Klausur zu Analysis und Wahrscheinlichkeitsrechnung AI 2

Größe: px
Ab Seite anzeigen:

Download "Klausur zu Analysis und Wahrscheinlichkeitsrechnung AI 2"

Transkript

1 1 Klausur zu Analysis und Wahrscheinlichkeitsrechnung AI 2 WS 2014/15, Prof. Dr. Hans-Jürgen Steens Name: Vorname: Matrikelnummer: Die Klausur besteht aus 23 Aufgaben. Es sind maximal 200 Punkte ( ) zu erreichen. Teilnehmer des Studienganges medizinische Informatik bearbeiten ausschlieÿlich den Analysisteil (Aufgaben 1-15) Es sind alle Hilfsmittel zur selbständigen Bearbeitung erlaubt. Sie werden zeitlich nicht alle Aufgaben bearbeiten können. Konzentrieren Sie sich deshalb auf diejenigen Aufgaben, die Ihnen liegen. Markieren Sie bitte die Aufgaben, die Sie bearbeitet haben. Aufgabe Punkte Aufgabe Punkte

2 2 1. Teil Analysis Basics Aufgabe 1: (8 Punkte) Wie ändern sich die Datenstrukturen im Übergang von den natürlichen zu den ganzen, zu den rationalen, zu den reellen Zahlen und zu den komplexen Zahlen? Bei welchem Übergang haben wir den gröÿten Sprung bzgl. der zur Implementierung der Zahlen theoretisch benötigten Datenstrukturen? Welche Eigenschaften fehlen den komplexen Zahlen, die alle anderen Zahlenarten besitzen? Unendliche Folgen Aufgabe 2: (8 Punkte) i) Beschreiben Sie eine unendliche Folge, die zwei (verschiedene) Häufungspunkte besitzt. ii) Können sie auch eine monotone unendliche Folge mit zwei Häufungspunkten konstruieren? (Begründung) iii) Gibt es auch eine unendliche Folge, die alle(!) reellen Zahlen als Häufungspunkte besitzt? Aufgabe 3: (6 Punkte) Betrachten Sie folgede induktiv denierte Folge: { 1 n = 1; a n = ln(1 + a n 1 ), n > 1. Zeigen Sie, dass diese Folge konvergiert und berechnen Sie den Grenzwert. Hinweis: Zeigen Sie induktiv, dass die Folge nach unten beschränkt ist (welche untere Schranke kommt hier in Frage?). Zeigen Sie dann, dass die Folge monoton fallend ist. Sie dürfen benutzen, dass der Logarithmus eine monoton wachsende und eine stetige Funktion ist. Aufgabe 4: (15 Punkte) Zeigen Sie, dass folgende Folgen konvergieren und berechnen Sie die Grenzwerte: a) a n = 2n n 1 b) a n = n 2 + 3n n (2n + 3)3 c) a n = 8n ( d) a n = ) n (, a n = ) n (, a n = 1 + x ) n 2n 3n 2n Hinweis zu d): Benutzen Sie bei der letzten Folge, dass a n = a 2n ist.

3 3 Aufgabe 5: (4 Punkte) Zeigen Sie, dass die Folge a n = 2n n! eine Nullfolge ist. Hinweis: Sie können dies auf zwei Weisen zeigen. Entweder Sie nden durch geeignete Abschätzungen eine Majorante, von der wir schon wissen, dass Sie eine Nullfolge ist. Oder Sie betrachten die unendliche Reihe 2n n! und zeigen, dass diese Reihe konvergiert, woraus notwendig folgt, dass die Folge der Summanden eine Nullfolge sein muss. Unendliche Reihen Aufgabe 6: (8 Punkte) Die sog. PartitionsFunktion eines linearen Oszillators in der Physik ergibt sich zu Q = e ħω(n+1/2)/kt. Wir brauchen hier nur zu wissen, dass ħ, ω, k, T für uns positive konstante reelle Zahlen sind. Aufgabe: Berechnen Sie den Grenzwert der unendlichen Reihe, d.h. berechnen Sie Q. Hinweis: Erkennen Sie in Q das Muster einer bekannten konvergenten Reihe, die Sie aus Q nach Ausklammern des gemeinsamen Faktors e ħω/2kt aus den einzelnen Summanden extrahieren können. (Wenden Sie also die Regeln der Bruchrechnung und Potenzrechnung an.) Aufgabe 7: (10 Punkte) Analysieren Sie mit dem Minoranten bzw. dem Majorantenkriterium, welche der folgenden Reihen konvergiert und welche divergiert: a) n=2 1 2 log(n) b) n! n 2n c) n 3 d) 1. n(2 + n) Hinweis zu a): Wie verhält sich der Wert von log(n) im Vergleich zu n?

4 4 Aufgabe 8: (7 Punkte) Analysieren Sie mit dem Wurzel oder mit dem Quotientenkriterium, welche der folgenden Reihen konvergiert und welche divergiert. a) n=2 1 (log(n)) n b) n! n n c) x 2n+1 ( 1)n (2n + 1)! (x beliebig, aber fest gewählt) Hinweis zu c): Benutzen Sie das Quotientenkriterium und erkennen Sie im Quotienten einen Ausdruck, der gegen eine bekannte Funktion konvergiert, so dass Sie für den Quotienten eine klare Aussage darüber erhalten, ob er irgendwann endgültig kleiner einem q < 1 ist. Aufgabe 9: (6 Punkte) Berechnen Sie die Taylorentwicklung x 3 e x um den Nullpunkt bis zur 3. Näherung. Hinweis: Sie können (mit vertretbarem Aufwand) die Taylorentwicklung klassisch berechnen oder mit geeigneten Überlegungen sehr schnell zu einer Lösung kommen. Grenzwerte Aufgabe 10: (5 Punkte) Existiert der Limes sin x lim x 0 x Begründen Sie Ihre Antwort. (Es gibt mehrere unterschiedliche gute Begründungen.)? Aufgabe 11: (8 Punkte) Betrachten Sie folgenden Beweis, dass jede (an einem Punkt x 0 ) dierenzierbare Funktion f stetig ist (am Punkt x 0 ): f dierenzierbar f(x) = f(x 0 ) + f 0 (x x 0 ) + o(x x 0 ) lim f(x) = lim f(x 0 ) + lim f 0 (x x 0 ) + lim o(x x 0 ) x x 0 x x 0 x x 0 x x 0 lim f(x) = f(x 0 ) = f(x 0 ) x x 0 f ist stetig. Begründen Sie jeweils die mit Sternen gekennzeichneten Folgerungspfeile.

5 5 Dierentialrechnung Aufgabe 12: (6 Punkte) Zeigen Sie mit dem Mittelwertsatz der Dierentialrechnung, dass die Logarithmusfunktion ln(x) eine streng monoton wachsende Funktion ist. Aufgabe 13: (13 Punkte) Bilden Sie die Ableitung folgender Funktionen: a) f(x) = x 4 + 5x 2 b) f(x) = x2 1 x + 1 c) f(x) = 4 x 7 d) f(x) = sin(x) cos(x) e) f(x) = sin(x) cos(x) f) f(x) = 3x2 4 x(x2 4) Aufgabe 14: (7 Punkte) Beweisen Sie nur unter Benutzung des Sachverhaltes, dass (x n ) = nx n 1 für ganzzahlige n, dass ( n x ) = 1 n n x n 1 Hinweis: Wir hatten einmal auf eine analoge Weise mit der Kettenregel zeigen können (unter Benutzung der Ableitung der e-funktion), dass ln(x) = 1/x. Aufgabe 15: (10 Punkte) Bilden Sie die Stammfunktionen folgender Funktionen: a) sin(x)dx b) x 4 + 2x 3 x + 7dx 1 c) x a dx sin x d) cos x dx e) xe x dx x f) dx a x 2

6 6 2. Teil Wahrscheinlichkeitsrechnung Elementare Ereignisse Aufgabe 16: (15 Punkte) Zwei Würfel werden einmal geworfen. i) Man berechne die Wahrscheinlichkeit dafür, dass man die folgenden Augenkombinationen erhält: a) auf (wenigstens) einem Würfel zwei Augen, b) auf wenigstens einem Würfel drei Augen, c) eine gerade Augensumme, d) eine durch drei teilbare Augensumme, e) eine Augensumme, die gröÿer ist als sieben, f) eine Augensumme, die kleiner ist als zehn, g) eine Augensumme, die eine Primzahl ist. Hinweis: wir haben es hier mit 36 Elementarereignissen zu tun, da die Würfel unterscheidbar sind. ii) Skizzieren Sie die Verteilungsfunktion F (x) = pr(x < x), die sich aus der Zufallsvariablen X ergibt, die die Gesamtaugenzahl der beiden Würfel liefert. iii) Wieviele Elementarereignisse haben sie beim Würfeln mit 3 ununterscheidbaren Mikroteilchen, die wie eine Münze zwei Seiten besitzen? Wie hoch sind Wahrscheinlichkeit dieser jeweiligen Elementarereignisse? Aufgabe 17 (Chips in feindlicher Umgebung): (8 Punkte) Speicherchips können in radioaktiver Umgebung so beeinusst werden, dass einzelne Bits umgeschossen werden können. Die Wahrscheinlichkeit für ein einzelnes Bit, innerhalb einer Zeiteinheit umgeschossen zu werden, betrage Eine Speichereinheit bestehe aus 10 Terabits, als Bits. Frage: Wie wahrscheinlich ist es, dass in der bereenden Zeiteinheit k Bits umgeschossen werden (k N)? Hinweis: Sie können hier die Poissonverteilung ansetzen. Aufgabe 18 (Aus Algorithmen und Datenstrukturen): (10 Punkte) i) Wie groÿ ist die Wahrscheinlichkeit, dass eine Hash-Funktion mit gleichmäÿiger Werteverteilung zwischen den Hashindizes 1 bis N genau k von einer Gesamtmenge von M verschiedenen Schlüsseln ein und denselben Index zuweist? ii) Wie lässt sich diese Wahrscheinlichkeit durch eine Poissonverteilung darstellen, wenn man M/N = α als sog. load factor einführt?

7 7 Bedingte Wahrscheinlichkeiten Aufgabe 19: (8 Punkte) Seien A 1, A 2, A 3 Ereignisse eines Wahrscheinlichkeitsraumes mit der Wahrscheinlichkeitsfunktion p. Zeigen Sie, dass gilt: p(a 1 A 2 A 3 ) = p(a 1 ) p(a 2 A 1 ) p(a 3 A 1 A 2 ). Hinweis: Die bedingte Wahrscheinlichkeit zweier Ereignisse A, B ist deniert durch p(a B) p(a B) =. Setzen Sie ausgehend hiervon zunächst A 1 A 2 in die Rolle p(b) von B und A 3 in die Rolle von A. Aufgabe 20: (10 Punkte) Sehen Sie eine Möglichkeit, das Ergebnis von Aufgabe 3 zu verallgemeinern und induktiv zu beweisen? Aufgabe 21: (10 Punkte) Zeigen Sie, dass bei unabhängigen Ereignissen A und B auch die komplementären Ereignisse A und B unabhängig sind. Hinweis: Zwei Ereignisse sind unabhängig genau dann, wenn p(a B) = p(a) p(b). Benutzen Sie auch die Gleichung p(a) = 1 p(a) etc. Aufgabe 22: (8 Punkte) Gegeben seien 3 Urnen: Die erste Urne enthält 4 rote und 6 weiÿe Kugeln. Die zweite Urne enthält 3 rote und 1 weiÿe Kugel. Die dritte Urne enthält 2 rote und 4 weiÿe Kugeln. Aus einer zufällig ausgewählten Urne wird eine Kugel zufällig gezogen. Wie groÿ ist die Wahrscheinlichkeit, dass die Kugel aus der ersten Urne gezogen wurde, wenn sie rot ist? Hinweis: Benutzen Sie die Bayessche Formel.

8 8 Statistische Analysen Aufgabe 23: (10 Punkte) Wir betrachten einen Wahrscheinlichkeitsraum mit 6 Elementarereignissen Ω = {e 1, e 2, e 3, e 4, e 5, e 6 }. Die Wahrscheinlichkeiten dieser Elementarereignisse mögen folgende Wert haben: pr(e 1 ) 1/2 pr(e 2 ) 1/10 pr(e 3 ) 1/10 pr(e 4 ) 1/20 pr(e 5 ) 1/8 pr(e 6 ) 1/8 Sei X : Ω R eine Zufallsvariable mit den Funktionswerten: X(e 1 ) 4 X(e 2 ) 5 X(e 3 ) 7 X(e 4 ) 8 X(e 5 ) 10 X(e 6 ) 1 Berechnen Sie den Mittelwert (Erwartungswert) E(X) und Varianz E((X E(X) 2 )dieser Zufallsvariablen. Hinweis: Für eine Zufallsvariable Y ist E(Y ) = i pr(ω i) Y (ω i ).

Nachklausur zu Analysis und Wahrscheinlichkeitsrechnung AI 2

Nachklausur zu Analysis und Wahrscheinlichkeitsrechnung AI 2 1 Nachklausur zu Analysis und Wahrscheinlichkeitsrechnung AI 2 SS 2015, 22.04.2015 Prof. Dr. Hans-Jürgen Steens Name: Vorname: Matrikelnummer: Die Klausur besteht aus 21 Aufgaben. Es sind maximal 131 Punkte

Mehr

Mathematik IT 3 (Analysis) Probeklausur

Mathematik IT 3 (Analysis) Probeklausur Mathematik IT (Analysis) Probeklausur Datum: 08..0, Zeit: :5 5:5 Name: Matrikelnummer: Vorname: Geburtsdatum: Studiengang: Aufgabe Nr. 5 Σ Punkte Soll 5 9 7 Punkte Ist Lösungen ohne begründeten Lösungsweg

Mehr

Lösungen Klausur. k k (n + 1) n. für alle n N. Lösung: IA: Für n = 1 ist 1. k k + (n + 1) n+1. k k = k=1. k=1 kk = 1 1 = 1 2 = 2 1.

Lösungen Klausur. k k (n + 1) n. für alle n N. Lösung: IA: Für n = 1 ist 1. k k + (n + 1) n+1. k k = k=1. k=1 kk = 1 1 = 1 2 = 2 1. Lösungen Klausur Aufgabe (3 Punkte) Zeigen Sie, dass n k k (n + ) n k für alle n N. IA: Für n ist k kk 2 2. IV: Es gilt n k kk (n + ) n für ein n N. IS: Wir haben n+ k k k n k k + (n + ) n+ k IV (n + )

Mehr

Lösungsvorschlag zur Übungsklausur zur Analysis I

Lösungsvorschlag zur Übungsklausur zur Analysis I Prof. Dr. H. Garcke, Dr. H. Farshbaf-Shaker, D. Depner WS 8/9 NWF I - Mathematik 9..9 Universität Regensburg Lösungsvorschlag zur Übungsklausur zur Analysis I Frage 1 Vervollständigen Sie die folgenden

Mehr

Wiederholungsklausur zur Analysis I

Wiederholungsklausur zur Analysis I Wiederholungsklausur zur Analysis I Prof. Dr. C. Löh/M. Blank 5. Oktober 2011 Name: Matrikelnummer: Vorname: Übungsleiter: Diese Klausur besteht aus 8 Seiten. Bitte überprüfen Sie, ob Sie alle Seiten erhalten

Mehr

Mathematisches Institut der Universität Heidelberg Prof. Dr. E. Freitag /Thorsten Heidersdorf. Probeklausur

Mathematisches Institut der Universität Heidelberg Prof. Dr. E. Freitag /Thorsten Heidersdorf. Probeklausur Mathematisches Institut der Universität Heidelberg Prof. Dr. E. Freitag /Thorsten Heidersdorf Probeklausur Diese Probeklausur soll a) als Test für euch selber dienen, b) die Vorbereitung auf die Klausur

Mehr

REIHENENTWICKLUNGEN. [1] Reihen mit konstanten Gliedern. [2] Potenzreihen. [3] Reihenentwicklung von Funktionen. Eine kurze Einführung Herbert Paukert

REIHENENTWICKLUNGEN. [1] Reihen mit konstanten Gliedern. [2] Potenzreihen. [3] Reihenentwicklung von Funktionen. Eine kurze Einführung Herbert Paukert Reihenentwicklungen Herbert Paukert 1 REIHENENTWICKLUNGEN Eine kurze Einführung Herbert Paukert [1] Reihen mit konstanten Gliedern [2] Potenzreihen [3] Reihenentwicklung von Funktionen Reihenentwicklungen

Mehr

Aufgabensammlung zur Analysis 1

Aufgabensammlung zur Analysis 1 Analysis 1 18.12.2017 Prof. Dr. H. Koch Dr. F. Gmeineder Abgabe: Keine Abgabe. Aufgabensammlung zur Analysis 1 Anmerkungen: Das vorliegende Blatt enthält eine Auswahl von Aufgaben, die auf Klausuren zur

Mehr

Analysis I. 3. Beispielklausur mit Lösungen

Analysis I. 3. Beispielklausur mit Lösungen Fachbereich Mathematik/Informatik Prof. Dr. H. Brenner Analysis I 3. Beispielklausur mit en Aufgabe 1. Definiere die folgenden (kursiv gedruckten) Begriffe. (1) Eine Abbildung F von einer Menge L in eine

Mehr

Klausur Analysis für Informatiker Musterlösung

Klausur Analysis für Informatiker Musterlösung Prof. Dr. Torsten Wedhorn WS 9/ Dr. Ralf Kasprowitz Elena Fink Klausur Analysis für Informatiker Musterlösung 9.2.2 Name, Vorname Studienfach Matrikelnummer Semester Übungsgruppe Zugelassene Hilfsmittel:

Mehr

Polynome, Stetigkeit, Dierenzierbarkeit

Polynome, Stetigkeit, Dierenzierbarkeit Polynome, Stetigkeit, Dierenzierbarkeit Inhaltsverzeichnis 1 Polynome 1 1.1 Denitionen...................................................... 1 1.2 Nullstellen.......................................................

Mehr

Klausurenkurs zum Staatsexamen (WS 2015/16): Differential und Integralrechnung 3

Klausurenkurs zum Staatsexamen (WS 2015/16): Differential und Integralrechnung 3 Dr. Erwin Schörner Klausurenkurs zum Staatsexamen (WS 25/6): Differential und Integralrechnung 3 3. (Herbst 2, Thema 3, Aufgabe 2) Gegeben ist für m R die Funktion f m : ], 2π[ R; f m (x) = Folgende Tatsachen

Mehr

Grundbegriffe der Wahrscheinlichkeitsrechnung

Grundbegriffe der Wahrscheinlichkeitsrechnung Algorithmen und Datenstrukturen 349 A Grundbegriffe der Wahrscheinlichkeitsrechnung Für Entwurf und Analyse randomisierter Algorithmen sind Hilfsmittel aus der Wahrscheinlichkeitsrechnung erforderlich.

Mehr

Dr. O. Wittich Aachen, 12. September 2017 S. Bleß, M. Sc. Analysis. Übungsaufgaben. im Vorkurs Mathematik 2017, RWTH Aachen University

Dr. O. Wittich Aachen, 12. September 2017 S. Bleß, M. Sc. Analysis. Übungsaufgaben. im Vorkurs Mathematik 2017, RWTH Aachen University Dr. O. Wittich Aachen,. September 7 S. Bleß, M. Sc. Analysis Übungsaufgaben im Vorkurs Mathematik 7, RWTH Aachen University Intervalle, Beschränktheit, Maxima, Minima Aufgabe Bestimmen Sie jeweils, ob

Mehr

Folgen, Reihen, Grenzwerte u. Stetigkeit

Folgen, Reihen, Grenzwerte u. Stetigkeit Folgen, Reihen, Grenzwerte u. Stetigkeit Josef F. Bürgler Abt. Informatik HTA Luzern, FH Zentralschweiz HTA.MA+INF Josef F. Bürgler (HTA Luzern) Einf. Infinitesimalrechnung HTA.MA+INF 1 / 33 Inhalt 1 Folgen

Mehr

Ferienkurs Analysis 1 - Wintersemester 2014/15. 1 Aussage, Mengen, Induktion, Quantoren

Ferienkurs Analysis 1 - Wintersemester 2014/15. 1 Aussage, Mengen, Induktion, Quantoren Ferienkurs Analysis 1 - Wintersemester 2014/15 Können Sie die folgenden Fragen beantworten? Sie sollten es auf jeden Fall versuchen. Dieser Fragenkatalog orientiert sich an den Themen der Vorlesung Analysis

Mehr

Klausurenkurs zum Staatsexamen (WS 2016/17): Differential und Integralrechnung 3

Klausurenkurs zum Staatsexamen (WS 2016/17): Differential und Integralrechnung 3 Dr. Erwin Schörner Klausurenkurs zum Staatsexamen (WS 206/7): Differential und Integralrechnung 3 3. (Herbst 20, Thema 3, Aufgabe 2) Gegeben ist für m R die Funktion f m : ], 2π[ R; f m (x) = Folgende

Mehr

Analysis I. 6. Beispielklausur mit Lösungen

Analysis I. 6. Beispielklausur mit Lösungen Fachbereich Mathematik/Informatik Prof. Dr. H. Brenner Analysis I 6. Beispielklausur mit en Aufgabe. Definiere die folgenden (kursiv gedruckten) Begriffe. () Eine Relation zwischen den Mengen X und Y.

Mehr

Klausur zur Vorlesung Stochastik II

Klausur zur Vorlesung Stochastik II Institut für Mathematische Stochastik WS 24/25 Universität Karlsruhe 7. März 25 Priv-Doz. Dr. D. Kadelka Klausur zur Vorlesung Stochastik II Dauer: 9 Minuten Name: Vorname: Matrikelnummer: Diese Klausur

Mehr

1 Einleitung. 2 Reelle Zahlen. 3 Konvergenz von Folgen

1 Einleitung. 2 Reelle Zahlen. 3 Konvergenz von Folgen 1 Einleitung Können Sie die folgenden Fragen beantworten? Sie sollten es auf jeden Fall versuchen. Dieser Fragenkatalog orientiert sich an den Themen der Vorlesung Analysis 1 aus dem Wintersemester 2008/09

Mehr

Statistik für Ingenieure Vorlesung 3

Statistik für Ingenieure Vorlesung 3 Statistik für Ingenieure Vorlesung 3 Prof. Dr. Hans-Jörg Starkloff TU Bergakademie Freiberg Institut für Stochastik 14. November 2017 3. Zufallsgrößen 3.1 Zufallsgrößen und ihre Verteilung Häufig sind

Mehr

Höhere Mathematik II. Variante A

Höhere Mathematik II. Variante A Lehrstuhl II für Mathematik Prof Dr E Triesch Höhere Mathematik II SoSe 5 Variante A Zugelassene Hilfsmittel: Als Hilfsmittel zugelassen sind zehn handbeschriebene DinA4-Blätter (Vorder- und Rückseite

Mehr

Musterlösung zur Klausur Analysis I für Lehramt Gymnasium Wintersemester 2017/18, am

Musterlösung zur Klausur Analysis I für Lehramt Gymnasium Wintersemester 2017/18, am Musterlösung zur Klausur Analysis I für Lehramt Gymnasium Wintersemester 07/8, am 9.3.08 Aufgabe : Zeigen Sie, dass für alle n N gilt: n n+ n ( ) (8 Punte) Beweis mittels vollständiger Indution n : ( )

Mehr

Kapitel 3: Folgen und Reihen

Kapitel 3: Folgen und Reihen Kapitel 3: und Reihen Stefan Ruzika Mathematisches Institut Universität Koblenz-Landau Campus Koblenz Stefan Ruzika (KO) Kapitel 3: und Reihen 1 / 29 Gliederung 1 Grundbegriffe 2 Abbildungen und elementare

Mehr

Einführung in die Stochastik 6. Übungsblatt

Einführung in die Stochastik 6. Übungsblatt Einführung in die Stochastik 6. Übungsblatt Fachbereich Mathematik SS M. Kohler 3. Mai A. Fromkorth D. Furer Gruppen und Hausübung Aufgabe (a) Die Wahrscheinlichkeit, dass eine S Bahn Verspätung hat, betrage.3.

Mehr

Universität Stuttgart Fakultät Mathematik und Physik Institut für Analysis, Dynamik und Modellierung. Lösungen zur Probeklausur 2.

Universität Stuttgart Fakultät Mathematik und Physik Institut für Analysis, Dynamik und Modellierung. Lösungen zur Probeklausur 2. Adµ Universität Stuttgart Fakultät Mathematik und Physik Institut für Analysis, Dynamik und Modellierung Blatt Probeklausur 2 Lösungen zur Probeklausur 2 Aufgabe 1 1. Formulieren Sie den Satz von Taylor

Mehr

Klausur zu ausgew. Themen der Mathematik MasterStudiengang

Klausur zu ausgew. Themen der Mathematik MasterStudiengang Klausur zu ausgew. Themen der Mathematik MasterStudiengang WS 2016/17, 23.01.2017 Prof. Dr. Hans-Jürgen Steens Name: Vorname: Matrikelnummer: Die Klausur besteht aus 19 Aufgaben. Es sind maximal 173 Punkte

Mehr

KAPITEL 5. Erwartungswert

KAPITEL 5. Erwartungswert KAPITEL 5 Erwartungswert Wir betrachten einen diskreten Wahrscheinlichkeitsraum (Ω, P) und eine Zufallsvariable X : Ω R auf diesem Wahrscheinlichkeitsraum. Die Grundmenge Ω hat also nur endlich oder abzählbar

Mehr

Vorlesung: Analysis I für Ingenieure

Vorlesung: Analysis I für Ingenieure Vorlesung: Analysis I für Ingenieure Dozent: Dr. Michael Karow Thema: unendliche Reihen Definition. Eine unendliche Reihe ist der Grenzwert einer Folge von Summen: a k = lim k a k, wobei a k C. Falls der

Mehr

Misterlösung zur Klausur zur Vorlesung Analysis I, WS08/09, Samstag, (Version C)

Misterlösung zur Klausur zur Vorlesung Analysis I, WS08/09, Samstag, (Version C) Misterlösung zur Klausur zur Vorlesung Analysis I, WS08/09, Samstag, 14..009 (Version C Vokabelbuch In diesem Teil soll getestet werden, inwieweit Sie in der Lage sind, wichtige Definitionen aus der Vorlesung

Mehr

Unterricht 13: Wiederholung.

Unterricht 13: Wiederholung. , 1 I Unterricht 13: Wiederholung. Erinnerungen: Die kleinen Übungen nden diese Woche statt. Zur Prüfung müssen Sie Lichtbildausweis (Personalausweis oder Reisepass) Studierendenausweis mitbringen. I.1

Mehr

Dierentialrechnung mit einer Veränderlichen

Dierentialrechnung mit einer Veränderlichen Dierentialrechnung mit einer Veränderlichen Beispiel: Sei s(t) die zum Zeitpunkt t zurückgelegte Wegstrecke. Dann ist die durchschnittliche Geschwindigkeit zwischen zwei Zeitpunkten t 1 und t 2 gegeben

Mehr

Mathematik für Betriebswirte II (Analysis) 1. Klausur Sommersemester

Mathematik für Betriebswirte II (Analysis) 1. Klausur Sommersemester Mathematik für Betriebswirte II (Analysis). Klausur Sommersemester 04 5.07.04 BITTE LESERLICH IN DRUCKBUCHSTABEN AUSFÜLLEN Nachname:................................................................... Vorname:....................................................................

Mehr

KAPITEL 2. Folgen und Reihen

KAPITEL 2. Folgen und Reihen KAPITEL 2 Folgen und Reihen 1. Konvergenz und Divergenz Definition 2.1 (Folgen). Eine Abbildung a : N R (bzw. a : N 0 R) nennt man Folge. Statt a : N R schreibt man meist (a n ) n N und a n statt a(n).

Mehr

Höhere Mathematik I. Variante A

Höhere Mathematik I. Variante A Prof. Dr. E. Triesch Höhere Mathematik I SoSe 06 Variante A Hinweise zur Bearbeitung: Benutzen Sie zur Beantwortung aller Aufgaben ausschließlich das in der Klausur ausgeteilte Papier! Es werden nur die

Mehr

Kapitel 16 : Differentialrechnung

Kapitel 16 : Differentialrechnung Kapitel 16 : Differentialrechnung 16.1 Die Ableitung einer Funktion 16.2 Ableitungsregeln 16.3 Mittelwertsätze und Extrema 16.4 Approximation durch Taylor-Polynome 16.5 Zur iterativen Lösung von Gleichungen

Mehr

8 Reelle Funktionen. 16. Januar

8 Reelle Funktionen. 16. Januar 6. Januar 9 54 8 Reelle Funktionen 8. Reelle Funktion: Eine reelle Funktion f : D f R ordnet jedem Element x D f der Menge D f R eine reelle Zahl y R zu, und man schreibt y = f(x), x D. Die Menge D f heißt

Mehr

Analysis I Lösung von Serie 14. Um die Inhomogene DGl zu lösen, müssen wir partikuläre Lösungen finden. (a) Wir machen den Ansatz:

Analysis I Lösung von Serie 14. Um die Inhomogene DGl zu lösen, müssen wir partikuläre Lösungen finden. (a) Wir machen den Ansatz: d-infk Lösung von Serie 4 FS 07 4.. Inhomogene Lineare Differentialgleichungen Das charakteristische Polynom der homogenen DGl y (4) + y + y = 0 ist λ 4 + λ + = (λ + ). Seine Wurzeln sind ±i und jede hat

Mehr

10 Aus der Analysis. Themen: Konvergenz von Zahlenfolgen Unendliche Reihen Stetigkeit Differenzierbarkeit

10 Aus der Analysis. Themen: Konvergenz von Zahlenfolgen Unendliche Reihen Stetigkeit Differenzierbarkeit 10 Aus der Analysis Themen: Konvergenz von Zahlenfolgen Unendliche Reihen Stetigkeit Differenzierbarkeit Zahlenfolgen Ein unendliche Folge reeller Zahlen heißt Zahlenfolge. Im Beispiel 2, 3, 2, 2 2, 2

Mehr

Quiz Analysis 1. Lösungen zu den Aufgaben M1 bis M7 der Probeklausur. Mathematisches Institut, WWU Münster. Karin Halupczok.

Quiz Analysis 1. Lösungen zu den Aufgaben M1 bis M7 der Probeklausur. Mathematisches Institut, WWU Münster. Karin Halupczok. Quiz Analysis 1 Mathematisches Institut, WWU Münster Karin Halupczok WiSe 2011/2012 Lösungen zu den Aufgaben M1 bis M7 der Probeklausur 1 Aufgabe M1: Fragen zu Folgen, Reihen und ihre Konvergenz 2 Aufgabe

Mehr

1. Aufgabe 8 Punkte. f (x) = (x 2 + 1) e x2. Es gilt. f (x) = 2xe x2 + ( x ) e x2 ( 2x) = 2x 3 e x2.

1. Aufgabe 8 Punkte. f (x) = (x 2 + 1) e x2. Es gilt. f (x) = 2xe x2 + ( x ) e x2 ( 2x) = 2x 3 e x2. 1. Aufgabe 8 Punkte Geben Sie die Bereiche, auf denen die Funktion f : R R mit f (x) = (x + 1) e x monoton wachsend oder fallend ist, an, und untersuchen Sie die Funktion auf lokale und globale Extrema.

Mehr

Mathematikaufgaben zur Vorbereitung auf das Studium

Mathematikaufgaben zur Vorbereitung auf das Studium Hochschule für Technik und Wirtschaft Dresden Fakultät Informatik / Mathematik Mathematikaufgaben zur Vorbereitung auf das Studium Studiengänge Betriebswirtschaft International Business Dresden 05 . Mengen

Mehr

2 k k 1 k(k + 1) = 2n+1. n = 0 = k(k + 1) = 2n+1 n n. = 2 n+1 n + 2 (n + 1)(n + 2) + n. (n + 1)(n + 2)

2 k k 1 k(k + 1) = 2n+1. n = 0 = k(k + 1) = 2n+1 n n. = 2 n+1 n + 2 (n + 1)(n + 2) + n. (n + 1)(n + 2) Prof. Hesse Höhere Mathematik I und II Musterlösung 7. 0. 0, 80min Aufgabe (3 Punkte) Zeigen Sie mit vollständiger Induktion: Für alle n N gilt n k= k k k(k + ) = n+ n +. Induktionsanfang: k= Induktionsschluss

Mehr

Nachklausur zur Analysis 1, WiSe 2016/17

Nachklausur zur Analysis 1, WiSe 2016/17 BERGISCHE UNIVERSITÄT WUPPERTAL 04.04.7 Fakultät 4 - Mathematik und Naturwissenschaften Prof. N. V. Shcherbina Dr. T. P. Pawlaschyk www.kana.uni-wuppertal.de Nachklausur zur Analysis, WiSe 06/7 Aufgabe

Mehr

Klausur zur Vorlesung Analysis I für Lehramtskandidaten. (Sommersemester 2008) Dr. C. Lange, J. Schütz

Klausur zur Vorlesung Analysis I für Lehramtskandidaten. (Sommersemester 2008) Dr. C. Lange, J. Schütz Klausur zur Vorlesung Analysis I für Lehramtskandidaten (Sommersemester 008) Dr. C. Lange, J. Schütz Beginn: 17. Juli 008, 10:00 Uhr Ende: 17. Juli 008, 11:30 Uhr Name: Matrikelnummer: Ich studiere: Bachelor

Mehr

Übungen zu Einführung in die Analysis

Übungen zu Einführung in die Analysis Übungen zu Einführung in die Analysis (Nach einer Zusammengestellung von Günther Hörmann) Sommersemester 2011 Vor den folgenden Aufgaben werden in den ersten Wochen der Übungen noch jene zur Einführung

Mehr

Mathematik I für Studierende der Geophysik/Ozeanographie, Meteorologie und Physik Vorlesungsskript

Mathematik I für Studierende der Geophysik/Ozeanographie, Meteorologie und Physik Vorlesungsskript Mathematik I für Studierende der Geophysik/Ozeanographie, Meteorologie und Physik Vorlesungsskript Janko Latschev Fachbereich Mathematik Universität Hamburg www.math.uni-hamburg.de/home/latschev Hamburg,

Mehr

Mathematik I HM I A. SoSe Variante A

Mathematik I HM I A. SoSe Variante A Prof. Dr. E. Triesch Mathematik I SoSe 08 Variante A Hinweise zur Bearbeitung: Benutzen Sie zur Beantwortung aller Aufgaben ausschließlich das in der Klausur ausgeteilte Papier! Es werden nur die Antworten

Mehr

e x e x x e x + e x (falls die Grenzwerte existieren), e x e x 1 e 2x = lim x 1

e x e x x e x + e x (falls die Grenzwerte existieren), e x e x 1 e 2x = lim x 1 Aufgabe a Hier kann man die Regel von de l Hospital zweimal anwenden (jeweils und die Ableitung des Nenners ist für hinreichend große x ungleich. Dies führt auf e x e x e x + e x e x + e x e x e x e x

Mehr

Wichtige Begriffe und Sätze aus der Wahrscheinlichkeitsrechnung

Wichtige Begriffe und Sätze aus der Wahrscheinlichkeitsrechnung Wichtige Begriffe und Sätze aus der Wahrscheinlichkeitsrechnung Version: 22. September 2015 Evelina Erlacher 1 Mengen Es sei Ω eine Menge (die Universalmenge ) und A, B seien Teilmengen von Ω. Dann schreiben

Mehr

Prof. Dr. Stefan Luckhaus WS 2013/14. Übungsserie 1. Mathematik für Wirtschaftswissenschaftler

Prof. Dr. Stefan Luckhaus WS 2013/14. Übungsserie 1. Mathematik für Wirtschaftswissenschaftler Prof. Dr. Stefan Luckhaus WS 203/4 Übungsserie Aufgabe. Seien f : R R, g : R R Funktionen, die wie folgt definiert sind: fx) =, gx) = x +. + x2 Stellen Sie die Funktionen als Quotienten von Polynomen dar.

Mehr

Vorlesung Mathematik 1 für Ingenieure (Wintersemester 2015/16)

Vorlesung Mathematik 1 für Ingenieure (Wintersemester 2015/16) 1 Vorlesung Mathematik 1 für Ingenieure (Wintersemester 2015/16) Kapitel 7: Konvergenz und Reihen Prof. Miles Simon Nach Folienvorlage von Prof. Dr. Volker Kaibel Otto-von-Guericke Universität Magdeburg.

Mehr

Übungen zur Vorlesung MATHEMATIK II

Übungen zur Vorlesung MATHEMATIK II Fachbereich Mathematik und Informatik der Philipps-Universität Marburg Übungen zur Vorlesung MATHEMATIK II Prof. Dr. C. Portenier unter Mitarbeit von Michael Koch Marburg, Sommersemester 2005 Fassung vom

Mehr

Kapitel 5 Reihen 196

Kapitel 5 Reihen 196 Kapitel 5 Reihen 96 Kapitel 5. Definition und Beispiele 97 Das Material dieses Kapitels können Sie nachlesen in: MICHAEL SPIVAK, Calculus, Kapitel 22 DIRK HACHENBERGER, Mathematik für Informatiker, Kapitel

Mehr

Absolute Konvergenz. Definition 3.8. Beispiel 3.9. Eine Reihe. a n. konvergent ist. Die alternierende harmonische Reihe aber nicht absolut konvergent.

Absolute Konvergenz. Definition 3.8. Beispiel 3.9. Eine Reihe. a n. konvergent ist. Die alternierende harmonische Reihe aber nicht absolut konvergent. Definition 3.8 Eine Reihe n=1 a n heißt absolut konvergent, wenn die Reihe konvergent ist. a n n=1 Beispiel 3.9 Die alternierende harmonische Reihe aber nicht absolut konvergent. n=1 ( 1)n 1 n ist zwar

Mehr

Folgen, Reihen, Potenzreihen, Exponentialfunktion

Folgen, Reihen, Potenzreihen, Exponentialfunktion Ferienkurs Seite 1 Technische Universität München Ferienkurs Analysis 1 Hannah Schamoni Wintersemester 2011/12 Folgen, Reihen, Potenzreihen, Exponentialfunktion 20.03.2012 Inhaltsverzeichnis 1 Folgen 2

Mehr

Lemma 23 Die (paarweise verschiedenen) Ereignisse A 1,..., A n sind genau dann unabhängig,

Lemma 23 Die (paarweise verschiedenen) Ereignisse A 1,..., A n sind genau dann unabhängig, Lemma 23 Die (paarweise verschiedenen) Ereignisse A 1,..., A n sind genau dann unabhängig, wenn für alle (s 1,..., s n ) {0, 1} n gilt, dass wobei A 0 i = Āi und A 1 i = A i. Pr[A s 1 1... Asn n ] = Pr[A

Mehr

Meine persönliche Einschätzung der Aufgaben der Klausur vom :

Meine persönliche Einschätzung der Aufgaben der Klausur vom : Meine persönliche Einschätzung der Aufgaben der Klausur vom.9.: a) h) Einige leicht, andere Standard, einige zum (kurzen) Nachdenken. ) Standard. Vergleiche Aufgabe 9, Bonusaufgabe a) Standard. Vergleiche

Mehr

Klausur - Analysis I Lösungsskizzen

Klausur - Analysis I Lösungsskizzen Klausur - Analysis I Lösungsskizzen Aufgabe 1.: 5 Punkte Entscheiden Sie, ob folgende Aussagen wahr oder falsch sind. Kennzeichnen Sie wahre Aussagen mit W und falsche Aussagen mit F. Es sind keine Begründungen

Mehr

Mathematik 3 für Informatik

Mathematik 3 für Informatik Gunter Ochs Wintersemester 5/6 Mathematik 3 für Informatik Lösungen zum Hausaufgabenblatt Lösungshinweise ohne Garnatie auf Fehlerfreiheit c 5. Berechnen Sie die folgenden unbestimmten Integrale: a x 4

Mehr

1. Aufgabe [2 Punkte] Seien X, Y zwei nicht-leere Mengen und A(x, y) eine Aussageform. Betrachten Sie die folgenden Aussagen:

1. Aufgabe [2 Punkte] Seien X, Y zwei nicht-leere Mengen und A(x, y) eine Aussageform. Betrachten Sie die folgenden Aussagen: Klausur zur Analysis I svorschläge Universität Regensburg, Wintersemester 013/14 Prof. Dr. Bernd Ammann / Dr. Mihaela Pilca 0.0.014, Bearbeitungszeit: 3 Stunden 1. Aufgabe [ Punte] Seien X, Y zwei nicht-leere

Mehr

3. Folgen und Reihen. 3.1 Folgen und Grenzwerte. Denition 3.1 (Folge) Kapitelgliederung

3. Folgen und Reihen. 3.1 Folgen und Grenzwerte. Denition 3.1 (Folge) Kapitelgliederung Kapitelgliederung 3. Folgen und Reihen 3.1 Folgen und Grenzwerte 3.2 Rechenregeln für konvergente Folgen 3.3 Monotone Folgen und Teilfolgen 3.4 Ein Algorithmus zur Wurzelberechnung 3.5 Reihen 3.6 Absolut

Mehr

( ) Dann gilt f(x) g(x) in der Nähe von x 0, das heisst. Für den Fehler r(h) dieser Näherung erhält man unter Verwendung von ( )

( ) Dann gilt f(x) g(x) in der Nähe von x 0, das heisst. Für den Fehler r(h) dieser Näherung erhält man unter Verwendung von ( ) 64 Die Tangente in x 0 eignet sich also als lokale (lineare) Näherung der Funktion in der Nähe des Punktes P. Oder gibt es eine noch besser approximierende Gerade? Satz 4.9 Unter allen Geraden durch den

Mehr

Mathematik für Anwender I

Mathematik für Anwender I Prof. Dr. H. Brenner Osnabrück WS 2011/2012 Mathematik für Anwender I Vorlesung 17 Potenzreihen Definition 17.1. Es sei (c n ) n N eine Folge von reellen Zahlen und x eine weitere reelle Zahl. Dann heißt

Mehr

Lösungen zu den Übungsaufgaben (zur Vorbereitung auf die Klausur am )

Lösungen zu den Übungsaufgaben (zur Vorbereitung auf die Klausur am ) Dr. Moritz Diehl Dr. Torsten Fischer Ileana Borja Tecuatl, Gerrit Schultz Interdisziplinäres Zentrum für Wissenschaftliches Rechnen (IWR) Zentrum für Molekulare Biologie (ZMBH) Mathematik B für die Molekulare

Mehr

Mathematik 3 für Informatik

Mathematik 3 für Informatik Gunter Ochs Wintersemester 5/6 Mathematik 3 für Informatik Präsenzaufgaen zum 8und 9 Lösungshinweise (onhe Garantie auf Fehlerfreiheit Sei f : D R mit D {(x, y R : x, y > } und f(x, y x sin(x y + xy (a

Mehr

Der Satz von Taylor. Kapitel 7

Der Satz von Taylor. Kapitel 7 Kapitel 7 Der Satz von Taylor Wir haben bereits die Darstellung verschiedener Funktionen, wie der Exponentialfunktion, der Cosinus- oder Sinus-Funktion, durch unendliche Reihen kennen gelernt. In diesem

Mehr

Analysis I. 7. Übungsstunde. Steven Battilana. battilana.uk/teaching

Analysis I. 7. Übungsstunde. Steven Battilana. battilana.uk/teaching Analysis I 7. Übungsstunde Steven Battilana stevenb@student.ethz.ch battilana.uk/teaching April 26, 207 Erinnerung Satz. (Zwischenwertsatz) Sei f : [a, b] R stetig mit f(a) f(b). Dann gibt es zu jedem

Mehr

Analysis I. 8. Übungsstunde. Steven Battilana. battilana.uk/teaching

Analysis I. 8. Übungsstunde. Steven Battilana. battilana.uk/teaching Analysis I 8. Übungsstunde Steven Battilana stevenb@student.ethz.ch battilana.uk/teaching April 9, 207 Grenzwerte Korollar 5.2.2 (Bernoulli-de l Hôpital) Seien f, g : [a, b] R stetig und differenzierbar

Mehr

Mathematik II für Studierende der Informatik. Wirtschaftsinformatik (Analysis und lineare Algebra) im Sommersemester 2016

Mathematik II für Studierende der Informatik. Wirtschaftsinformatik (Analysis und lineare Algebra) im Sommersemester 2016 und Wirtschaftsinformatik (Analysis und lineare Algebra) im Sommersemester 2016 5. Juni 2016 Definition 5.21 Ist a R, a > 0 und a 1, so bezeichnet man die Umkehrfunktion der Exponentialfunktion x a x als

Mehr

Folgen und Reihen. Folgen. Inhalt. Mathematik für Chemiker Teil 1: Analysis. Folgen und Reihen. Reelle Funktionen. Vorlesung im Wintersemester 2014

Folgen und Reihen. Folgen. Inhalt. Mathematik für Chemiker Teil 1: Analysis. Folgen und Reihen. Reelle Funktionen. Vorlesung im Wintersemester 2014 Inhalt Mathematik für Chemiker Teil 1: Analysis Vorlesung im Wintersemester 2014 Kurt Frischmuth Institut für Mathematik, Universität Rostock Rostock, Oktober 2014... Folgen und Reihen Reelle Funktionen

Mehr

Mathematik n 1

Mathematik n 1 Prof. Dr. Matthias Gerdts Dr. Sven-Joachim Kimmerle Wintertrimester 0 Mathematik + Übung 6 Besprechung der Aufgaben ) - ) des Übungsblatts am jeweils ersten Übungstermin zwischen Montag, 7..0 und Donnerstag,

Mehr

Vorkurs Mathematik. Übungen Teil IV

Vorkurs Mathematik. Übungen Teil IV Vorkurs Mathematik Herbst 009 M. Carl E. Bönecke Skript und Übungen Teil IV. Folgen und die Konstruktion von R Im vorherigen Kapitel haben wir Z und Q über (formale) Lösungsmengen von Gleichungen der Form

Mehr

Klausur Höhere Mathematik I für die Fachrichtung Physik

Klausur Höhere Mathematik I für die Fachrichtung Physik Karlsruher Institut für Technologie (KIT Institut für Analysis Prof. Dr. Tobias Lamm Dr. Patrick Breuning WS /3 4.3.3 Klausur Höhere Mathematik I für die Fachrichtung Physik Aufgabe ((4+3+3 Punkte a Welche

Mehr

D-MAVT/D-MATL Analysis I HS 2017 Dr. Andreas Steiger. Lösung - Serie 5. x 1 2x 3 = lim 6x

D-MAVT/D-MATL Analysis I HS 2017 Dr. Andreas Steiger. Lösung - Serie 5. x 1 2x 3 = lim 6x D-MAVT/D-MATL Analysis I HS 07 Dr. Andreas Steiger Lösung - Serie 5. MC-Aufgaben Online-Abgabe. Durch zweifache Anwendung der Regel von Bernoulli-de l Hôpital folgt Stimmt diese Überlegung? lim x x 3 +

Mehr

INGENIEURMATHEMATIK. 8. Reihen. Sommersemester Prof. Dr. Gunar Matthies

INGENIEURMATHEMATIK. 8. Reihen. Sommersemester Prof. Dr. Gunar Matthies Mathematik und Naturwissenschaften Fachrichtung Mathematik, Institut für Numerische Mathematik INGENIEURMATHEMATIK 8. Reihen Prof. Dr. Gunar Matthies Sommersemester 2016 G. Matthies Ingenieurmathematik

Mehr

Nachklausur Analysis 1

Nachklausur Analysis 1 Nachklausur Analysis 1 Die Nachklausur Analysis 1 für Mathematiker, Wirtschaftsmathematiker und Lehrämtler findet als 90-minütige Klausur statt. Für Mathematiker und Wirtschaftsmathematiker ist es eine

Mehr

Mathematik für Anwender I. Klausur

Mathematik für Anwender I. Klausur Fachbereich Mathematik/Informatik 27. März 2012 Prof. Dr. H. Brenner Mathematik für Anwender I Klausur Dauer: Zwei volle Stunden + 10 Minuten Orientierung, in denen noch nicht geschrieben werden darf.

Mehr

Name Vorname Fachrichtg. Matrikelnr. Punkte Klausur Aufgabe max. Punkte Punkte. Bitte beachten!

Name Vorname Fachrichtg. Matrikelnr. Punkte Klausur Aufgabe max. Punkte Punkte. Bitte beachten! Fakultät für Mathematik Institut für Algebra und Geometrie Prof. Dr. Martin Henk, Dr. Michael Höding Modulprüfung Mathematik III Fachrichtung: Computer Science in Engineering, Computervisualistik, Informatik,

Mehr

LS Informatik 4 & Funktionen. Buchholz / Rudolph: MafI 2 88

LS Informatik 4 & Funktionen. Buchholz / Rudolph: MafI 2 88 4. Funktionen Buchholz / Rudolph: MafI 2 88 Kapitelgliederung 4.1 Grundlegende Denitionen 4.2 Polynome und rationale Funktionen 4.3 Beschränkte und monotone Funktionen 4.4 Grenzwerte von Funktionen 4.5

Mehr

Prof. Dr. Rolf Linn

Prof. Dr. Rolf Linn Prof. Dr. Rolf Linn 6.4.5 Übungsaufgaben zu Mathematik Analysis. Einführung. Gegeben seien die Punkte P=(;) und Q=(5;5). a) Berechnen Sie den Anstieg m der Verbindungsgeraden von P und Q. b) Berechnen

Mehr

Mathematikaufgaben zur Vorbereitung auf das Studium

Mathematikaufgaben zur Vorbereitung auf das Studium Hochschule für Technik und Wirtschaft Dresden (FH) Fachbereich Informatik/Mathematik Mathematikaufgaben zur Vorbereitung auf das Studium Studiengang Bauingenieurwesen Dresden 2005 . Mengen Kenntnisse

Mehr

Einführung in die Wahrscheinlichkeitstheorie Lösungsvorschläge zu Übungsblatt 4

Einführung in die Wahrscheinlichkeitstheorie Lösungsvorschläge zu Übungsblatt 4 TUM, Zentrum Mathematik Lehrstuhl für Mathematische Physik WS 3/4 Prof. Dr. Silke Rolles Thomas Höfelsauer Felizitas Weidner Tutoraufgaben: Einführung in die Wahrscheinlichkeitstheorie Lösungsvorschläge

Mehr

2 3 x3 17. x k dx = x k x k+1 k +1. Mit jeder weiteren partiellen Integration reduziert sich der Grad des Faktors x n, induktiv erhalten wir also

2 3 x3 17. x k dx = x k x k+1 k +1. Mit jeder weiteren partiellen Integration reduziert sich der Grad des Faktors x n, induktiv erhalten wir also Universität Konstanz Fachbereich Mathematik und Statistik Repetitorium Analysis 0 Dr DK Huynh Blatt 8 Aufgabe 6 Bestimmen Sie (a) (x + x 7x+)dx (c) (f) x n exp(x)dx (n N fest) sin (x)dx (g) (b) (d) ln(x)dx

Mehr

Mathematik für Physiker, Informatiker und Ingenieure

Mathematik für Physiker, Informatiker und Ingenieure Mathematik für Physiker, Informatiker und Ingenieure Folien zu Kapitel IV SS 2010 G. Dirr INSTITUT FÜR MATHEMATIK UNIVERSITÄT WÜRZBURG dirr@mathematik.uni-wuerzburg.de http://www2.mathematik.uni-wuerzburg.de

Mehr

Staatsexamen Herbst 2017 Differential- und Integralrechnung, Thema I

Staatsexamen Herbst 2017 Differential- und Integralrechnung, Thema I Staatsexamen Herbst 17 Differential- und Integralrechnung, Thema I 1. a) Die Aussage ist wahr! Sei s R der Reihenwert der Reihe k=1 Da a n = s n s n 1 für n, ist also b) Die Aussage ist falsch! a k, also

Mehr

Klausur zur Analysis I WS 01/02

Klausur zur Analysis I WS 01/02 Klausur zur Analysis I WS 0/0 Prof. Dr. E. Kuwert. Februar 00 Aufgabe (4 Punkte) Berechnen Sie unter a) und b) jeweils die Ableitung von f für x (0, ): a) f(x) = e sin x b) f(x) = x α log x a) f (x) =

Mehr

Stochastik. 1. Wahrscheinlichkeitsräume

Stochastik. 1. Wahrscheinlichkeitsräume Stochastik 1. Wahrscheinlichkeitsräume Ein Zufallsexperiment ist ein beliebig oft und gleichartig wiederholbarer Vorgang mit mindestens zwei verschiedenen Ergebnissen, bei dem der Ausgang ungewiß ist.

Mehr

2004, x 0 (e 2x + x) x 1, x > 0. Untersuchen Sie die Funktion auf Stetigkeit an der Stelle x 0 = 0!

2004, x 0 (e 2x + x) x 1, x > 0. Untersuchen Sie die Funktion auf Stetigkeit an der Stelle x 0 = 0! Klausur 25.02.2004 Aufgabe 5 Gegeben ist die Funktion f(x) = 2004, x 0 (e 2x + x) x 1, x > 0. Untersuchen Sie die Funktion auf Stetigkeit an der Stelle x 0 = 0! Klausur 06.08.2003 Aufgabe 5 Gegeben ist

Mehr

Polynomiale Approximation. und. Taylor-Reihen

Polynomiale Approximation. und. Taylor-Reihen Polynomiale Approximation und Taylor-Reihen Heute gehts um die Approximation von glatten (d.h. beliebig oft differenzierbaren) Funktionen f nicht nur durch Gerade (sprich Polynome vom Grade 1) und Polynome

Mehr

Klausur zu,,einführung in die Wahrscheinlichkeitstheorie

Klausur zu,,einführung in die Wahrscheinlichkeitstheorie Institut für angewandte Mathematik Wintersemester 2009/10 Andreas Eberle, Matthias Erbar, Bernhard Hader Klausur zu,,einführung in die Wahrscheinlichkeitstheorie Bitte diese Felder in Druckschrift ausfüllen

Mehr

Kapitel II Kontinuierliche Wahrscheinlichkeitsräume

Kapitel II Kontinuierliche Wahrscheinlichkeitsräume Kapitel II Kontinuierliche Wahrscheinlichkeitsräume 1. Einführung 1.1 Motivation Interpretation der Poisson-Verteilung als Grenzwert der Binomialverteilung. DWT 1.1 Motivation 211/476 Beispiel 85 Wir betrachten

Mehr

Übungen Analysis I WS 03/04

Übungen Analysis I WS 03/04 Blatt Abgabe: Mittwoch, 29.0.03 Aufgabe : Beweisen Sie, daß für jede natürliche Zahl n gilt: n ( ) n (x + y) n = x i y n i, i (b) n ν 2 = ν= i=0 n(n + )(2n + ), 6 (c) 2 3n ist durch 7 teilbar. Aufgabe

Mehr

D-MAVT/D-MATL Analysis I HS 2017 Dr. Andreas Steiger. Lösung - Serie 1

D-MAVT/D-MATL Analysis I HS 2017 Dr. Andreas Steiger. Lösung - Serie 1 D-MAVT/D-MATL Analysis I HS 07 Dr. Andreas Steiger Lösung - Serie. Frage Welche der Aussagen sind richtig? Eine divergente Folge ist nicht beschränkt. Falsch. Z.B. ist {( ) n } n N beschränkt und divergent.

Mehr

Reihen, Exponentialfunktion Vorlesung

Reihen, Exponentialfunktion Vorlesung Reihen, Exponentialfunktion Vorlesung Marcus Jung 5.03.20 Inhaltsverzeichnis Inhaltsverzeichnis Reihen 3. Denition.................................... 3.2 Konvergenzkriterien für Reihen........................

Mehr

11 Spezielle Funktionen und ihre Eigenschaften

11 Spezielle Funktionen und ihre Eigenschaften 78 II. ANALYSIS 11 Spezielle Funktionen und ihre Eigenschaften In diesem Abschnitt wollen wir wichtige Eigenschaften der allgemeinen Exponentialund Logarithmusfunktion sowie einiger trigonometrischer Funktionen

Mehr

2 Zufallsvariable und Verteilungsfunktionen

2 Zufallsvariable und Verteilungsfunktionen 8 2 Zufallsvariable und Verteilungsfunktionen Häufig ist es so, dass den Ausgängen eines Zufallexperiments, d.h. den Elementen der Ereignisalgebra, eine Zahl zugeordnet wird. Das wollen wir etwas mathematischer

Mehr

Lösungen 4.Übungsblatt

Lösungen 4.Übungsblatt Karlsruher Institut für Technology (KIT) WS 2011/2012 Institut für Analysis Priv.-Doz. Dr. Gerd Herzog Dipl.-Math.techn. Rainer Mandel Lösungen 4.Übungsblatt Aufgabe 13 (K) Bestimmen Sie sämtliche Häufungswerte

Mehr

Kap. 10: Folgen und Reihen. Eine Funktion a : N Ñ R

Kap. 10: Folgen und Reihen. Eine Funktion a : N Ñ R Definition: Zahlenfolge Kap. 10: Folgen und Reihen 10.1 Definition: Zahlenfolge Eine Funktion a : N Ñ R poder Cq heißt reelle (oder komplexe) Zahlenfolge. Man nennt a n apnq das n-te Folgenglied und schreibt

Mehr

Folgen und Reihen. 1 Konvergenz

Folgen und Reihen. 1 Konvergenz Folgen und Reihen Man betrachte viele Zahlen hintereinander geschrieben. Solche Folgen von Zahlen können durch nummeriert werden. Es entsteht eine Zuordnung der natürlichen Zahlen zu den Gliedern der Folge.

Mehr