarkeit, verallgemeinerte Eigenräume und Jordansche Normalform
LinAlg II Version 1 29. Mai 2006 c Rudolf Scharlau 219 3.5 Trigonalisierbarkeit, verallgemeinerte Eigenräume und Jordansche Normalform Das Problem der Normalformen für Endomorphismen handelt kurz gesprochen
Musterlösungen zur Linearen Algebra II Weihnachtszettel
Musterlösungen zur Linearen Algebra II Weihnachtszettel Aufgabe. Welche der folgenden Matrizen 3 0 0 A = 0 4, B = 3, C = 0 0 0 6 0 0 0 sind über R und welche über C diagonalisierbar? Bestimmen Sie dazu
Kapitel 7 Lineare Abbildungen und Matrizen II
Kapitel 7 Lineare Abbildungen und Matrizen II 7.1 Weitere Rechenregeln für Matrizen Aus den bisher gelernten Regeln entnehmen wir den als Übung zu beweisenden Satz 7.1. Es gelten die folgenden Regeln.
Lineare Algebra II. Prof. Christian Okonek FS Vorlesungsnotizen von Gideon Villiger. Aufbau:
Lineare Algebra II Prof. Christian Okonek FS 2012 Vorlesungsnotizen von Gideon Villiger Aufbau: 1. Matrizen und Gleichungssysteme 2. Determinanten und charakteristische Polynome 3. Normalformenprobleme
1 Die Jordansche Normalform
Matthias Tischler Karolina Stoiber Ferienkurs Lineare Algebra für Physiker WS 4/5 A Die Jordansche Normalform Vierter Tag (9.03.205) Im Zusammenhang mit der Lösung komplexer Differentialgleichungssysteme
Lineare Algebra Zusammenfassung
Lineare Algebra Zusammenfassung Gruppen, Körper, Vektorräume Gruppen Def.: Eine Gruppe (G, )besteht aus einer nicht-leeren Menge G und einer Verknüpfung zwischen Elementen dieser Gruppe. Folgende Eigenschaften
D-Math/Phys Lineare Algebra II FS 2017 Dr. Meike Akveld. Clicker Fragen
D-Math/Phys Lineare Algebra II FS 2017 Dr. Meike Akveld Clicker Fragen Frage 1 Wenn eine reelle Matrix einen Eigenvektor hat, so hat es unendlich viele Eigenvektoren Sei u K n einen Eigenvektor von A M
Kap 5: Rang, Koordinatentransformationen
Kap 5: Rang, Koordinatentransformationen Sei F : V W eine lineare Abbildung. Dann ist der Rang von F erklärt durch: rang F =dim ImF. Stets gilt rang F dimv, und ist dimv
Lineare Algebra und analytische Geometrie I
Prof Dr H Brenner Osnabrück WS 2015/2016 Lineare Algebra und analytische Geometrie I Vorlesung 12 Wege entstehen dadurch, dass man sie geht Franz Kafka Invertierbare Matrizen Definition 121 Es sei K ein
Klausurenkurs zum Staatsexamen (SS 2015): Lineare Algebra und analytische Geometrie 2
Dr. Erwin Schörner Klausurenkurs zum Staatsexamen (SS 25): Lineare Algebra und analytische Geometrie 2 2. (Frühjahr 29, Thema 3, Aufgabe 3) Gegeben sei die reelle 3 3 Matrix 4 2 A = 2 7 2 R 3 3. 2 2 a)
4 Lineare Abbildungen und Matrizen
Mathematik I für inf/swt, Wintersemester /, Seite 8 4 Lineare Abbildungen und Matrizen 4 Kern und Injektivität 4 Definition: Sei : V W linear Kern : {v V : v } ist linearer eilraum von V Ü68 und heißt
Mathematik I. Vorlesung 18. Vielfachheiten und diagonalisierbare Abbildungen. µ λ = dim(eig λ (ϕ))
Prof. Dr. H. Brenner Osnabrück WS 2009/2010 Mathematik I Vorlesung 18 Vielfachheiten und diagonalisierbare Abbildungen Satz 18.1. Es sei K ein Körper und es sei V ein endlichdimensionaler K- Vektorraum.
Musterlösung zur Klausur Lineare Algebra I
Musterlösung zur Klausur Lineare Algebra I Aufgabe Version A 5 Punkte: Welche der folgenden Aussagen sind wahr bzw. falsch? Setzen Sie in jeder Zeile genau ein Kreuz. Für jede korrekte Antwort erhalten
Lineare Algebra I. Christian Ebert & Fritz Hamm. Gruppen & Körper. Vektorraum, Basis & Dimension. Lineare Algebra I. 18.
18. November 2011 Wozu das alles? Bedeutung von Termen Vektoren in R n Ähnlichkeiten zwischen Termbedeutungen Skalarprodukt/Norm/Metrik in R n Komposition von Termbedeutungen Operationen auf/abbildungen
Übungen zur Diskreten Mathematik I Blatt 6
1 Blatt 6 Aufgabe 19 Es sei M := {n N : n 2} und R := {(n, m) M M : n teilt m}. a) Zeigen Sie, dass R eine Ordnungsrelation auf M ist. b) Überprüfen Sie, ob R eine totale Ordnung auf M ist. c) Zeigen Sie,
4.4 Hermitesche Formen
44 Hermitesche Formen Wie üblich bezeichnen wir das komplex konjugierte Element von ζ = a + bi C (a, b R) mit ζ = a bi Definition 441 Sei V ein C-Vektorraum Eine hermitesche Form (HF) auf V ist eine Abbildung
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
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
2. Dezember Lineare Algebra II. Christian Ebert & Fritz Hamm. Skalarprodukt, Norm, Metrik. Matrizen. Lineare Abbildungen
Algebra und Algebra 2. Dezember 2011 Übersicht Algebra und Algebra I Gruppen & Körper Vektorräume, Basis & Dimension Algebra Norm & Metrik Abbildung & Algebra I Eigenwerte, Eigenwertzerlegung Singulärwertzerlegung
Bild, Faser, Kern. Stefan Ruzika. 23. Mai Mathematisches Institut Universität Koblenz-Landau Campus Koblenz
Stefan Ruzika Mathematisches Institut Universität Koblenz-Landau Campus Koblenz 23. Mai 2016 Stefan Ruzika 7: Bild, Faser, Kern 23. Mai 2016 1 / 11 Gliederung 1 Schulstoff 2 Körper 3 Vektorräume 4 Basis
, Uhr Dr. Thorsten Weist. Name Vorname Matrikelnummer. Geburtsort Geburtsdatum Studiengang
Nachklausur zur Linearen Algebra I - Nr. 1 Bergische Universität Wuppertal Sommersemester 2011 Prof. Dr. Markus Reineke 06.10.2011, 10-12 Uhr Dr. Thorsten Weist Bitte tragen Sie die folgenden Daten leserlich
Mathematik für Physiker, Informatiker und Ingenieure
Mathematik für Physiker, Informatiker und Ingenieure Folien zu Kapitel V SS 2010 G. Dirr INSTITUT FÜR MATHEMATIK UNIVERSITÄT WÜRZBURG dirr@mathematik.uni-wuerzburg.de http://www2.mathematik.uni-wuerzburg.de
Mathematik 1 für Studierende der Biologie Teil IV: Lineare Algebra
Mathematik 1 für Studierende der Biologie Teil IV: Lineare Algebra Christian Leibold 17. November 2014 Lineare Gleichungen und Matrizen Zwei-Dimensionale Lineare Gleichungssysteme Matrizen Determinanten
Protokoll zur den Prüfungen Lineare Algebra I und II (Kurse: 01102/3) Datum :
Protokoll zur den Prüfungen Lineare Algebra I und II (Kurse: 01102/3) Datum : 26.9.2000 Dauer : je ca. 20 Min Prüfer : Noten : 1,0 Prof. Dr. Kamps Fragen zu LA1: Definition Körper, Beispiele für Körper,
6. Normale Abbildungen
SKALARPRODUKE 1 6 Normale Abbildungen 61 Erinnerung Sei V ein n-dimensionaler prä-hilbertraum, also ein n-dimensionaler Vektorraum über K (R oder C) versehen auch mit einer Skalarprodukt, ra K Die euklidische
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,
1 Euklidische und unitäre Vektorräume
1 Euklidische und unitäre Vektorräume In diesem Abschnitt betrachten wir reelle und komplexe Vektorräume mit Skalarprodukt. Dieses erlaubt uns die Länge eines Vektors zu definieren und (im Fall eines reellen