Funktionentheorie A. K. Hulek
|
|
- Barbara Beltz
- vor 5 Jahren
- Abrufe
Transkript
1 Funktionenteorie A K. Hulek 1 Holomorpe Funktionen Die wictigsten Objekte dieser Vorlesung sind die olomorpen Funktionen. Es sei U C offen, f : U C eine Abbildung und z 0 U ein Punkt. Definition (i Die Funktion f eißt im Punkt z 0 komplex differenzierbar, falls der Grenzwert f (z 0 := lim 0 f(z 0 + f(z 0 existiert. Dann eißt f (z 0 die (komplexe Ableitung von f im Punkt z 0. (ii Die Funktion f eißt olomorp, falls f in jedem Punkt von U komplex differenzierbar ist, und falls die Abbildung stetig ist. f : U C, z 0 f (z 0 Bemerkung Holomorpe Funktionen sind also das Analogon zu C 1 -Funktionen im Reellen. Später werden wir seen, daß die Stetigkeit der Ableitung aus der komplexen Differenzierbarkeit folgt. Hier liegt ein großer Unterscied zwiscen dem Reellen und dem Komplexen vor. Satz 1.1 Es seien f und g olomorpe Funktionen. (i Dann sind auc f + g und fg olomorp. Es gilt (f + g = f + g (fg = f g + g f. (ii Ist g(z 0 für alle z U, so ist auc f/g olomorp, und es gilt ( f = f g fg g g. Beweis. Wörtlic wie im reellen Fall. Beispiel (i f(z = z, f (z = 1 1
2 (ii Polynome P (z = n k=0 a kz k, a k C sind stets olomorpe Funktionen mit Ableitung P (z = n k=1 ka kz k 1. Satz 1. Es seien f : U V und g : V C olomorpe Funktionen. Dann ist auc die zusammengesetzte Funktion g f : U C eine olomorpe Funktion und es gilt die Kettenregel (g f (z = g (f(zf (z. Beweis. Wörtlic wie im reellen Fall. Die wictigsten nict-trivialen Beispiele für olomorpe Funktionen sind konvergente Potenzreien. Wir betracten zunäcst Potenzreien um den Ursprung: f(z = a n z n. Es sei ρ der Konvergenzradius dieser Potenzreie und Dann ist (vgl. die Analysisvorlesung U := {z C; z < ρ}. f : U C stetig. Außerdem besitzt die Potenzreie na n z n 1 ( formale Ableitung ebenfalls den Konvergenzradius ρ und ist auf U stetig. Satz 1.3 Die Funktion f : U C ist olomorp mit Ableitung f (z = na n z n 1. Beweis. Wir aben zu zeigen: Ist z U und ε > 0, so gibt es δ > 0 mit f(z + f(z f (z < ε für < δ. Das eißt, daß wir den folgenden Ausdruck abscätzen müssen: ( 1 a n (z + n a n z n na n z n 1.
3 Wir betracten dazu (z+n z n nz n 1 1 = ( n k= ( n k= ( n k k z n k ( n k k z n k n(n 1 ( + z n. Die letzte Ungleicung gilt, da sic die Binomialkoeffizienten bei k z n k wie folgt vergleicen: ( ( ( ( n n n n LS :, RS : n(n 1 = k(k 1. k k k k Also gilt: f(z + f(z f (z n(n 1a n ( + z n. n= Dies fürt uns dazu, die zweite formale Ableitung von f, nämlic f (z = n(n 1a n z n. n= zu betracten. Der Konvergenzradius ist wieder ρ. Wie wälen nun ein r > 0 mit z < r < ρ. Dann gibt es wegen der absoluten Konvergenz der zweiten formalen Ableitung ein N, so daß ( n(n 1 a n r n r < ε. n=n+1 Andererseits ist N a nz n ein komplexes Polynom, also olomorp. mit Ableitung N na nz n 1. Nun wäle man δ > 0 so klein, daß (i + z < r für < δ (ii N a n (z+n z n N na nz n 1 < ε für < δ. Dann gilt für < δ: f(z + f(z + n=n+1 f (z N a n (z + n z n 3 a n (z + n z n n=n+1 N na n z n 1 na n z n 1
4 ε + n=n+1 a n n(n 1( + z n < ε. Hierbei folgt das erste Ungleiceitszeicen aus der Dreiecksungleicung, das zweite aus (ii und (* und die letzte Ungleicung scließlic aus (i (womit auc < r folgt und (**. Korollar 1.4 Die Potenzreie f(z = a n(z z 0 n abe Konvergenzradius ρ. Dann ist f auf U = {z C; z z 0 < ρ} olomorp mit Ableitung na n (z z 0 n 1. Beweis. Dies folgt sofort durc Anwendung der Translation z z +z 0. Beispiel (1 Die Exponentialfunktion e z = z n n! ; (ez = e z (z C. ( Sinus und Cosinus, deren Reienentwicklung aus der Analysis bekannt sind: sin z = ( 1 n zn+1 (n + 1! ; sin z = cos z cos z = ( 1 n zn (n! ; cos z = sin z. Definition Eine Funktion f, die auf ganz C definiert und dort olomorp ist, eißt auc ganze Funktion. Geometrisce Deutung Wir betracten den Isomorpismus C (x, y x + iy. R = Ferner betracten wir für festes z 0 C die C-lineare Abbildung C C z z 0 z. Wir wollen die lineare Abbildung, die durc Multiplikation mit z 0 gegeben wird, genauer versteen. Es sei z 0 = a + ib mit a, b R. Unter dem Isomorpismus C = R liefert die Multiplikation mit z 0 eine R-lineare Abbildung 4
5 ϕ : R R, d.. man at ein Diagramm Es gilt für z = x + iy, daß R C ϕ R z 0 C. z = (x + iy z 0 z = (a + ib(x + iy = (ax by + i(bx + ay. Das eißt also, daß bezüglic der kanoniscen Basis von R die lineare Abbildung ϕ durc die Matrix ( a b b a bescrieben wird. Man kann diese Matrix auc wie folgt screiben: ( a b = ( a a b a + b b a +b a +b. b a +b a a +b Hierbei ist z 0 = a + b und die verbleibende Matrix at Determinante 1. Man prüft sofort nac, daß dies ein Element der speziellen ortogonalen Gruppe SO( ist. Anders ausgedrückt: ( ( a b cos ϕ sin ϕ = r, b a sin ϕ cos ϕ wobei r = a + b und 0 ϕ < π. Der Zusammenang mit der Zal z 0 ist, daß z 0 = re iϕ. Das eißt also, daß die Multiplikation mit z 0 einer Dresteckung entsprict. Wir betracten nun eine offene Menge U R = C und ierauf eine Funktion f : U R = C, die wir als komplexe Funktion oder aber als reelle Abbildung auffassen können. Wir können diese in der Form f = u + iv; u, v : U R screiben. Dann nennt man u den Realteil, und v eißt der Imaginärteil der Funktion f. Als Abbildung nac R aben wir f = (u, v. Bekanntlic eißt die Funktion f (total differenzierbar im Punkt z 0 U, wenn es eine lineare Abbildung A : R R gibt, mit f(z 0 + ξ = f(z 0 + Aξ + ϕ(ξ ϕ(ξ mit lim ξ 0 ξ = 0. D.., daß die Funktion f im Punkt z 0 linear approxomierbar ist. Die lineare Abbildung A wird durc eine Matrix Df(z 0 dargestellt, 5
6 die das Differential von f im Punkt z 0 eißt. Ist f = (u, v stetig partiell differenzierbar, so gilt ( u/ x u/ y Df = v/ x v/ y. Satz.1 Die Funktion f ist genau dann in z 0 komplex differenzierbar wenn f in z 0 (total reell differenzierbar ist und Df(z 0 eine Drestreckung ist, d.. durc Multiplikation mit einer komplexen Zal gegeben wird. Dies ist dann die (komplexe Ableitung f (z 0. Beweis. Es sei also f (z 0 = lim 0 f(z 0 + f(z 0 f(z 0 + = f(z 0 + f (z 0 + ϕ( wobei ϕ( durc diese Gleicung definiert wird. Es gilt ( ϕ( lim 0 = lim f(z0 + f(z 0 f (z 0 0 = ( ( f(z0 +n f(z 0 f (z 0 = 0. lim 0 (Hierbei verwenden wir, daß / bescränkt ist. Dies zeigt, daß f reell total differenzierbar ist, und daß die approximierende lineare Abbildung gerade duc Multiplikation mit der komplexen Zal f (z 0 gegeben wird. Es sei umgekert Df(z 0 durc Multiplikation mit der komplexen Zal w C gegeben. Dann gilt f(z 0 + = f(z 0 + w + ϕ( also f(z 0 + f(z 0 ϕ( lim = w + lim 0 0 = w + lim 0 ϕ( = w also ist f komplex differenzierbar. Korollar. Die Funktion f ist genau dann olomorp wenn f stetig reell differenzierbar ist und wenn zusätzlic gilt u x = v y, v x = u y. Definition Diese Gleicungen eißen die Caucy-Riemannscen Differentialgleicungen. 6
7 Beweis. Das totale Differential der Abbildung f wird durc die folgende Matrix gegeben: ( u/ x u/ y v/ x v/ y Nun ist f genau dann olomorp, wenn dies in jedem Punkt von der Form ( u/ x u/ y ( a b v/ x v/ y = b a ist, also wenn gilt. u x = v y, u y = v x Definition Eine reelle Funktktion g : R R eißt armonisc, wenn g := ( x + (g = 0. y Der Operator eißt der Laplace - Operator. Korollar.3 Ist f : U C olomorp und zweimal stetig differenzierbar, so sind Real- und Imaginärteil von f armonisce Funktionen. Bemerkung Wir werden später seen, daß die Voraussetzung zweimal stetig differenzierbar überflüssig ist. Beweis. Zunäcst folgt aus den Caucy-Riemannscen Differentialgleicungen, daß u x = v y x und v x y = u y. Da f zweimal stetig differenzierbar ist, gilt v x y = v y x. also u x = u y d.. u ist armonisc. Die Aussage für v beweist man analog. 7
8 Definition Eine Funktion f : U C eißt eine konforme Abbildung, falls f olomorp und f (z 0 0 ist für alle z 0 U. Die Interpretation dieses Begriffes ist die folgende: die Funktion f : U R = C ist stetig differenzierbar, und in jedem Punkt ist Df(z 0 eine Drestreckung, d.. orientierungs- und winkeleraltend. Wirtinger Kalkül Definition Eine Funktion f : C C eißt C-antilinear, falls für alle z 1, z, λ, µ C gilt f(λz 1 + µz = λf(z 1 + µf(z. Bemerkung Jede C-antilineare Funktion f : C C ist von der Form f(z = a z für ein festes a C. (Dies folgt, da f(z = f(z 1 = zf(1 gilt. Satz.4 Jede R-lineare Abbildung ( a b A = : R R c d läßt sic auf genau eine Weise als Summe einer C-linearen und einer C- antilinearen Abbildung screiben, d.. zu A gibt es eindeutig bestimmte komplexe Zalen A 1, A C, so daß für alle z R = C gilt Az = A 1 z + A z. Beweis. Zunäcst stellen wir fest, daß die Abbildung z A 1 z+a z R-linear ist, da für λ R gilt A 1 λz + A λz = A 1 λz + A λ z = λ(a 1 z + A z. Eine R-lineare Abbildung R R wird durc die Werte auf einer Basis festgelegt, etwa auf 1 = (1, 0 und i = (0, 1. Es gilt Dies ergibt die Bezieungen A1 = (a, c = a + ic Ai = (b, d = b + id. A 1 + A = a + ic i(a 1 A = b + id, also nac Auflˆsung des linearen Gleicungssystems A 1 = a + d + i c b, A = a d + i b + c. 8
9 Bemerkung A = 0. Die Abbildung A ist offenbar genau dann C-linear, wenn gilt Wir können nun die reelle Differenzierbarkeit anders bescreiben. Satz.5 Eine Funktion f : U C ist in z 0 U genau dann reell differenzierbar, wenn es A 1, A C und eine in z 0 stetige Funktion r : U C gibt, so daß r(z 0 = 0 und für alle z U gilt Definition f(z = f(z 0 + A 1 (z z 0 + A ( z z 0 + r(z z z 0. Man setzt z (z 0 := A 1, z (z 0 := A, und nennt dies die Wirtingerableitungen von f im Punkt z 0. Mit Hilfe der Jacobi-Matrix ( ( a b ux u = y c d ergibt sic dann aus dem Beweis von Satz.4, daß z z = u x + v y = u x v y v x + i v x u y + i v x + u y v y = 1 (f x if y = 1 (f x + if y. Bemerkung Die Caucy-Riemannscen Differentialgleicungen sind demnac äquivalent zu z = 0. Wir können dies so zusammenfassen: Satz.6 Für eine Funktion f : U C sind äquivalent: (i f ist in z 0 komplex differenzierbar, (ii f ist in z 0 reell stetig partiell differenzierbar, und es gilt z (z 0 = 0. Bemerkung Ist f in z 0 komplex differenzierbar, so gilt f (z 0 = z (z 0 = 1 ( x (z 0 i y (z 0. 9
1 Differentiation im Komplexen
1 Differentiation im Komplexen 1.1 Definition und einface Eigenscaften Die folgende Definition der komplexen Differenzierbarkeit mittels der komplexen Division ist eine folgenreice Verscärfung der Differentiation
MehrKapitel 1. Holomorphe Funktionen
Kapitel 1 Holomorphe Funktionen Zur Erinnerung: I IR sei ein offenes Intervall, und sei z 0 I. Eine Funktion f : I IR heißt differenzierbar in z 0, falls der Limes fz fz 0 lim =: f z 0 z z 0 z z 0 existiert.
Mehr1 Holomorphe Funktionen
$Id: olo.tex,v 1.2 2013/04/09 17:01:23 k Exp k $ 1 Holomorpe Funktionen In den ersten Kapiteln dieser Vorlesung werden wir uns mit der sogenannten Funktionenteorie bescäftigen, dies ist die Teorie der
MehrAnalysis 1. Torsten Wedhorn. f(x) f( x) x x. (2) Die Funktion f heißt auf D differenzierbar, falls f in jedem Punkt x D differenzierbar ist.
Analysis Torsten Wedorn 8 Differentiation (A) Differenzierbare Funktionen (B) Recenregeln für die Ableitung (C) Lokale Extrema und Mittelwertsatz (D) Ableitung und Monotonie (E) Der Satz von l Hospital
MehrRepetitorium Analysis I für Physiker
Micael Scrapp Ubungsblatt 3 Lösungen Tecnisce Universität Müncen Repetitorium Analysis I für Pysiker Analysis I Aufgabe Wir definieren zunäcst die Funktion g(t) = 2 0 f(t)t 2 dt Die Menge B = g (], 5[)ist
MehrDifferenzierbarkeit. Wir betrachten zuerst die Differenzierbarkeit reellwertiger Funktionen.
Differenzierbarkeit Wir betracten zuerst die Differenzierbarkeit reellwertiger Funktionen. Definition. Sei f : R n R und x 0 D(f) ein innerer Punkt. Dann eißt f differenzierbar an x 0, wenn es einen Vektor
MehrGeometrisch ergibt sich deren Graph als Schnitt von G mit der senkrechten Ebene y = b bzw. x = a:
Fläcen im Raum Grap und Scnittkurven Im ganzen Artikel bezeicnet D eine Teilmenge des R 2 und eine skalarwertige Funktion in zwei Veränderlicen. Der Grap f : D R 2 R : (x, y) z = f(x, y) G = { (x, y, z)
Mehr3.2 Polarkoordinaten und exponentielle Darstellung
42 3.2 Polarkoordinaten und exponentielle Darstellung Ein Punkt z = a + bi der Gaußscen Zalenebene ist durc seine kartesiscen Koordinaten a und b eindeutig festgelegt. Man kann jedoc auc zwei andere Grössen
MehrAnalysis I. Vorlesung 18. Differenzierbare Funktionen. f: D K
Prof. Dr. H. Brenner Osnabrück WS 2013/2014 Analysis I Vorlesung 18 Differenzierbare Funktionen In dieser Vorlesung betracten wir Funktionen, wobei D K eine offene Menge in K ist. Das ist eine Menge derart,
MehrKomplexe Analysis D-ITET. Serie 3
Dr. T. Bühler M. Wellershoff Frühlingssemester 206 Komplexe Analysis D-ITET Serie 3 ETH Zürich D-MATH Aufgabe 3. Die reellen Cauchy-Riemann Gleichungen Die Cauchy-Riemann Gleichung i f(x + iy = f(x + iy
MehrFerienkurs Analysis 3 - Übungen Funktionentheorie - Musterlösung
Ferienkurs Analysis 3 - Übungen Funktionentheorie - Musterlösung Ralitsa Bozhanova, Ma v. Vopelius.8.9 Differenzierbarkeit (a Sei A (a ij i,j, R. Zeigen Sie, dass die von A durch die Matrimultiplikation
MehrBemerkung Als Folge von Satz 6.2 kann man jede ganze Funktion schreiben als Potenzreihe. α m z m. f(z) = m=0. 2πi. re it t [0,2π] 2πi
Funktionentheorie, Woche 7 Eigenschaften holomorpher Funktionen 7.1 Ganze Funktionen Definition 7.1 Eine Funktion f : C C, die holomorph ist auf C, nennt man eine ganze Funktion. Bemerkung 7.1.1 Als Folge
Mehrc < 1, (1) c k x k0 c k = x k0
4.14 Satz (Quotientenkriterium). Es sei (x k ) Folge in K. Falls ein k 0 existiert, so dass für k k 0 gilt x k 0 und x k+1 x k c < 1, (1) so ist x k absolut konvergent. Beweis. Aus (1) folgt mit vollständiger
Mehr8. Differentiation. f(x) f(x 0 ) =: f,x0 (x) lim
8. Differentiation Sei I R ein Intervall. Eine Funktion f : I R eißt in x 0 I differenzierbar (Steno: diffbar), wenn der für x I, x x 0 erklärte Differenzenquotient f(x) f(x 0 ) =: f,x0 (x) nac x 0 stetig
Mehr122 KAPITEL 7. POTENZREIHEN
Kapitel 7 Potenzreien 7.1 Der Konvergenzradius Definition 7.1: (Komplexe Potenzreien) Eine Potenzreie um den Punt z 0 C ist eine Reie der Form a (z z 0 ), a, z, z 0 C. Dort, wo die Reie onvergiert, definiert
MehrAbleitung und Mittelwertsätze
Ableitung und Mittelwertsätze Definition. Sei I R ein Intervall und f : I R. ) f eißt differenzierbar an 0 I, wenn der Grenzwert eistiert. f() f( 0 ) lim 0 0 = f ( 0 ) = lim 0 f( 0 + ) f( 0 ) Ist dabei
Mehr5. Übungsblatt zur Analysis II
Facbereic Matematik Prof. Dr. R. Farwig C. Komo J. Prasiswa R. Sculz SS 009 8.05.009 5. Übungsblatt zur Analysis II Gruppenübung Aufgabe G (Differenzierbarkeit Gegeben sei die Funktion f : R R mit f(x,
Mehr(1) gegeben. Für x a (und stetige f ) nähert sich (x,f(x)) dem Punkt (a,f(a)), und die Sekante
88 III. Grundlagen der Differential - und Integralrecnung III. Grundlagen der Differential- und Integralrecnung 8. Differenzierbare Funktionen 88 9. Maima und Minima 93 0. Mittelwertsätze und Anwendungen
MehrÜbungen zur Vorlesung Differential und Integralrechnung II (Unterrichtsfach) -Bearbeitungsvorschlag-
MATHEMATISCHES INSTITUT DER UNIVERSITÄT MÜNCHEN D. Rost, M. Gebert SS 015 Blatt 9 19.6.015 Übungen zur Vorlesung Differential und Integralrecnung II (Unterrictsfac) -Bearbeitungsvorsclag- 1. Sei n N 0.
Mehr6.1 Komplexe Funktionen
118 6 Funktionentheorie 6.1 Komplexe Funktionen Wir kennen die komplexen Zahlen als Erweiterung des Körpers der reellen Zahlen. Man postuliert die Existenz einer imaginären Größe i mit der Eigenschaft
MehrKomplexe Zahlen und konforme Abbildungen
Kapitel 1 Komplexe Zahlen und konforme Abbildungen 1.0 Geometrie der komplexen Zahlen Die Menge C der komplexen Zahlen, lässt sich mithilfe der bijektiven Abbildung C := {x + iy : x,y R}, C z = x + iy
MehrTotale Ableitung und Jacobi-Matrix
Totale Ableitung und Jacobi-Matrix Eine reelle Funktion f : R n R m ist in einem Punkt x differenzierbar, wenn f (x + h) = f (x) + f (x)h + o( h ) für h 0. Totale Ableitung 1-1 Totale Ableitung und Jacobi-Matrix
Mehrf heißt komplex differenzierbar oder holomorph auf Ω, wenn f in allen z Ω komplex differenzierbar
2 Komplexe Analysis n diesem Abschnitt wollen wir einen kurzen Ausflug in die komplexe Analysis die sogenannte Funktionentheorie unternehmen, und zwar wollen wir jetzt komplexe Kurvenintegrale betrachten.
MehrMusterlösung zu Übungsblatt 1
Prof. R. Pandaripande J. Scmitt, C. Scießl Funktionenteorie 23. September 16 HS 2016 Musterlösung zu Übungsblatt 1 Aufgabe 1. Sei F ein Körper, der R als einen Unterkörper entält. Das eisst R ist eine
MehrVorkurs Mathematik Herbst Skript Teil VI
Vorkurs Matematik Herbst 2009 M. Carl E. Bönecke Skript Teil VI. Stetigkeit Definition. Eine Funktion f : R R eißt stetig im Punkt p, wenn für alle konvergente Folgen x : N R, n x n mit gleicen Grenzwert
MehrKapitel 22. Einführung in die Funktionentheorie
Kapitel 22 Einführung in die Funktionentheorie In Kapitel 17 wurde die Differentialrechnung von Funktionen f: R m R n mehrerer Veränderlicher besprochen. Der Ableitungsbegriff war dabei nicht als Verallgemeinerung
MehrKapitel 7. Funktionentheorie. 7.1 Holomorphe und harmonische Funktionen. 1. Definitionen
Kapitel 7 Funktionentheorie In diesem Kapitel geht es meistens um Funktionen, die auf einem Gebiet G C definiert sind und komplexe Werte annehmen. Nach Lust, Laune und Bedarf wird C mit R identifiziert,
Mehr2. Stetigkeit und Differenzierbarkeit
2. Stetigkeit Differenzierbarkeit 9 2. Stetigkeit Differenzierbarkeit Wir wollen uns nun komplexen Funktionen zuwenden dabei zunächst die ersten in der Analysis betrachteten Eigenschaften untersuchen,
MehrFerienkurs Analysis 3. Ari Wugalter März 2011
Ari Wugalter 07. - 08. März 2011 1 1 Hilberträume Im ersten Kapitel wollen wir uns mit den grundlegenden Eigenschaften von Hilberträumen beschäfitgen. Hilberträume habe die herausragende Eigenschaft, dass
MehrMathematik 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,
Mehr3. VORLESUNG,
1.3.9. Satz (Parametrisierung der Kreislinie). 3. VORLESUNG, 23.04.2009 (i) Die Abbildung p : R S 1, p(ϕ) = e iϕ = cosϕ+isinϕ ist ein Gruppenmorphismus der additiven Gruppe (R,+) auf die multiplikative
MehrVorlesung für Schüler
Universität Siegen Facbereic Matematik Vorlesung für Scüler 1.12.2 Emmy-Noeter-Campus Prof. Dr. H. J. Reinardt Computerlösungen dynamiscer Probleme Zusammenfassung Es werden zunäcst einface dynamisce Probleme
MehrD-MAVT/D-MATL Analysis I HS 2018 Dr. Andreas Steiger. Lösung - Serie 5
D-MAVT/D-MATL Analysis I HS 08 Dr. Anreas Steiger Lösung - Serie 5 MC-Aufgaben (Online-Abgabe). Es sei f : [a, b] R eine Funktion. Welce er folgenen Aussagen ist rictig? (a) (b) f ist stetig f ist ifferenzierbar.
MehrAnalysis I. Guofang Wang Universität Freiburg
Universität Freiburg 31.1.2017 Definition 2.2 (uneigentliches Riemann-Integral) Sei I = [a, b) mit a < b. Die Funktion f : I R sei Riemann-integrierbar auf [a, b ] für alle b < b. Falls x lim x b a f(ξ)
MehrHöhere Mathematik II für die Fachrichtung Physik. Lösungsvorschläge zum 11. Übungsblatt
Institut für Analysis SS17 PD Dr. Peer Christian Kunstmann 7.7.17 Dipl.-Math. Leonid Chaichenets, Johanna Richter, M.Sc. Tobias Ried, M.Sc., Tobias Schmid, M.Sc. Höhere Mathematik II für die Fachrichtung
MehrEin immer wiederkehrendes Konzept in der Mathematik ist die Zurückführung auf Bekanntes, beziehungsweise auf besonders
Vorlesung 14 Differentialrecnung Ein immer wiedererendes Konzept in der Matemati ist die Zurücfürung auf Beanntes, bezieungsweise auf besonders einface Fälle. Besonders einfac sind lineare Funtionen in
MehrKomplexe Differenzierbarkeit und das Dirichlet-Problem
RWTH Aachen Lehrstuhl A für Mathematik Komplexe Differenzierbarkeit und das Dirichlet-Problem Schriftliche Ausarbeitung im Rahmen des Seminars zur Fourieranalysis Betreuer: Prof. Dr. H. Führ Dipl.-Gyml.
MehrDie Ableitung einer Funktion
Die Ableitung einer Funktion I. Definition der Ableitung Definition. Sei I R ein Intervall und f : I R. 1) f eißt differenzierbar an x 0 I, wenn der Grenzwert f(x) f(x 0 ) lim = f (x 0 ) x x 0 x x 0 existiert.
MehrAufgaben und Lösungen Ausarbeitung der Übungsstunde zur Vorlesung Analysis I
Aufgaben und en Ausarbeitung der Übungsstunde zur Vorlesung Analysis I Wintersemester 008/009 Anweseneitsaufgaben Übung 4 Einleitung Es soll darauf ingewiesen werden, daß es in der Woce vor der Klausur
MehrKarlsruher Institut für Technologie (KIT) SS 2013 Institut für Analysis Prof. Dr. Tobias Lamm Dr. Patrick Breuning
Karlsruher Institut für Technologie KIT SS 2013 Institut für Analysis 06.05.2013 Prof. Dr. Tobias Lamm Dr. Patrick Breuning Höhere Mathematik II für die Fachrichtung Physik 4. Übungsblatt Aufgabe 1 Bestimmen
MehrKapitel 5. Die trigonometrischen Funktionen Die komplexen Zahlen Folgen und Reihen in C
Kapitel 5. Die trigonometrischen Funktionen 5.1. Die komplexen Zahlen 5.. Folgen und Reihen in C 5.10. Definition. Eine Folge (c n n N komplexer Zahlen heißt konvergent gegen c C, falls zu jedem ε > 0
MehrVorlesung Mathematik für Ingenieure 2 (Sommersemester 2009)
1 Vorlesung Mathematik für Ingenieure 2 (Sommersemester 2009) Kapitel 10: Differenzialrechnung R n R m Volker Kaibel Otto-von-Guericke Universität Magdeburg (Version vom 27. März 2009) Differenzialrechnung
MehrMathematik für Chemiker I
Universität D U I S B U R G E S S E N Campus Essen, Matematik PD Dr. L. Strüngmann WS 007/08 Übungsmaterial sowie andere Informationen zur Veranstaltung unter: ttp://www.uni-due.de/algebra-logic/struengmann.stml
MehrHöhere Mathematik Vorlesung 8
Höhere Mathematik Vorlesung 8 Mai 2017 ii In der Mathematik versteht man die Dinge nicht. Man gewöhnt sich nur an sie. John von Neumann 8 Funktionentheorie Komplexe Zahlen Jede komplexe Zahl besitzt eine
MehrVorlesung Mathematik für Ingenieure II (Sommersemester 2008)
Vorlesung Mathematik für Ingenieure II (Sommersemester 8) Kapitel : Differenzialrechnung R n R m Volker Kaibel Otto-von-Guericke Universität Magdeburg (Version vom 8. Mai 8) Differenzialrechnung R R 4
Mehr5 Differenzialrechnung für Funktionen einer Variablen
5 Differenzialrecnung für Funktionen einer Variablen Ist f eine ökonomisce Funktion, so ist oft wictig zu wissen, wie sic die Funktion bei kleinen Änderungen verält. Bescreibt etwa f einen Wacstumsprozess,
MehrMathematik 1 für Studierende der Biologie Teil II: Limes & Konvergenz
Matematik 1 für Studierende der Biologie Teil II: Limes & Konvergenz Cristian Leibold 7. Oktober 2014 Folgen Allgemeines zu Folgen Monotonie und Bescränkteit Grenzwerte und Konvergenz Summen und Reien
MehrKomplexe Analysis D-ITET. Serie 3
Prof. Dr. P. S. Jossen M. Wellershoff Frühlingssemester 8 Komplexe Analysis D-ITET Serie 3 ETH Zürich D-MATH Aufgabe 3. Einschreibung in Echo Wichtig: Bitte schreiben Sie sich auf echo.ethz.ch in die Übungsste,
MehrLösungskizze zu Übungsblatt 2 (Funktionentheorie und gewöhnliche Differentialgleichungen für Lehramt Gymnasium)
Mathematisches Institut der Universität München skizze zu Übungsblatt 2 (Funktionentheorie und gewöhnliche Differentialgleichungen für Lehramt Gymnasium) Aufgabe 166 (1 Punkte) Berechnen Sie in den folgenden
MehrVorlesung Mathematik für Ingenieure (WS 11/12, SS 12, WS 12/13)
1 Vorlesung Mathematik für Ingenieure (WS 11/12, SS 12, WS 12/13) Kapitel 5: Konvergenz Volker Kaibel Otto-von-Guericke Universität Magdeburg (Version vom 15. Dezember 2011) Folgen Eine Folge x 0, x 1,
MehrKlausur 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
MehrAbbildung 14: Winkel im Bogenmaß
Mathematik für Naturwissenschaftler I. (7) Trigonometrische Funktionen (in R): Trigonometrische Funktionen wie sin x und cos x stehen üblicherweise in Zusammenhang mit Winkeln. Während im Alltag Winkel
Mehr2 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
MehrÜbungsaufgaben zu den mathematischen Grundlagen von KM
TUM, Institut für Informatik WS 2003/2004 Prof Dr Thomas Huckle Andreas Krahnke, MSc Dipl-Inf Markus Pögl Übungsaufgaben zu den mathematischen Grundlagen von KM 1 Bestimmen Sie die Darstellung von 1 4
Mehrε δ Definition der Stetigkeit.
ε δ Definition der Stetigkeit. Beweis a) b): Annahme: ε > 0 : δ > 0 : x δ D : x δ x 0 < δ f (x δ f (x 0 ) ε Die Wahl δ = 1 n (n N) generiert eine Folge (x n) n N, x n D mit x n x 0 < 1 n f (x n ) f (x
MehrNumerik I. Gewöhnliche Differentialgleichungen. Prof.Dr.G.Wittum. Teil I:
Numerik I Prof.Dr.G.Wittum Teil I: Gewönlice Differentialgleicungen Sommersemester 2005 INHALTSVERZEICHNIS 1 Inaltsverzeicnis 1 Numerik gewönlicer Differentialgleicungen 2 1.1 Einleitung....................................
MehrDas Matrizenexponential
Das Matrizenexponential Tobias Fleckenstein 18 Mai 215 Das Matrizenexponential Seminar im Sommersemester 215 HCM Bonn Einleitung Bei der Untersucung von Differentialgleicung kommt man ser scnell in die
MehrInstitut für Analysis SS 2014 Prof. Dr. Roland Schnaubelt Dipl.-Math. Leonid Chaichenets. Höhere Mathematik II für die Fachrichtung Physik
Institut für Analysis SS 4 Prof. Dr. Roland Scnaubelt 8.7.4 Dipl.-Mat. Leonid Caicenets Höere Matematik II für die Facrictung Pysik Lösungsvorscläge zum 3. Übungsblatt Aufgabe 68: Wir arbeiten den Folgenden
Mehr5.2. ABLEITUNGEN BEKANNTER FUNKTIONEN 105. f(x) = O(g(x)) für x x 0, f(x) < M g(x). f(x) g(x)
5.2. ABLEITUNGEN BEKANNTER FUNKTIONEN 105 Definition 5.2.4 (Landau Symbole (Fortsetzung)) Wir sagen f(x) = O(g(x)) für x falls es ein K > a ein M R + gibt, so dass für alle x > K gilt f(x) < M g(x), f(x)
MehrElemente der Analysis II
Elemente der Analysis II Kapitel 5: Differentialrechnung im R n Informationen zur Vorlesung: http://www.mathematik.uni-trier.de/ wengenroth/ J. Wengenroth () 17. Juni 2009 1 / 31 5.1 Erinnerung Kapitel
Mehr4 Anwendungen des Cauchyschen Integralsatzes
4 Anwendungen des Cauchyschen Integralsatzes Satz 4. (Cauchysche Integralformel) Es sei f : U C komplex differenzierbar und a {z C; z z 0 r} U. Dann gilt f(a) = z z 0 =r z a dz. a z 0 9 Beweis. Aus dem
MehrHolomorphe Funktionen
1 Kapitel 1 Holomorphe Funktionen 1 Komplexe Differenzierbarkeit Ist z = (z 1,..., z n ) ein Element des C n und z ν = x ν + i y ν, so können wir auch schreiben: z = x + i y, mit x = (x 1,..., x n ) und
MehrMathematik 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
MehrLösung - Serie 3. D-MAVT/D-MATL Analysis I HS 2017 Dr. Andreas Steiger. 1. MC-Aufgaben (Online-Abgabe)
D-MAVT/D-MATL Analysis I HS 07 Dr. Anreas Steiger Lösung - Serie 3. MC-Aufgaben (Online-Abgabe). Es sei ie Funktion f : [0, ) [0, ) efiniert urc f() = ln( + ), wobei er Logaritmus ln zur Basis e ist. Welce
MehrAnalysis 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
MehrVorlesung Analysis I WS 07/08
Vorlesung Analysis I WS 07/08 Erich Ossa Vorläufige Version 07/12/04 Ausdruck 8. Januar 2008 Inhaltsverzeichnis 1 Grundlagen 1 1.1 Elementare Logik.................................. 1 1.1.A Aussagenlogik................................
Mehr(a, 0) (c, 0) = (ac, 0) (0, 1) =: i. Re(z) := a der Realteil und Im(z) := b der Imaginärteil
14 DIE EXPONENTIALFUNKTION IM KOMPLEXEN 73 Wegen (a, 0) + (c, 0) = (a + c, 0) (a, 0) (c, 0) = (ac, 0) kann man die Teilmenge {(a, 0) a R} mit den darauf eingeschränkten Verknüpfungen identifizieren mit
MehrVorlesung Mathematik für Ingenieure (WS 11/12, SS 12, WS 12/13)
1 Vorlesung Mathematik für Ingenieure (WS 11/12, SS 12, WS 12/13) Kapitel 6: Differenzialrechnung einer Veränderlichen Volker Kaibel Otto-von-Guericke Universität Magdeburg (Version vom 22. Dezember 2011)
MehrHans Joachim Oberle Universität Hamburg. Komplexe Funktionen. Vorlesung an der TUHH im Sommersemester 2013 Freitags, 9:45-11:15, Audimax II
Hans Joachim Oberle Universität Hamburg Komplexe Funktionen Vorlesung an der TUHH im Sommersemester 2013 Freitags, 9:45-11:15, Audimax II Literatur. R. Ansorge, H.J. Oberle, K. Rothe, T. Sonar: Mathematik
MehrÜbungen 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
MehrAnalysis I. 2. Übungsstunde. Steven Battilana. battilana.uk/teaching
Analysis I. Übungsstunde Steven Battilana stevenb@student.ethz.ch battilana.uk/teaching March 5, 07 Erinnerung (Euler Formel). e iϕ = cos ϕ + i sin ϕ. Die Polarform von z = x + iy C sei Euler Formel z
MehrMathematik 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
MehrEinführung in die Funktionentheorie. Modul E.KompAna. Studiengänge Bachelor Lehramt Mathematik: Kombi-Bachelor. SoSe 14 - apl. Prof. Dr. G.
1 Ausarbeitung der Vorlesung Einführung in die Funktionentheorie Modul E.KompAna Studiengänge Bachelor Lehramt Mathematik: Kombi-Bachelor SoSe 14 - apl. Prof. Dr. G. Herbort Bergische Universität Wuppertal
MehrFACHARBEIT. Fachbereich Mathematik. Max-Planck-Gymnasium Gelsenkirchen. Leistungskurs Mathematik 2012/13. Funktionentheorie
FACHARBEIT Fachbereich Mathematik Max-Planck-Gymnasium Gelsenkirchen Leistungskurs Mathematik 2012/13 Funktionentheorie Untersuchung komplexwertiger Funktionen auf komplexe Differenzierbarkeit und Holomorphie
MehrDifferentialrechnung. Kapitel 7. Differenzenquotient. Graphische Interpretation des Differentialquotienten. Differentialquotient
Differenzenquotient Sei f : R R eine Funktion. Der Quotient Kapitel 7 Differentialrecnung f f 0 + f 0 f f 0 0 eißt Differenzenquotient an der Stelle 0. f, f Sekante 0, f 0 f 0 Josef Leydold Matematik für
MehrFerienkurs Analysis 3 - Funktionentheorie
Ferienkurs Analysis 3 - Funktionentheorie Ralitsa Bozhanova, Max v. Vopelius 12.08.2009 1 Grundbegriffe und Differenzierbarkeit 1.1 R-lineare und C-lineare Abbildungen C C Da C sowohl VR über R als auch
MehrÜbungsaufgaben zur Differential-Rechnung
Übungsaufgaben zur Differential-Recnung Weitere Übungsaufgaben mit Lösungen gibt es z.b. in Brauc/Dreyer/Haacke, Papula, Stingl, Stöcker, Minorski usw.. Bestimme allgemeines Folgen-Element, Eigenscaften
MehrTutorium: Analysis und lineare Algebra. Konvergenz, Stetigkeit & Differenzierbarkeit
Tutorium: Analysis und lineare Algebra Konvergenz, Stetigkeit & Differenzierbarkeit Steven Köhler mathe@stevenkoehler.de mathe.stevenkoehler.de 2 2011 Steven Köhler Definition der Konvergenz Eine Folge
Mehrist ein n-dimensionaler, reeller Vektorraum (vgl. Lineare Algebra). Wir definieren auf diesem VR ein Skalarprodukt durch i y i i=1
24 14 Metrische Räume 14.1 R n als euklidischer Vektorraum Die Menge R n = {(x 1,..., x n ) x i R} versehen mit der Addition und der skalaren Multiplikation x + y = (x 1 + y 1,..., x n + y n ) λx = (λx
Mehr5 Stetigkeit und Differenzierbarkeit
5 Stetigkeit und Differenzierbarkeit 5.1 Stetigkeit und Grenzwerte von Funktionen f(x 0 ) x 0 Graph einer stetigen Funktion. Analysis I TUHH, Winter 2006/2007 Armin Iske 127 Häufungspunkt und Abschluss.
MehrAnalysis 2, Woche 9. Mehrdimensionale Differentialrechnung I. 9.1 Differenzierbarkeit
A Analysis, Woche 9 Mehrdimensionale Differentialrechnung I A 9. Differenzierbarkeit A3 =. (9.) Definition 9. Sei U R m offen, f : U R n eine Funktion und a R m. Die Funktion f heißt differenzierbar in
MehrAM3: Differenzial- und Integralrechnung im R n. 1 Begriffe. 2 Norm, Konvergenz und Stetigkeit. x 1. x 2. f : x n. aus Platzgründen schreibt man:
AM3: Differenzial- und Integralrechnung im R n 1 Begriffe f : x 1 f 1 (x 1, x 2,..., x n ) x 2... f 2 (x 1, x 2,..., x n )... x n f m (x 1, x 2,..., x n ) }{{}}{{} R n R m aus Platzgründen schreibt man:
Mehr7.2. Ableitungen und lineare Approximation
7.. Ableitungen und lineare Approximation Eindimensionale Ableitungen und Differentialquotienten einer Funktion bekommt man bekanntlic als Limes von Differenzenquotienten f ( a) = f ( a + ) f( a ) = x
MehrKarteikarten, Analysis 2, Sätze und Definitionen nach der Vorlesung von PD Hanke
Karteikarten, Analysis 2, Sätze und en nach der Vorlesung von PD Hanke Felix Müller, felix.b.mueller@physik.lmu.de Diese Karteikärtchen sollten alle en und Sätze der Vorlesung Analysis 2 bei Herrn PD Hanke
MehrKomplexe Zahlen. Bemerkungen. (i) Man zeigt leicht, dass C mit diesen beiden Operationen
Komplexe Zahlen Da für jede reelle Zahl x R gilt dass x 0, besitzt die Gleichung x + 1 = 0 keine Lösung in R bzw. das Polynom P (x) = x + 1 besitzt in R (!) keine Nullstelle. Dies führt zur Frage, ob es
MehrÜBUNGSBEISPIELE ZUR KOMPLEXEN ANALYSIS. Komplexe Zahlen. (x, y) + (u, v) := (x + u, y + v) (x, y) (u, v) := (xu yv, xv + yu)
ÜBUNGSBEISPIELE ZUR KOMPLEXEN ANALYSIS ARMIN RAINER Sommersemester 05 Komplexe Zahlen Sei z = i und w = 3 + 4i. Berechne: (a) z + w, zw, z w, w z, z 3, w. (b) z, z, w, w, z, w. Zeige, dass R mit der Addition
Mehrr 11 r 12 r 13 0 r 22 r r 33 l ik r kj die Gleichungen: k= (II) 2 (I) = 3 2 1
Tecnisce Universität Berlin Wintersemester 004/005 Fakultät II; Institut für Matematik Prof. Dr. G. Bärwolff/C. Mense.0.005 Probeklausur zur LV Numerik für Informatiker en Aufgabe a Berecnen Sie die LU-Zerlegung
MehrMathematische Grundlagen für die Vorlesung. Differentialgeometrie
Mathematische Grundlagen für die Vorlesung Differentialgeometrie Dr. Gabriele Link 13.10.2010 In diesem Text sammeln wir die nötigen mathematischen Grundlagen, die wir in der Vorlesung Differentialgeometrie
MehrRechenoperationen mit Folgen. Rekursion und Iteration.
Rechenoperationen mit Folgen. Die Menge aller Folgen in V bildet einen Vektorraum, V N, für den die Addition und skalare Multiplikation wie folgt definiert sind. (a n ) n N + (b n ) n N := (a n + b n )
MehrFunktionentheorie, Woche 11. Funktionen mit Singularitäten Meromorphe Funktionen
Funktionentheorie, Woche Funktionen mit Singularitäten. Meromorphe Funktionen Definition. Sei U C offen und sei f : U gilt, nennt man f meromorph auf U: Ĉ eine Funktion. Wenn folgendes. P = f ( hat keine
MehrÜbungsblatt 2 Musterlösung
MSE SoSe Übungsblatt Musterlösung Lösung 4 Einfluß von Randbedingungen) a) Durc Integration erälten wir: u x) = ux) = x x fy)dy +c = x π sinπz)+c b) Seien nun u) = u) = Daraus folgt: cosπy)dy +c = π sinπx)+c.
MehrAnalysis I (HS 2016): SUMMIERBARE FAMILIEN
Analysis I (HS 2016: SUMMIERBARE FAMILIEN Dietmar A. Salamon ETH-Zürich 26. Oktober 2016 Zusammenfassung Dieses Manuskript enthält eine Einführung in den Begriff einer summierbaren Familie reeller oder
MehrTU Dresden Fakultät Mathematik Institut für Numerische Mathematik 1
TU Dresden Fakultät Matematik Institut für Numerisce Matematik Lösung zur Aufgabe 4 (a) des 9. Übungsblattes größtmöglicer Definitionsbereic: Die Funktion ist überall definiert, außer an der Stelle = 3
MehrÜbungen zu Grundlagen der Mathematik 2 Lösungen Blatt 12 SS 14. Aufgabe 44. Bestimmen Sie die Taylor-Polynome der Funktion.
Übungen zu Grundlagen der Mathematik Lösungen Blatt 1 SS 14 Prof. Dr. W. Decker Dr. M. Pleger Aufgabe 44. Bestimmen Sie die Taylor-Polynome der Funktion f : U R, (x, y) x y x + y, im Punkt (1, 1) bis einschließlich.
Mehr2D-Visualisierung komplexer Funktionen
2D-Visualisierung komplexer Funktionen 1 Komplexe Zahlen Die komplexen Zahlen C stellen eine Erweiterung der reellen Zahlen dar, in der das Polynom z 2 + 1 eine Nullstelle besitzt. Man kann sie als Paare
MehrLineare Algebra 1. 4 Ringe und Körper (Fortsetzung) Der erweiterte Euklidische Algorithmus. Heinrich Heine-Universität Düsseldorf Sommersemester 2014
Fakultät für Mathematik PD Dr. Markus Perling Heinrich Heine-Universität Düsseldorf Sommersemester 2014 Lineare Algebra 1 Siebte Woche, 21.5.2014 4 Ringe und Körper (Fortsetzung) Satz: Es sei R ein Ring
MehrKapitel 6. Exponentialfunktion
Kapitel 6. Exponentialfunktion 6.1. Potenzreihen In Kap. 4 haben wir Reihen ν=0 a ν studiert, wo die Glieder feste Zahlen sind. Die Summe solcher Reihen ist wieder eine Zahl, z.b. die Eulersche Zahl e.
MehrMIA Analysis einer reellen Veränderlichen WS 06/07. Kapitel VI. Differenzierbare Funktionen in einer Veränderlichen
Version 01.02. Januar 2007 MIA Analysis einer reellen Veränderlichen WS 06/07 Kurzfassung Martin Schottenloher Kapitel VI. Differenzierbare Funktionen in einer Veränderlichen In diesem Kapitel werden differenzierbare
MehrNumerische Verfahren und Grundlagen der Analysis
Numerische Verfahren und Grundlagen der Analysis Rasa Steuding Hochschule RheinMain Wiesbaden Wintersemester 2011/12 R. Steuding (HS-RM) NumAna Wintersemester 2011/12 1 / 22 3. Funktionen. Grenzwerte.
Mehr