Der Durchschnitt einer Familie von σ-algebren auf M ist ebenfalls eine σ-algebra auf M. Ist also E M, so ist
|
|
- Eleonora Voss
- vor 6 Jahren
- Abrufe
Transkript
1 Maßtheorie (Versio 0.3) 1. σ-algebra Ist M eie Mege, so et ma ei System vo Teilmege A M eie σ-algebra (auf M ), we gilt: A A A A c A Ist A N eie Familie vo Mege i A, so ist N A A A ist damit stabil uter Differezbilduge, edliche ud abzählbare Durchschitts- ud Vereiigugsbilduge. Ma beachte die Ählichkeite ud Uterschiede zur Defiitio eier Topologie, ebeso wie die Trivialbeispiele M ud {, M } für eie σ-algebra. Der Durchschitt eier Familie vo σ-algebre auf M ist ebefalls eie σ-algebra auf M. Ist also E M, so ist E ist -Algebra = {B M für alle -Algebre mit E gilt B } die kleiste σ-algebra auf M, welche E ethält. Ma spricht auch vo der vo E erzeugte σ- Algebra. Die obige Durchschittsbildug ist übriges icht leer, de es gilt ja midestes E M. Hat ma eie Topologie auf M, so et ma die vo erzeugte σ-algebra Borelsch. Die Borelsche σ-algebra ethält also alle offee ud auch abgeschlossee Mege. Die Borelsche σ-algebra auf R wird offebar scho vo de halboffee Itervalle der Form ]a,b] oder auch vo dee der Form [a,b[ erzeugt, de jede offee Mege i R läßt sich als abzählbare Vereiigug solcher Itervalle darstelle. Ist A eie σ-algebra auf M, so et ma das Paar M, A eie meßbare Raum. Elemete der σ-algebra et ma auch meßbare Mege. Relativalgebra Ma eriere sich: Ist M, ei topologischer Raum ud durch N :={U N U }. N M, so defiiert ma die Relativtopologie auf N Völlig aalog: Ist M, A ei meßbarer Raum ud A N := { U N U A } N M, so defiiert ma die Relativalgebra auf N durch Produktalgebra Sid M, A, N, meßbare Räume, so et ma die vo { A B A A, B } erzeugte σ-algebra auf M N Produktalgebra ud bezeichet sie mit A Ä.
2 Wir kee die aaloge Kostruktio eier Produkttopologie: die Produkte der offee Mege bilde dere Basis, d.h. die offee Mege der Produkttopologie lasse sich als Vereiiguge offeer Rechtecke schreibe. Sid M,N topologische Räume ud A ud die zugehörige Borel- Algebre, so ist A Ä ur da die Borel-Algebra der Produkttopologie, we sich jede offee Mege als abzählbare Vereiigug offeer Rechtecke schreibe läßt. Dies ist sicher da der Fall, we die Topologie auf M ud N eie abzählbare Basis besitze. Wir möge us dukel erier, daß solche topologische Räume defiitiosgemäß dem zweite Abzählbarkeitsaxiom geüge, wie isbesodere der R mit seier gewöhliche Topologie. 2. Meßbare Abbilduge ud meßbare Fuktioe Ma eriere sich a die charakteristische Eigeschaft stetiger Abbilduge zwische topologische Räume: Urbilder offeer Mege sid offe. Etspreched et ma eie Abbildug zwische meßbare Räume meßbar, we Urbilder meßbarer Mege meßbar sid. Sid M, A, N, meßbare Räume ud wird die σ-algebra vo der Mege E erzeugt, so geügt für die Meßbarkeit eier Abbildug f : M N bereits die Meßbarkeit der Urbilder der Elemete vo E. Zum Beweis defiiere ma zuächst die Mege { A N f 1 A A }. Es ist trivial zu zeige, daß diese Mege eie σ-algebra auf N ist. Lt. Voraussetzug ethält diese σ-algebra die Mege E ud daher die vo E erzeugte σ-algebra, die ja defiitiosgemäß die kleiste σ-algebra ist, die E ethält. Also liege die Urbilder beliebiger Elemete vo i A, sid also meßbar. Betrachtet ma auf R die Borelsche σ-algebra, so ist demgemäß f : M R scho meßbar, we ur Urbilder offeer Mege meßbar sid, oder we ur Urbilder abgeschlosseer Mege meßbar sid, oder sogar we ur Urbilder vo Itervalle der Form ]a,b] meßbar sid, de jedes dieser Megesysteme erzeugt ja die Borelsche σ-algebra. Eie komplexwertige Fuktio ist geau da meßbar, we ihr Realteil ud ihr Imagiärteil meßbar sid. Kaoische Projektioe ud kaoische Ijektioe sid meßbar: Daß die Projektioe M N M ud M N N ebeso wie die Ijektioe M M N, x x, y 0, N M N, y x 0, y meßbar sid, folgt sofort aus der Defiitio der Produktalgebra. Stetige Abbilduge sid meßbar: Sid M,N topologische Räume ud f : M N stetig, so sid Urbilder offeer Mege offe, also Elemeteder Borelalgebra vo M. Nach obige Bemerkuge sid da Urbilder beliebiger Borelmege i N auch Borelmege i M, d.h. f ist meßbar bezüglich der Borelalgebre vo M,N. Hitereiaderschaltuge meßbarer Abbilduge sid meßbar: Sid M,A, N,, K, meßbare Räume ud f : M N, g : N K meßbar, so ist auch g f : M K meßbar, de für C ist g f 1 C = f 1 g 1 C A.
3 Summe ud Produkte meßbarer Fuktioe sid meßbar: M,A sei ei meßbarer Raum f, g : M R meßbare Fuktioe. Da ist f, g : M R R, x f x, g x meßbar. Sid ämlich I,J offee Itervalle i R, so ist f, g 1 I J = f 1 I g 1 J, Urbilder eies Erzeugedesystems der Produktalgebra auf R R sid also meßbar ud damit auch die Abbildug (f,g). Die Abbilduge Plus, Mal: R R R sid stetig, also meßbar. Damit sid f g :=Plus f, g ud f g :=Mal f, g Verküpfuge meßbarer Abbilduge, also meßbar. Etsprechedes gilt atürlich für Differeze, skalare Vielfache ud Quotieebilduge, solage ma icht durch Null dividiert, ebeso wie für Fuktioe, dere Bildbereich R ist, solage ma darauf achtet, daß ma Operatioe wie, 0 ausschließt. Suprema, Ifiima, Limes Superior, Limes Iferior meßbarer Fuktioe sid meßbar: M,A sei ei meßbarer Raum, f :M R eie Folge meßbarer Fuktioe. Ma defiiert sup f x :=sup f x ; etspreched if f, lim sup f, lim if f. Dabei eriere ma sich, daß der Limes Superior eier Folge reeller Zahle a als größter Häufugspukt der Folge defiiert ist. Betrachtet ma eie Folge a i R, so braucht ma sich um desse Existez keie Sorge zu mache, ud es gilt lim sup a =if sup a k k, wobei b =supa k offebar eie mooto fallede Folge ist. k Um die Meßbarkeit vo g :=sup f zu zeige, geügt es lt. obige Bemerkuge, die Meßbarkeit der Mege g 1 [a,] für jedes a R zu zeige, de die Itervalle [a, ] erzeuge ja die Borelalgebra auf R. (Z.B. ist [a,b[=[ a,] [b,] ud ]a,b[= [a 1,b[, wobei = b a ). Nu prüft ma sofort ach, ud dies wurde i der Vorlesug auch durchgeführt, daß g 1 [a,] = =1 f 1 [a,], de jedes Elemet der like Mege ist auch Elemet der rechte ud umgekehrt. Als abzählbare Vereiigug meßbarer Mege ist meßbar, was zu zeige war. g 1 [a, ] aber selbst Etspreched ist if f meßbar, ud damit auch lim sup f, lim if f. Ählich zeigt ma, daß mit f, g : M R meßbar auch max { f, g } ud mi { f, g} meßbar sid, ebeso wie f + :=max{ f, 0} ud f - := mi { f,0}. Mit diese Defiitioe sid f +, f - 0, ud es gilt f = f + f - ud f = f + f -, damit ist f meßbar, ebeso wie atürlich der Absolutbetrag eier komplexwertige meßbare Fuktio. Ist A M meßbar, so et ma eie ur auf A defiierte Fuktio mit Werte i R oder i C meßbar, we Urbilder meßbarer Mege meßbare Teilmege vo A sid. Nu ka ma eie auf A defiierte Fuktio auf gaz M fortsetze, idem ma ihr auf M-A de Wert 0 zuordet. Die so fortgesetzte Fuktio ist trivialerweise auch meßbar auf M.
4 Treppefuktioe Ist A M, so ee wir die durch A 1 für x A x ={ defiierte Fuktio die 0 für x A charakteristische Fuktio vo A. Offebar ist A geau da meßbar, we A meßbar ist. Ist A=, so ist A kostat gleich Null, immt also ur diese eie Wert a, ist A=M, so ist A kostat gleich 1, immt also ebefalls ur diese eie Wert a, asoste immt A die Werte 0 ud 1 a. Wir wolle im folgede ur positive Treppefuktioe betrachte ud uter eier solche eie meßbare Fuktio M [0,] verstehe, die ur edlich viele Werte 1, aimmt. Wir reserviere die Variable s für Treppefuktioe. Sid 1, [0,] die verschiedee Werte eier meßbare Treppefuktio s ohe de evetuell ebefalls vorhadee Wert Null, so sid die Mege A i :=s 1 { i } jedefalls meßbar, die A i sid paarweise disjukt, ud es gilt offebar s= i Ai! Der folgede Satz ist elemetar, aber fudametal für die Itegratiostheorie: Satz: Ist f : M R + meßbar, so gibt es eie mooto steigede Folge s vo Treppefuktioe mit s f ud sup s =lim s = f. Die folgede Kostruktio wurde scho i der Vorlesug durchgeführt: Für N ud 1 i 2 setze ma E i := f 1 ] i 1 2, i 2 ], sowie F := f 1 ], ] ; diese 2 Mege sid meßbar. Setzt ma u s := i 1 2 E i F, so hat die Treppefuktiosfolge s gaz eifach die im Satz beschriebee Eigeschafte. (Ma mache sich ei Bild, wie die Folge s z.b. für f :R R, x x 2 ud für f :R 2 R, x, y x 2 y 2 kokret aussieht!) 3. Positive Maße Ist M, A ei meßbarer Raum, so et ma eie Abbildug : A [0,] ei positives Maß we =0 Ist A N eie Folge paarweise disjukter meßbarer Mege, so gilt A ( σ-additivität) =1 A = =1 Setzt ma das Maß aller meßbarer Mege gleich Null, so hat ma das Nullmaß. Ist A={,M }, so hat ma mit =0 ud M =1 ebefalls ei triviales Maß. Ist A= M ud setzt ma A = A, mißt also die Azahl der Elemete vo A, so hat ma damit das scho recht iteressate sogeate abzählede Maß.
5 Das für us iteressateste Maß soll Teilmege des R ihre -dimesioale Raumihalt zuorde, also z.b. Itervalle ihre Läge, geeigete Teilmege des R 2 ihre Flächeihalt, geeigete Teilmege des R 3 ihre Raumihalt, etc. Die Kostruktio dieses Maßes, beat ach Heri Lebesgue, führe wir erst später durch. I der Vorlesug wurde gezeigt, daß ma dieses Maß icht σ-additiv für alle Teilmege des R defiiere ka, ud ma sich auf eie kleiere σ-algebra, die später zu kostruierede Lebesguesche σ-algebra beschräke muß. Ei Tripel M, A, bestehed also aus eier Mege, eier darauf defiierte σ-algebra ud eiem auf dieser σ-algebra defiierte Maß et ma auch eie Maßraum. Eifache Eigeschafte vo positiver Maße Sid A, B A disjukt ud setzt ma A 1 = A, A 2 =B, A = für 3, so erhält ma aus der σ-additivität A B = A B. Geauso: Sid A 1,, A A paarweise disjukt, so gilt A 1 A = A i. Sid A, B A ud A B, so folgt B = A B A = A B A, also A B Sei A N eie mooto steigede Familie meßbarer Mege. Setzt ma B 1 = A 1, B 1 =A 1 A, so sid die B paarweise disjukt ud es gilt i =1 =1 B i =A ud B =lim A = B, also =1 B i, währed wieder B i = A = B. Nu ist B i = A. Isgesamt also A =lim A Etspreched beweist ma mit Hilfe der de Morgasche Regel: Ist A N eie mooto fallede Familie meßbarer Mege ud gilt N: A, so folgt A =lim A (Ma kostruiert leicht ei Beispiel mit N: A = ud A =.) Ist A N eie beliebige Folge meßbarer Mege, so setzt ma lim sup diese Mege ist offebar wieder meßbar. Setzt ma B = A k k B =lim B. fallede Familie ud damit lim sup A = Nu ist A = A k, ud k, so ist B eie mooto A B, damit A B ud damit lim sup A lim sup B =lim B
6 Wäre jetzt lim sup A lim B, so gäbe es ei 0 mit B. Daher gibt es ei 0 N, so daß lim sup A lim B 0 lim B, also lim sup A B 0. Daher gibt es ei k 0 daß A k lim sup A, isgesamt also A k B 0. Dies ist aber wege A k B 0 icht möglich ud es folgt lim sup A =lim sup A Aalog hat ma für eie beliebige Folge meßbarer Mege auch die Formel lim if A =lim if A Kovergiert die Folge A, so falle Grezwert, Limes Superior ud Limes Iferior zusamme. Ist A N eie Folge icht otwedig disjukter meßbarer Mege, so gilt: A. =1 =1 Diese Eigeschaft eies Maßes et ma Subadditivitität. Ma zeigt dies, idem ma rekursiv die folgede Folge paarweise disjukter meßbarer Mege A i. Damit gilt A = =1 B ud N B A, =1 A defiiert: B 1 = A 1, B 1 =A 1 ud daraus folgt wege A = B A die Subadditivitität. =1 =1 =1 =1 Die Subadditivität folgt also aus der σ-additivität. B =, so Mege vom Maß Null ud Vervollstädigug eies Maßes Ist M,A, ei Maßraum, so bezeiche wir icht ur eie Mege A A mit A =0 als Nullmege, soder auch jede Teilmege eier solche Nullmege, die icht otwedigerweise i A liege muß. Ma et ei Maß bzw. eie Maßraum vollstädig, we jede Nullmege meßbar ist. Hat ma ei icht-vollstädiges Maß, so liegt es ahe, eier Mege B M, die sich ur um eie Nullmege vo eier meßbare Mege uterscheidet, für die es also meßbare Mege A,C A gibt mit C A =0, das Maß A = C zuzuorde. Auf diese Weise läßt sich jedes Maß zu eiem vollstädige Maß fortsetze. Dazu muß ma zeige, daß A :={B M A,C A: A B C ud C A =0 } eie σ- Algebra ist ud durch B := A ei vollstädiges Maß auf A Aufgabeblatt 12. gegebe wird, vgl. Es sei hier ohe Beweis erwäht, daß die Borel-Algebra auf dem R icht vollstädig bezüglich des Lebesgue-Maßes ist, d.h. es gibt Lebesgue-Nullmege, die icht Borel-meßbar sid. Zur
7 Kostruktio eier solche Mege beötigt ma wieder das Auswahlaxiom, ählich wie bei der i der Vorlesug gezeigte Kostruktio eier icht-lebesgue-meßbare Mege. Sei u M,A, ei vollstädiger Maßraum, f : M R eie meßbare Abbildug ud g : M R eie Abbildug, die sich ur auf eier Nullmege N vo f uterscheidet. Es soll gezeigt werde, daß auch g meßbar ist. Ma betrachte dazu h:= f g ; h ist außerhalb der Nullmege N die Nullfuktio. Ma zeigt leicht, daß h meßbar ist: Ist ämlich L R eie beliebige Mege, so ist h 1 L N, also meßbar, falls 0 L. Falls dagege 0 L, so schreibe wir L=K {0} mit 0 K ud habe h 1 L =h 1 K h 1 {0}. Wieder ist h 1 K N, also meßbar, ud h 1 {0} =: P ist eie Obermege vo M N. Es ist da aber M P M N, ud aus der Vollstädigkeit vo folgt jetzt daß P meßbar ist. Damit ist h 1 L i jedem Fall meßbar, also ist h meßbar ud damit g=f-h meßbar. Mit adere Worte: ädert ma eie auf eiem vollstädige Maßraum defiierte meßbare Fuktio auf eier Nullmege irgedwie ab, so ist die geäderte Fuktio immer och meßbar! Ma sagt, eie Eigeschaft gelte fast überall, we sie auf alle Pukte des Raums außerhalb eier Nullmege zutrifft. Wir habe ebe gezeigt: sid zwei Fuktioe fast überall gleich, so ist die eie meßbar geau da we die adere meßbar ist, ei vollstädiger Maßraum vorausgesetzt. Wie wir obe gesehe habe, köe wir aber jedes Maß zu eiem vollstädige Maß fortsetze. Wir werde später Fuktioe, die fast überall gleich sid, idetifiziere. Itegratio positiver meßbarer Fuktioe Wir gehe aus vo eiem positive Maß auf M. Sid B, A M meßbar, so setze wir A B d := A B. Am Afag steht also die Itegratio charakteristischer Fuktioe. Ist s= i Ai eie positive meßbare Treppefuktio, wobei die i 0 paarweise verschiede ud die A i paarweise disjukt sid, so setze wir A sd := Ist schließlich i A Ai d = i A A i. i =1 f : M [0,] meßbar, so setze wir A f d := sup 0 s f A sd, wobei das Supremum über die Itegrale aller positive Treppefuktioe geomme wird, die uterhalb f liege. Streg geomme müßte ma jetzt zeige, daß für de Fall, daß f selbst eie Treppefuktio ist, diese Defiitio icht mit der vorige kollidiert: der eifache Beweis sei ggf. dem Leser überlasse.
Zahlenfolgen, Grenzwerte und Zahlenreihen
KAPITEL 5 Zahlefolge, Grezwerte ud Zahlereihe. Folge Defiitio 5.. Uter eier Folge reeller Zahle (oder eier reelle Zahlefolge) versteht ma eie auf N 0 erlarte reellwertige Futio, die jedem N 0 ei a R zuordet:
MehrKapitel 4: Stationäre Prozesse
Kapitel 4: Statioäre Prozesse M. Scheutzow Jauary 6, 2010 4.1 Maßerhaltede Trasformatioe I diesem Kapitel führe wir zuächst de Begriff der maßerhaltede Trasformatio auf eiem Wahrscheilichkeitsraum ei ud
MehrLösungen der Aufgaben zur Vorbereitung auf die Klausur Mathematik für Informatiker I
Uiversität des Saarlades Fakultät für Mathematik ud Iformatik Witersemester 2003/04 Prof. Dr. Joachim Weickert Dr. Marti Welk Dr. Berhard Burgeth Lösuge der Aufgabe zur Vorbereitug auf die Klausur Mathematik
MehrNachklausur - Analysis 1 - Lösungen
Prof. Dr. László Székelyhidi Aalysis I, WS 212 Nachklausur - Aalysis 1 - Lösuge Aufgabe 1 (Folge ud Grezwerte). (i) (1 Pukt) Gebe Sie die Defiitio des Häufugspuktes eier reelle Zahlefolge (a ) N. Lösug:
MehrNennenswertes zur Stetigkeit
Neeswertes zur Stetigkeit.) Puktweise Stetigkeit: Vo Floria Modler Defiitio der pukteweise Stetigkeit: Eie Fuktio f : D R ist geau da i x D stetig, we gilt: ε > δ >, so dass f ( x) f ( x ) < ε x D mit
MehrAufgaben zur Analysis I
Aufgabe zur Aalysis I Es werde folgede Theme behadelt:. Logik, Iduktio, Mege, Abbilduge 2. Supremum, Ifimum 3. Folge, Fuktioefolge 4. Reihe, Potezreihe 5. Mootoie ud Stetigkeit 6. Differetialrechug 7.
MehrÜbungen zur Vorlesung Funktionentheorie Sommersemester 2012. Musterlösung zu Blatt 11. c n (z a) n,
f : a P UNIVERSIÄ DES SAARLANDES FACHRICHUNG 6. MAHEMAIK Prof. Dr. Rolad Speicher M.Sc. obias Mai Übuge zur Vorlesug Fuktioetheorie Sommersemester 202 Musterlösug zu Blatt Aufgabe. Zeige Sie durch Abwadlug
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,
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.
MehrAufgaben und Lösungen der Probeklausur zur Analysis I
Fachbereich Mathematik AG 5: Fuktioalaalysis Prof. Dr. K.-H. Neeb Dipl.-Math. Rafael Dahme Dipl.-Math. Stefa Wager ATECHNISCHE UNIVERSITÄT DARMSTADT SS 007 19. Jui 007 Aufgabe ud Lösuge der Probeklausur
Mehr2 Vollständige Induktion
8 I. Zahle, Kovergez ud Stetigkeit Vollstädige Iduktio Aufgabe: 1. Bereche Sie 1+3, 1+3+5 ud 1+3+5+7, leite Sie eie allgemeie Formel für 1+3+ +( 3)+( 1) her ud versuche Sie, diese zu beweise.. Eizu5% ZiseproJahragelegtes
Mehr... a ik) i=1...m, k=1...n A = = ( a mn
Zurück Stad: 4..6 Reche mit Matrize I der Mathematik bezeichet ma mit Matrix im Allgemeie ei rechteckiges Zahleschema. I der allgemeie Darstellug habe die Zahle zwei Idizes, de erste für die Zeileummer,
Mehr1 Analysis T1 Übungsblatt 1
Aalysis T Übugsblatt A eier Weggabelug i der Wüste lebe zwei Brüder, die vollkomme gleich aussehe, zwische dee es aber eie gewaltige Uterschied gibt: Der eie sagt immer die Wahrheit, der adere lügt immer.
MehrBeweistechniken Vollständige Induktion - Beispiele, Erweiterungen und Übungen
Beweistechike Vollstädige Iduktio - Beispiele, Erweiteruge ud Übuge Alex Chmelitzki 15. März 005 1 Starke Iduktio Eie etwas abgewadelte Form der Iduktio ist die sogeate starke Iduktio. Bei dieser Spielart
Mehr15.4 Diskrete Zufallsvariablen
.4 Diskrete Zufallsvariable Vo besoderem Iteresse sid Zufallsexperimete, bei dee die Ergebismege aus reelle Zahle besteht bzw. jedem Elemetarereigis eie reelle Zahl zugeordet werde ka. Solche Zufallsexperimet
MehrWintersemester 2006/2007, Universität Rostock Abgabetermin: spätestens 24.10.2006, 09:00 Uhr. Aufgabe 1.1: (5 P)
Serie Abgabetermi: spätestes 24.0.2006, 09:00 Uhr Aufgabe.: 5 P Zeige Sie, dass das geometrische Mittel icht größer ist als das arithmetische Mittel, d.h., dass für alle Zahle a, b R mit a, b 0 gilt ab
MehrÜbungsaufgaben zur Vorlesung ANALYSIS I (WS 12/13) Serie 10
Humboldt-Uiversität zu Berli Istitut für Mathematik Prof. A. Griewak Ph.D.; Dr. A. Hoffkamp; Dipl.Math. T.Bosse; Dipl.Math. L. Jase Übugsaufgabe zur Vorlesug ANALYSIS I (WS 2/3) Serie 0 Musterlösug S.
Mehr1 Grenzwerte und Stetigkeit bei Funktionen mehrerer Variablen
KARLSRUHER INSTITUT FÜR TECHNOLOGIE INSTITUT FÜR ANALYSIS Dr. Christoph Schmoeger Heiko Hoffma SS 204 6.04.204 Höhere Mathematik II für die Fachrichtug Iformatik. Saalübug (6.04.204) Grezwerte ud Stetigkeit
Mehrx 2 + 2 m c Φ( r, t) = n q n (t) φ n ( r) (5) ( + k 2 n ) φ n ( r) = 0 (6a)
Quatisierug eies skalare Feldes Das Ziel ist eigetlich das elektromagetische Feld zu quatisiere, aber wie ma scho a de MAXWELLsche Gleichuge sehe ka, ist es zu kompliziert, um damit zu begie. Außerdem
MehrBitte schicken Sie mir eine E-mail, wenn Sie einen Fehler gefunden haben 1. Moritz Kaßmann
Das folgede Skript zur Vorlesug Spezielle Aspekte der Aalysis für Studierede des Lehramts a Grud, Haupt ud Realschule wird fortlaufed aktualisiert ud verädert werde. Das Skript ethält bei weitem icht alle
MehrSatz Ein Boolescher Term t ist eine Tautologie genau dann, wenn t unerfüllbar ist.
Erfüllbarkeit, Uerfüllbarkeit, Allgemeigültigkeit Defiitio Eie Belegug β ist passed zu eiem Boolesche Term t, falls β für alle atomare Terme i t defiiert ist. (Wird ab jetzt ageomme.) Ist β(t) = true,
MehrAufgaben zur vollständigen Induktion
c 7 by Raier Müller - Aufgabe zur vollstädige Idutio We ichts aderes agegebe ist, da gelte die Behauptuge für IN {; ; ;...}. A) Teilbareit: ) ist gerade (d.h. durch teilbar). ) ist durch teilbar. ) ist
Mehrn 1,n 2,n 3,...,n k in der Stichprobe auftreten. Für die absolute Häufigkeit können wir auch die relative Häufigkeit einsetzen:
61 6.2 Grudlage der mathematische Statistik 6.2.1 Eiführug i die mathematische Statistik I der mathematische Statistik behadel wir Masseerscheiuge. Wir habe es deshalb im Regelfall mit eier große Zahl
MehrSUCHPROBLEME UND ALPHABETISCHE CODES
SUCHPROBLEME UND ALPHABETISCHE CODES Der Problematik der alphabetische Codes liege Suchprobleme zugrude, dere Lösug dem iformatiostheoretische Problem der Fidug eies (optimale) alphabetische Codes gleich
MehrInstitut für Stochastik Prof. Dr. N. Bäuerle Dipl.-Math. S. Urban
Istitut für tochastik Prof. Dr. N. Bäuerle Dipl.-Math.. Urba Lösugsvorschlag 9. Übugsblatt zur Vorlesug Fiazmathematik I Aufgabe Ei euartiges Derivat) Wir sid i eiem edliche, arbitragefreie Fiazmarkt,
MehrÜbungsblatt 1 zur Vorlesung Angewandte Stochastik
Dr Christoph Luchsiger Übugsblatt 1 zur Vorlesug Agewadte Stochastik Repetitio WT Herausgabe des Übugsblattes: Woche 9, Abgabe der Lösuge: Woche 1 (bis Freitag, 1615 Uhr), Rückgabe ud Besprechug: Woche
MehrAUFGABENSTELLUNG (ZUSAMMENFASSUNG) 2 SPEZIFIKATION 2. Datenfluß und Programmablauf 2. Vorbedingung 3. Nachbedingung 3. Schleifeninvariante 3
INHALTSVERZEICHNIS AUFGABENSTELLUNG (ZUSAMMENFASSUNG) 2 SPEZIFIKATION 2 Datefluß ud Programmablauf 2 Vorbedigug 3 Nachbedigug 3 Schleifeivariate 3 KONSTRUKTION 4 ALTERNATIVE ENTWURFSMÖGLICHKEITEN 5 EFFEKTIVE
MehrZusammenfassung Wirtschaftsinformatik Stefan Käßmann
I. Iformatio ud Nachricht 1. Iformatio ud Nachricht - Nachricht (Sytax), Sigale, Zeiche - Iformatio (Sematik), bit - Rausche 2. digitale Nachrichte - digitale Sigale (Sigalparameter aus edlicher Zeichevorrat)
MehrStetigkeit und Differenzierbarkeit. Vorlesung zur Didaktik der Analysis
Stetigkeit ud Dierezierbarkeit Vorlesug zur Didaktik der Aalysis Ihalt Nachtrag: Fuktioegrezwert Stetigkeit Aschauliche Bedeutug Mathematische Präzisierug Topologische Charakterisierug Gleichmäßige Stetigkeit
Mehr2. Gleichwertige Lösungen
8. Gleichwertige Lösuge Für die Lösug jeder lösbare Aufgabe gibt es eie uedliche Azahl vo (abstrakte ud kokrete) Algorithme. Das folgede Problem illustriert, dass eie Aufgabe eifacher oder kompliziert,
MehrFolgen und Reihen Glege 03/01
Folge ud Reihe Glege 03/0 I diesem Script werde folgede Theme behadelt: Folge (Eiführug)... Arithmetische Folge... Geometrische Folge...3 Mootoie...4 Kovergez...5 Grezwert...6 Schrake...7 Arithmetische
MehrKapitel 6: Quadratisches Wachstum
Kapitel 6: Quadratisches Wachstum Dr. Dakwart Vogel Ui Esse WS 009/10 1 Drei Beispiele Beispiel 1 Bremsweg eies PKW Bremsweg Auto.xls Ui Esse WS 009/10 Für user Modell des Bremsweges gilt a = a + d a =
Mehr3. Tilgungsrechnung. 3.1. Tilgungsarten
schreier@math.tu-freiberg.de 03731) 39 2261 3. Tilgugsrechug Die Tilgugsrechug beschäftigt sich mit der Rückzahlug vo Kredite, Darlehe ud Hypotheke. Dabei erwartet der Gläubiger, daß der Schulder seie
MehrVersuch 13/1 NEWTONSCHE INTERFERENZRINGE Blatt 1 NEWTONSCHE INTERFERENZRINGE
Versuch 3/ NEWTONSCHE INTERFERENZRINGE Blatt NEWTONSCHE INTERFERENZRINGE Die Oberfläche vo Lise hat im allgemeie Kugelgestalt. Zur Messug des Krümmugsradius diet das Sphärometer. Bei sehr flacher Krümmug
MehrInformatik II Dynamische Programmierung
lausthal Iformatik II Dyamische Programmierug. Zachma lausthal Uiversity, ermay zach@i.tu-clausthal.de Zweite Techik für de Algorithmeetwurf Zum Name: "Dyamische " hat ichts mit "Dyamik" zu tu, soder mit
MehrMathematik Abiturwissen. Script von Michael Telgkamp Vorlesung Dr. Bruder
Mathematik Abiturwisse Script vo Michael Telgkamp Vorlesug Dr. Bruder . Eiführug Abiturwisse Mathematik / 9. Zahlebereiche: N atürliche Zahle Z gaze Zahle Q ratioale Zahle R reelle Zahle C komplee Zahle
MehrPage-Rank: Markov-Ketten als Grundlage für Suchmaschinen im Internet
Humboldt-Uiversität zu Berli Istitut für Iformatik Logik i der Iformatik Prof. Dr. Nicole Schweikardt Page-Rak: Markov-Kette als Grudlage für Suchmaschie im Iteret Skript zum gleichamige Kapitel der im
MehrGrundgesamtheitsanaylsen und Stichproben. Betrachtungen zur Stichprobenfindung
MaMaEuSch Maagemet Mathematics for Europea Schools http://www.mathematik.uikl.de/ mamaeusch Grudgesamtheitsaaylse ud Stichprobe. Betrachtuge zur Stichprobefidug Paula Lagares Justo Puerto 1 MaMaEuSch 2
MehrBINOMIALKOEFFIZIENTEN. Stochastik und ihre Didaktik Referentin: Iris Winkler 10.11.2008
Stochasti ud ihre Didati Refereti: Iris Wiler 10.11.2008 Aufgabe: Führe Sie i der Seudarstufe II die Biomialoeffiziete als ombiatorisches Azahlproblem ei. Erarbeite Sie mit de Schülerie ud Schüler mithilfe
MehrMengenbegriff und Mengendarstellung
R. Brikma http://brikma-du.de Seite 1 05.10.008 Megebegriff ud Megedarstellug Eie Mege, ist die Zusammefassug bestimmter, wohluterschiedeer Objekte userer Aschauug ud useres Dekes welche Elemete der Mege
MehrVORKURS MATHEMATIK DRAISMA JAN, ÜBERARBEITET VON BÜHLER IRMGARD UND TURI LUCA
VORKURS MATHEMATIK DRAISMA JAN, ÜBERARBEITET VON BÜHLER IRMGARD UND TURI LUCA Motag: Zahle, Variable, Algebraische Maipulatio Zahlemege. Die atürliche Zahle hat der liebe Gott gemacht. Alles adere ist
MehrElementare Wahrscheinlichkeitsrechnung und Statistik
CURANDO UNIVERSITÄT ULM SCIENDO DOCENDO Elemetare Wahrscheilichkeitsrechug ud Statistik Uiversität Ulm Istitut für Stochastik Vorlesugsskript Prof. Dr. Volker Schmidt Stad: Witersemester 28/9 Ulm, im Februar
MehrLV "Grundlagen der Informatik" Programmierung in C (Teil 2)
Aufgabekomplex: Programmiere i C (Teil vo ) (Strukturierte Datetype: Felder, Strukture, Zeiger; Fuktioe mit Parameterübergabe; Dateiarbeit) Hiweis: Alle mit * gekezeichete Aufgabe sid zum zusätzliche Übe
MehrStatistik mit Excel 2013. Themen-Special. Peter Wies. 1. Ausgabe, Februar 2014 W-EX2013S
Statistik mit Excel 2013 Peter Wies Theme-Special 1. Ausgabe, Februar 2014 W-EX2013S 3 Statistik mit Excel 2013 - Theme-Special 3 Statistische Maßzahle I diesem Kapitel erfahre Sie wie Sie Date klassifiziere
MehrAllgemeine Lösungen der n-dimensionalen Laplace-Gleichung und ihre komplexe Variable
Allgemeie Lösuge der -dimesioale Laplace-Gleichug ud ihre komplexe Variable Dr. rer. at. Kuag-lai Chao Göttige, de 4. Jauar 01 Abstract Geeral solutios of the -dimesioal Laplace equatio ad its complex
MehrBeschreibende Statistik Kenngrößen in der Übersicht (Ac)
Beschreibede Statistik Kegröße i der Übersicht (Ac) Im folgede wird die Berechugsweise des TI 83 (sowie vo SPSS, s. ute) verwedet. Diese geht auf eie Festlegug vo Moore ud McCabe (00) zurück. I der Literatur
MehrAlgebra und Zahlentheorie WS 13/14 Lösungsskizzen zu Zettel 5 PD Dr. Tobias Finis Frederik Garbe, Huy Le Duc
Algebra ud Zahletheorie WS 13/14 Lösugsskizze zu Zettel 5 FU Berli Dozet: Tutore: Zetralübug: PD Dr. Tobias Fiis Frederik Garbe, Huy Le Duc David Müßig Bitte beachte: Diese Lösuge sid Lösugsskizze. Es
Mehr-LERNZENTRUM, ETH ZÜRICH
SEQUENZ, LESETEXT. Eie löchrige Gerade Eis ist gaz klar: Es gibt uedlich viele ratioale Zahle, ud es wird icht möglich sei, auf der Zahlgerade irgedei Itervall zu fide, i dem sich keie eizige ratioale
MehrEin kleines Einmaleins über Mittelwertbildungen
Vorlesugsergäzug zur Igeieurmathematik R.Brigola Ei kleies Eimaleis über Mittelwertbilduge Grudlage über arithmetische Mittel, geometrische Mittel, harmoische Mittel, quadratische Mittel ud das arithmetisch-geometrische
MehrInnerbetriebliche Leistungsverrechnung
Ierbetriebliche Leistugsverrechug I der Kostestellerechug bzw. im Betriebsabrechugsboge (BAB ist ach der Erfassug der primäre Kostestellekoste das Ziel, die sekudäre Kostestellekoste, also die Koste der
Mehr2. Einführung in die Geometrische Optik
2. Eiührug i die Geometrische Optik 2. Allgemeie Prizipie 2.. Licht ud Materie Optische Ssteme werde ür de Spektralbereich zwische dem extreme Ultraviolette ( m) ud dem thermische Irarote (Q-Bad bei 2
MehrÜbungen mit dem Applet Fourier-Reihen
Fourier-Reihe 1 Übuge mit dem Applet Fourier-Reihe 1 Mathematischer Hitergrud... Übuge mit dem Applet... 3.1 Eifluss der Azahl ud der Sprugstelle...3. Eifluss vo y-verschiebug ud Amplitude...4.3 Eifluss
MehrGruppe 108: Janina Bär Christian Hörr Robert Rex
TEHNIHE UNIVEITÄT HEMNITZ FAULTÄT FÜ INFOMATI Hardwarepraktikum im W /3 Versuch 3 equetielle ysteme I Gruppe 8: aia Bär hristia Hörr obert ex hemitz, 7. November Hardwarepraktikum equetielle ysteme I Aufgabe
MehrTransformator. n Windungen
echische iversität Dresde stitut für Ker- ud eilchephysik R. Schwierz V/5/29 Grudpraktikum Physik Versuch R rasformator rasformatore werde i viele ereiche der Elektrotechik ud Elektroik eigesetzt. Für
MehrStatistik Einführung // Konfidenzintervalle für einen Parameter 7 p.2/39
Statistik Eiführug Kofidezitervalle für eie Parameter Kapitel 7 Statistik WU Wie Gerhard Derfliger Michael Hauser Jörg Leeis Josef Leydold Güter Tirler Rosmarie Wakolbiger Statistik Eiführug // Kofidezitervalle
MehrArithmetische und geometrische Folgen. Die wichtigsten Theorieteile. und ganz ausführliches Training. Datei Nr
DEMO für ZAHLENFOLGEN Teil 2 Arithmetische ud geometrische Folge Die wichtigste Theorieteile ud gz ausführliches Traiig Datei Nr. 40012 Neu geschriebe ud sehr erweitert Std: 4. Februar 2010 INTERNETBIBLIOTHEK
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
Mehr8.3. Komplexe Zahlen
8.. Komplee Zhle Wie bereits i 8.. drgestellt, wurde die fortlufede Erweiterug der Zhlbereiche durch die Eiführug immer kompleerer Recheopertioe otwedig:. Auf de türliche Zhle führte der Wusch ch iverse
Mehr2. Diophantische Gleichungen
2. Diophatische Gleichuge [Teschl05, S. 91f] 2.1. Was ist eie diophatische Gleichug ud wozu braucht ma sie? Def D2-1: Eie diophatische Gleichug ist eie Polyomfuktio i x,y,z,, bei der als Lösuge ur gaze
MehrWahrscheinlichkeit und Statistik
ETH Zürich HS 2015 Prof. Dr. P. Embrechts Wahrscheilichkeit ud Statistik D-INFK Lösuge Serie 2 Lösug 2-1. (a Wir bereche P [W c B] auf zwei Arte: (a Wir betrachte folgede Tabelle: Azahl W W c B 14 6 B
MehrMathematik für Wirtschaftswissenschaftler Beispiele, Graken, Beweise. c Uwe Jensen
Mathematik für Wirtschaftswisseschaftler Beispiele, Grake, Beweise c Uwe Jese 8. Oktober 2007 Ihaltsverzeichis 4 Folge, Reihe, Grezwerte, Stetigkeit 47 4. Folge ud Reihe............................ 47
MehrGeometrische Folgen. Auch Wachstumsfolgen Viele Aufgaben. Lösungen nur auf der Mathe-CD Hier nur Ausschnitte. Datei Nr
ZAHLENFOLGEN Teil Geometrische Folge Auch Wachstumsfolge Viele Aufgabe Lösuge ur auf der Mathe-CD Hier ur Ausschitte Datei Nr. 00 Friedrich Buckel März 00 Iteretbibliothek für Schulmathematik 00 Geometrische
MehrMonte Carlo-Simulation
Mote Carlo-Simulatio Mote Carlo-Methode Der Begriff Mote Carlo-Methode etstad i de 1940er Jahre, als ma im Zusammehag mit dem Bau der Atombombe die Simulatio vo Zufallsprozesse erstmals i größerem Stil
MehrAT AB., so bezeichnet man dies als innere Teilung von
Teilverhältisse Aus der Geometrie der Dreiecke ket ma die Aussage, dass der Schwerpukt T eies Dreiecks die Seitehalbierede im Verhältis : teilt. Für die Strecke AT ud TM gilt gemäß der Abbildug AT : TM
MehrByzantinische Einigung im Full-Information-Modell in O(log n) Runden
Byzatiische Eiigug im Full-Iformatio-Modell i O(log ) Rude Martia Hüllma Uiversität Paderbor (martiah@upb.de) Zusammefassug. Byzatiische Eiigug stellt ei grudlegedes Problem im Bereich verteilter Systeme
MehrKapitel 6: Statistische Qualitätskontrolle
Kapitel 6: Statistische Qualitätskotrolle 6. Allgemeies Für die Qualitätskotrolle i eiem Uterehme (produzieredes Gewerbe, Diestleistugsuterehme, ) gibt es verschiedee Möglichkeite. Statistische Prozesskotrolle
MehrEvaluierung einer Schulungsmaßnahme: Punktezahl vor der Schulung Punktezahl nach der Schulung. Autoritarismusscore vor/nach Projekt
2.4.5 Gauss-Test ud t-test für verbudee Stichprobe 2.4.5.8 Zum Begriff der verbudee Stichprobe Verbudee Stichprobe: Vergleich zweier Merkmale X ud Y, die jetzt a deselbe Persoe erhobe werde. Vorsicht:
Mehrsuw m3 = abc. Quadervolumen: abh; Prismenvolumen 1/2abh = Gh.
Volumeberechug Allgemei: Zerlegt ma eie Körper i Teilkörper, so ist sei Volume gleich der Summe der Volumia der Teilkörper. Volume des Quaders Das Volume des Quaders errechet sich als Produkt seier Kateläge.
MehrKleines Matrix-ABC. Fachgebiet Regelungstechnik Leiter: Prof. Dr.-Ing. Johann Reger. 1 Elementares
4 6 Fachgebiet Regelugstechik Leiter: Prof. Dr.-Ig. Joha Reger Kleies Matrix-ABC 1 Eleetares Eie ( )-Matrix ist eie rechteckige Aordug vo reelle oder koplexe Zahle a ij (auch Skalare geat) ud besteht aus
Mehr1.2. Taylor-Reihen und endliche Taylorpolynome
1.. aylor-reihe ud edliche aylorpolyome 1..1 aylor-reihe Wir köe eie Fuktio f() i eier Umgebug eies Puktes o gut durch ihre agete i o: t o () = f(o) + f (o) (-o) aäher: Wir sehe: Je weiter wir vo o weg
MehrKunde. Kontobewegung
Techische Uiversität Müche WS 2003/04, Fakultät für Iformatik Datebaksysteme I Prof. R. Bayer, Ph.D. Lösugsblatt 4 Dipl.-Iform. Michael Bauer Dr. Gabi Höflig 17.11. 2003 Abbildug E/R ach relatioal - Beispiel:
MehrWissenschaftliches Arbeiten Studiengang Energiewirtschaft
Wisseschaftliches Arbeite Studiegag Eergiewirtschaft - Auswerte vo Date - Prof. Dr. Ulrich Hah WS 01/013 icht umerische Date Tet-Date: Datebak: Name, Eigeschafte, Matri-Tabelleform Spalte: übliche Aordug:
MehrLernhilfe in Form eines ebooks
Ziseszisrechug Lerhilfe i Form eies ebooks apitel Thema Seite 1 Vorwort ud Eiführug 2 2 Theorie der Ziseszisrechug 5 3 Beispiele ud Beispielrechuge 12 4 Testaufgabe mit Lösuge 18 Zis-Ziseszis.de 212 Seite
Mehrcubus EV als Erweiterung für Oracle Business Intelligence
cubus EV als Erweiterug für Oracle Busiess Itelligece... oder wie Oracle-BI-Aweder mit Essbase-Date vo cubus outperform EV Aalytics (cubus EV) profitiere INHALT 01 cubus EV als Erweiterug für die Oracle
MehrZahlen, Folgen, Reihen. In diesem Kapitel wird nun wirklich der Grundstein der Analysis gelegt, darüber hinaus sollten. Kapitel 2
Kapitel Zahle, Folge, Reihe I diesem Kapitel wird u wirklich der Grudstei der Aalysis gelegt, darüber hiaus sollte wir us och etwas de verschiedee Zahlbereiche widme. Mit atürliche Zahle rechet ma bereits
Mehr1 = 1. 6 Induktionsannahme: Die Formal gelte für n = k. Induktionsschritt: Gültigkeit der Formel für k+1: 1 2 + 2 2 +... + k 2 + (k + 1) 2 = 2 = 6 = 6
65 Eric Müller Vollstädige Iduktio Nach GIUSEPPE PEANO (858-93) ka ma die Mege N der atürliche Zahle durch folgede Axiome defiiere []:. ist eie atürliche Zahl.. Zu jeder atürliche Zahl gibt es geau eie
MehrTao De / Pan JiaWei. Ihrig/Pflaumer Finanzmathematik Oldenburg Verlag 1999 =7.173,55 DM. ges: A m, A v
Tao De / Pa JiaWei Ihrig/Pflaumer Fiazmathematik Oldeburg Verlag 1999 1..Ei Darlehe vo. DM soll moatlich mit 1% verzist ud i Jahre durch kostate Auitäte getilgt werde. Wie hoch sid a) die Moatsrate? b)
Mehr186.813 Algorithmen und Datenstrukturen 1 VU 6.0 1. Übungstest SS 2012 26. April 2012
Techische Uiversität Wie Istitut für Computergraphik ud Algorithme Arbeitsbereich für Algorithme ud Datestrukture 186.813 Algorithme ud Datestrukture 1 VU 6.0 1. Übugstest SS 2012 26. April 2012 Mache
MehrKlasse: Platzziffer: Punkte: / Graph zu f
Pflichtteil Mathematik I Aufgabe P Name: Vorame: Klasse: Platzziffer: Pukte: / P.0 Gegebe ist die Fuktio f mit der Gleichug (siehe Zeichug). y x8 y,25 4 mit GI IRIR Graph zu f O x P. x 8 Die Pukte C (x,25
Mehr14 Statistische Beziehungen zwischen nomi nalen Merkmalen
14 Statistische Beziehuge zwische omi ale Merkmale 14.1 Der Chi Quadrat Test auf Uabhägigkeit für Vier Feldertafel 14.2 Der Chi Quadrat Test auf Uabhägigkeit für r s Kotigeztafel 14.3 Zusammmehagsmaße
MehrBeispiel: p-wert bei Chi-Quadrat-Anpassungstest (Grafik) Auftragseingangsbeispiel, realisierte Teststatistik χ 2 = , p-wert: 0.
8 Apassugs- ud Uabhägigkeitstests Chi-Quadrat-Apassugstest 81 Beispiel: p-wert bei Chi-Quadrat-Apassugstest (Grafik) Auftragseigagsbeispiel, realisierte Teststatistik χ 2 = 12075, p-wert: 00168 f χ 2 (4)
Mehr25. Extremwertberechnung und Taylor-Entwicklung
25. Extremwertberechug ud Taylor-Etwicklug 329 25. Extremwertberechug ud Taylor-Etwicklug Im letzte Kapitel habe wir gesehe, wie ma für Abbilduge zwische mehrdimesioale Räume das Kozept der Differezierbarkeit
MehrWegen der (mit einem Fehler von nur +1,0 recht guten) Näherung an die Kreiszahl
Seite 1 Fiboacci-Wachstum Axel Köig Es werde stetige Wachstumsfuktioe vorgestellt, die diskretes additives Wachstum ach Fiboacci optimal approximiere. Darüber hiaus wird die Vermutug aufgestellt, dass
MehrTestumfang für die Ermittlung und Angabe von Fehlerraten in biometrischen Systemen
Testumfag für die Ermittlug ud Agabe vo Fehlerrate i biometrische Systeme Peter Uruh SRC Security Research & Cosultig GmbH peter.uruh@src-gmbh.de Eileitug Biometrische Systeme werde durch zwei wichtige
MehrKonfidenzintervall_fuer_pi.doc Seite 1 von 6. Konfidenzintervall für den Anteilswert π am Beispiel einer Meinungsumfrage
Kofidezitervall_fuer_pi.doc Seite 1 vo 6 Kofidezitervall für de Ateilswert π am Beispiel eier Meiugsumfrage Nach eier Meiugsumfrage der Wochezeitug Bezirksblatt vom März 005, ei halbes Jahr vor de Ladtagswahle
MehrWS 2000/2001. zeitanteiliger nomineller Jahreszinssatz für eine unterjährige Verzinsungsperiode bei einfachen Zinsen
Aufgabe 1: WS 2000/2001 Aufgabe 1: (4 P (4 Pukte) Gebe Sie die Formel zur Bestimmug des relative sowie des koforme Zissatzes a ud erläuter Sie die Uterschiede bzw. Gemeisamkeite der beide Zisfüße. Lösug:
Mehr6. Reihen. 6. Reihen 63
6. Reihe 63 6. Reihe Wir wolle us u mit eiem spezielle Typ vo Folge beschäftige, der i der Praxis sehr häufig vorkommt: ämlich Folge, die i der Form (a 0, a 0 + a, a 0 + a + a 2,... für gewisse a K gegebe
MehrFehlerrechnung. 3. Genauigkeit von Meßergebnissen am Beispiel der Längenmessung
1 Gie 11/000 Fehlerrechug 1. Physikalische Größe: Zahlewert ud Eiheit. Ursache vo Meßfehler 3. Geauigkeit vo Meßergebisse am Beispiel der Lägemessug 4. Messug eier kostate Größe ud Mittelwert 5. Messug
MehrDas Digitale Archiv des Bundesarchivs
Das Digitale Archiv des Budesarchivs 2 3 Ihaltsverzeichis Das Digitale Archiv des Budesarchivs 4 Techische Ifrastruktur 5 Hilfsmittel zur Archivierug 5 Archivierugsformate 6 Abgabe vo elektroische Akte
Mehr3 Kritischer Bereich zum Niveau α = 0.10: K = (χ 2 k 1;1 α, + ) = (χ2 5;0.90, + ) = (9.236, + ) 4 Berechnung der realisierten Teststatistik:
8 Apassugs- ud Uabhägigkeitstests Chi-Quadrat-Apassugstest 81 Beispiel: p-wert bei Chi-Quadrat-Apassugstest (Grafik) Auftragseigagsbeispiel, realisierte Teststatistik χ 2 1275, p-wert: 168 8 Apassugs-
MehrWahrscheinlichkeit & Statistik
Wahrscheilichkeit & Statistik created by Versio: 3. Jui 005 www.matheachhilfe.ch ifo@matheachhilfe.ch 079 703 7 08 Mege als Sprache der Wahrscheilichkeitsrechug, Begriffe, Grudregel Ereigisraum: Ω Ω Mege
Mehr6.1 Grundlagen der Wahrscheinlichkeitsrechnung 6.1.1 Definitionen und Beispiele Beispiel 1 Zufallsexperiment 1,2,3,4,5,6 Elementarereignis
6. Grudlage der Wahrscheilichkeitsrechug 6.. Defiitioe ud Beispiele Spiele aus dem Alltagslebe: Würfel, Müze, Karte,... u.s.w. sid gut geeiget die Grudlage der Wahrscheilichkeitsrechug darzustelle. Wir
MehrHöhere Finanzmathematik. Sehr ausführliches Themenheft (d. h. mit Theorie) Aber auch mit vielen Trainingsaufgaben
Expoetielles Wachstum Höhere Fiazmathematik Sehr ausführliches Themeheft (d. h. mit Theorie) Aber auch mit viele Traiigsaufgabe Es hadelt sich um eie Awedug vo Expoetialfuktioe (Wachstumsfuktioe) Datei
MehrWiederkehrende XML-Inhalte in Adobe InDesign importieren
Wiederkehrede XML-Ihalte i Adobe IDesig importiere Dieses Tutorial soll als Quick & Dirty -Kurzaleitug demostriere, wie wiederkehrede XML-Ihalte (z. B. aus Datebake) i Adobe IDesig importiert ud formatiert
Mehr= T. 1.1. Jährliche Ratentilgung. 1.1. Jährliche Ratentilgung. Ausgangspunkt: Beispiel:
E Tilgugsrechug.. Jährliche Raeilgug Ausgagspuk: Bei Raeilgug wird die chuldsumme (Newer des Kredis [Aleihe, Hypohek, Darleh]) i gleiche Teilberäge T geilg. Die Tilgugsrae läss sich ermiel als: T =.. Jährliche
Mehr3. Einführung in die Statistik
3. Eiführug i die Statistik Grudlegedes Modell zu Date: uabhägige Zufallsgröße ; : : : ; mit Verteilugsfuktio F bzw. Eizelwahrscheilichkeite p ; : : : ; p r i de Aweduge: kokrete reale Auspräguge ; : :
MehrMarek Kubica, Diskrete Strukturen Übungsblatt 13 Gruppe 11
Mrek Kubic, kubic@i.tum.de Diskrete Strukture Übugsbltt Gruppe Pukteverteilug: Σ Aufgbe () 8 () 7 Der Grph B ht de Prüfer-Code,,,,, der zustde kommt, we m de kleiste Kote vom Grd streicht ud de dere, übrig
MehrStatistik I/Empirie I
Vor zwei Jahre wurde ermittelt, dass Elter im Durchschitt 96 Euro für die Nachhilfe ihrer schulpflichtige Kider ausgebe. I eier eue Umfrage uter 900 repräsetativ ausgewählte Elter wurde u erhobe, dass
MehrAVANTI Neuerungen. Inhalt. I. Neuerungen Version 16. 1. Pin Funktion. 2. Status für Nachtragspositionen. 3. DBD Baupreise EFB
Neueruge Software Techologie GmbH 67433 Neustadt / Weistraße Ihalt I. Neueruge Versio 16 3 1. Pi Fuktio 3 2. Status für Nachtragspositioe 5 3. DBD Baupreise EFB 6 4. Programm Eistiegs Assistet 8 5. Voreistellugs-Assistet
MehrStatistik I Februar 2005
Statistik I Februar 2005 Aufgabe 0 Pukte Ei Merkmal X mit de mögliche Auspräguge 0 ud, das im Folgede wie ei kardialskaliertes Merkmal behadelt werde ka, wird a Merkmalsträger beobachtet. Dabei bezeichet
Mehr