Didaktik der Analysis und der Analytischen Geometrie/ Linearen Algebra
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- Laura Becke
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1 A. Filler Didaktik der Analysis und der Analytischen Geometrie/ Linearen Algebra, Teil 2 Folie 1 /15 Didaktik der Analysis und der Analytischen Geometrie/ Linearen Algebra 2. Die reellen Zahlen A. Filler Humboldt-Universität zu Berlin, Institut für Mathematik Sommersemester 2018 Internetseite zur Vorlesung: filler/ Lehre
2 A. Filler Didaktik der Analysis und der Analytischen Geometrie/ Linearen Algebra, Teil 2 Folie 2 /15 Die reellen Zahlen Historische Bemerkungen Mathematische Hintergründe Charakterisierungen der Vollständigkeit der reellen Zahlen Möglichkeiten der Konstruktion der reellen Zahlen (Unendliche) Dezimalzahlen Reelle Zahlen in der Sekundarstufe I Zugänge zu reellen (insbesondere irrationalen) Zahlen in der Sekundarstufe I Intervallschachtelungen Geometrische Zugänge Ohne reelle Zahlen keine Analysis
3 A. Filler Didaktik der Analysis und der Analytischen Geometrie/ Linearen Algebra, Teil 2 Folie 3 /15 Historische Bemerkungen zur Entdeckung irrationaler Zahlen Irrationale Zahlen wurden zunächst als inkommensurable Strecken (Strecken ohne gemeinsames Maß, d. h. mit einem irrationalen Längenverhältnis) entdeckt. Pentagramm: Wahrzeichen der Pythagoreer Hippasos von Metapont (6.-5. Jh. v. Chr.): Verhältnis von Diagonalen- und Seitenlänge im regelmäßigen Fünfeck ist irrational. Grundlagenkrise des pythagoreischen Weltbildes oder Geheimnisverrat? ( Strafe der Götter : Hippasos ertrank im Meer.)
4 A. Filler Didaktik der Analysis und der Analytischen Geometrie/ Linearen Algebra, Teil 2 Folie 3 /15 Historische Bemerkungen zur Entdeckung irrationaler Zahlen Irrationale Zahlen wurden zunächst als inkommensurable Strecken (Strecken ohne gemeinsames Maß, d. h. mit einem irrationalen Längenverhältnis) entdeckt. Pentagramm: Wahrzeichen der Pythagoreer d a = 2 Hippasos von Metapont (6.-5. Jh. v. Chr.): Verhältnis von Diagonalen- und Seitenlänge im regelmäßigen Fünfeck ist irrational. Grundlagenkrise des pythagoreischen Weltbildes oder Geheimnisverrat? ( Strafe der Götter : Hippasos ertrank im Meer.)
5 A. Filler Didaktik der Analysis und der Analytischen Geometrie/ Linearen Algebra, Teil 2 Folie 3 /15 Historische Bemerkungen zur Entdeckung irrationaler Zahlen Irrationale Zahlen wurden zunächst als inkommensurable Strecken (Strecken ohne gemeinsames Maß, d. h. mit einem irrationalen Längenverhältnis) entdeckt. Pentagramm: Wahrzeichen der Pythagoreer d a = 2 Hippasos von Metapont (6.-5. Jh. v. Chr.): Verhältnis von Diagonalen- und Seitenlänge im regelmäßigen Fünfeck ist irrational. Grundlagenkrise des pythagoreischen Weltbildes oder Geheimnisverrat? ( Strafe der Götter : Hippasos ertrank im Meer.)
6 Charakterisierungen der Vollständigkeit der reellen Zahlen Die Lückenlosigkeit der reellen Zahlen kann durch sehr verschiedene (aber äquivalente) Vollständigkeitsaxiome beschrieben werden (siehe auch die Vorlesung Algebra/Zahlentheorie ) Axiom vom Supremum (der oberen Grenze) Jede nicht leere, nach oben beschränkte Teilmenge von R besitzt ein Supremum (obere Grenze = kleinste obere Schranke). Dedekindsches Schnittaxiom Jeder Dedekindsche Schnitt wird durch ein Element von R erzeugt. Dedekindscher Schnitt: Zerlegung von R in 2 disjunkte Teilmengen A und B mit a < b für alle a A und b B Intervallschachtelungsaxiom Zu jeder Intervallschachtelung ([a i ; b i ]) i N, gibt es genau ein c R mit a i c b i für alle i N. Cauchy sches Konvergenzprinzip Jede Cauchy-Folge konvergiert in R Zusammenhang Monotonie / Beschränktheit / Konvergenz Jede monotone beschränkte Folge konvergiert. A. Filler Didaktik der Analysis und der Analytischen Geometrie/ Linearen Algebra, Teil 2 Folie 4 /15
7 Charakterisierungen der Vollständigkeit der reellen Zahlen Die Lückenlosigkeit der reellen Zahlen kann durch sehr verschiedene (aber äquivalente) Vollständigkeitsaxiome beschrieben werden (siehe auch die Vorlesung Algebra/Zahlentheorie ) Axiom vom Supremum (der oberen Grenze) Jede nicht leere, nach oben beschränkte Teilmenge von R besitzt ein Supremum (obere Grenze = kleinste obere Schranke). Dedekindsches Schnittaxiom Jeder Dedekindsche Schnitt wird durch ein Element von R erzeugt. Dedekindscher Schnitt: Zerlegung von R in 2 disjunkte Teilmengen A und B mit a < b für alle a A und b B Intervallschachtelungsaxiom Zu jeder Intervallschachtelung ([a i ; b i ]) i N, gibt es genau ein c R mit a i c b i für alle i N. Cauchy sches Konvergenzprinzip Jede Cauchy-Folge konvergiert in R Zusammenhang Monotonie / Beschränktheit / Konvergenz Jede monotone beschränkte Folge konvergiert. A. Filler Didaktik der Analysis und der Analytischen Geometrie/ Linearen Algebra, Teil 2 Folie 4 /15
8 Charakterisierungen der Vollständigkeit der reellen Zahlen Die Lückenlosigkeit der reellen Zahlen kann durch sehr verschiedene (aber äquivalente) Vollständigkeitsaxiome beschrieben werden (siehe auch die Vorlesung Algebra/Zahlentheorie ) Axiom vom Supremum (der oberen Grenze) Jede nicht leere, nach oben beschränkte Teilmenge von R besitzt ein Supremum (obere Grenze = kleinste obere Schranke). Dedekindsches Schnittaxiom Jeder Dedekindsche Schnitt wird durch ein Element von R erzeugt. Dedekindscher Schnitt: Zerlegung von R in 2 disjunkte Teilmengen A und B mit a < b für alle a A und b B Intervallschachtelungsaxiom Zu jeder Intervallschachtelung ([a i ; b i ]) i N, gibt es genau ein c R mit a i c b i für alle i N. Cauchy sches Konvergenzprinzip Jede Cauchy-Folge konvergiert in R Zusammenhang Monotonie / Beschränktheit / Konvergenz Jede monotone beschränkte Folge konvergiert. A. Filler Didaktik der Analysis und der Analytischen Geometrie/ Linearen Algebra, Teil 2 Folie 4 /15
9 Charakterisierungen der Vollständigkeit der reellen Zahlen Die Lückenlosigkeit der reellen Zahlen kann durch sehr verschiedene (aber äquivalente) Vollständigkeitsaxiome beschrieben werden (siehe auch die Vorlesung Algebra/Zahlentheorie ) Axiom vom Supremum (der oberen Grenze) Jede nicht leere, nach oben beschränkte Teilmenge von R besitzt ein Supremum (obere Grenze = kleinste obere Schranke). Dedekindsches Schnittaxiom Jeder Dedekindsche Schnitt wird durch ein Element von R erzeugt. Dedekindscher Schnitt: Zerlegung von R in 2 disjunkte Teilmengen A und B mit a < b für alle a A und b B Intervallschachtelungsaxiom Zu jeder Intervallschachtelung ([a i ; b i ]) i N, gibt es genau ein c R mit a i c b i für alle i N. Cauchy sches Konvergenzprinzip Jede Cauchy-Folge konvergiert in R Zusammenhang Monotonie / Beschränktheit / Konvergenz Jede monotone beschränkte Folge konvergiert. A. Filler Didaktik der Analysis und der Analytischen Geometrie/ Linearen Algebra, Teil 2 Folie 4 /15
10 Charakterisierungen der Vollständigkeit der reellen Zahlen Die Lückenlosigkeit der reellen Zahlen kann durch sehr verschiedene (aber äquivalente) Vollständigkeitsaxiome beschrieben werden (siehe auch die Vorlesung Algebra/Zahlentheorie ) Axiom vom Supremum (der oberen Grenze) Jede nicht leere, nach oben beschränkte Teilmenge von R besitzt ein Supremum (obere Grenze = kleinste obere Schranke). Dedekindsches Schnittaxiom Jeder Dedekindsche Schnitt wird durch ein Element von R erzeugt. Dedekindscher Schnitt: Zerlegung von R in 2 disjunkte Teilmengen A und B mit a < b für alle a A und b B Intervallschachtelungsaxiom Zu jeder Intervallschachtelung ([a i ; b i ]) i N, gibt es genau ein c R mit a i c b i für alle i N. Cauchy sches Konvergenzprinzip Jede Cauchy-Folge konvergiert in R Zusammenhang Monotonie / Beschränktheit / Konvergenz Jede monotone beschränkte Folge konvergiert. A. Filler Didaktik der Analysis und der Analytischen Geometrie/ Linearen Algebra, Teil 2 Folie 4 /15
11 Möglichkeiten der Konstruktion der reellen Zahlen Die meisten der angegebenen Charakterisierungen der Vollständigkeit von R zeigen Wege auf, R aus Q zu konstruieren. R als die Menge von Klassen aller rationalen Intervallschachtelungen. Zwei Intervallschachtelungen [a n, b n ] und [A n, B n ] gehören derselben Klasse an, wenn a n B m und A n b m für alle n, m N. Konstruktion der reellen Zahlen als Äquivalenzklassen von Cauchy-Folgen. Zwei Cauchy-Folgen gehören derselben Klasse an, wenn ihre Differenzfolge eine Nullfolge ist. 1 Für den Unterricht: Weg über Intervallschachtelungen (ohne Klassenbildung) Weg über Cauchy-Folgen als Hintergrundidee (Dezimalzahlen lassen sich als Cauchy-Folgen interpretieren) 1 Siehe KRAMER; VON PIPPICH: Von den natürlichen Zahlen zu den Quaternionen. Springer, 2013, S. 119ff. sowie HENN: Elementare Geometrie und Algebra, Vieweg, 2003, S. 182 ff. A. Filler Didaktik der Analysis und der Analytischen Geometrie/ Linearen Algebra, Teil 2 Folie 5 /15
12 Möglichkeiten der Konstruktion der reellen Zahlen Die meisten der angegebenen Charakterisierungen der Vollständigkeit von R zeigen Wege auf, R aus Q zu konstruieren. R als die Menge von Klassen aller rationalen Intervallschachtelungen. Zwei Intervallschachtelungen [a n, b n ] und [A n, B n ] gehören derselben Klasse an, wenn a n B m und A n b m für alle n, m N. Konstruktion der reellen Zahlen als Äquivalenzklassen von Cauchy-Folgen. Zwei Cauchy-Folgen gehören derselben Klasse an, wenn ihre Differenzfolge eine Nullfolge ist. 1 Für den Unterricht: Weg über Intervallschachtelungen (ohne Klassenbildung) Weg über Cauchy-Folgen als Hintergrundidee (Dezimalzahlen lassen sich als Cauchy-Folgen interpretieren) 1 Siehe KRAMER; VON PIPPICH: Von den natürlichen Zahlen zu den Quaternionen. Springer, 2013, S. 119ff. sowie HENN: Elementare Geometrie und Algebra, Vieweg, 2003, S. 182 ff. A. Filler Didaktik der Analysis und der Analytischen Geometrie/ Linearen Algebra, Teil 2 Folie 5 /15
13 Möglichkeiten der Konstruktion der reellen Zahlen Die meisten der angegebenen Charakterisierungen der Vollständigkeit von R zeigen Wege auf, R aus Q zu konstruieren. R als die Menge von Klassen aller rationalen Intervallschachtelungen. Zwei Intervallschachtelungen [a n, b n ] und [A n, B n ] gehören derselben Klasse an, wenn a n B m und A n b m für alle n, m N. Konstruktion der reellen Zahlen als Äquivalenzklassen von Cauchy-Folgen. Zwei Cauchy-Folgen gehören derselben Klasse an, wenn ihre Differenzfolge eine Nullfolge ist. 1 Für den Unterricht: Weg über Intervallschachtelungen (ohne Klassenbildung) Weg über Cauchy-Folgen als Hintergrundidee (Dezimalzahlen lassen sich als Cauchy-Folgen interpretieren) 1 Siehe KRAMER; VON PIPPICH: Von den natürlichen Zahlen zu den Quaternionen. Springer, 2013, S. 119ff. sowie HENN: Elementare Geometrie und Algebra, Vieweg, 2003, S. 182 ff. A. Filler Didaktik der Analysis und der Analytischen Geometrie/ Linearen Algebra, Teil 2 Folie 5 /15
14 Unendliche Dezimalzahlen A. Filler Didaktik der Analysis und der Analytischen Geometrie/ Linearen Algebra, Teil 2 Folie 6 /15 Dezimalzahl: d = ± ( n + q q q q q ) bzw. d = ± ( n + ) q k 10 k n N, 2 q k N, 0 q k 9 für k = 1... Einer Dezimalzahl lässt sich stets eine Zahlenfolge zuordnen: ( ) i (d i ) i=1... mit d i = ± n + q k 10 k (d i ) ist eine Cauchyfolge. Dezimalzahlen lassen sich also Cauchyfolgen zuordnen, diese wiederum repräsentieren reelle Zahlen. surjektive Abbildung von der Menge der Dezimalzahlen in die Menge der reellen Zahlen (Klassen von Cauchyfolgen). Warum nur surjektiv und nicht bijektiv? 2 Es sind hier die natürlichen Zahlen einschließlich der Null gemeint.
15 Unendliche Dezimalzahlen A. Filler Didaktik der Analysis und der Analytischen Geometrie/ Linearen Algebra, Teil 2 Folie 6 /15 Dezimalzahl: d = ± ( n + q q q q q ) bzw. d = ± ( n + ) q k 10 k n N, 2 q k N, 0 q k 9 für k = 1... Einer Dezimalzahl lässt sich stets eine Zahlenfolge zuordnen: ( ) i (d i ) i=1... mit d i = ± n + q k 10 k (d i ) ist eine Cauchyfolge. Dezimalzahlen lassen sich also Cauchyfolgen zuordnen, diese wiederum repräsentieren reelle Zahlen. surjektive Abbildung von der Menge der Dezimalzahlen in die Menge der reellen Zahlen (Klassen von Cauchyfolgen). Warum nur surjektiv und nicht bijektiv? 2 Es sind hier die natürlichen Zahlen einschließlich der Null gemeint.
16 Unendliche Dezimalzahlen A. Filler Didaktik der Analysis und der Analytischen Geometrie/ Linearen Algebra, Teil 2 Folie 6 /15 Dezimalzahl: d = ± ( n + q q q q q ) bzw. d = ± ( n + ) q k 10 k n N, 2 q k N, 0 q k 9 für k = 1... Einer Dezimalzahl lässt sich stets eine Zahlenfolge zuordnen: ( ) i (d i ) i=1... mit d i = ± n + q k 10 k (d i ) ist eine Cauchyfolge. Dezimalzahlen lassen sich also Cauchyfolgen zuordnen, diese wiederum repräsentieren reelle Zahlen. surjektive Abbildung von der Menge der Dezimalzahlen in die Menge der reellen Zahlen (Klassen von Cauchyfolgen). Warum nur surjektiv und nicht bijektiv? 2 Es sind hier die natürlichen Zahlen einschließlich der Null gemeint.
17 Unendliche Dezimalzahlen A. Filler Didaktik der Analysis und der Analytischen Geometrie/ Linearen Algebra, Teil 2 Folie 6 /15 Dezimalzahl: d = ± ( n + q q q q q ) bzw. d = ± ( n + ) q k 10 k n N, 2 q k N, 0 q k 9 für k = 1... Einer Dezimalzahl lässt sich stets eine Zahlenfolge zuordnen: ( ) i (d i ) i=1... mit d i = ± n + q k 10 k (d i ) ist eine Cauchyfolge. Dezimalzahlen lassen sich also Cauchyfolgen zuordnen, diese wiederum repräsentieren reelle Zahlen. surjektive Abbildung von der Menge der Dezimalzahlen in die Menge der reellen Zahlen (Klassen von Cauchyfolgen). Warum nur surjektiv und nicht bijektiv? 2 Es sind hier die natürlichen Zahlen einschließlich der Null gemeint.
18 Unendliche Dezimalzahlen A. Filler Didaktik der Analysis und der Analytischen Geometrie/ Linearen Algebra, Teil 2 Folie 6 /15 Dezimalzahl: d = ± ( n + q q q q q ) bzw. d = ± ( n + ) q k 10 k n N, 2 q k N, 0 q k 9 für k = 1... Einer Dezimalzahl lässt sich stets eine Zahlenfolge zuordnen: ( ) i (d i ) i=1... mit d i = ± n + q k 10 k (d i ) ist eine Cauchyfolge. Dezimalzahlen lassen sich also Cauchyfolgen zuordnen, diese wiederum repräsentieren reelle Zahlen. surjektive Abbildung von der Menge der Dezimalzahlen in die Menge der reellen Zahlen (Klassen von Cauchyfolgen). Warum nur surjektiv und nicht bijektiv? 2 Es sind hier die natürlichen Zahlen einschließlich der Null gemeint.
19 Zur ausführlicheren Wiederholung siehe z. B. KRAMER (2008) bzw. KRAMER; VON PIPPICH (2013). A. Filler Didaktik der Analysis und der Analytischen Geometrie/ Linearen Algebra, Teil 2 Folie 7 /15 Unendliche Dezimalzahlen Warum nur surjektiv und nicht bijektiv? 0, 9 = k = 0 + q k 10 k mit q k = 9 für k = 1... und 1 = k = 1 + q k 10 k mit q k = 0 für k = 1... sind wegen der ungleichen Koeffizienten verschiedene Dezimalzahlen. Aber: Die Differenzfolge der beiden zugehörigen Cauchyfolgen i i (d i ) i=1... und (d i ) mit d i=1... i = k und d i = k ist eine Nullfolge (für jedes ɛ > 0 existiert ein i 0 mit d i0 d i 0 < ɛ). Es besteht eine Bijektion zwischen der Menge der echten Dezimalzahlen (für die nicht ab einem bestimmten Index k 0 alle Koeffizienten q k gleich neun sind) und der Menge der reellen Zahlen.
20 Zur ausführlicheren Wiederholung siehe z. B. KRAMER (2008) bzw. KRAMER; VON PIPPICH (2013). A. Filler Didaktik der Analysis und der Analytischen Geometrie/ Linearen Algebra, Teil 2 Folie 7 /15 Unendliche Dezimalzahlen Warum nur surjektiv und nicht bijektiv? 0, 9 = k = 0 + q k 10 k mit q k = 9 für k = 1... und 1 = k = 1 + q k 10 k mit q k = 0 für k = 1... sind wegen der ungleichen Koeffizienten verschiedene Dezimalzahlen. Aber: Die Differenzfolge der beiden zugehörigen Cauchyfolgen i i (d i ) i=1... und (d i ) mit d i=1... i = k und d i = k ist eine Nullfolge (für jedes ɛ > 0 existiert ein i 0 mit d i0 d i 0 < ɛ). Es besteht eine Bijektion zwischen der Menge der echten Dezimalzahlen (für die nicht ab einem bestimmten Index k 0 alle Koeffizienten q k gleich neun sind) und der Menge der reellen Zahlen.
21 Zur ausführlicheren Wiederholung siehe z. B. KRAMER (2008) bzw. KRAMER; VON PIPPICH (2013). A. Filler Didaktik der Analysis und der Analytischen Geometrie/ Linearen Algebra, Teil 2 Folie 7 /15 Unendliche Dezimalzahlen Warum nur surjektiv und nicht bijektiv? 0, 9 = k = 0 + q k 10 k mit q k = 9 für k = 1... und 1 = k = 1 + q k 10 k mit q k = 0 für k = 1... sind wegen der ungleichen Koeffizienten verschiedene Dezimalzahlen. Aber: Die Differenzfolge der beiden zugehörigen Cauchyfolgen i i (d i ) i=1... und (d i ) mit d i=1... i = k und d i = k ist eine Nullfolge (für jedes ɛ > 0 existiert ein i 0 mit d i0 d i 0 < ɛ). Es besteht eine Bijektion zwischen der Menge der echten Dezimalzahlen (für die nicht ab einem bestimmten Index k 0 alle Koeffizienten q k gleich neun sind) und der Menge der reellen Zahlen.
22 Zugänge zu irrationalen Zahlen (Sekundarstufe I) A. Filler Didaktik der Analysis und der Analytischen Geometrie/ Linearen Algebra, Teil 2 Folie 8 /15 Meist (fast immer) werden irrationale Zahlen im Zusammenhang mit Wurzeln eingeführt. Folgende Problemstellungen können in Klasse 9 auf 2 führen: Bestimme die Zahl(en), deren Quadrat 2 ist. Bestimme zu einem gegebenen Quadrat die Seitenlänge eines Quadrats mit doppeltem Flächeninhalt. Wie lang ist eine Diagonale eines Quadrats der Seitenlänge 1?
23 Zugänge zu irrationalen Zahlen (Sekundarstufe I) A. Filler Didaktik der Analysis und der Analytischen Geometrie/ Linearen Algebra, Teil 2 Folie 8 /15 Meist (fast immer) werden irrationale Zahlen im Zusammenhang mit Wurzeln eingeführt. Folgende Problemstellungen können in Klasse 9 auf 2 führen: Bestimme die Zahl(en), deren Quadrat 2 ist. Bestimme zu einem gegebenen Quadrat die Seitenlänge eines Quadrats mit doppeltem Flächeninhalt. Wie lang ist eine Diagonale eines Quadrats der Seitenlänge 1?
24 Zugänge zu irrationalen Zahlen (Sekundarstufe I) A. Filler Didaktik der Analysis und der Analytischen Geometrie/ Linearen Algebra, Teil 2 Folie 8 /15 Meist (fast immer) werden irrationale Zahlen im Zusammenhang mit Wurzeln eingeführt. Folgende Problemstellungen können in Klasse 9 auf 2 führen: Bestimme die Zahl(en), deren Quadrat 2 ist. Bestimme zu einem gegebenen Quadrat die Seitenlänge eines Quadrats mit doppeltem Flächeninhalt. Wie lang ist eine Diagonale eines Quadrats der Seitenlänge 1?
25 Intervallschachtelungen A. Filler Didaktik der Analysis und der Analytischen Geometrie/ Linearen Algebra, Teil 2 Folie 9 /15 Bestimmung eines Näherungswertes für 2 über Intervallschachtelung (Es wird die Monotonie der quadr. Fkt. für positive Argumente vorausgesetzt.) 2 ist größer als 1 und kleiner als 2, denn 1 2 < 2 und 2 2 > 2. Bildung der Intervallmitte liegt 2 zwischen 1 und 1, 5 oder zwischen 1, 5 und 2 (oder ist 2 = 1, 5)? 1, 5 2 > 2, also liegt 2 zwischen 1 und 1, 5. Bildung der Intervallmitte: 1, und weiter... Anfangswert Endwert Mittelwert Mittelwert 2 Mittelwert 2 > 2? 1 2 1,5 2,25 ja 1 1,5 1,25 1,5625 nein 1,25 1,5 1,375 1, nein 1,375 1,5 1,4375 2, ja Sinnvoll: Computernutzung (Tabellenkalkulation) Gefühl für unendliche Fortsetzbarkeit des Verfahrens
26 Intervallschachtelungen A. Filler Didaktik der Analysis und der Analytischen Geometrie/ Linearen Algebra, Teil 2 Folie 9 /15 Bestimmung eines Näherungswertes für 2 über Intervallschachtelung (Es wird die Monotonie der quadr. Fkt. für positive Argumente vorausgesetzt.) 2 ist größer als 1 und kleiner als 2, denn 1 2 < 2 und 2 2 > 2. Bildung der Intervallmitte liegt 2 zwischen 1 und 1, 5 oder zwischen 1, 5 und 2 (oder ist 2 = 1, 5)? 1, 5 2 > 2, also liegt 2 zwischen 1 und 1, 5. Bildung der Intervallmitte: 1, und weiter... Anfangswert Endwert Mittelwert Mittelwert 2 Mittelwert 2 > 2? 1 2 1,5 2,25 ja 1 1,5 1,25 1,5625 nein 1,25 1,5 1,375 1, nein 1,375 1,5 1,4375 2, ja Sinnvoll: Computernutzung (Tabellenkalkulation) Gefühl für unendliche Fortsetzbarkeit des Verfahrens
27 Intervallschachtelungen A. Filler Didaktik der Analysis und der Analytischen Geometrie/ Linearen Algebra, Teil 2 Folie 9 /15 Bestimmung eines Näherungswertes für 2 über Intervallschachtelung (Es wird die Monotonie der quadr. Fkt. für positive Argumente vorausgesetzt.) 2 ist größer als 1 und kleiner als 2, denn 1 2 < 2 und 2 2 > 2. Bildung der Intervallmitte liegt 2 zwischen 1 und 1, 5 oder zwischen 1, 5 und 2 (oder ist 2 = 1, 5)? 1, 5 2 > 2, also liegt 2 zwischen 1 und 1, 5. Bildung der Intervallmitte: 1, und weiter... Anfangswert Endwert Mittelwert Mittelwert 2 Mittelwert 2 > 2? 1 2 1,5 2,25 ja 1 1,5 1,25 1,5625 nein 1,25 1,5 1,375 1, nein 1,375 1,5 1,4375 2, ja Sinnvoll: Computernutzung (Tabellenkalkulation) Gefühl für unendliche Fortsetzbarkeit des Verfahrens
28 Intervallschachtelungen A. Filler Didaktik der Analysis und der Analytischen Geometrie/ Linearen Algebra, Teil 2 Folie 9 /15 Bestimmung eines Näherungswertes für 2 über Intervallschachtelung (Es wird die Monotonie der quadr. Fkt. für positive Argumente vorausgesetzt.) 2 ist größer als 1 und kleiner als 2, denn 1 2 < 2 und 2 2 > 2. Bildung der Intervallmitte liegt 2 zwischen 1 und 1, 5 oder zwischen 1, 5 und 2 (oder ist 2 = 1, 5)? 1, 5 2 > 2, also liegt 2 zwischen 1 und 1, 5. Bildung der Intervallmitte: 1, und weiter... Anfangswert Endwert Mittelwert Mittelwert 2 Mittelwert 2 > 2? 1 2 1,5 2,25 ja 1 1,5 1,25 1,5625 nein 1,25 1,5 1,375 1, nein 1,375 1,5 1,4375 2, ja Sinnvoll: Computernutzung (Tabellenkalkulation) Gefühl für unendliche Fortsetzbarkeit des Verfahrens
29 Intervallschachtelungen A. Filler Didaktik der Analysis und der Analytischen Geometrie/ Linearen Algebra, Teil 2 Folie 9 /15 Bestimmung eines Näherungswertes für 2 über Intervallschachtelung (Es wird die Monotonie der quadr. Fkt. für positive Argumente vorausgesetzt.) 2 ist größer als 1 und kleiner als 2, denn 1 2 < 2 und 2 2 > 2. Bildung der Intervallmitte liegt 2 zwischen 1 und 1, 5 oder zwischen 1, 5 und 2 (oder ist 2 = 1, 5)? 1, 5 2 > 2, also liegt 2 zwischen 1 und 1, 5. Bildung der Intervallmitte: 1, und weiter... Anfangswert Endwert Mittelwert Mittelwert 2 Mittelwert 2 > 2? 1 2 1,5 2,25 ja 1 1,5 1,25 1,5625 nein 1,25 1,5 1,375 1, nein 1,375 1,5 1,4375 2, ja Sinnvoll: Computernutzung (Tabellenkalkulation) Gefühl für unendliche Fortsetzbarkeit des Verfahrens
30 Intervallschachtelungen Bestimmung eines Näherungswertes für 2 über Intervallschachtelung Auch wenn das Verfahren der Intervallschachtelung über sehr viele Schritte geführt wird, ist noch nicht gesichert, dass es nicht doch irgendwann abbricht. Noch weniger ist gesichert, dass 2 kein endlicher oder periodischer Dezimalbruch ist. Beweis der Irrationalität von 2 ist nötig (d. h. 2 lässt sich nicht durch m n mit m, n N darstellen). A. Filler Didaktik der Analysis und der Analytischen Geometrie/ Linearen Algebra, Teil 2 Folie 10 /15
31 Intervallschachtelungen Aus: Fokus 4 (Mathematik 8 B/W), Cornelsen, A. Filler Didaktik der Analysis und der Analytischen Geometrie/ Linearen Algebra, Teil 2 Folie 11 /15 Näherungsweise Bestimmung von 3 mittels Intervallzehntelung
32 Geometrische Zugänge zu den reellen Zahlen A. Filler Didaktik der Analysis und der Analytischen Geometrie/ Linearen Algebra, Teil 2 Folie 12 /15 Der Zahlenteufel (Hans Magnus Enzensberger)
33 Geometrische Zugänge zu den reellen Zahlen A. Filler Didaktik der Analysis und der Analytischen Geometrie/ Linearen Algebra, Teil 2 Folie 12 /15 Der Zahlenteufel (Hans Magnus Enzensberger)
34 Geometrische Zugänge zu den reellen Zahlen A. Filler Didaktik der Analysis und der Analytischen Geometrie/ Linearen Algebra, Teil 2 Folie 13 /15 Die rationalen Zahlen liegen auf der Zahlengerade zwar dicht. Dennoch bleiben Löcher
35 Geometrische Zugänge zu den reellen Zahlen A. Filler Didaktik der Analysis und der Analytischen Geometrie/ Linearen Algebra, Teil 2 Folie 14 /15 Inkommensurabilität von Seiten- und Diagonalenlänge im Quadrat Verfahren der Wechselwegnahme Wechselwegnahme: übliche Methode, um das gemeinsame Maß zweier Strecken zu finden: man beginnt mit zwei Strecken a und b mit a > b, geht dann über zu b und a b und so weiter, bis irgendwann einmal die kleinere Strecke in der größeren ganzzahlig enthalten ist.
36 Ohne reelle Zahlen keine Analysis oder: keine richtige Analysis auf Q Vollständigkeit der reellen Zahlen: unverzichtbare Voraussetzung für fundamentale Sätze der Analysis und damit für die Rechtfertigung nahezu aller in der Schulanalysis (u. a. bei Kurvendiskussionen) auftretenden Schlüsse. Nullstellensatz von Bolzano (Spezialfall des Zwischenwertsatzes): Wechselt eine in einem abgeschlossenen Intervall I stetige Funktion dort ihr Vorzeichen, so hat sie in I wenigstens eine Nullstelle. In Q gilt dieser Satz nicht. Gegenbeispiel: I = [1; 2], f (x) = x 2 2. Monotoniekriterium: Eine auf einem Intervall I differenzierbare Funktion mit überall auf I positiver Ableitung ist dort überall streng monoton wachsend. In Q gilt auch dieser Satz nicht. Gegenbeispiel: I = [1; 2], f (x) = 1 2 x 2. A. Filler Didaktik der Analysis und der Analytischen Geometrie/ Linearen Algebra, Teil 2 Folie 15 /15
37 Ohne reelle Zahlen keine Analysis oder: keine richtige Analysis auf Q Vollständigkeit der reellen Zahlen: unverzichtbare Voraussetzung für fundamentale Sätze der Analysis und damit für die Rechtfertigung nahezu aller in der Schulanalysis (u. a. bei Kurvendiskussionen) auftretenden Schlüsse. Nullstellensatz von Bolzano (Spezialfall des Zwischenwertsatzes): Wechselt eine in einem abgeschlossenen Intervall I stetige Funktion dort ihr Vorzeichen, so hat sie in I wenigstens eine Nullstelle. In Q gilt dieser Satz nicht. Gegenbeispiel: I = [1; 2], f (x) = x 2 2. Monotoniekriterium: Eine auf einem Intervall I differenzierbare Funktion mit überall auf I positiver Ableitung ist dort überall streng monoton wachsend. In Q gilt auch dieser Satz nicht. Gegenbeispiel: I = [1; 2], f (x) = 1 2 x 2. A. Filler Didaktik der Analysis und der Analytischen Geometrie/ Linearen Algebra, Teil 2 Folie 15 /15
38 Ohne reelle Zahlen keine Analysis oder: keine richtige Analysis auf Q Vollständigkeit der reellen Zahlen: unverzichtbare Voraussetzung für fundamentale Sätze der Analysis und damit für die Rechtfertigung nahezu aller in der Schulanalysis (u. a. bei Kurvendiskussionen) auftretenden Schlüsse. Nullstellensatz von Bolzano (Spezialfall des Zwischenwertsatzes): Wechselt eine in einem abgeschlossenen Intervall I stetige Funktion dort ihr Vorzeichen, so hat sie in I wenigstens eine Nullstelle. In Q gilt dieser Satz nicht. Gegenbeispiel: I = [1; 2], f (x) = x 2 2. Monotoniekriterium: Eine auf einem Intervall I differenzierbare Funktion mit überall auf I positiver Ableitung ist dort überall streng monoton wachsend. In Q gilt auch dieser Satz nicht. Gegenbeispiel: I = [1; 2], f (x) = 1 2 x 2. A. Filler Didaktik der Analysis und der Analytischen Geometrie/ Linearen Algebra, Teil 2 Folie 15 /15
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A. Filler Folie 1 /15 Didaktik der Analysis und der Analytischen Geometrie/ Linearen Algebra 2. Die reellen Zahlen A. Filler Humboldt-Universität zu Berlin, Institut für Mathematik Sommersemester 2016
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