Formelsammlung der Matrizenrechnung
|
|
- Alexander Schneider
- vor 6 Jahren
- Abrufe
Transkript
1 Formelsammlung der Matrizenrechnung von Christian Voigt und Jürgen Adamy Technische Universität Darmstadt Oldenbourg Verlag München Wien
2 Notation 1 1 Grundlagen Grundlagen der Matrizenrechnung Definition einer Matrix Relationen Nullmatrix Einheitsmatrix Standardmatrix Nichtnegative Matrix Transponierte Matrix Matnxoperatoren Matrixaddition Matrixmultiplikation Skalarmultiplikation Potenz Kronecker-Produkt Kronecker-Summe Elementweise Multiplikation Vektoren Skalarprodukt Dyadisches Produkt Kreuzprodukt Spatprodukt Verallgemeinertes Kreuzprodukt Definitionen Spur Bild Kern Kofaktor Adjungierte Matrix Untermatrix Vec-Operator Diagonale Diagonaloperator 19
3 VIII 2 Determinanten Definition der Determinante Unterdeterminanten Minor Formale Determinante Berechnung x 2-Matrizen x 3-Matrizen - Regel von Sarrus n x n-matrizen - Laplace'scher Entwicklungssatz Rechenregeln Hadamard-Ungleichung 24 3 Lösen linearer Gleichungssysteme Gleichungssysteme mit Matrizen Lineares Gleichungssystem (LGS) Lineare Unabhängigkeit Rang Regularität Singularität Lösbarkeit Eindeutige Lösbarkeit Überbestimmtes Gleichungssystem Unterbestimmtes Gleichungssystem Homogene und inhomogene Lösung Die inverse Matrix Definition Lösen eines LGS mit der inversen Matrix Berechnung Rechenregeln Pseudoinverse Definition Lösen eines LGS mit der Pseudoinversen Berechnung Rechenregeln Cramer'sche Regel Gayß'scher Algorithmus Elementare Zeilenumformungen Pivotelement Stufenformen Gauß'sches Eliminationsverfahren Bestimmung des Ranges einer Matrix Lösen eines LGS Bestim Gauß-I Lösung LR-Zei Choles QR-Ze Eigem Eigenv Snektri
4 IX Bestimmung der Inversen (Gauß-Jordan-Algorithmus) »Gauß-Elimination mit Spaltenpivotsuche Lösung von LGS mittels Zerlegungen LR-Zerlegung Cholesky-Zerlegung QR-Zerlegung 35 4 Eigenwerte und Eigenvektoren Eigenwertproblem Spektrum Spektralradius Charakteristisches Polynom Minimalpolynom Vielfachheit Algebraische Vielfachheit Geometrische Vielfachheit Eigenschaften Berechnung Matrizen n-ter Ordnung Matrix 2. Ordnung Matrix 3. Ordnung Komplexe Matrizen Rechenregeln Iterative Berechnung des charakteristischen Polynoms Hauptvektoren Definition Berechnung Allgemeines Eigenwertproblem Lösen des allgemeinen Eigenwertproblems Rayleigh-Quotient Cayley-Hamilton-Theorem Definition Folgerungen Anwendung Singulärwertzerlegung Singulärwerte und Singulärvektoren Berechnung Rechenregeln 48
5 X Inhaltsverzeichni 5 Differentiation * Gradient Hesse-Matrix Jacobi-Matrix Differentiale Einfache Fälle Ableitung von Produkten Ableitung von Determinanten Ableitung von Logarithmen Ableitung von Spuren Ableitung inverser Matrizen Allgemeine Ableitung Definition Kettenregel Ruhelagen Richtung der größten und kleinsten Änderungsrate 56 6 Normen und Störungstheorie Vektornormen Vektornormaxiome p-norm Betragssummennorm Euklidische Norm Maximumnorm Ungleichungen Vektornormrelationen Matrixnormen Definition Matrixnormaxiome ' Zeilensummennorm Spaltensummennorm Spektralnorm Frobeniusnorm Ky-Fan-Norm Matrix-Maximumnorm Matrixnormrelationen Logarithmische Matrixnorm Störungstheorie Fehler und Residuum Kondition einer Matrix Abschätzung der Auswirkungen Eigenwertabschätzung Kurve Transl Rotatii ImR 2 ImR 3 Verallj Homo] Matriz Kegels Quadri Quadn Quadr; Haupte Kurvei Kurver Klassif Bestim Kurvei Fläche: Spezie Quadn Ähnlich Symm< Schiefs Symm< Definit Dreiecl Diagor Diagor Skalan Orthog Idempc Nilpote Involut Zyklisc Permut Kommi Monon Kompli Multip] Konjug Koniua
LINEARE ALGEBRA II (LEHRAMT GYMNASIUM) SOMMERSEMESTER 2017
LINEARE ALGEBRA II (LEHRAMT GYMNASIUM) SOMMERSEMESTER 2017 CAROLINE LASSER Inhaltsverzeichnis 1. Euklidische Vektorräume 2 1.1. Skalarprodukte und Normen (26.4.) 2 1.2. Orthonormalisierung (3.5.) 2 1.3.
MehrHorst Niemeyer Edgar Wermuth. Lineare Algebra. Analytische und numerische Behandlung
Horst Niemeyer Edgar Wermuth Lineare Algebra Analytische und numerische Behandlung v FriedrVieweg & Sohn Braunschweig/Wiesbaden VIII Inhaltsverzeichnis Symbolverzeichnis XII 1 Die euklidischen Vektorräume
MehrEinführung 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
MehrMATRIZEN. und Determinanten. und ihre Anwendung in Technik und Ökonomie. von Dr. rer. nat. Günter Dietrich und Prof. Dr.-Ing.
MATRIZEN und Determinanten und ihre Anwendung in Technik und Ökonomie von Dr. rer. nat. Günter Dietrich und Prof. Dr.-Ing. Henry Stahl 5., neubearbeitete Auflage Mit 63 Bildern und 133 Beispielen und Lösungen
MehrHöhere 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.
MehrMathematik für die ersten Semester
Mathematik für die ersten Semester von Prof. Dr. Wolfgang Mückenheim 2., verbesserte Auflage Oldenbourg Verlag München Inhaltsverzeichnis I Grundlagen 1 1 Logik 3 2 Mengen 7 3 Relationen 15 3.1 Abbildungen
MehrKapitel 1. Vektoren und Matrizen. 1.1 Vektoren
Kapitel 1 Vektoren und Matrizen In diesem Kapitel stellen wir die Hilfsmittel aus der linearen Algebra vor, die in den folgenden Kapiteln öfters benötigt werden. Dabei wird angenommen, dass Sie die elementaren
MehrÜbungen 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?
MehrMathematik I+II. für FT, LOT, PT, WT im WS 2015/2016 und SS 2016
Mathematik I+II für FT, LOT, PT, WT im WS 2015/2016 und SS 2016 I. Wiederholung Schulwissen 1.1. Zahlbereiche 1.2. Rechnen mit reellen Zahlen 1.2.1. Bruchrechnung 1.2.2. Betrag 1.2.3. Potenzen 1.2.4. Wurzeln
MehrEinführung 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
MehrBC 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
MehrNumerische Mathematik für Ingenieure und Physiker
Willi Törnig Peter Spellucci Numerische Mathematik für Ingenieure und Physiker Band 1: Numerische Methoden der Algebra Zweite, überarbeitete und ergänzte Auflage Mit 15 Abbildungen > Springer-Verlag Berlin
MehrIna 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
MehrInhaltsverzeichnis. Kapitel 1: Rechnen mit Zahlen. Kapitel 2: Umformen von Ausdrücken. Kapitel 3: Gleichungen, Ungleichungen, Gleichungssysteme
Kapitel 1: Rechnen mit Zahlen 1.1 Rechnen mit reellen Zahlen 1.2 Berechnen von Summen und Produkten 1.3 Primfaktorzerlegung 1.4 Größter gemeinsamer Teiler 1.5 Kleinstes gemeinsames Vielfaches 1.6 n-te
MehrI) MATRIZEN. 1) Speichern geometrischer Daten: Punkte, Vektoren. j - te Variable (Spalte), j = 1,2,3,..., n
I) MATRIZEN Motivation: 1) Speichern geometrischer Daten: Punkte, Vektoren. 2) Lineare Gleichungen y1 = a11x1+ a12x2 + a13x3 y2 = a21x1+ a22x2 + a23x3... Koeffizienten a ij i - te Gleichung (Zeile), i
MehrLineare 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
MehrInhaltsverzeichnis. I Lineare Algebra. 1 Vektoren 1
IX I Lineare Algebra i 1 Vektoren 1 2 Reelle Matrizen 5 2.1 Ein einführendes Beispiel 5 2.2 Definition einer reellen Matrix 6 2.3 Transponierte einer Matrix 10 2.4 Spezielle quadratische Matrizen 11 2.4.1
MehrInhaltsverzeichnis. 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
MehrGroßes Lehrbuch der Mathematik für Ökonomen
Großes Lehrbuch der Mathematik für Ökonomen Von Professor Dr. Karl Bosch o. Professor für angewandte Mathematik und Statistik an der Universität Stuttgart-Hohenheim und Professor Dr. Uwe Jensen R. Oldenbourg
MehrMathematik für Ingenieure mit Maple
Thomas Westermann Mathematik für Ingenieure mit Maple Band 1: Differential- und Integralrechnung für Funktionen einer Variablen, Vektor- und Matrizenrechnung, Komplexe Zahlen, Funktionenreihen 2. Auflage
MehrMathematik für Wirtschaftswissenschaftler II
Mathematik für Wirtschaftswissenschaftler II Lineare Wirtschaftsalgebra von Dr. Dietrich Ohse Professor für Betriebswirtschaftslehre, insbesondere Quantitative Methoden, an der Johann Wolfgang Goethe-Universität
MehrMatrizen und ihre Anwendungen 1
Rudolf Zurmühl Sigurd Falk Matrizen und ihre Anwendungen 1 Grundlagen Für Ingenieure, Physiker und Angewandte Mathematiker Siebente Auflage mit 73 Abbildungen Springer Inhaltsverzeichnis l I. Kapitel Der
MehrWiederholung von Linearer Algebra und Differentialrechnung im R n
Wiederholung von Linearer Algebra und Differentialrechnung im R n 1 Lineare Algebra 11 Matrizen Notation: Vektor x R n : x = x 1 x n = (x i ) n i=1, mit den Komponenten x i, i {1,, n} zugehörige Indexmenge:
MehrInhaltsverzeichnis. Inhalt. Einleitung Vektoralgebra
Inhalt 3 Inhaltsverzeichnis Einleitung...9 1 Vektoralgebra 1.1 Geometrische Darstellung von Vektoren... 14 1.1.1 Begriff des Vektors... 14 1.1.2 Inverser Vektor und Nullvektor... 17 1.1.3 Addition von
MehrLineare Gleichungen. Mathematik-Repetitorium. 3.1 Eine Unbekannte. 3.2 Zwei oder drei Unbekannte. 3.3 Allgemeine lineare Gleichungssysteme
Lineare Gleichungen 3.1 Eine Unbekannte 3.2 Zwei oder drei Unbekannte 3.3 Allgemeine lineare Gleichungssysteme Lineare Gleichungen 1 Vorbemerkung zu Kapitel 1 Gleichungen (Unbekannte) (Variablen, Parameter)
Mehr18. Matrizen 2: Gleichungssysteme, Gauß-Algorithmus
18. Matrizen 2: Gleichungssysteme, Gauß-Algorithmus Conrad Donau 8. Oktober 2010 Conrad Donau 18. Matrizen 2: Gleichungssysteme, Gauß-Algorithmus 8. Oktober 2010 1 / 7 18.1 Wiederholung: Ebenen in R 3
MehrMathematik für Ingenieure und Naturwissenschaftler Band 2
Lothar Papula Mathematik für Ingenieure und Naturwissenschaftler Band 2 Ein Lehr- und Arbeitsbuch für das Grundstudium 8., verbesserte Auflage Mit zahlreichen Beispielen aus Naturwissenschaft und Technik,
MehrMathematik 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
MehrMathematische Grundlagen
Mathematische Grundlagen 1 / 16 Vektorraum u R n, u = (u 1,..., u n ), u k R Euklidisches Skalarprodukt Euklidische Vektornorm (u, v) = u k v k u 2 = (u, u) = n u 2 k Vektoren u, v R n heißen orthogonal,
MehrVerständnisfragen: Lineare Algebra und Analytische Geometrie I und II
Verständnisfragen: Lineare Algebra und Analytische Geometrie I und II Matrizen, lineare Gleichungssysteme Wie kommt man von einem linearen Gleichungssystem zu einer Matrix? Was ist die Zeilenstufenform?
MehrLineare Algebra. Teil III. Inhaltsangabe
Teil III Lineare Algebra Inhaltsangabe 3 Lineare Algebra 22 3.1 Einführung.......................... 22 3.2 Matrizen und Vektoren.................... 23 3.3 Spezielle Matrizen...................... 24
MehrUVK Verlagsgesellschaft mbh Konstanz mit UVK/Lucius München
IngolfTerveer Mathematik- Formeln Wirtschaftswissenschaften UVK Verlagsgesellschaft mbh Konstanz mit UVK/Lucius München Inhalt 1 Grundlegende Begriffe 11 1.1 Zahlbereiche 11 1.1.1 Reelle Zahlen 11 1.1.2
MehrInhalt. Mathematik für Chemiker II Lineare Algebra. Vorlesung im Sommersemester Kurt Frischmuth. Rostock, April Juli 2015
Inhalt Mathematik für Chemiker II Lineare Algebra Vorlesung im Sommersemester 5 Rostock, April Juli 5 Vektoren und Matrizen Abbildungen 3 Gleichungssysteme 4 Eigenwerte 5 Funktionen mehrerer Variabler
MehrMathematik für Ingenieure mit Maple
Thomas Westermann Mathematik für Ingenieure mit Maple Band 1: Differential- und Integralrechnung für Funktionen einer Variablen, Vektor- und Matrizenrechnung, Komplexe Zahlen, Funktionenreihen Mit 300
MehrREPETITORIUM DER HÖHEREN MATHEMATIK. Gerhard Merziger Thomas Wirth
REPETITORIUM DER HÖHEREN MATHEMATIK Gerhard Merziger Thomas Wirth 6 INHALTSVERZEICHNIS Inhaltsverzeichnis Fl Formelsammlung F2 Formelsammlung Alphabete 11 Zeichenindex 12 1 Grundbegriffe 14 1.1 Logische
MehrMathematik für Ingenieure mit Maple
Thomas Westermann Mathematik für Ingenieure mit Maple Bandl: Differential- und Integralrechnung für Funktionen einer Variablen, Vektor- und Matrizenrechnung, Komplexe Zahlen, Funktionenreihen 4., neu bearbeitete
MehrEinführung 21. Teil I Grundlagen der Algebra 27. Kapitel 1 Die bunte Welt der linearen Algebra 29
Inhaltsverzeichnis Einführung 21 Zu diesem Buch 21 Konventionen in diesem Buch 21 Was Sie nicht lesen müssen 22 Törichte Annahmen über den Leser 22 Wie dieses Buch aufgebaut ist 22 Teil I: Grundlagen der
MehrMatrizen und ihre Anwendungen 1
Klassiker der Technik Matrizen und ihre Anwendungen 1 Grundlagen Für Ingenieure, Physiker und Angewandte Mathematiker Bearbeitet von Rudolf Zurmühl, Sigurd Falk 7. Aufl. 1997. New printing in a different
MehrKlausur zur Mathematik II (Modul: Lineare Algebra II)
Technische Universität Hamburg-Harburg Institut für Mathematik Prof. Dr. Wolfgang Mackens Wintersemester 0/04 Klausur zur Mathematik II (Modul: Lineare Algebra II) 05.0.04 Sie haben 60 Minuten Zeit zum
Mehr2. Lineare Gleichungssysteme: direkte und iterative Lösungsverfahren
2. Lineare Gleichungssysteme: direkte und iterative Lösungsverfahren Problem (P2): Löse Ax = b, A R n und b R. 2.1 Satz: Die folgenden Aussagen sind äquivalent: (i) Ax = b ist für jedes b eindeutig lösbar;
MehrEigenwerte (Teschl/Teschl 14.2)
Eigenwerte (Teschl/Teschl 4.2 Ein Eigenvektor einer quadratischen n nmatrix A ist ein Vektor x R n mit x, für den Ax ein skalares Vielfaches von x ist, es also einen Skalar λ gibt mit Ax = λ x Ax λ x =
Mehr5.1 Determinanten der Ordnung 2 und 3. a 11 a 12 a 21 a 22. det(a) =a 11 a 22 a 12 a 21. a 11 a 21
5. Determinanten 5.1 Determinanten der Ordnung 2 und 3 Als Determinante der zweireihigen Matrix A = a 11 a 12 bezeichnet man die Zahl =a 11 a 22 a 12 a 21. Man verwendet auch die Bezeichnung = A = a 11
MehrMathematik für das Bachelorstudium I
Matthias Plaue / Mike Scherfner Mathematik für das Bachelorstudium I Grundlagen, lineare Algebra und Analysis Spektrum k-/± AKADEMISCHER VERLAG Inhaltsverzeichnis I Grundlagen 1 1 Elementare Logik und
Mehr3 Matrizenrechnung. 3. November
3. November 008 4 3 Matrizenrechnung 3.1 Transponierter Vektor: Die Notation x R n bezieht sich per Definition 1 immer auf einen stehenden Vektor, x 1 x x =.. x n Der transponierte Vektor x T ist das zugehörige
MehrÖkonometrische Analyse
Institut für Statistik und Ökonometrie, Freie Universität Berlin Ökonometrische Analyse Dieter Nautz, Gunda-Alexandra Detmers Rechenregeln für Matrizen Notation und Matrixeigenschaften: Eine Matrix A der
MehrLINEARE ALGEBRA I JÜRGEN HAUSEN
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
Mehr1 ALLGEMEINE HINWEISE Das Fach Mathematik für Wirtschaftswissenschaftler Bisheriger Aufbau der Klausur...
Grundlagen Mathe V Inhaltsverzeichnis 1 ALLGEMEINE HINWEISE... 1-1 1.1 Das Fach Mathematik für Wirtschaftswissenschaftler... 1-1 1.2 Bisheriger Aufbau der Klausur... 1-1 1.3 Zugelassene Hilfsmittel und
MehrMatrizen, Determinanten, lineare Gleichungssysteme
Matrizen, Determinanten, lineare Gleichungssysteme 1 Matrizen Definition 1. Eine Matrix A vom Typ m n (oder eine m n Matrix, A R m n oder A C m n ) ist ein rechteckiges Zahlenschema mit m Zeilen und n
MehrEigenwertprobleme. 25. Oktober Autoren: 1. Herrmann, Hannes ( ) 2. Kraus, Michael ( ) 3. Krückemeier, Paul ( )
Eigenwertprobleme 5. Oktober Autoren:. Herrmann, Hannes (45969). Kraus, Michael (9). Krückemeier, Paul (899) 4. Niedzielski, Björn (7) Eigenwertprobleme tauchen in der mathematischen Physik an Stellen
MehrHilfsblätter 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,
MehrEinleitung 19. Teil I Einführung 23. Kapitel 1 Motivation 25
Inhaltsverzeichnis Einleitung 19 Konventionen in diesem Buch 19 Törichte Annahmen über den Leser 20 Was Sie in diesem Buch finden 20 Was Sie in diesem Buch nicht finden 20 Wie dieses Buch aufgebaut ist
MehrMathematik 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
MehrInhalt 1 GRUNDLAGEN Zahlen Natürliche Zahlen Ganze Zahlen Rationale Zahlen Reelle Zahlen 4
Inhalt 1 GRUNDLAGEN 1 1.1 Zahlen 1 1.1.1 Natürliche Zahlen 1 1.1.2 Ganze Zahlen 2 1.1.3 Rationale Zahlen 3 1.1.4 Reelle Zahlen 4 1.2 Rechnen mit reellen Zahlen 8 1.2.1 Grundgesetze der Addition 8 1.2.2
MehrMathematische Methoden in der Systembiologie Universität Heidelberg, Sommer 2017
Mathematische Methoden in der Systembiologie Universität Heidelberg, Sommer 2017 Dozent: Dr. M. V. Barbarossa (barbarossa@uni-heidelberg.de) Vorlesung+ Übung: Mo/Mi/Fr. 8:15-9:45Uhr, SR 1, INF 205 Termin
Mehr4 Vorlesung: 21.11. 2005 Matrix und Determinante
4 Vorlesung: 2111 2005 Matrix und Determinante 41 Matrix und Determinante Zur Lösung von m Gleichungen mit n Unbekannten kann man alle Parameter der Gleichungen in einem rechteckigen Zahlenschema, einer
MehrKapitel 4. Determinante. Josef Leydold Mathematik für VW WS 2017/18 4 Determinante 1 / 24
Kapitel 4 Determinante Josef Leydold Mathematik für VW WS 2017/18 4 Determinante 1 / 24 Was ist eine Determinante? Wir wollen messen, ob n Vektoren im R n linear abhängig sind bzw. wie weit sie davon entfernt
MehrMathematik anschaulich dargestellt
Peter Dörsam Mathematik anschaulich dargestellt für Studierende der Wirtschaftswissenschaften 15. überarbeitete Auflage mit zahlreichen Abbildungen PD-Verlag Heidenau Inhaltsverzeichnis 1 Lineare Algebra
MehrEinführung in die höhere Mathematik 2
Herbert Dallmann und Karl-Heinz Elster Einführung in die höhere Mathematik 2 Lehrbuch für Naturwissenschaftler und Ingenieure ab 1. Semester Mit 153 Bildern Friedr. Vieweg & Sohn Braunschweig /Wiesbaden
MehrSkript zur Vorlesung. Lineare Algebra. Prof. Dr.-Ing. Katina Warendorf. 2. Oktober 2014
Skript zur Vorlesung Prof. Dr.-Ing. Katina Warendorf 2. Oktober 2014 erstellt von Sindy Engel erweitert von Prof. Dr.-Ing. Katina Warendorf Inhaltsverzeichnis 1 Vektoren 4 1.1 Grundbegriffe.................................
Mehr9. Vorlesung Lineare Algebra, SVD und LSI
9. Vorlesung Lineare Algebra, SVD und LSI Grundlagen lineare Algebra Vektornorm, Matrixnorm Eigenvektoren und Werte Lineare Unabhängigkeit, Orthogonale Matrizen SVD, Singulärwerte und Matrixzerlegung LSI:Latent
MehrTheoretische Fragen zu ausgewählten Themen in Lineare Algebra
Theoretische Fragen zu ausgewählten Themen in Lineare Algebra { Oren Halvani, Jonathan Weinberger } TU Darmstadt 25. Juni 2009 Inhaltsverzeichnis 1 Determinanten................................................
MehrInhaltsverzeichnis. 1 Lineare Algebra 12
Inhaltsverzeichnis 1 Lineare Algebra 12 1.1 Vektorrechnung 12 1.1.1 Grundlagen 12 1.1.2 Lineare Abhängigkeit 18 1.1.3 Vektorräume 22 1.1.4 Dimension und Basis 24 1.2 Matrizen 26 1.2.1 Definition einer
Mehr1 Lineare Algebra. 1.1 Matrizen und Vektoren. Slide 3. Matrizen. Eine Matrix ist ein rechteckiges Zahlenschema
1 Lineare Algebra 1.1 Matrizen und Vektoren Slide 3 Matrizen Eine Matrix ist ein rechteckiges Zahlenschema eine n m-matrix A besteht aus n Zeilen und m Spalten mit den Matrixelementen a ij, i=1...n und
MehrWirtschafts- und Finanzmathematik
Prof Dr Stefan Etschberger HSA Wirtschafts- und Finanzmathematik für Betriebswirtschaft und International Management Wintersemester 2016/17 Determinanten: Vorüberlegung Permutationen und Inversionen
MehrRechenmethoden der Physik I (WS )
Rechenmethoden der Physik I (WS 2009-2010) Vektoren Allgemeines: Kartesische Koordinaten. Komponenten, Vektoraddition, Einheitsvektoren Skalarprodukt: geometrische Bedeutung, Orthogonalität, Kronecker-Delta
MehrAussagenlogik. Lehrstuhl für BWL, insb. Mathematik und Statistik Prof. Dr. Michael Merz Mathematik für Betriebswirte I Wintersemester 2015/2016
Aussagenlogik 1. Gegeben seien folgende Aussagen: A: 7 ist eine ungerade Zahl B: a + b < a + b, a, b R C: 2 ist eine Primzahl D: 7 7 E: a + 1 b, a, b R F: 3 ist Teiler von 9 Bestimmen Sie den Wahrheitswert
MehrLineare Gleichungssysteme - Grundlagen
Lineare Gleichungssysteme - Grundlagen Betrachtet wird ein System linearer Gleichungen (im deutschen Sprachraum: lineares Gleichungssystem mit m Gleichungen für n Unbekannte, m, n N. Gegeben sind m n Elemente
MehrBerechnung der Determinante
Berechnung der Determinante Verhalten der Determinante unter elementaren Zeilenoperationen: Das Vertauschen zweier Zeilen/Spalten der Matrix A ändert nur das Vorzeichen der Determinante, d.h: i, j {1,...,
MehrNumerische Methoden 2
Numerische Methoden 2 von I. S. Beresin und N. P. Shidkow Mit 11 Abbildungen m VEB Deutscher Verlag der Wissenschaften Berlin 1971 INHALT 6. Lösung von linearen algebraischen Gleichungssystemen 9 6.1.
MehrÜberbestimmte Gleichungssysteme
Siebente Vorlesung, 8. Mai 2008, Inhalt Überbestimmte Gleichungssysteme Kleinste Quadrate: einfaches Beispiel, elementare Herleitung Normalengleichungen Transformation mit QR-Zerlegung und SVD Nichtlineare
Mehr5 Lineare Gleichungssysteme und Determinanten
5 Lineare Gleichungssysteme und Determinanten 51 Lineare Gleichungssysteme Definition 51 Bei einem linearen Gleichungssystem (LGS) sind n Unbekannte x 1, x 2,, x n so zu bestimmen, dass ein System von
MehrWann heit eine Menge reeller Zahlen beschrankt? oen? abgeschlossen? Was ist das Supremum (Inmum) Maximum (Minimum) einer Teilmenge
1 1 Check-Liste Analysis 1.1 Mengen und Abbildungen Wann heit eine Menge reeller Zahlen beschrankt? oen? abgeschlossen? kompakt? Was ist das Supremum (Inmum) Maximum (Minimum) einer Teilmenge von R? Was
MehrMathematik für Wirtschaftswissenschaftler
Knut Sydsaeter Peter HammondJ Mathematik für Wirtschaftswissenschaftler Basiswissen mit Praxisbezug 2., aktualisierte Auflage Inhaltsverzeichnis Vorwort 13 Vorwort zur zweiten Auflage 19 Kapitel 1 Einführung,
MehrLösung (die Geraden laufen parallel) oder unendlich viele Lösungen.
1 Albert Ludwigs Universität Freiburg Abteilung Empirische Forschung und Ökonometrie Mathematik für Wirtschaftswissenschaftler Dr. Sevtap Kestel Winter 2008 Kapitel 16 Determinanten und inverse Matrizen
MehrAussagenlogik. Lehrstuhl für BWL, insb. Mathematik und Statistik Prof. Dr. Michael Merz Mathematik für Betriebswirte I Wintersemester 2012/2013
Aussagenlogik 1. Gegeben seien folgende Aussagen: A: 7 ist eine ungerade Zahl B: a + b < a + b, a, b R C: 2 ist eine Primzahl D: 7 7 E: a + 1 b, a, b R F: 3 ist Teiler von 9 Bestimmen Sie den Wahrheitswert
MehrEigenwerte. Ein Eigenwert einer quadratischen n n Matrix A ist ein Skalar λ C (eine komplexe Zahl) mit der Eigenschaft Ax = λx (1)
Eigenwerte 1 Eigenwerte und Eigenvektoren Ein Eigenwert einer quadratischen n n Matrix A ist ein Skalar λ C (eine komplexe Zahl) mit der Eigenschaft Ax = λx (1) für einen Vektor x 0. Vektor x heißt ein
Mehra 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
MehrAussagenlogik. 1. Gegeben seien folgende Aussagen: A: 7 ist eine ungerade Zahl. C: 2 ist eine Primzahl D: 7 7. F: 3 ist Teiler von 9
Aussagenlogik 1. Gegeben seien folgende Aussagen: A: 7 ist eine ungerade Zahl B: a + b < a + b, a, b R C: 2 ist eine Primzahl D: 7 7 E: a + 1 b, a, b R F: 3 ist Teiler von 9 Bestimmen Sie den Wahrheitswert
MehrKAPITEL 1. Einleitung
KAPITEL 1 Einleitung Wir beschäftigen uns in dieser Vorlesung mit Verfahren aus der Numerischen linearen Algebra und insbesondere dem sogenannten Mehrgitterverfahren zur Lösung linearer Gleichungssysteme
MehrLineare Gleichungssysteme
Lineare Gleichungssysteme Lineare Gleichungssysteme Das System a x + a x +... + a n x n = b a x + a x +... + a n x n = b. +. +... +. =. a m x + a m x +... + a mn x n = b m heißt lineares Gleichungssystem
Mehr9.2 Invertierbare Matrizen
34 9.2 Invertierbare Matrizen Die Division ist als Umkehroperation der Multiplikation definiert. Das heisst, für reelle Zahlen a 0 und b gilt b = a genau dann, wenn a b =. Übertragen wir dies von den reellen
Mehr12 Lineare Algebra - Übersicht. Themen: Unterräume Lineare Abbbildungen Gauß-Algorithmus Eigenwerte und Normalformen
12 Lineare Algebra - Übersicht Themen: Unterräume Lineare Abbbildungen Gauß-Algorithmus Eigenwerte und Normalformen Unterräume Sei X ein Vektorraum über Ã. Eine Teilmenge M X heißt Unterraum von X, wenn
MehrInhalt der Vorlesung Lineare Algebra I
Inhalt der Vorlesung Lineare Algebra I Prof. Dr. W. Plesken WS 2000/2001 1 1 Mengen und Abbildungen 1.1 Inhalt und Ziel der Vorlesung 1.2 Die mengentheoretische Sprechweise Lernziel: Einfache Notation
Mehr( ) Lineare Gleichungssysteme
102 III. LINEARE ALGEBRA Aufgabe 13.37 Berechne die Eigenwerte der folgenden Matrizen: ( ) 1 1 0 1 1 2 0 3 0 0, 2 1 1 1 2 1. 1 1 0 3 Aufgabe 13.38 Überprüfe, ob die folgenden symmetrischen Matrizen positiv
MehrNumerische Mathematik
Numerische Mathematik Von Martin Hermann 2., überarbeitete und erweiterte Auflage Oldenbourg Verlag München Wien Vorwort zur ersten Auflage Vorwort zur zweiten Auflage V VII 1 Wichtige Phänomene des numerischen
Mehr8.2 Invertierbare Matrizen
38 8.2 Invertierbare Matrizen Die Division ist als Umkehroperation der Multiplikation definiert. Das heisst, für reelle Zahlen a 0 und b gilt b = a genau dann, wenn a b =. Übertragen wir dies von den reellen
MehrMatrizentheorie. von F. R. Gantmacher. Mit 11 Abbildungen
Matrizentheorie von F. R. Gantmacher Mit 11 Abbildungen 0 w VEB Deutscher Verlag der Wissenschaften Berlin 1986 Inhalt Erster Teil: Allgemeine Theorie Matrizen und Matrizenoperationen Definition der Matrix.
MehrMathematik für Ingenieure 1
A. Hoffmann B. Marx W. Vogt Mathematik für Ingenieure 1 Lineare Algebra, Analysts Theorie und Numerik PEARSON Studium ein Imprint von Pearson Education München Boston San Francisco Harlow, England Don
MehrMathematische Probleme lösen mit Maple
Mathematische Probleme lösen mit Maple Ein Kurzeinstieg Bearbeitet von Thomas Westermann überarbeitet 2008. Buch. XII, 169 S. ISBN 978 3 540 77720 5 Format (B x L): 15,5 x 23,5 cm Weitere Fachgebiete >
MehrMathematik für Ingenieure 1
A. Hoff mann B. Marx W. Vogt Mathematik für Ingenieure 1 Lineare Algebra, Analysis Theorie und Numerik PEARSON btudiurn. ein Imprint von Pearson Education München Boston San Francisco Harlow, England Don
Mehr5 Eigenwerte und die Jordansche Normalform
Mathematik für Ingenieure II, SS 9 Freitag 6 $Id: jordantex,v 7 9/6/ :8:5 hk Exp $ 5 Eigenwerte und die Jordansche Normalform 5 Die Jordansche Normalform Nachdem wir bisher das Vorgehen zur Berechnung
Mehr8.2 Invertierbare Matrizen
38 8.2 Invertierbare Matrizen Die Division ist als Umkehroperation der Multiplikation definiert. Das heisst, für reelle Zahlen a 0 und b gilt b = a genau dann, wenn a b =. Übertragen wir dies von den reellen
MehrNur Matrizen gleicher Dimension können addiert oder subtrahiert werden. Zur Berechnung werden zwei Matrizen A und B in den Matrix-Editor eingegeben.
R. Brinkmann http://brinkmann-du.de Seite 1 14.02.2014 Casio fx-cg20 Operationen mit Matrizen Bei nachfolgend beschriebenen Matrizenoperationen wird davon ausgegangen, dass die Eingabe von Matrizen in
MehrIV. Matrizenrechnung. Gliederung. I. Motivation. Lesen mathematischer Symbole. III. Wissenschaftliche Argumentation. i. Rechenoperationen mit Matrizen
Gliederung I. Motivation II. Lesen mathematischer Symbole III. Wissenschaftliche Argumentation IV. Matrizenrechnung i. Rechenoperationen mit Matrizen ii. iii. iv. Inverse einer Matrize Determinante Definitheit
MehrLineare Algebra. 12. Übungsstunde. Steven Battilana. stevenb student.ethz.ch battilana.uk/teaching
Lineare Algebra 12. Übungsstunde Steven Battilana stevenb student.ethz.ch battilana.uk/teaching December 14, 2017 1 Erinnerung: Determinanten, Orthogonale/unitäre Matrizen Sei A R 2 2, dann kann die Inverse
Mehr6. Übungsblatt zur Mathematik I für Maschinenbau
Fachbereich Mathematik Prof. Dr. M. Joswig Dr. habil. Sören Kraußhar Dipl.-Math. Katja Kulas 6. Übungsblatt zur Mathematik I für Maschinenbau Gruppenübung WS 2/ 25..-.2. Aufgabe G (Lineare Gleichungssysteme)
MehrAufgabensammlung aus Mathematik 2 UMIT, SS 2010, Version vom 7. Mai 2010
Aufgabensammlung aus Mathematik 2 UMIT, SS 2, Version vom 7. Mai 2 I Aufgabe I Teschl / K 3 Zerlegen Sie die Zahl 8 N in ihre Primfaktoren. Aufgabe II Teschl / K 3 Gegeben sind die natürliche Zahl 7 und
MehrMathematik für. Wirtschaftswissenschaftler. Basiswissen mit Praxisbezug. 4., aktualisierte und erweiterte Auflage
Mathematik für Wirtschaftswissenschaftler Basiswissen mit Praxisbezug 4., aktualisierte und erweiterte Auflage Knut Sydsaeter Peter Hammond mit Arne Strom Übersetzt und fach lektoriert durch Dr. Fred Böker
MehrMatrizen und Determinanten
Matrizen und Determinanten 1 Matrizen und Determinanten 1 Einführung in den Matrizenbegriff Zur Beschreibung und Lösung vieler physikalischer Probleme ist die Vektorrechnung vonnöten Durch Verwendung von
Mehr