26 Eigenschaften der Eigenwerte, Eigenvektoren und Eigenräume

Größe: px
Ab Seite anzeigen:

Download "26 Eigenschaften der Eigenwerte, Eigenvektoren und Eigenräume"

Transkript

1 Lieare Algebra II SS Prof Dr Mafred Leiz Kapiel VIII: Das Eigewerproblem 26: Eigeschafe der Eigewere, K 26 Eigeschafe der Eigewere, Eigeveore ud Eigeräume A Eigeschafe der Eigewere B Eigeschafe der Eigeveore ud der Eigeräume 47

2 A Eigeschafe der Eigewere PROPOSITION 261 Es sei A M ( ) Geau da is die Zahl λ = ei Eigewer vo A, we A eie siguläre (ich iverierbare) Marix is LEMMA 262 Die Marix A M ( ) habe das charaerisische Polyom p A ( λ) Da gil für die charerisische Polyome der raspoiere Marix ojugier p ( λ ) = c ( A Geau da is die Zahl λ = ei Eigewer vo A, we A eie siguläre (ich iverierbare) Marix is PROPOSITION 261 (Elemeare Tasache) (a) Es sei A M ( ) Geau da is die Zahl λ = ei Eigewer vo A, we A eie siguläre (ich iverierbare) Marix is (b) (i) Es sei A M ( ) Is λ ei Eigewer vo A mi der algebraische Vielfachhei v, da is die zu λ ojugier omplexe Zahl λ ei Eigewer der ojugier omplexe Marix A mi der ämliche algebraische Vielfachhei v (ii) Es sei A M ( ) eie Marix mi reelle Eiräge Is λ ei Eigewer vo A mi der algebraische Vielfachhei v, da is die zu λ ojugier omplexe Zahl λ ebefalls ei Eigewer vo A ud zwar ha daλ die ämliche algebraische Vielfachhei v (i) Is λ ei Eigewer der omplexe Marix A M, ( ) mi der algebraische Vielfachheiv, da is die zu λ ojugier omplexe Zahl λ ei Eigewer der Marix = A A mi der gleiche algebraische Vielfachhei v Zwische de charaerisische Polyome gil die Beziehug p ( λ) = p ( λ) A A c c (Dabei is p A ( λ) : = (, we p A ( λ) = ( ) (ii) Is A M, ( ), da habe A ud A dasselbe charaerisische Polyom ud dieselbe Eigewere mi deselbe algebraische Vielfachheie (ii) Is λ ei Eigewer der reelle Marix A M, ( ) mi der algebraische Vielfachhei v, da is die zu λ ojugier omplexe Zahl λ ebefalls ei Eigewer vo A ud zwar ha daλ die ämliche algebraische Vielfachhei v 48

3 Bemerug Auch reelle Marize A M ( ) öe omplexe Eigewere λ \ habe (a) Der Veor v is ei Eigeveor der lieare Abbildug α, da hier v =α( v) v Es is v = α ( v) =λv mi λ 15 Auch jedes salare Vielfache σv vo v mi σ is ei Eigeveor vo α zum ämliche Eigewer λ Der Veor w is ei Eigeveor der lieare Abbildug α, da hier w =α( w) w (b) Der Veor v 1 is ei Eigeveor der lieare Abbildug β, da hier v1 =β( v1) v1 Es is v1 =β ( v1) =λ1v 1 mi λ1 15 Der zum Eigewer λ 1 gehörede Eigeraum E 1= v1 ha hier die Dimesio 1 ud v 1 is eie Basis dieses Raums Auch jeder adere vom Nullveor verschiedee Veor aus E 1 is ei Eigeveor vo β zum ämliche Eigewer λ 1 Koveio Is A M ( ) eie reelle Marix ud sid alle Eigewere vo A reell, so beschrä ma sich abweiched vo Defiiio 251 üblicherweise bei der Berachug vo Eigeveore auf reelle Eigeveore x ud beim Sudium der Eigeräume abweiched vo obiger Defiiio 253 auf die reelle Eigeräume E λ : = { x : A x =λ x} Bemeruge (i) Is λ ei Eigewer der omplexe Marix A M ( ) mi der algebraische Vielfachhei v, da is die zu λ ojugier omplexe Zahl λ ei Eigewer der ojugier omplexe Marix A mi der ämliche algebraische Vielfachhei v (ii) Is λ ei Eigewer der reelle Marix A M ( ) mi der algebraische Vielfachhei v, da is die zu λ ojugier omplexe Zahl λ ebefalls ei Eigewer vo A ud zwar ha daλ die ämliche algebraische Vielfachhei v Bemeruge (i) Is λ ei Eigewer der omplexe Marix A M ( ) mi der algebraische Vielfachheiv, da is die zu λ ojugier omplexe Zahl λ ei Eigewer der Marix = A A mi der gleiche algebraische Vielfachhei v Zwische de charaerisische Polyome gil die Beziehug p ( λ) = p A A c ( λ) c (Dabei is p A ( λ) : = (, we p A ( λ) = ( ) (ii) Is A M ( ), da habe A ud, dieselbe Eigewere mi deselbe algebraische Vielfachheie,,, A dasselbe charaerisische Polyom ud DEFINITION 262 (Spur eier Marix) Uer der Spur eier quadraische Marix A M ( ) verseh ma die Summe der Haupdiagoaleleme vo A, 49,

4 Spur( A) : = a + a + K + a = a 1,1 2,2, i, i i= 1 SATZ 263 Es sei A M, ( ) ud λ 1, λ2, K, λ seie die Eigewere vo A (alle Eigewere espreched ihrer algebraische Vielfachhei higeschriebe) Es gil: Spur( A ) = λ1+ K+λ, de( A ) = λ L 1 λ 5

5 Lieare Algebra II SS Prof Dr Mafred Leiz Kapiel VIII: Das Eigewerproblem 26: Eigeschafe der Eigewere, K SATZ 264 Es sei A M, ( ) Schreib ma das charaerisische Polyom vo A i der Form 1 2 pa ( λ) = ( + c 1 ( + c 2( + K+ c1 ( + c hi, so gil: c 1 = Spur( A), c = de( A) Bemerug Das charaerisische Polyom eier zweireihige Marix A M2, 2 ( ) is 2 p A ( λ) =λ Spur ( A) λ+ de( A) DEFINITION 265 (Ähliche Marize) Zwei Marize A, B M ( ) [ A, B M ( ) ] heiße ählich [reell-ählich], we es eie,, iverierbare Marix T M, ( ) [ T, ( )] gil B= T 1 A T M gib, so dass 1 Bemerug Sid zwei reelle Marize A, B M, ( ) -ählich, dh B= T A T mi eier iverierbare Marix T M, ( ), so is dami ich gesag, dass diese beide Marize auch -ählich sid SATZ 266 Ähliche Marize habe dasselbe charaerisische Polyom, dieselbe Eigewere mi deselbe algebraische Vielfachheie, dieselbe Spur ud dieselbe Deermiae B Eigeschafe der Eigeveore ud Eigeräume SATZ 267 Eigeveore zu verschiedee Eigewere eier Marix sid ses liear uabhägig SATZ 268 (Verallgemeierug vo Saz 267) Wähl ma aus jedem Eigeraum eier Marix eie oder gegebeefalls auch mehrere liear uabhägige Veore aus, so is die Gesamhei der ausgewähle Veore isgesam liear uabhägig 51

6 Lieare Algebra II SS Prof Dr Mafred Leiz Kapiel VIII: Das Eigewerproblem 26: Eigeschafe der Eigewere, K DEFINITION 269 Es sei λ ei Eigewer der quadraische Marix A Die Dimesio des zugehörige Eigeraums E λ e ma die geomerische Vielfachhei des Eigewers λ, geomerische Vielfachhei des Eigewers λ = Dim( E ) λ SATZ 261 (Zusammehag zwische geomerischer ud algebraischer Vielfachhei) Es sei λ ei Eigewer der quadraische Marix A Weier sei v die algebraische Vielfachhei ud w die geomerische Vielfachhei vo λ Da gil: w v oder aders ausgedrüc Dim( E λ ) algebraische Vielfachhei vo λ FOLGERUNG 2611 Es sei λ ei Eigewer der quadraische Marix A Is λ ei eifacher Eigewer, dh is desse algebraische Vielfachhei gleich 1, da is auch seie geomerische Vielfachhei gleich 1 Dh der zugehörige Eigeraum E ha die Dimesio 1 λ 52

6 Folgen. 6.4 Folgen reeller Zahlen. Mathematik für Informatiker B, SS 2012 Dienstag 5.6. $Id: folgen.tex,v /06/05 11:12:18 hk Exp $

6 Folgen. 6.4 Folgen reeller Zahlen. Mathematik für Informatiker B, SS 2012 Dienstag 5.6. $Id: folgen.tex,v /06/05 11:12:18 hk Exp $ Mathematik für Iformatiker B, SS 0 Diestag 5.6 $Id: folge.tex,v. 0/06/05 ::8 hk Exp $ 6 Folge 6.4 Folge reeller Zahle I der letzte Sitzug habe wir de Begriff des Grezwerts eier Folge i eiem metrische Raum

Mehr

1 Vollständige Induktion

1 Vollständige Induktion 1 Vollstädige Idutio 1.1 Idutiosbeweise Das Beweisprizip der vollstädige Idutio ist eies der wichtigste Hilfsmittel der Mathemati icht ur der Aalysis. Es fidet Verwedug bei pratische alle Aussage, die

Mehr

Einige wichtige Ungleichungen

Einige wichtige Ungleichungen Eiige wichtige Ugleichuge Has-Gert Gräbe, Leipzig http://www.iformatik.ui-leipzig.de/~graebe 1. Februar 1997 Ziel dieser kurze Note ist es, eiige wichtige Ugleichuge, die i verschiedee Olympiadeaufgabe

Mehr

4 Konvergenz von Folgen

4 Konvergenz von Folgen 4 Kovergez vo Folge Defiitio 4.. Sei M eie Mege. Ist 0 Z ud für jedes Z mit 0 ei a M gegebe, so et ma die Abbildug { Z; 0 } M, a eie Folge i M. Abkürzed schreibt ma für eie solche Abbildug auch a ) 0 oder

Mehr

1.3 Funktionen. Seien M und N Mengen. f : M N x M : 1 y N : y = f(x) nennt man Funktion oder Abbildung. Beachte: Zuordnung ist eindeutig.

1.3 Funktionen. Seien M und N Mengen. f : M N x M : 1 y N : y = f(x) nennt man Funktion oder Abbildung. Beachte: Zuordnung ist eindeutig. 1.3 Fuktioe Seie M ud N Mege f : M N x M : 1 y N : y fx et ma Fuktio oder Abbildug. Beachte: Zuordug ist eideutig. Bezeichuge: M : Defiitiosbereich N : Bildbereich Zielmege vo f Der Graph eier Fuktio:

Mehr

Eigenwerte und Eigenvektoren

Eigenwerte und Eigenvektoren Eigenwere un Eigenvekoren Vorbemerkung: Is ie n n Marix inverierbar, so ha as lineare Gleichungssysem A x b für jees b genau eine Lösung, nämlich x A b. Grun: i A x A A b b, ii Is y eine weiere Lösung,

Mehr

von solchen Abbildungen. Eine solche Folge bestimmt für jedes x M die Folge der Werte f n. Schreibt man dies noch einmal formal hin, so erhält man:

von solchen Abbildungen. Eine solche Folge bestimmt für jedes x M die Folge der Werte f n. Schreibt man dies noch einmal formal hin, so erhält man: Gleichmäßige Kovergez Wir betrachte im Folgede Abbilduge f : M N, wobei M eie Mege ud N ei metrischer Raum ist. Isbesodere iteressiere ud Folge f vo solche Abbilduge. Eie solche Folge bestimmt für jedes

Mehr

Übungen zur Vorlesung Funktionentheorie Sommersemester 2012. Musterlösung zu Blatt 11. c n (z a) n,

Übungen 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

Mehr

Einführende Beispiele Arithmetische Folgen. Datei Nr SW. Das komplette Manuskript befindet sich auf der Mathematik - CD.

Einführende Beispiele Arithmetische Folgen. Datei Nr SW. Das komplette Manuskript befindet sich auf der Mathematik - CD. ZAHLENFOLGEN Eiführede Beispiele Arithmetische Folge Datei Nr. 400 SW Das komplette Mauskript befidet sich auf der Mathematik - CD Friedrich Buckel Februar 00 Iteratsgymasium Schloß Torgelow Ihalt Eiführede

Mehr

Seminar De Rham Kohomologie und harmonische Differentialformen - 2. Sitzung

Seminar De Rham Kohomologie und harmonische Differentialformen - 2. Sitzung Semiar De Rham Kohomologie ud harmoische Differetialforme - 2. Sitzug Torste Hilgeberg 26. April 24 1 Orietierug Defiitio: Zwei Karte heiße orietiert verbude, we das Differetial des Kartewechsels positive

Mehr

Allgemeine Lösungen der n-dimensionalen Laplace-Gleichung und ihre komplexe Variable

Allgemeine 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

Mehr

$Id: reihen.tex,v /06/14 13:59:06 hk Exp $

$Id: reihen.tex,v /06/14 13:59:06 hk Exp $ Mathematik für Iformatiker B, SS 202 Doerstag 4.6 $Id: reihe.tex,v.9 202/06/4 3:59:06 hk Exp $ 7 Reihe 7.4 Kovergezkriterie für Reihe 7.4. Alterierede Reihe Wir hatte gesehe das die harmoische Reihe divergiert,

Mehr

α β Ein sphärisches Dreieck ist durch drei Großkreise begrenzt (Abb. 2).

α β Ein sphärisches Dreieck ist durch drei Großkreise begrenzt (Abb. 2). Has Walser, [20150801] Sphärische Vielecke Aregug: H. E., P. 1 Worum geht es? Die Flächeformel für sphärische Vielecke, isbesodere sphärische Dreiecke, lässt sich eifach ud kosistet mit Hilfe der Außewikel

Mehr

Lösungen der Aufgaben zur Vorbereitung auf die Klausur Mathematik für Informatiker I

Lösungen 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

Mehr

Computer-Graphik 2 SS 10

Computer-Graphik 2 SS 10 5/3/10 lausthal omputer-raphik I. Zachma lausthal Uiversity, ermay zach@i.tu-clausthal.de Frühe Beispiele / Motivatio Beispiele für : Parameter t auf der erade Kotevektor bei B-Splies u,v-parameter bei

Mehr

... a ik) i=1...m, k=1...n A = = ( a mn

... 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,

Mehr

Maximum Likelihood Version 1.6

Maximum Likelihood Version 1.6 Maximum Likelihood Versio 1.6 Uwe Ziegehage 15. November 2005 Logarithmegesetze log a (b) + log a (c) = log a (b c) (1) log a (b) log a (c) = log a (b/c) (2) log a (b c ) = c log a (b) (3) Ableitugsregel

Mehr

Kleines Matrix-ABC. Fachgebiet Regelungstechnik Leiter: Prof. Dr.-Ing. Johann Reger. 1 Elementares

Kleines 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

Mehr

15.4 Diskrete Zufallsvariablen

15.4 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

Mehr

5.3 Wachstum von Folgen

5.3 Wachstum von Folgen 53 Wachstum vo Folge I diesem Abschitt betrachte wir (rekursiv oder aders defiierte) Folge {a } = ud wolle vergleiche, wie schell sie awachse, we wächst Wir orietiere us dabei a W Hochstättler: Algorithmische

Mehr

Testen statistischer Hypothesen

Testen statistischer Hypothesen Kapitel 9 Teste statistischer Hypothese 9.1 Eiführug, Sigifiaztests Sigifiaztest für µ bei der ormalverteilug bei beatem σ = : X i seie uabhägig ud µ, ) verteilt, µ sei ubeat. Stelle eie Hypothese über

Mehr

= T. 1.1. Jährliche Ratentilgung. 1.1. Jährliche Ratentilgung. Ausgangspunkt: Beispiel:

= 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

Mehr

Kapitel 4: Stationäre Prozesse

Kapitel 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

Mehr

Übungen zur Vorlesung Funktionentheorie Sommersemester 2012. Musterlösung zu Blatt 0

Übungen 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,

Mehr

4. Die Menge der Primzahlen. Bertrands Postulat

4. Die Menge der Primzahlen. Bertrands Postulat O. Forster: Eiführug i die Zahletheorie 4. Die Mege der Primzahle. Bertrads Postulat 4.1. Satz (Euklid. Es gibt uedlich viele Primzahle. Beweis. Wir zeige, dass es zu jeder edliche Mege p 1, p 2,..., p

Mehr

α : { n Z n l } n a n IR

α : { n Z n l } n a n IR 1 KAPITEL VI. ZAHLENFOLGEN UND REIHEN 1) REELLE ZAHLENFOLGEN: i) Jede Abbildug α : IN a IR heiÿt 'reelle Zahlefolge' bzw. 'Folge i IR'. Ma otiert diese i der Form α = a ) IN = a ) =0 = a 0, a 1, a 2,...)

Mehr

Einführung in die Grenzwerte

Einführung in die Grenzwerte Eiführug i die Grezwerte Dieser Text folgt hauptsächlich der Notwedigkeit i sehr kurzer Zeit eie Idee ud Teile ihrer Awedug zu präsetiere, so dass relativ schell mit dieser Idee gerechet werde ka. Der

Mehr

Kryptologie: Kryptographie und Kryptoanalyse Kryptologie ist die Wissenschaft, die sich mit dem Ver- und Entschlüsseln von Informationen befasst.

Kryptologie: Kryptographie und Kryptoanalyse Kryptologie ist die Wissenschaft, die sich mit dem Ver- und Entschlüsseln von Informationen befasst. Krytologie: Krytograhie ud Krytoaalyse Krytologie ist die Wisseschaft, die sich mit dem Ver- ud Etschlüssel vo Iformatioe befasst. Beisiel Iteretkommuikatio: Versiegel (Itegrität der Nachricht) Sigiere

Mehr

Investitionsund Finanzierungsplanung mittels Kapitalwertmethode, Interner Zinsfuß

Investitionsund Finanzierungsplanung mittels Kapitalwertmethode, Interner Zinsfuß Ivesiiosud Fiazierugsplaug miels Kapialwermehode, Ierer Zisfuß Bearbeie vo Fraka Frid, Chrisi Klegel WI. Aufgabe: Eie geplae Ivesiio mi Aschaffugsausgabe vo.,- läss jeweils zum Jahresede die folgede Eiahme

Mehr

Statistische Modelle und Parameterschätzung

Statistische Modelle und Parameterschätzung Kapitel 2 Statistische Modelle ud Parameterschätzug 2. Statistisches Modell Die bisher betrachtete Modellierug eies Zufallsexperimetes erforderte isbesodere die Festlegug eier W-Verteilug. Oft besteht

Mehr

Vorlesung Informationssysteme

Vorlesung Informationssysteme Saarbrücke, 2.05.205 Iformatio Systems Group Vorlesug Iformatiossysteme Vertiefug Kapitel 4: Vo (E)ER is Relatioemodell Erik Buchma (buchma@cs.ui-saarlad.de) Foto: M. Strauch Aus de Videos wisse Sie......welche

Mehr

Aufgaben zur Analysis I

Aufgaben 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.

Mehr

Kovarianz und Korrelation

Kovarianz und Korrelation Kapitel 2 Kovariaz ud Korrelatio Josef Leydold c 2006 Mathematische Methode II Kovariaz ud Korrelatio 1 / 41 Lerziele Mathematische ud statistische Grudlage der Portfoliotheorie Kovariaz ud Korrelatio

Mehr

Wir weisen die Gültigkeit der 4Axiome der sigma-algebra für die Potenzmenge einer endlichen Menge A nach!

Wir weisen die Gültigkeit der 4Axiome der sigma-algebra für die Potenzmenge einer endlichen Menge A nach! Lösug zu Übug 4 Prof. Dr. B.Grabowski E-Post: grabowski@htw-saarlad.de Zu Aufgabe ) Wir weise die Gültigkeit der 4Axiome der sigma-algebra für die Potezmege eier edliche Mege A ach! ) Die leere Mege ud

Mehr

C. Eicher Analysis Study Center ETH Zürich HS Summen. k=1

C. Eicher Analysis Study Center ETH Zürich HS Summen. k=1 C Eicher Aaysis Study Ceter ETH Zürich HS 015 Summe Die Summe vo mehrere Zahe a 1, a,, a a mit Hife des Summezeiches geschriebe werde a 1 + a + + a a Hier heisst Laufvariabe oder Summatiosidex ud 1 bzw

Mehr

Die Gasgesetze. Die Beziehung zwischen Volumen und Temperatur (Gesetz von J.-L. und J. Charles): Gay-Lussac

Die Gasgesetze. Die Beziehung zwischen Volumen und Temperatur (Gesetz von J.-L. und J. Charles): Gay-Lussac Die Gasgesetze Die Beziehug zwische olume ud Temeratur (Gesetz vo J.-L. Gay-Lussac ud J. Charles): cost. T oder /T cost. cost.. hägt h vo ud Gasmege ab. Die extraolierte Liie scheidet die Temeratur- skala

Mehr

17. Kapitel: Die Investitionsplanung

17. Kapitel: Die Investitionsplanung ABWL 17. Kapiel: Die Ivesiiosplaug 1 17. Kapiel: Die Ivesiiosplaug Leifrage des Kapiels: Welche Type vo Ivesiiosobjeke gib es? Wie läss sich die Voreilhafigkei eies Ivesiiosobjeks fesselle? Wie ka aus

Mehr

i=0 a it i das erzeugende Polynome von (a 0,..., a j ).

i=0 a it i das erzeugende Polynome von (a 0,..., a j ). 4 Erzeugede Fuktioe ud Polyome Defiitio 4 Sei a = (a 0, a, eie Folge vo atürliche Zahle, da heißt die formale Potezreihe f a (t := i 0 a it i die erzeugede Fuktio vo a Gilt a i = 0 für i > j, so heißt

Mehr

Ungleichungen werden mit Äquivalenzumformungen gelöst. Hierzu werden die sogenannten Monotoniegesetze angegeben.

Ungleichungen werden mit Äquivalenzumformungen gelöst. Hierzu werden die sogenannten Monotoniegesetze angegeben. Floria Häusler Ugleichuge. Grudsätzliches I folgede ist ur vo reelle Zahle die Rede, ohe daß dies im eizele betot wird. Es seie A, B, C,... Terme reeller Zahle, u. U. auch mit Variable. Für Ugleichuge

Mehr

14 Statistische Beziehungen zwischen nomi nalen Merkmalen

14 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

Mehr

Zahlenfolgen, Grenzwerte und Zahlenreihen

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:

Mehr

Prof. Dr. Holger Dette Musterlösung Statistik I Sommersemester 2009 Dr. Melanie Birke Blatt 5

Prof. Dr. Holger Dette Musterlösung Statistik I Sommersemester 2009 Dr. Melanie Birke Blatt 5 Prof. Dr. Holger Dette Musterlösug Statistik I Sommersemester 009 Dr. Melaie Birke Blatt 5 Aufgabe : 4 Pukte Sei X eie Poissoλ verteilte Zufallsvariable mit λ > 0, ud die Verlustfuktio L sei defiiert durch

Mehr

Streifzug durch die Welt der Binome und darüber hinaus

Streifzug durch die Welt der Binome und darüber hinaus www.mathemati-etz.de Copyright, Page 1 of 6 Streifzug durch die Welt der Biome ud darüber hiaus Die biomische Formel sid ützliche Istrumete, welche i viele Gebiete der Mathemati gewibriged eigesetzt werde

Mehr

Finanzmathematische Formeln und Tabellen

Finanzmathematische Formeln und Tabellen Jui 2008 Dipl.-Betriebswirt Riccardo Fischer Fiazmathematische Formel ud Tabelle Arbeitshilfe für Ausbildug, Studium ud Prüfug im Fach Fiaz- ud Ivestitiosrechug Dieses Werk, eischließlich aller seier Teile,

Mehr

3 Leistungsbarwerte und Prämien

3 Leistungsbarwerte und Prämien Leisugsbarwere ud Prmie 23 3 Leisugsbarwere ud Prmie Zie: Rechemehode zur Ermiug der Barwere ud Prmie bei übiche Produe der Lebesversicherug. 3. Eemeare Barwere ud Kommuaioszahe Barwer eier Erebesfaeisug

Mehr

6. Die Gamma-Funktion

6. Die Gamma-Funktion 6.. Die Gamma-Futio ist für C mit Re > 0 defiiert durch Γ( := 0 t e t dt (Euler-Itegral. Bemerug. Es ist t e t = t x e t mit x = Re. Beatlich overgiert 0 t x e t dt für x > 0 (das ist die reelle Gamma-Futio.

Mehr

Konvergenz von Folgen reeller Zufallsvariablen

Konvergenz von Folgen reeller Zufallsvariablen Kapitel 4 Kovergez vo Folge reeller Zufallsvariable 4. Fa-sichere ud ochaische Kovergez Seie (Ω, C, ) ei W-Raum, X ( N) eie Folge reeller Zufallsvariable auf Ω ud X eie reelle Zufallsvariable auf Ω. Defiitio

Mehr

Nennenswertes zur Stetigkeit

Nennenswertes 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

Mehr

Zahlenfolgen und Konvergenzkriterien

Zahlenfolgen und Konvergenzkriterien www.mathematik-etz.de Copyright, Page of 7 Zahlefolge ud Kovergezkriterie Defiitio: (Zahle-Folge, Grezwert) Eie Folge ist eie Abbildug der atürliche Zahle i die Mege A. Es ist also im Fall A: ; f: mit

Mehr

Satz Ein Boolescher Term t ist eine Tautologie genau dann, wenn t unerfüllbar ist.

Satz 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,

Mehr

3.2) Die Spar-Armutsfalle 3.2.1) Das Grundmodell

3.2) Die Spar-Armutsfalle 3.2.1) Das Grundmodell 3.2 Die Spar-Armusfalle 3.2.1 Das Grudmodell We EL eifach eie iedrigere Sparquoe wähle ud deshalb ärmer bleibe, lieg ei Ewiclugsladproblem vor. => Aber spare EL freiwillig weiger? Arme Mesche öe ers spare,

Mehr

= a n: Wurzelexponent x: Radikand oder Wurzelbasis a: Wurzelwert Bei der ersten Wurzel wird einfach das Wurzelzeichen weggelassen.

= a n: Wurzelexponent x: Radikand oder Wurzelbasis a: Wurzelwert Bei der ersten Wurzel wird einfach das Wurzelzeichen weggelassen. Wurzelgesetze Gesetzmäßigkeite Grudlage Das Wurzelziehe (oder Radiziere) ist die Umkehrug des Potezieres. Daher sid die Wurzelgesetze de Potezgesetze sehr ählich. Die Wurzel aus eier positive Zahl ergibt

Mehr

Informatik II Dynamische Programmierung

Informatik 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

Mehr

Aufgaben zur vollständigen Induktion

Aufgaben 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

Mehr

Wissenschaftliches Arbeiten Studiengang Energiewirtschaft

Wissenschaftliches 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:

Mehr

Kapitel 6: Quadratisches Wachstum

Kapitel 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 =

Mehr

A D A E B D D E D E D C C D E

A D A E B D D E D E D C C D E ie Kombiatori beschäftigt sich mit der Zusammestellug vo lemete eier Mege. s werde 2 Kugel ohe Zurüclege aus zwei Ure gezoge. ie erste Ure ethält 3 Kugel ; ; ud die zweite Ure 2 Kugel ;. ie erste Kugel

Mehr

x 2 + 2 m c Φ( r, t) = n q n (t) φ n ( r) (5) ( + k 2 n ) φ n ( r) = 0 (6a)

x 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

Mehr

TECHNISCHE UNIVERSITÄT MÜNCHEN

TECHNISCHE UNIVERSITÄT MÜNCHEN TECHNISCHE UNIVERSITÄT MÜNCHEN Zetrum Mathematik PROF. DR.DR. JÜRGEN RICHTER-GEBERT, VANESSA KRUMMECK, MICHAEL PRÄHOFER Höhere Mathematik für Iformatiker II (Sommersemester 004 Lösuge zu Aufgabeblatt 7

Mehr

1.1 Berechnung des Endwerts einer Einmalanlage bei linearer ganzjähriger Verzinsung nach n Verzinsungsjahren

1.1 Berechnung des Endwerts einer Einmalanlage bei linearer ganzjähriger Verzinsung nach n Verzinsungsjahren Forelsalug zur Fiazatheatik 1. Eifache Zisrechug (lieare Verzisug) 1.1 Berechug des Edwerts eier Eialalage bei liearer gazjähriger Verzisug ach Verzisugsjahre p = 1 + = ( 1+ i ) 1 1.2 Berechug des Gegewartswerts

Mehr

Sinus- + Cosinus-Funktion und komplexe Wurzel

Sinus- + Cosinus-Funktion und komplexe Wurzel Dr. Siegfried Echterhoff Aalysis 1 Vorlesug WS 08 09 6 Polarkoordiate Sius- + Cosius-Fuktio ud komplexe Wurzel 6.1 Im folgede seik 1 1 := {z C z = 1} der Kreis i C mit Radius 1 ud Mittelpukt 0. Wir defiiere

Mehr

TECHNISCHE UNIVERSITÄT MÜNCHEN

TECHNISCHE UNIVERSITÄT MÜNCHEN TECHNISCHE UNIVERSITÄT MÜNCHEN Zetrum Mathemati PROF DRDR JÜRGEN RICHTER-GEBERT, VANESSA KRUMMECK, MICHAEL PRÄHOFER Höhere Mathemati für Iformatier I Witersemester 2003/2004 Aufgabeblatt 8 12 Dezember

Mehr

BINOMIALKOEFFIZIENTEN. Stochastik und ihre Didaktik Referentin: Iris Winkler 10.11.2008

BINOMIALKOEFFIZIENTEN. 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

Mehr

AT AB., so bezeichnet man dies als innere Teilung von

AT 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

Mehr

Page-Rank: Markov-Ketten als Grundlage für Suchmaschinen im Internet

Page-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

Mehr

1 Analysis T1 Übungsblatt 1

1 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.

Mehr

Statistik I Februar 2005

Statistik 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

Klasse: Platzziffer: Punkte: / Graph zu f

Klasse: 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

Mehr

Ü b u n g s b l a t t 1

Ü b u n g s b l a t t 1 Mathe für Physier I Witersemester 03/04 Walter Oevel 16 10 003 Ü b u g s b l a t t 1 Abgabe vo Aufgabe am 310003 i der Übug Aufgabe 1*: (Aussagelogi 5 Bouspute) Vo de folgede drei Aussage ist geau eie

Mehr

Nachklausur - Analysis 1 - Lösungen

Nachklausur - 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:

Mehr

2. Diophantische Gleichungen

2. 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

Mehr

Mit Ideen begeistern. Mit Freude schenken.

Mit Ideen begeistern. Mit Freude schenken. Mehr Erfolg. I jeder Beziehug. Mit Idee begeister. Mit Freude scheke. Erfolgreiches Marketig mit Prämie, Werbemittel ud Uterehmesausstattuge. Wo Prämie ei System habe, hat Erfolg Methode. Die Wertschätzug

Mehr

Rapid Control Prototyping

Rapid Control Prototyping Rapid orol Prooypig Alexader Kuzieov THM Üerich Modellildug dyaicher Syee Ideifiaio dyaicher Syee Modellaierer Ewurf vo Regelreie Modellaiere Te Echzeifähige Ipleeierug Rapid orol Prooypig: Ziele Aufelle

Mehr

Fehlerrechnung. 3. Genauigkeit von Meßergebnissen am Beispiel der Längenmessung

Fehlerrechnung. 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

Mehr

1 Einführende Worte 2

1 Einführende Worte 2 Sara Adams Semiarvortrag Rekursive Fuktioe - WS 2004/05 1 Sara Adams Semiarvortrag Rekursive Fuktioe - WS 2004/05 2 1 Eiführede Worte Semiar Grudlegede Algorithme Auflösug vo Rekursioe 1.1 Beispiele Bevor

Mehr

4. Vektorräume mit Skalarprodukt

4. Vektorräume mit Skalarprodukt 4. Vektorräume mit Skalarprodukt Wiederholug: V=R x, y R: x= x x i x, y= y y, :R R R Skalarprodukt Stadardskalarprodukt lieare Abbildug mit 2 Argumete 4. Eigeschafte vo Skalarprodukte Def.: Es sei V ei

Mehr

Mathematische Probleme, SS 2015 Donnerstag $Id: convex.tex,v /05/21 18:28:20 hk Exp $

Mathematische Probleme, SS 2015 Donnerstag $Id: convex.tex,v /05/21 18:28:20 hk Exp $ $Id: covex.tex,v 1.18 2015/05/21 18:28:20 hk Exp $ 3 Kovexgeometrie 3.2 Die platoische Körper Ei platoischer Körper vo Typ (, m) ist ei kovexer Polyeder desse Seitefläche alle gleichseitige -Ecke ud i

Mehr

Die erste Zeile ("Nummerierung") denkt man sich also dazu. Häufig wird eine Indexschreibweise benutzt um ein Folgenglied zu kennzeichnen.

Die erste Zeile (Nummerierung) denkt man sich also dazu. Häufig wird eine Indexschreibweise benutzt um ein Folgenglied zu kennzeichnen. Folge ud Reihe (Izwische Stoff der Hochschule. ) Stad: 30.03.205. Folge Was sid Zahlefolge? Z.B. oder Das ist die vereifachte Wertetabelle eier Fuktio geschriebe wie üblich bei Fuktioe i eier Wertetabelle.

Mehr

(4) = 37,7 % mit 37,7 % Wahrscheinlichkeit sind es höchstens 4 Fahrräder, das ist recht hoch; man kann also die Behauptung nicht wirklich ablehnen.

(4) = 37,7 % mit 37,7 % Wahrscheinlichkeit sind es höchstens 4 Fahrräder, das ist recht hoch; man kann also die Behauptung nicht wirklich ablehnen. Schülerbuchseite 98 1 Lösuge vorläufig IV Beurteilede Statistik S. 98 p S. 1 p w a t Tabelle Tabelle dowloadbar im Iteretauftritt 1 Teste vo Hypothese 1 a) Erwartugswert μ = 5 ud Stadardabweichug σ = 1,6;

Mehr

Aufgaben und Lösungen Ausarbeitung der Übungsstunde zur Vorlesung Analysis I

Aufgaben und Lösungen Ausarbeitung der Übungsstunde zur Vorlesung Analysis I Aufgabe ud Lösuge Ausarbeitug der Übugsstude zur Vorlesug Aalysis I Witersemester 2008/2009 Übug am 09.2.2008 Übug 8 Eileitug Es soll och eimal auf die agebotee Sprechstude higewiese werde, sowie auf mögliche

Mehr

Statistische Maßzahlen. Statistik Vorlesung, 10. März, 2010. Beispiel. Der Median. Beispiel. Der Median für klassifizierte Werte.

Statistische Maßzahlen. Statistik Vorlesung, 10. März, 2010. Beispiel. Der Median. Beispiel. Der Median für klassifizierte Werte. Statistik Vorlesug,. ärz, Statistische aßzahle Iformatio zu verdichte, Besoderheite hervorzuhebe ittelwerte Aufgabe: die Lage der Verteilug auf der Abszisse zu zeige. Der odus: derjeige Wert, der im Häufigste

Mehr

Bitte schicken Sie mir eine E-mail, wenn Sie einen Fehler gefunden haben 1. Moritz Kaßmann

Bitte 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

Mehr

Logik. Wahrheitstafeln - für verschiedene Belegungen der logischen Variable wird der Wahrheitswert logischer Ausdrücke angegeben

Logik. Wahrheitstafeln - für verschiedene Belegungen der logischen Variable wird der Wahrheitswert logischer Ausdrücke angegeben . Eiführug Logik Defiitio: Uter eier ussage versteht ma die gedakliche Widerspiegelug eies Sachverhaltes der objektive Realität, bei dem eideutig etschiede werde ka, ob er wahr oder falsch ist. Operatioe

Mehr

Prof. Dr. Günter Hellmig. Klausurenskript Finanzmathematik

Prof. Dr. Günter Hellmig. Klausurenskript Finanzmathematik Prof. Dr. Güter Hellig lausureskript Fiazatheatik Ihalt: lausur vo WS 9/. Eifache Zise: Vorschüssigkeit ud Nachschüssigkeit. Reterechug: Reteedwert ud Retebarwert 3. Tilgugsrechug: Tilgugspla bei Ratetilgug

Mehr

Eingangsprüfung Stochastik,

Eingangsprüfung Stochastik, Eigagsprüfug Stochastik, 5.5. Wir gehe stets vo eiem Wahrscheilichkeitsraum (Ω, A, P aus. Die Borel σ-algebra auf wird mit B bezeichet, das Lebesgue Maß auf wird mit λ bezeichet. Aufgabe ( Pukte Sei x

Mehr

Frage: Was ist die wahrscheinlichste Verteilung von Teilchen auf verschiedene Energien bei vorgegebener Temperatur?

Frage: Was ist die wahrscheinlichste Verteilung von Teilchen auf verschiedene Energien bei vorgegebener Temperatur? oltzmaverteilug Frage: Was ist die wahrscheilichste Verteilug vo eilche auf verschiedee ergie bei vorgegebeer emeratur? Zur Herleitug etrachtug vo Moleülschwiguge. Durch Quatisierug der ergie gibt es ur

Mehr

Indizieren Sie die folgenden Summen und Produkte gemäß der Vorgabe um und schreiben Sie sie einmal explizit aus: 5

Indizieren Sie die folgenden Summen und Produkte gemäß der Vorgabe um und schreiben Sie sie einmal explizit aus: 5 FU Berli: WiSe 13-14 (Aalysis 1 - Lehr.) Übugsaufgabe Zettel 9 Aufgabe 37 Idiziere Sie die folgede Summe ud Produte gemäß der Vorgabe um ud schreibe Sie sie eimal explizit aus: 5 (a) + 1) 0( Lösug. Die

Mehr

Reihen Arithmetische Reihen Geometrische Reihen. Datei Nr (Neu bearbeitet und erweitert) Juni Friedrich W. Buckel

Reihen Arithmetische Reihen Geometrische Reihen. Datei Nr (Neu bearbeitet und erweitert) Juni Friedrich W. Buckel Zahlefolge Teil 3 Reihe Reihe Arithmetische Reihe Geometrische Reihe Datei Nr. 4003 (Neu bearbeitet ud erweitert) Jui 005 Friedrich W. Buckel Iteretbibliothek für Schulmathematik Ihalt Defiitio eier Reihe

Mehr

Versuch 13/1 NEWTONSCHE INTERFERENZRINGE Blatt 1 NEWTONSCHE INTERFERENZRINGE

Versuch 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

Mehr

Aufgabe 1: Funktionale Modellierungen

Aufgabe 1: Funktionale Modellierungen Didaktik des Sachreches (Sek. I) Übugsblatt 4 Dr. Astrid Brikma Name, Vorame: Matrikelummer: Doppelte Lösuge führe zum Verlust aller Pukte beider Persoe-Gruppe. Die Lösuge sid hadschriftlich abzugebe.

Mehr

3.2 Potenzreihen und komplexe Taylorentwicklung

3.2 Potenzreihen und komplexe Taylorentwicklung 40 Kapitel 3. Holomorphe Fuktioe 3.2 Potezreihe ud komplexe Tayloretwicklug Wede wir us u de Reiheetwickluge vo Fuktioe zu. 3.2. Defiitio Uter eier Potezreihe um de Pukt z 0 C versteht ma eie Reihe der

Mehr

Musterlösung zu Übungsblatt 2

Musterlösung 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.

Mehr

Algebra und Zahlentheorie WS 13/14 Lösungsskizzen zu Zettel 5 PD Dr. Tobias Finis Frederik Garbe, Huy Le Duc

Algebra 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

1 Funktionen und Flächen

1 Funktionen und Flächen Fuktioe ud Fläche. Fläche Defiitio: Die Ebee R ist defiiert als Mege aller geordete Paare vo reelle Zahle: R = {(,, R} Der erste Eitrag heißt da auch Koordiate ud der zweite Koordiate. Für zwei Pukte (,,

Mehr

Statistik I/Empirie I

Statistik 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

Mehr

Physikalische Analyse der Dimensionierungsgrundlagen zur Entwicklung einer Methode zur Konzipierung und Optimierung eines Elektromobils

Physikalische Analyse der Dimensionierungsgrundlagen zur Entwicklung einer Methode zur Konzipierung und Optimierung eines Elektromobils Physikalische Aalyse der Dimesioierugsgrudlage zur Ewicklug eier ehode zur Kozipierug ud Opimierug eies Elekromobils Auore: K. Brikma, W. Köhler Lehrgebie Elekrische Eergieechik Feihsraße 140, Philipp-eis-Gebäude,

Mehr

cubus EV als Erweiterung für Oracle Business Intelligence

cubus 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

Mehr

AUFGABENSTELLUNG (ZUSAMMENFASSUNG) 2 SPEZIFIKATION 2. Datenfluß und Programmablauf 2. Vorbedingung 3. Nachbedingung 3. Schleifeninvariante 3

AUFGABENSTELLUNG (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

Mehr

Computer-Graphik II Verallgemeinerte Baryzentrische Koordinaten

Computer-Graphik II Verallgemeinerte Baryzentrische Koordinaten 4/22/10 lausthal omputer-raphik II Verallgemeierte Baryzetrische Koordiate. Zachma lausthal Uiversity, ermay zach@i.tu-clausthal.de Verallgemeieruge der baryzetr. Koord. 1. Was macht ma im 2D bei (kovexe)

Mehr

Mathematik für Wirtschaftswissenschaftler Beispiele, Graken, Beweise. c Uwe Jensen

Mathematik 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

Mehr