Klausur zur Vorlesung Lineare Algebra B im SS 2002 an der Universität Hannover
|
|
- Ulrich Roland Messner
- vor 5 Jahren
- Abrufe
Transkript
1 Dozent: Prof. Dr. Wolfgang Ebeling Übungsleiter: Dr. Detlef Wille Klausur zur Vorlesung Lineare Algebra B im SS an der Universität Hannover Joachim Selke 9. Februar
2 Lineare Algebra B SS Klausur zur Vorlesung Lineare Algebra B Aufgabe Es seien A und B Berechnen Sie det A, det B, det AB, det(a + B), det ( B) und det B.. det A ( ) ( ) 4 4 det B
3 Lineare Algebra B SS 8 4 (( 8) 4 ( )) 46 det AB det A det B det(a + B) ( ) ( 5) 4 58 ( ) det B ( ) 4 det B 8 det B det B det B 46 6
4 Lineare Algebra B SS Aufgabe Untersuchen Sie, ob die Matrix A diagonalisierbar ist. 5 Falls ja, geben Sie eine Diagonalmatrix D an, zu der A ähnlich ist, und bestimmen Sie eine invertierbare Matrix S mit S AS D. A ist diagonalisierbar, da es sich um eine symmetrische Matrix handelt. Zunächst bestimmen wir die Eigenwerte von A. Dazu betrachten wir das charakteristische Polynom P A (λ) von A: P A (λ) det (A λ E) λ λ 5 λ λ λ λ 6 5 λ λ 5 λ λ (λ ) λ 5 λ (λ ) λ λ 6 λ (λ ) λ λ ( (λ ) λ + ) A besitzt demnach die Eigenwerte λ und λ, zu denen wir nun die zugehörigen Eigenräume bestimmen:
5 Lineare Algebra B SS (A λ E) x x x 4 x span, 4 x span, 5 9 (Orthogonalbasis) (Orthonormalbasis) (A λ E) x 5 5 x x 4 4 x x span x span (Orthonormalbasis) Die Diagonalmatrix D wird durch die Eigenwerte von A bestimmt, eine dazugehörige Matrix S ergibt sich aus den Orthonormalbasen der Eigenräume von A. Es ergibt sich: D S
6 Lineare Algebra B SS Aufgabe a) Zeigen Sie, daß im R die Hintereinanderausführung von zwei Spiegelungen an Geraden durch den Ursprung eine Drehung ist. b) Spiegeln Sie ( zunächst an der durch y x gegebenen Gerade, anschließend an der Geraden R ). Welche Matrix beschreibt die entstehende Drehung? a) Es seien α, α [, π[ und g, g : R R lineare Abbildungen, die Spiegelungen an der um α bzw. α gedrehten x-achse beschreiben. Es gilt also: ( ) cos αi sin α g i ( x) i x für i, sin α i cos α i Für die Verkettung von g und g (also die doppelte Spiegelung an der gedrehten x-achse) gilt dann: ( ) ( ) cos α sin α (g g ) ( x) cos α sin α x sin α cos α sin α cos α ( ) cos(α α ) sin(α α ) x sin(α α ) cos(α α ) ( ) cos(α α ) sin(α α ) x sin(α α ) cos(α α ) Bei g g handelt es sich offenbar um eine lineare Abbildung, die eine Drehung um den Winkel α α beschreibt. b) Um die entstandene Drehung zu beschreiben, können wir die Rechnung aus Aufgabenteil a) verwenden. Offensichtlich gilt dann: α arctan π 4 α arctan π α π α 4π Für die die entstehende Drehung beschreibende Matrix M gilt also: ( cos 5π M 6 sin 5π ) 6 sin 5π 6 cos 5π ( ) 6
7 Lineare Algebra B SS Aufgabe 4 Berechnen Sie im R 5 eine Orthonormalbasis für den Unterraum U span,,. Zur Bestimmung der Orthonormalbasis verwenden wir das Schmidtsche Orthonormalisierungsverfahren. Da der erste und dritte Vektor der oben genannten Basis bereits orthogonal sind, normieren wir diese beiden Vektoren und brauchen dann nur noch den dritten Vektor zu bestimmen. Es gilt: v v u Nach dem Schmidtschen Orthonormalisierungsverfahren folgt: v u ( u v ) v ( u v ) v u v v v v v
8 Lineare Algebra B SS Eine Orthonormalbasis von U ist demnach: U span,,
9 Lineare Algebra B SS Aufgabe 5 Bringen Sie die quadratische Gleichung x + y xy + 8 x 8 y auf Normalform, und skizzieren Sie den durch die Gleichung gegebenen Kegelschnitt. Es seien x : ( ) x und A : y ( ) 5. Dann gilt: 5 g ( x) x T A x + ( 8 8 ) x Zunächst berechnen wir eine Diagonalmatrix D, zu der A ähnlich ist, sowie eine invertierbare Matrix S mit S AS D. Wir bestimmen dazu die Eigenwerte und Eigenvektoren von A: det(a λ E) λ 5 5 λ ( λ) 5 λ 6λ 6 (λ 8) (λ + ) A besitzt demnach die Eigenwerte λ 8 und λ. (A λ E) x ( ) 5 5 x 5 5 ( ) x {( )} x span { ( )} x span (Orthonormalbasis)
10 Lineare Algebra B SS (A λ E) x ( ) 5 5 x 5 5 ( ) x {( )} x span { ( )} x span (Orthonormalbasis) Daraus ergibt sich: ( ) 8 D S ( ) ( cos π 4 sin π ) 4 sin π 4 cos π 4 ( ) x Es sei x :, und es gelte x S x. Da es sich bei S um eine Drehmatrix handelt, y gehen die x-koordinaten offensichtlich aus den x-koordinaten durch eine Drehung um π 4 hervor. Es gilt nun: x T A x + ( 8 8 ) x x T S T A S x + ( 8 8 ) S x ( ) x Definieren wir nun x mit x y x T D x + ( 6 ) x 8x y 6x ) 8 (x y 4 x ( (x 8 ) y ) 4 ( x ) + y, so gilt: x + y xy + 8 x 8 y ) 8 (x y 4 x y 4
11 Lineare Algebra B SS Die Gleichung beschreibt in x -Koordinaten eine Hyperbel mit den Parametern und. Demnach handelt es sich in x-koordinaten um eine um in x-richtung verschobene Hyperbel, die anschließend um π 4 gedreht wurde. Die folgende Grafik veranschaulicht dies:
Klausurenkurs zum Staatsexamen (SS 2015): Lineare Algebra und analytische Geometrie 2
Dr. Erwin Schörner Klausurenkurs zum Staatsexamen (SS 25): Lineare Algebra und analytische Geometrie 2 2. (Frühjahr 29, Thema 3, Aufgabe 3) Gegeben sei die reelle 3 3 Matrix 4 2 A = 2 7 2 R 3 3. 2 2 a)
MehrLineare Algebra und analytische Geometrie II (Unterrichtsfach) Lösungsvorschlag
MATHEMATISCHES INSTITUT DER UNIVERSITÄT MÜNCHEN Dr E Schörner SS 0 Blatt 9 9060 Übungen zur Vorlesung Lineare Algebra und analytische Geometrie II (Unterrichtsfach Lösungsvorschlag a Die gegebene Matrix
Mehr1. Übungsblatt: Lineare Algebra II Abgabe: 24./ in den Übungsgruppen
Hannover, den 0. April 2006. Übungsblatt: Lineare Algebra II Abgabe: 24./25.4.2006 in den Übungsgruppen ( ) 2 5 a) Zeigen Sie, dass A = und B = 2 ( 7 6 invertierbare Matrix T an mit T AT = B. b) Zeigen
MehrTutorium Mathematik II, M Lösungen
Tutorium Mathematik II, M Lösungen März 03 *Aufgabe Bestimmen Sie durch Hauptachsentransformation Lage und Typ der Kegelschnitte (a) 3x + 4x x + 3x 4x = 0, (b) 3x + 4x x + 3x 4x 6 = 0, (c) 3x + 4x x +
MehrEinige Lösungsvorschläge für die Klausur zur Vorlesung
Prof Klaus Mohnke Institut für Mathematik Einige Lösungsvorschläge für die Klausur zur Vorlesung Lineare Algebra und analtische Geometrie II* - SS 7 Aufgabe Im R mit dem Standardskalarprodukt ist die folgende
Mehr9. Übungsblatt zur Mathematik I für Maschinenbau
Fachbereich Mathematik Prof. Dr. M. Joswig Dr. habil. Sören Kraußhar Dipl.-Math. Katja Kulas 9. Übungsblatt zur Mathematik I für Maschinenbau Gruppenübung WS /..-4.. Aufgabe G (Koordinatentransformation)
MehrSerie 12: Eigenwerte und Eigenvektoren
D-ERDW, D-HEST, D-USYS Mathematik I HS 5 Dr Ana Cannas Serie : Eigenwerte und Eigenvektoren Bemerkung: Die Aufgaben dieser Serie bilden den Fokus der Übungsgruppen vom 7 und 9 Dezember Finden Sie für folgende
Mehr1. Übungsblatt: Lineare Algebra II Abgabe: 8./ in den Übungsgruppen
Hannover, den 7. Februar 2002 Aufgabe. Übungsblatt: Lineare Algebra II Abgabe: 8./9.4.2002 in den Übungsgruppen (2, 2, 3 Punkte) Der Vektorraum V = C[, ] sei mit dem üblichen Skalarprodukt f, g = f(t)g(t)
MehrKlausur zu. Lineare Algebra II. Viel Erfolg! Fachbereich Mathematik WS 2012/13 Dr. habil. Matthias Schneider. Bonus Note. Aufgabe
Klausur zu Lineare Algebra II Fachbereich Mathematik WS 0/3 Dr. habil. Matthias Schneider Aufgabe 3 4 5 6 7 Bonus Note Punktzahl 4 3 3 3 3 0 erreichte Punktzahl Es sind keine Hilfsmittel zugelassen. Die
MehrLösungsskizzen zur Klausur zur Linearen Algebra II. Definitionen
Technische Universität Berlin Sommersemester 2008 Institut für Mathematik 18 Juli 2008 Prof Dr Stefan Felsner Andrea Hoffkamp Lösungsskizzen zur Klausur zur Linearen Algebra II Aufgabe 1 (1+1+1 Punkte)
MehrKlausurenkurs zum Staatsexamen (SS 2015): Lineare Algebra und analytische Geometrie 6
Dr. Erwin Schörner Klausurenkurs zum Staatsexamen (SS 5): Lineare Algebra und analytische Geometrie 6 6. (Herbst, Thema, Aufgabe 4) Der Vektorraum R 4 sei mit dem Standard Skalarprodukt versehen. Der Unterraum
MehrKlausurenkurs zum Staatsexamen (SS 2016): Lineare Algebra und analytische Geometrie 6
Dr. Erwin Schörner Klausurenkurs zum Staatsexamen (SS 6): Lineare Algebra und analytische Geometrie 6 6. (Herbst, Thema, Aufgabe 4) Der Vektorraum R 4 sei mit dem Standard Skalarprodukt versehen. Der Unterraum
MehrMusterlösungen zur Linearen Algebra II Übungsklausur
Musterlösungen zur Linearen Algebra II Übungsklausur Aufgabe. Sei A R 3 3. Welche der folgenden Aussagen sind richtig? a Ist det(a =, dann ist A eine orthogonale Matrix. b Ist A eine orthogonale Matrix,
Mehr9 Eigenwerte und Eigenvektoren
92 9 Eigenwerte und Eigenvektoren Wir haben im vorhergehenden Kapitel gesehen, dass eine lineare Abbildung von R n nach R n durch verschiedene Darstellungsmatrizen beschrieben werden kann (je nach Wahl
Mehr9 Eigenwerte und Eigenvektoren
92 9 Eigenwerte und Eigenvektoren Wir haben im vorhergehenden Kapitel gesehen, dass eine lineare Abbildung von R n nach R n durch verschiedene Darstellungsmatrizen beschrieben werden kann (je nach Wahl
MehrTutorium zur Vorlesung Lineare Algebra und analytische Geometrie II Bearbeitungsvorschlag
MATHEMATISCHES INSTITUT DER UNIVERSITÄT MÜNCHEN Dr. E. Schörner SS 08 Blatt 9.06.08 Tutorium zur Vorlesung Lineare Algebra und analytische Geometrie II Bearbeitungsvorschlag 33. a Es ist cos ϕ sin ϕ cos
MehrKLAUSUR. Lineare Algebra (E-Techniker/Mechatroniker/W-Ingenieure/Informatiker) Prof. Dr. Andreas Bley Dr. Anen Lakhal
KLAUSUR Lineare Algebra (E-Techniker/Mechatroniker/W-Ingenieure/Informatiker) 2..27 Prof. Dr. Andreas Bley Dr. Anen Lakhal Name: Vorname: Matr.-Nr./Studiengang: Versuch-Nr.: Für jede Aufgabe gibt es Punkte.
MehrKlausurenkurs zum Staatsexamen (SS 2015): Lineare Algebra und analytische Geometrie 3
Dr. Erwin Schörner Klausurenkurs zum Staatsexamen (SS 205): Lineare Algebra und analytische Geometrie 3 3. (Herbst 997, Thema 3, Aufgabe ) Berechnen Sie die Determinante der reellen Matrix 0 2 0 2 2 2
MehrLösungen zu Prüfung Lineare Algebra I/II für D-MAVT
Prof. N. Hungerbühler ETH Zürich, Sommer 4 Lösungen zu Prüfung Lineare Algebra I/II für D-MAVT. [ Punkte] Hinweise zur Bewertung: Jede Aussage ist entweder wahr oder falsch; machen Sie ein Kreuzchen in
MehrLineare Algebra und Numerische Mathematik für D-BAUG
P Grohs T Welti F Weber Herbstsemester 215 Lineare Algebra und Numerische Mathematik für D-BAUG ETH Zürich D-MATH Beispiellösung für Serie 12 Aufgabe 121 Matrixpotenzen und Eigenwerte Diese Aufgabe ist
MehrOrthonormalisierung. ein euklidischer bzw. unitärer Vektorraum. Wir setzen
Orthonormalisierung Wie schon im Falle V = R n erwähnt, erhalten wir durch ein Skalarprodukt eine zugehörige Norm (Länge) eines Vektors und in weiterer Folge eine Metrik (Abstand zwischen zwei Vektoren).
Mehr1. Hausübung ( )
Übungen zur Vorlesung»Lineare Algebra B«(SS ). Hausübung (8.4.) Aufgabe Es seien σ (3, 6, 5,, 4, 8,, 7) und τ (3,,, 4, 6, 5, 8, 7). Berechnen Sie σ τ, τ σ, σ, τ, die Anzahl der Inversionen von σ und τ
MehrEigenwerte und Diagonalisierung
Eigenwerte und Diagonalisierung Wir wissen von früher: Seien V und W K-Vektorräume mit dim V = n, dim W = m und sei F : V W linear. Werden Basen A bzw. B in V bzw. W gewählt, dann hat F eine darstellende
MehrKlausur zu Lineare Algebra I für Informatiker, SS 07
Deckblatt 9.9.7 (. Termin), Gruppe A Klausur zu Lineare Algebra I für Informatiker, SS 7 B.Sc-Modulprüfung / Diplom-Vorprüfung / Scheinklausur in Lineare Algebra I Dr. Timo Hanke, Lehrstuhl D für Mathematik,
Mehr5.4 Hauptachsentransformation
. Hauptachsentransformation Sie dient u.a. einer möglichst einfachen Darstellung von Kegelschnitten und entsprechenden Gebilden höherer Dimension mittels einer geeigneten Drehung des Koordinatensystems.
MehrEigenwerte (Teschl/Teschl 14.2)
Eigenwerte Teschl/Teschl 4. Ein Eigenvektor einer quadratischen n nmatrix A ist ein Vektor x R n mit x 0, für den Ax ein skalares Vielfaches von x ist, es also einen Skalar λ gibt mit Ax = λ x Ax λ x =
MehrEigenwerte, Diagonalisierbarkeit, charakteristisches Polynom
Eigenwerte, Diagonalisierbarkeit, charakteristisches Polynom Eine Fragestellung, die uns im weiteren beschäftigen wird, ist das Finden eines möglichst einfachen Repräsentanten aus jeder Äquivalenzklasse
MehrProbeklausur Lineare Algebra für Physiker
Fachbereich Mathematik Prof. Dr. K. Grosse-Brauckmann D. Frisch Probeklausur Lineare Algebra für Physiker SS 8 26./27.6.27 Name:..................................... Vorname:.................................
MehrLineare Algebra 2 (SS 13) Blatt 13: Musterlösung
Prof. Dr. B. Hanke Dr. J. Bowden Lineare Algebra 2 (SS ) Blatt : Musterlösung Aufgabe. Es sei C (R) der R-Vektorraum der unendlich oft differenzierbaren Funktionen auf R und : C (R) C (R), f f die Abbildung,
Mehrund Unterdeterminante
Zusammenfassung: Determinanten Definition: Entwicklungssätze: mit und Unterdeterminante (streiche Zeile i & Spalte j v. A, bilde dann die Determinante) Eigenschaften v. Determinanten: Multilinearität,
Mehrund Unterdeterminante
Zusammenfassung: Determinanten Definition: Entwicklungssätze: mit und Unterdeterminante (streiche Zeile i & Spalte j v. A, bilde dann die Determinante) Eigenschaften v. Determinanten: Multilinearität,
MehrÜbungen zum Ferienkurs Ferienkurs Lineare Algebra für Physiker WiSe 2017/18 Blatt 3 - Lösung
Technische Universität München Physik Department Pablo Cova Fariña, Claudia Nagel Übungen zum Ferienkurs Ferienkurs Lineare Algebra für Physiker WiSe 207/8 Blatt 3 - Aufgabe : Darstellungsmatrizen Sei
MehrHenning Krause Lineare Algebra Julia Sauter SS 2017 Klausur mit Lösungsvorschlag Jan Geuenich
Henning Krause Lineare Algebra Julia Sauter SS 27 Klausur 2.9.27 mit Lösungsvorschlag Jan Geuenich Aufgabe (4 Punkte: Sei n N und seien A und B zwei (n n-matrizen über einem Körper K. Wahr Falsch (a Es
MehrLösungsskizzen zur Klausur
sskizzen zur Klausur Mathematik II Sommersemester 4 Aufgabe Es seien die folgenden Vektoren des R 4 gegeben: b = b = b 3 = b 4 = (a) Prüfen Sie ob die Vektoren b b 4 linear unabhängig sind bestimmen Sie
MehrVorlesung Mathematik für Ingenieure 3 (Wintersemester 2009/10)
Vorlesung Mathematik für Ingenieure 3 (Wintersemester 2009/10) Kapitel 15: Eigenwerte und -vektoren Volker Kaibel Otto-von-Guericke Universität Magdeburg (Version vom 5. November 2009) Diagonalisierbarkeit
MehrKlausurenkurs zum Staatsexamen (WS 2015/16): Lineare Algebra und analytische Geometrie 3
Dr. Erwin Schörner Klausurenkurs zum Staatsexamen (WS 205/6): Lineare Algebra und analytische Geometrie 3 3. (Herbst 997, Thema 3, Aufgabe ) Berechnen Sie die Determinante der reellen Matrix 0 2 0 2 2
MehrDeterminante und Inverse
Vorzeigeaufgaben: Determinante und Inverse Bestimmen Sie für welche a R die folgende Matrix invertierbar ist und berechnen Sie deren Inverse: A = a cos(x) sin(x) a sin(x) cos(x) Bestimmen Sie ob folgende
MehrLineare Algebra II Lösungen der Klausur
Prof Dr K Doerk 673 Jens Mandavid Christian Sevenheck Lineare Algebra II Lösungen der Klausur (a Diese Aussage ist richtig, sie stimmt nämlich für k = Sei nämlich n N beliebig und bezeichne N die Menge
Mehr1 Analytische Geometrie und Grundlagen
$Id: vektor.tex,v 1.44 2018/05/17 14:11:13 hk Exp $ 1 Analytische Geometrie und Grundlagen 1.6 Bewegungen und Kongruenzbegriffe Wir untersuchen gerade die Spiegelung an einer Hyperebene h R d. Ist ein
MehrLineare Algebra II 11. Übungsblatt
Lineare Algebra II Übungsblatt Fachbereich Mathematik SS Prof Dr Kollross 9 / Juni Susanne Kürsten Tristan Alex Gruppenübung Aufgabe G (Minitest (Bearbeitung innerhalb von Minuten und ohne Benutzung des
MehrLineare Algebra II. Prof. Dr. M. Rost. Übungen Blatt 7 (SS 2011) Abgabetermin: Donnerstag, 2. Juni.
Lineare Algebra II Prof. Dr. M. Rost Übungen Blatt 7 (SS 2011) Abgabetermin: Donnerstag, 2. Juni http://www.math.uni-bielefeld.de/~rost/la2 Erinnerungen, Ergänzungen und Vorgriffe zur Vorlesung: Eigenvektoren
MehrKlausur zur Vorlesung Lineare Algebra II, SoSe 2016,
Klausur zur Vorlesung Lineare Algebra II, SoSe 6, 6.7.6 Vokabelbuch In diesem Teil soll getestet werden, inwieweit Sie in der Lage sind, wichtige Definitionen und Sätze aus der Vorlesung korrekt zu formulieren
MehrProbeklausur zu Mathematik 2 für Informatik
Gunter Ochs Wintersemester 4/5 Probeklausur zu Mathematik für Informatik Lösungshinweise wie immer ohne Garantie auf Fehlefreiheit. Gegeben sei das Dreieck im R mit den Eckpunkten A a Berechnen Sie die
MehrLösungen zur Prüfung Lineare Algebra I/II für D-MAVT
Prof. N. Hungerbühler ETH Zürich, Winter 6 Lösungen zur Prüfung Lineare Algebra I/II für D-MAVT. Hinweise zur Bewertung: Jede Aussage ist entweder wahr oder falsch; machen Sie ein Kreuzchen in das entsprechende
MehrT := {σ S 4 σ 3 = Id}. a) Es seien V ein Vektorraum und Φ ein Endomorphismus von V, sodass
I. a) Es sei (G, ) eine abelsche Gruppe mit neutralem Element e G. Zeigen Sie, dass U := {g G g 3 = e G } eine Untergruppe von G ist. b) In der symmetrischen Gruppe S 4 definieren wir analog zu a) die
MehrMusterlösungen Blatt Mathematischer Vorkurs. Sommersemester Dr. O. Zobay. Matrizen
Musterlösungen Blatt 8 34007 Mathematischer Vorkurs Sommersemester 007 Dr O Zobay Matrizen Welche Matrixprodukte können mit den folgenden Matrizen gebildet werden? ( 4 5 A, B ( 0 9 7, C 8 0 5 4 Wir können
MehrD-MATH, D-PHYS, D-CHEM Lineare Algebra II SS 011 Tom Ilmanen. Musterlösung 12. a ij = v i,av j (A ist symmetrisch) = Av i,v j
D-MATH, D-PHYS, D-CHEM Lineare Algebra II SS 0 Tom Ilmanen Musterlösung 2. Falls b := (v,,v n ) eine Orthonormalbasis von V ist, dann lassen sich die Komponenten von einem Vektor v = n i= t i v i bezüglich
MehrUntersuchen Sie, ob die folgenden Abbildungen linear oder nicht linear sind. x y
Aufgabe 1 Untersuchen Sie, ob die folgenden Abbildungen linear oder nicht linear sind. (( )) 3x x (a) Sei f : R 2 R 3 mit f = 2y + x y x y ( ) 4 (b) Sei f : R R 2 mit f(x) = x + 1 (( )) ( ) x x y (c) Sei
MehrLina II - Aufgaben zur Vorbereitung für die Klausur (Teil 1) - Lösungen
Lina II - Aufgaben zur Vorbereitung für die Klausur (Teil 1) - en Kommentare an HannesKlarner@FU-Berlinde FU Berlin SS 1 Dia- und Trigonalisierbarkeit Aufgabe (1) Gegeben seien A = i i C 3 3 und B = 1
MehrAusgewählte Lösungen zu den Übungsblättern 9-10
Fakultät für Luft- und Raumfahrttechnik Institut für Mathematik und Rechneranwendung Vorlesung: Lineare Algebra (ME), Prof. Dr. J. Gwinner Dezember Ausgewählte Lösungen zu den Übungsblättern 9- Übungsblatt
MehrKlausur zur Höheren Mathematik I (ET/IT/AI/IKT/P/MP) WS 2016/
Dr. P. Furlan Dr. J. Horst Fakultät Mathematik Technische Universität Dortmund Klausur zur Höheren Mathematik I (ET/IT/AI/IKT/P/MP) WS 06/7 6.0.07 Es sind insgesamt 50 Punkte erreichbar. Bei mindestens
MehrLeitfaden 34. , dies ist eine reelle symmetrische Matrix, also diagonalisierbar.
Leitfaden 34 5. Euklidsche und unitäre Räume (und selbstadjungierte, orthogonale, unitäre, normale Endomorphismen). 5.1. Reelle symmetrische Matrizen sind diagonalisierbar. Satz: Reelle symmetrische Matrizen
Mehr7. Wie lautet die Inverse der Verkettung zweier linearer Abbildungen? 9. Wie kann die Matrixdarstellung einer linearen Abbildung aufgestellt werden?
Kapitel Lineare Abbildungen Verständnisfragen Sachfragen Was ist eine lineare Abbildung? Erläutern Sie den Zusammenhang zwischen Unterräumen, linearer Unabhängigkeit und linearen Abbildungen! 3 Was ist
MehrKlausur HM I F 2004 HM I : 1
Klausur HM I F 004 HM I : Aufgabe (5 Punkte): Für welche n gilt die folgende Aussage? ( n ) det n! n 0 (n )! () Führen Sie den Beweis mit Hilfe der vollständigen Induktion. Lösung: Beweis per Induktion
MehrLösungen der Aufgaben zu Kapitel 11
Lösungen der Aufgaben zu Kapitel Vorbemerkung: Zur Bestimmung der Eigenwerte (bzw. des charakteristischen Polynoms) einer (, )-Matrix verwenden wir stets die Regel von Sarrus (Satz..) und zur Bestimmung
MehrHöhere Mathematik I. Variante B
Lehrstuhl II für Mathematik Prof. Dr. E. Triesch Höhere Mathematik I SoSe Variante B Zugelassene Hilfsmittel: Als Hilfsmittel zugelassen sind zehn handbeschriebene DinA-Blätter (Vorder- und Rückseite beschriftet,
MehrÜbungen zum Ferienkurs Lineare Algebra 2015/2016: Lösungen
Übungen zum Ferienkurs Lineare Algebra 5/6: Lösungen Darstellungsmatrizen. Bestimme die Darstellungsmatrix M B,B (f ) für die lineare Abbildung f : 3, die durch f (x, y, z) = (4x + y z, y + z) definiert
Mehr18 λ 18 + λ 0 A 18I 3 = / Z 2 Z 2 Z Z Z 1
UNIVERSITÄT KARLSRUHE Institut für Analysis HDoz. Dr. P. C. Kunstmann Dipl.-Math. M. Uhl Sommersemester 9 Höhere Mathematik II für die Fachrichtungen Elektroingenieurwesen, Physik und Geodäsie inklusive
Mehr43911: Lineare Algebra/Geometrie Prüfungstermin Frühjahr 2015 Lösungsvorschlag
Dr. Erwin Schörner 439: Lineare Algebra/Geometrie Prüfungstermin Frühjahr 5 Lösungsvorschlag I.. Für n N mit n ist das inhomogene lineare Gleichungssystem in den n Unbekannten x,..., x n mit den n Gleichungen
MehrTechnische Universität Berlin Fakultät II Institut für Mathematik WS 03/04 Eppler, Richter, Scherfner, Seiler, Zorn 25.
A Technische Universität Berlin Fakultät II Institut für Mathematik WS 3/4 Eppler, Richter, Scherfner, Seiler, Zorn 5. Februar 4 Februar Klausur (Rechenteil) Lösungen: Lineare Algebra für Ingenieure Name:.......................................
MehrGrundlagen der linearen Algebra und analytischen Geometrie II
Institut für Analsis Lösung Blatt Dr S Trostor Dr F Morherr Grundlagen der linearen Algebra und analtischen Geometrie II Aufgabe: Schreibe folgende Mengen M R zunächst in der Form (x; ) R ; x x A + b x
MehrHöhere Mathematik I. Variante A
Lehrstuhl II für Mathematik Prof. Dr. E. Triesch Höhere Mathematik I WiSe / Variante A Zugelassene Hilfsmittel: Als Hilfsmittel zugelassen sind handschriftliche Aufzeichnungen von maximal DinA4-Blättern.
MehrMatrikel- Nummer: Aufgabe Summe Punkte /1 /3 /4 /3 /9 /7 /2 /2 /31
Scheinklausur Höhere Mathematik 0 0 0 Name, Vorname: Nummer: Matrikel- Studiengang: Aufgabe 4 5 6 7 8 Summe Punkte / / /4 / /9 /7 / / / Bitte beachten Sie die folgenden Hinweise: Bearbeitungszeit: 90 Minuten
MehrKlausur (Modulprüfung) zum Lehrerweiterbildungskurs 4Q Lineare Algebra/Analytische Geometrie II SoSe 2016
Name, Vorname Matrikel-Nr. Aufg. Aufg.2 Aufg.3 Aufg.4 Σ Note bzw. Kennzeichen Klausur (Modulprüfung) zum Lehrerweiterbildungskurs 4Q Lineare Algebra/Analytische Geometrie II SoSe 206 Bearbeiten Sie bitte
MehrLineare Algebra für Ingenieure
TECHNISCHE UNIVERSITÄT BERLIN SS 4 Fakultät II - Mathematik J Liesen/F Lutz/R Seiler Lineare Algebra für Ingenieure Lösungen zur Juli-Klausur Stand: 4 September 4 Rechenteil Aufgabe (8 Punkte Berechnen
Mehr43911: Lineare Algebra/Geometrie Prüfungstermin Herbst 2015 Lösungsvorschlag
Dr. Erwin Schörner 49: Lineare Algebra/Geometrie Prüfungstermin Herbst 5 Lösungsvorschlag I.. a Die in Abhängigkeit vom Parameter t R für t t A t t t R und b R t + t t + t zu betrachtende Menge F t { x
MehrProbeprüfung Lineare Algebra I/II für D-MAVT
Prof. N. Hungerbühler ETH Zürich, Frühling 018 Probeprüfung Lineare Algebra I/II für D-MAVT Die Prüfung dauert 10 Minuten. Sie dient der Selbstevaluation. Die Musterlösungen folgen. Die Multiple Choice
MehrExkurs: Klassifikation orthogonaler 2 2-Matrizen.
Exkurs: Klassifikation orthogonaler 2 2-Matrizen. Aussage: Es gilt: (a) Jede orthogonale 2 2 Matrix A mit det(a) = 1 hat das Aussehen cos(α) sin(α) D(α) = sin(α) cos(α), wobei α [0,2π[. Ist sin(α) 0, so
MehrKLAUSUR. Name: Vorname: Matr. Nr./Studiengang: Versuch Nr.:
KLAUSUR Lineare Algebra (E-Techniker/Mechatroniker/W-Ingenieure/Informatiker).3. (W. Koepf) Name: Vorname: Matr. Nr./Studiengang: Versuch Nr.: Für jede Aufgabe gibt es Punkte. Zum Bestehen der Klausur
Mehr2. Klausur zur Linearen Algebra II
Technische Universität Dortmund Fakultät für Mathematik Platznummer: Sommersemester 7.9.7. Klausur zur Linearen Algebra II Name: Vorname: Matrikelnummer: Studiengang: Wichtige Informationen: Prüfen Sie
Mehr6 Hauptachsentransformation
6 Hauptachsentransformation A Diagonalisierung symmetrischer Matrizen (6.1) Satz: Sei A M(n n, R) symmetrisch. Dann gibt es eine orthogonale n n-matrix U mit U t AU = D Diagonalmatrix Es folgt: Die Spalten
MehrEin Produkt ist Null, wenn einer der Faktoren gleich Null ist. Die beiden Eigenwerte sind demnach. λ 1 = 0, λ 2 = 2i. 1 i
TU Dresden Fakultät Mathematik Institut für Numerische Mathematik Lösung zur Aufgabe (b des Übungsblattes Ermitteln Sie on der folgenden Matrix alle (komplexen Eigenwerte und zu jedem Eigenwert einen zugehörigen
MehrLineare Algebra: Determinanten und Eigenwerte
: und Eigenwerte 16. Dezember 2011 der Ordnung 2 I Im Folgenden: quadratische Matrizen Sei ( a b A = c d eine 2 2-Matrix. Die Determinante D(A (bzw. det(a oder Det(A von A ist gleich ad bc. Det(A = a b
Mehr(also ) Oft wird Zusammenhang zwischen und mit einem Index angedeutet, z.b. wird der Eigenvektor v. durch gekennzeichnet.
L7 Diagonalisierung einer Matrix: Eigenwerte und Eigenvektoren Viele Anwendungen in der Physik: z.b. Bestimmung der - Haupträgheitsmomente eines starren Körpers durch Diagonalisierung des Trägheitstensors
MehrAufgaben und Lösungen zur Klausur Lineare Algebra im Frühjahr 2009
I. (4 Punkte) Gegeben sei die Menge Aufgaben und Lösungen zur Klausur Lineare Algebra im Frühjahr 9 G := { a c b a, b, c R }. (a) Zeigen Sie, dass G zusammen mit der Matrizenmultiplikation eine Gruppe
MehrAufgabenskript. Lineare Algebra
Dr Udo Hagenbach FH Gießen-Friedberg Sommersemester 9 Aufgabenskript zur Vorlesung Lineare Algebra 6 Vektoren Aufgabe 6 Gegeben sind die Vektoren a =, b =, c = Berechnen Sie die folgenden Vektoren und
Mehr3 Bilinearform, Basen und Matrizen
Lineare Algebra II 2. Oktober 2013 Mitschrift der Vorlesung Lineare Algebra II im SS 2013 bei Prof. Peter Littelmann von Dario Antweiler an der Universität zu Köln. Kann Fehler enthalten. Veröentlicht
Mehr6. Übungsblatt zur Mathematik II für Inf, WInf
Fachbereich Mathematik Prof. Dr. Streicher Dr. Sergiy Nesenenko Pavol Safarik SS 5. 9. Mai 6. Übungsblatt zur Mathematik II für Inf, WInf Gruppenübung Aufgabe G (Standardskalarprodukt Sei v, e R und es
MehrProseminar Lineare Algebra II, SS 11. Blatt
Blatt 1 1. Berechnen Sie die Determinante der Matrix 0 0 4 1 2 5 1 7 1 2 0 3 1 3 0 α. 2. Stellen Sie folgende Matrix als Produkt von Elementarmatrizen dar: 1 3 1 4 2 5 1 3 0 4 3 1. 3 1 5 2 3. Seien n 2
MehrMathematik für Naturwissenschaftler, Pruscha & Rost Kap 7 Lösungen
Mathematik für Naturwissenschaftler, Pruscha & Rost Kap 7 Lösungen a) Es ist < x, y > α + + β β ( + α) und y α + + β α + + ( + α) (α + α + ) 6 α + α, also α, ± 5 + ± 9 4 ± 3 Es gibt also Lösungen: α, β
Mehr13. Lineare Algebra und Koordinatenwechsel.
3. Lineare Algebra und Koordinatenwechsel. In dieser Vorlesung behandeln wir die Vorzüge von Koordinatenwechseln. Insbesondere werden wir über geeignete Koordinatenwechsle zu einer Klassifikation der lineare
MehrL7 Diagonalisierung einer Matrix: Eigenwerte und Eigenvektoren. Gegeben. Gesucht: Diagonalform: Finde und! Definition: Eigenvektor, Eigenwert
L7 Diagonalisierung einer Matrix: Eigenwerte und Eigenvektoren Viele Anwendungen in der Physik: z.b. Bestimmung der - Haupträgheitsmomente eines starren Körpers durch Diagonalisierung des Trägheitstensors
MehrLineare Algebra II (NAWI) SS2014 Übungsblatt 1
Lineare Algebra II (NAWI) SS2014 Übungsblatt 1 Aufgabe 1. Welche der folgenden Abbildungen sind Sesquilinearformen oder Bilinearformen? Welche davon sind Skalarprodukte? (a) B 1 : R R R, (x, y) xy (b)
MehrMathematik I für MB und ME
Mathematik I für MB und ME Fachbereich Grundlagenwissenschaften Prof Dr Viola Weiÿ Wintersemester 28/29 Übungsaufgaben Serie 4: Lineare Unabhängigkeit, Matrizen, Determinanten, LGS Prüfen Sie, ob die folgenden
MehrLineare Algebra und analytische Geometrie II
Prof. Dr. H. Brenner Osnabrück SS 2016 Lineare Algebra und analytische Geometrie II Vorlesung 34 Die Diagonalisierbarkeit von Isometrien im Komplexen Satz 34.1. Es sei V ein endlichdimensionaler C-Vektorraum
MehrKarlsruher Institut für Technologie (KIT) WS 2012/13 Institut für Analysis Prof. Dr. Tobias Lamm Dr. Patrick Breuning
Karlsruher Institut für Technologie (KIT) WS 22/3 Institut für Analysis 28..23 Prof. Dr. Tobias Lamm Dr. Patrick Breuning Höhere Mathematik I für die Fachrichtung Physik 4. Übungsblatt (letztes Blatt)
MehrDiplom Vorprüfung bzw. Bachelor Modulprüfung Höhere Mathematik II für die Fachrichtung Physik. Lösungsvorschläge. det
UNIVERSITÄT KARLSRUHE Institut für Analysis HDoz. Dr. P. C. Kunstmann Herbst 9.9.9 Diplom Vorprüfung bzw. Bachelor Modulprüfung Höhere Mathematik II für die Fachrichtung Physik Lösungsvorschläge Aufgabe
MehrAnalytische Geometrie
21 Vorlesungen über Analytische Geometrie für Lehramtstudierende der Schulformen Grund-, Mittel- und Realschule Jens Jordan Universität Würzburg, Wintersemster 2015/16 Hier kommt noch ein schönes Bildchen
MehrSeite 1. sin 2 x dx. b) Berechnen Sie das Integral. e (t s)2 ds. (Nur Leibniz-Formel) c) Differenzieren Sie die Funktion f(t) = t. d dx ln(x + x3 ) dx
Seite Aufgabe : a Berechnen Sie das Integral b Berechnen Sie das Integral +x x+x dx. π sin x dx. c Differenzieren Sie die Funktion ft = t e t s ds. Nur Leibniz-Formel a + x x + x dx = d dx lnx + x dx =
MehrLösungsskizzen zur Klausur Mathematik II
sskizzen zur Klausur Mathematik II vom..7 Aufgabe Es sei die Ebene im R 3 gegeben. E = +λ 3 + µ λ,µ R (a) Geben Sie die Hesse-Normalform der Ebene E an. (b) Berechnen Sie die orthogonale Projektion Π E
MehrC orthogonal und haben die Länge 1). Dann ist die Länge von w = x u + y v gegeben durch w 2 Def. = w,w =
1 v Die Länge Def. Sei (V,, ) ein Euklidscher Vektorraum. Für jeden Vektor v V heißt die Zahl v,v die Länge von v und wird v bezeichnet. Bemerkung. Die Länge des Vektors ist wohldefiniert, da nach Definition
Mehr4 Lineare Abbildungen Basisdarstellungen
4 Lineare Abbildungen Basisdarstellungen (4.1) Seien V,W endlich dimensionale K-Vektorräume, und sei T : V W linear. Sei {v 1,...,v } Basis von V und {w 1,...,w M } Basis von W. Sei T (v j ) = M a kj w
Mehr43911: Lineare Algebra/Geometrie Prüfungstermin Frühjahr 2014 Lösungsvorschlag
Dr. Erwin Schörner 49: Lineare Algebra/Geometrie Prüfungstermin Frühjahr 4 Lösungsvorschlag I.. Für einen R Vektorraum V der Dimension dim V n mit n N ist die lineare Abbildung f : V V mit der Eigenschaft
MehrTechnische Universität München Zentrum Mathematik. Übungsblatt 12
Technische Universität München Zentrum Mathematik Mathematik 1 (Elektrotechnik) Prof. Dr. Anusch Taraz Dr. Michael Ritter Übungsblatt 12 Hausaufgaben Aufgabe 12.1 Sei f : R 3 R 3 gegeben durch f(x) :=
MehrMusterlösung für die Klausur vom 31. März. (a) Wir bestimmen zunächst einen Normalenvektor von E 1 :
Musterlösung für die Klausur vom 3. März Aufgabe (a) Wir bestimmen zunächst einen Normalenvektor von E : AB AC 3 2 = 2 =. 2 2 Dieser ist der Richtungsvektor der gesuchten Geraden, also hat diese die Parameterdarstellung
MehrLösungsskizzen zur Nachklausur
sskizzen zur Nachklausur Mathematik II für die Fachrichtungen Biologie und Chemie Sommersemester 22 Aufgabe Es seien die folgenden Vektoren 2 v = 2, v 2 = und v 3 = 2 im R 3 gegeben. (a) Zeigen Sie, dass
Mehr