Existenz von schwachen Lösungen zu verallgemeinerten elliptischen Gleichungen
|
|
- Dieter Rosenberg
- vor 5 Jahren
- Abrufe
Transkript
1 Existenz von schwachen Lösungen zu verallgemeinerten elliptischen Gleichungen LM München Existenz von schwachen Lösungen zu verallgemeinerten elliptischen Gleichung 1/15
2 Einführung Lu = u = Lässt sich verallgemeinern: 2 i u = f in i=1 u = g auf Lu = (a ij (x)u xi ) xj = f in u = g auf mit u Lösung, f, g Funktionen, L Operator, a ij Koezientenfunktion Existenz von schwachen Lösungen zu verallgemeinerten elliptischen Gleichung 2/15
3 sei g = w w H 1 () u = w u w : = ũ u w = 0 Lũ = f ũ = 0 in auf mit f := f Lw L 2 () Existenz von schwachen Lösungen zu verallgemeinerten elliptischen Gleichung 3/15
4 Von der klassischen zur schwachen Formulierung Lu = f in u = 0 auf mit R n oen und beschränkt, u : R, u = u(x) f : R, L partieller Dierentialoperator 2.Ordnung Lu = (a ij (x)u xi ) xj a ij L () f L 2 () Dieses Problem kann nicht klassich gelöst werden, da i a nicht deniert ist Schwache Lösung Existenz von schwachen Lösungen zu verallgemeinerten elliptischen Gleichung 4/15
5 Lu = (a ij (x)u xi ) xj = f 1) Multiplikation mit v, v C c () 2) Integration über u 3) Partielle Integration auf der linken Seite a ij u xi v xj = fvdx Existenz von schwachen Lösungen zu verallgemeinerten elliptischen Gleichung 5/15
6 Bilinearform und Schwache Lösung Bilinearform B [u, v] := a ij u xi v xj mit u, v H 1 0 () Existenz von schwachen Lösungen zu verallgemeinerten elliptischen Gleichung 6/15
7 Schwache Lösung Wir sagen, u H0 1 () ist eine schwache Lösung des Randwertproblems Lu = f in u = 0 auf wenn B [u, v] = (f, v) für alle v H 1 0 () und mit (, ) Skalarprodukt in L2 () gilt. Existenz von schwachen Lösungen zu verallgemeinerten elliptischen Gleichung 7/15
8 Beweis Bilinearform B [u, v] = a ij u xi v xj 1) linear in jeder Komponente 2) Abschätzung von oben: B [u, v] α u v 3) Abschätzung von unten: β u 2 B [u, v] mit u, v H und α, β > 0 Existenz von schwachen Lösungen zu verallgemeinerten elliptischen Gleichung 8/15
9 zu 1) B [λu, v] = a ij λu xi v xj = λb [u, v] B [u, λv] = B [u + ũ, v] = = a ij u xi λv xj = λb [u, v] a ij (u + ũ) xi v xj a ij u xi v xj + = B [u, v] + B [ũ, v] a ij ũ xi v xj Existenz von schwachen Lösungen zu verallgemeinerten elliptischen Gleichung 9/15
10 zu 2) B [u, v] = a a ( a ij u xi v xj a ij u xi v xj u v u 2 ) 0,5 ( v 2 ) 0,5 = α u H 1 0 v H 1 0 Existenz von schwachen Lösungen zu verallgemeinerten elliptischen Gleichung 10/15
11 zu 3) B [u, v] = β = β u 2 u 2 a ij u xi v xj Existenz von schwachen Lösungen zu verallgemeinerten elliptischen Gleichung 11/15
12 Lax-Milgram Theorem B : H H R ist eine bilineare Abbildung, für die Konstanten α, β > 0 existieren, so dass B [u, v] α u v β u 2 B [u, v] mit u, v H gilt. f : H R ist eine beschränkte und lineare Funktion auf H. Es gibt ein eindeutiges Element u H, so dass für alle v H gilt. B [u, v] = f, v Existenz von schwachen Lösungen zu verallgemeinerten elliptischen Gleichung 12/15
13 Beweis Lax-Milgram Zeige: B [u, v] = f, v Anwendung des Rieszschen Darstellungssatzes: es gibt ein eindeutiges Element w H, so dass f, v = (w, v), d.h. B [u, v] = (w, v) mit v H gilt. Wir denieren w := Au B[u, v] = Au, v mit u, v Wir zeigen, dass A linear und beschränkt ist; sei A : H H ein linearer und beschränkter Operator. Für λ 1, λ 2 R und u 1, u 2 H gilt für jedes v H: (A(λ 1 u 1 +λ 2 u 2 ), v) = B [λ 1 u 1 + λ 2 u 2, v] = λ 1 B [u 1, v]+λ 2 B [u 2, v] = λ 1 (Au 1, v) + λ 2 (Au 2, v) = (λ 1 Au 1 + λ 2 Au 2, v) A ist linear, da diese Gleichung für alle v H gilt. Existenz von schwachen Lösungen zu verallgemeinerten elliptischen Gleichung 13/15
14 Es gilt: Au 2 = (Au, Au) = B [u, Au] α u Au A ist beschränkt, da diese ngleichung für alle u H gilt. Wir wollen zeigen, dass A bijektiv ist und R(A) abgeschlossen ist in H. R(A) = {w H Au = w} β u 2 B [u, u] = (Au, u) Au u β u Au ker(a) = 0 A ist bijektiv und R(A) in H Wir zeigen, dass R(A) = H Angenommen dies gilt nicht, dann würde es ein von Null verschiedenes Element w H mit w R(A) geben: β w 2 B [w, w] = (Aw, w) = 0 Widerspruch R(A) = H Somit gilt: B [u, v] = (Au, v) = (w, v) = f, v Existenz von schwachen Lösungen zu verallgemeinerten elliptischen Gleichung 14/15
15 Zusammenfassung: Lax-Milgram B : H H R ist eine bilineare Abbildung, für die Konstanten α, β > 0 existieren, so dass B [u, v] α u v β u 2 B [u, v] mit u, v H gilt. f : H R ist eine beschränkte und lineare Funktion auf H. Es gibt ein eindeutiges Element u H, so dass für alle v H gilt. B [u, v] = f, v Existenz von schwachen Lösungen zu verallgemeinerten elliptischen Gleichung 15/15
Ein Blick über den Tellerrand... mit FreeFem++
Ein Blick über den Tellerrand... mit FreeFem++ Eine Einführung und etwas Theorie Steffen Weißer Universität des Saarlandes 30. Oktober 2015 Gliederung 1 Zum Seminar 2 Was ist eine PDE? 3 Etwas Funktionalanalysis
MehrSchwache Lösungstheorie
Kapitel 4 Schwache Lösungstheorie Bemerkung 4.1 Motivation. Dieses Kapitel stellt eine Erweiterung des Lösungsbegriffes von partiellen Differentialgleichungen vor die schwache Lösung. Diese Erweiterung
MehrMerkblatt zur Funktionalanalysis
Merkblatt zur Funktionalanalysis Literatur: Hackbusch, W.: Theorie und Numerik elliptischer Differentialgleichungen. Teubner, 986. Knabner, P., Angermann, L.: Numerik partieller Differentialgleichungen.
MehrFinite Elemente Methode für elliptische Differentialgleichungen
Finite Elemente Methode für elliptische Differentialgleichungen Michael Pokojovy 8. Oktober 2007 Das Ritzsche Verfahren Sei R n ein beschränktes offenes Gebiet mit abschnittsweise glattem Rand S. Betrachte
MehrVorlesung Lineare Funktionale LINEARE FUNKTIONALE 69
13.1. LINEARE FUNKTIONALE 69 Vorlesung 13 13.1 Lineare Funktionale Der Begriff der schwachen Konvergenz wird klarer, wenn man lineare Funktionale betrachtet. Das Skalarprodukt f, g in Hilberträumenkann
MehrFinite Elemente. bzw. F + E K = 1. (1)
Dr. S.-J. Kimmerle Institut für Mathematik und Rechneranwendung Fakultät für Luft- und Raumfahrttechnik Wintertrimester 25 Finite Elemente Übung 2 Aufgabe 6 (Eulerscher Polyedersatz für Triangulierung)
MehrRandwertprobleme. Kapitel 7. Randwertprobleme für lineare Differentialgleichungen 2. Ordnung
Kapitel 7 Randwertprobleme Anwendungsbeispiel: Temperaturverteilung in einem dünnen Stab mit isolierter Oberfläche. u(x) : Temperatur im Stab an der Stelle x, x ; L. Im Gleichgewichtszustand genügt u der
MehrExistenz höherer Ableitungen
Existenz höherer Ableitungen Bernhard Pfirsch LMU München Zillertal am 15.12.2012 Bernhard Pfirsch Existenz höherer Ableitungen 1/16 Definitionen: Sei der Operator L von der Form Lu = (A u), A : R n n,
MehrOptimale Steuerung, Prof.Dr. L. Blank 1. II Linear-quadratische elliptische Steuerungsprobleme
Optimale Steuerung, Prof.Dr. L. Blank 1 II Linear-quadratische elliptische Steuerungsprobleme Zuerst: Zusammenstellung einiger Begriffe und Aussagen aus der Funktionalanalysis (FA), um dann etwas über
MehrRiesz scher Darstellungssatz und Duale Räume
Riesz scher Darstellungssatz und Duale Räume LV Numerik Partieller Differentialgleichungen Bärwolff SS 2010 14.06.2010 Julia Buwaya In der Vorlesung wurde der Riesz sche Dartsellungssatz als wichtiges
MehrNun zeigen wir: wie kann man durch eine Liftung eine neue Unterlösung konstruieren.
56 SS2016 Definition 6.17 (Unterlösung,Oberlösung). Ω R n seieingebietleinelliptischeroperator wie in Bedingung 6.1. Seien a i j, b i c stetig mit c 0 in Ω. Sei f stetig in Ω. Eine Funktion u C(Ω) heißt
MehrRegularitätsresultate für parabolische Gleichungen mit nichtlokalem Operator
Universität Bielefeld Regularitätsresultate für parabolische Gleichungen mit nichtlokalem Operator Matthieu Felsinger Universität Bielefeld Mathematisches Kolloquium, TU Clausthal 05. Februar 2014 1 Einleitung
MehrÜber- und unterbestimmte Systeme
Über- und unterbestimmte Systeme Über- und unterbestimmte Systeme (verallgemeinerte Lösungen) Ax = b ist genau dann für alle b R m eindeutig lösbar, wenn m = n und rk A = n. Falls m n oder rk A < min{m,
MehrFinite Elemente I 2. 1 Variationstheorie
Finite Elemente I 2 1 Variationstheorie 1 Variationstheorie TU Bergakademie Freiberg, SoS 2007 Finite Elemente I 3 1.1 Bilinearformen Definition 1.1 Sei V ein reeller normierter Vektorraum. Eine Bilinearform
Mehr1 Die direkte Methode der Variationsrechnung
Die direkte Methode der Variationsrechnung Betrachte inf I(u) = f(x, u(x), u(x)) dx : u u + W,p () wobei R n, u W,p mit I(u ) < und f : R R n R. (P) Um die Existenz eines Minimierers direkt zu zeigen,
MehrOptimale Steuerung partieller Differentialgleichungen Optimal Control of Partial Differential Equations
Prof. Dr. H. J. Pesch Lehrstuhl für Ingenieurmathematik Universität Bayreuth Optimale Steuerung partieller Differentialgleichungen Optimal Control of Partial Differential Equations (Teil 1: SS 26) 4. Übung
MehrÜbungen zur Linearen Algebra 1
Übungen zur Linearen Algebra 1 Wintersemester 014/015 Universität Heidelberg - IWR Prof. Dr. Guido Kanschat Dr. Dörte Beigel Philipp Siehr Blatt 7 Abgabetermin: Freitag, 05.1.014, 11 Uhr Aufgabe 7.1 (Vektorräume
MehrVektorräume und lineare Abbildungen
Kapitel 11. Vektorräume und lineare Abbildungen 1 11.1 Vektorräume Sei K ein Körper. Definition. Ein Vektorraum über K (K-Vektorraum) ist eine Menge V zusammen mit einer binären Operation + einem ausgezeichneten
MehrBild und Kern. Für eine lineare Abbildung L : V W bezeichnet man mit. Kern L = {v V : L(v) = 0} V. den Kern und mit
Bild und Kern Für eine lineare Abbildung L : V W bezeichnet man mit Kern L = {v V : L(v) = 0} V den Kern und mit Bild L = {w W : v V mit L(v) = w} W das Bild von L. Bild und Kern 1-1 Bild und Kern Für
MehrHauptseminar: Moderne Simulationsmethoden
Hauptseminar: Moderne Simulationsmethoden Finite Elemente Methode von Galerkin Tanja Heich Fachbereich 08 Johannes Gutenberg-Universität Mainz 02. November 2017 Hauptseminar Moderne Simulationsmethoden
MehrModellierung elastischer Materialien Variationsformulierung Galerkin-Approximation FreeFem++ Ausblick: Lineare Thermoelastiz. Lineare Elastizität
Lineare Elastizität Dominik Woznica Universität des Saarlandes 05.02.2016 Gliederung 1 Modellierung elastischer Materialien 2 Variationsformulierung 3 Galerkin-Approximation 4 FreeFem++ 5 Ausblick: Lineare
MehrDifferentialgeometrie II (Flächentheorie) WS
Differentialgeometrie II (Flächentheorie) WS 2013-2014 Lektion 3 30. Oktober 2013 c Daria Apushkinskaya 2013 () Flächentheorie: Lektion 3 30. Oktober 2013 1 / 23 3. Erste Fundamentalform parametrisierten
MehrKapitel 3. Diskretisierungsverfahren. 3.1 Elliptische Differentialgleichung
Kapitel 3 Diskretisierungsverfahren 3.1 Elliptische Differentialgleichung Wir beschränken uns auf elliptische Randwertaufgaben. Gesucht ist eine Funktion u (x, y) in R 2, welche die allgemeine partielle
MehrEuklidische und unitäre Vektorräume
Euklidische und unitäre Vektorräume In allgemeinen Vektorräumen gibt es keine Möglichkeit der Längenmessung von Vektoren und der Winkelmessung zwischen zwei Vektoren. Dafür ist eine zusätzliche Struktur
MehrMaximumprinzip und Minimumprinzip
Maximumprinzip und Minimumprinzip Daniela Rottenkolber LMU München Zillertal / 13.12.2012 16.12.2012 Daniela Rottenkolber Maximumprinzip und Minimumprinzip 1/14 Übersicht Motivation mit Beispielen Schwaches
Mehr6.6 Lineare Dierentialgleichungen n-ter Ordnung mit konstanten Koezienten
6.6 Lineare Dierentialgleichungen n-ter Ordnung mit konstanten Koezienten Dieser Abschnitt ist ein Einschub. Gewöhnliche DGL werden im nächsten Semester behandelt. Unter einer linearen gewöhnlichen DGL
MehrEffiziente Algorithmen Lineares Programmieren 216. Schwache Dualität
Effiziente Algorithmen Lineares Programmieren 216 Schwache Dualität Sei wieder z = max{ c T x Ax b, x 0 } (P ) und w = min{ b T u A T u c, u 0 }. (D) x ist primal zulässig, wenn x { x Ax b, x 0 }. u ist
MehrPartielle Differentialgleichungen Kapitel 11
Partielle Differentialgleichungen Kapitel Die Laplace- und Poisson- Gleichungen Die Struktur bei elliptischen Gleichungen zweiter Ordnung ist nicht wesentlich verschieden bei Operatoren mit konstanten
MehrKLAUSUR ZUR LINEAREN ALGEBRA I MUSTERLÖSUNG 15. Dezember 2007
KLAUSUR ZUR LINEAREN ALGEBRA I MUSTERLÖSUNG 5. Dezember 007 Name: Studiengang: Aufgabe 3 4 5 Summe Punktzahl /40 Allgemeine Hinweise: Bitte schreiben Sie Ihre Lösungen jeweils unter die Aufgabenstellung
MehrLösung 7: Bilinearformen
D-MATH Lineare Algebra II FS 207 Dr. Meike Akveld Lösung 7: Bilinearformen. a). Seien u, u 2 V, λ K, dann gelten nach Voraussetzung: L v (u + λu 2 ) =β(v, u + λu 2 ) = β(v, u ) + β(v, λu 2 ) =β(v, u )
MehrBezeichnungen und Hilfsmittel aus der Analysis
Finite Elemente I 169 A Bezeichnungen und Hilfsmittel aus der Analysis A Bezeichnungen und Hilfsmittel aus der Analysis TU Bergakademie Freiberg, WS 2010/111 Finite Elemente I 170 A.1 Normierte Vektorräume
MehrLösung zu Serie 24. a ij b i b j. v = j=1. v = v j b j.
Lineare Algebra D-MATH, HS 2014 Prof. Richard Pink Lösung zu Serie 24 1. Zeige: Ist 1 n := min{dim K (V 1 ), dim K (V 2 )} < für Vektorräume V 1 und V 2, so ist jeder Tensor in V 1 K V 2 eine Summe von
MehrTeil 6. Differentialrechnung mehrerer Veränderlicher
Teil 6 Differentialrechnung mehrerer Veränderlicher 95 96 6.1 Topologie von Mengen Umgebung ε-umgebung eines Punktes x R n : B ε (x) = {y : y x < ε} Umgebung U von x: Menge, die eine ε-umgebung von x enthält
MehrGrundlagen Kondition Demo. Numerisches Rechnen. (für Informatiker) M. Grepl P. Esser & G. Welper & L. Zhang
Numerisches Rechnen (für Informatiker) M. Grepl P. Esser & G. Welper & L. Zhang Institut für Geometrie und Praktische Mathematik RWTH Aachen Wintersemester 2011/12 IGPM, RWTH Aachen Numerisches Rechnen
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
MehrEin Skript für Lineare Algebra I und II
Ein Skript für Lineare Algebra I und II Chris Preston 2003/04 1 2 Dies ist ein Skript für die Vorlesungen Lineare Algebra I und II. Die Texte von Jänich [5] und Fischer [3] haben die Darstellung beeinflusst.
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
MehrAnalysis von singulären Differentialgleichungen erster und zweiter Ordnung - Skalare Probleme
Analysis von singulären Differentialgleichungen erster und zweiter Ordnung - Skalare Probleme Jonathan Mosser 3. Juni 27 / 38 Vorbemerkungen Singularität Singuläre Probleme können auf zwei Arten formuliert
MehrWiederholung von Linearer Algebra und Differentialrechnung im R n
Wiederholung von Linearer Algebra und Differentialrechnung im R n 1 Lineare Algebra 11 Matrizen Notation: Vektor x R n : x = x 1 x n = (x i ) n i=1, mit den Komponenten x i, i {1,, n} zugehörige Indexmenge:
MehrExistenzsatz von Lions
II.4. Darstellung von Sesquilinearformen 37 Existenzsatz von Lions Im Satz von Lax-Milgram wurde mittels einer Sesquilinear- bzw. Bilinearform ein Operator T L (H) eines Hilbertraumes H und seine Invertierbarkeit
Mehr3.5 Duale Vektorräume und Abbildungen
3.5. DUALE VEKTORRÄUME UND ABBILDUNGEN 103 3.5 Duale Vektorräume und Abbildungen Wir wollen im Folgenden auch geometrische Zusammenhänge mathematisch beschreiben und beginnen deshalb jetzt mit der Einführung
MehrLösung 5: Gram-Schmidt Orthogonalisierung, adjungierte Abbildungen
D-MATH Lineare Algebra II FS 7 Dr. Meike Akveld Lösung 5: Gram-Schmidt Orthogonalisierung, adjungierte Abbildungen. a) Wegen der Linearität im ersten Argument gilt sicherlich w S :, w =. Somit ist S und
MehrTutorium 4. 1 Bilinearformen. Definition. Seien U, V, W Vektorräume. Eine Abbildung Φ : V W U heißt bilinear: Bemerkung. Dies ist äquivalent zu:
1 Bilinearformen Tutorium 4 Definition. Seien U, V, W Vektorräume. Eine Abbildung Φ : V W U heißt bilinear: Φ(αv + w, x) = α Φ(v, x) + Φ(w, x) und Φ(v, βx + y) = β Φ(v, x) + Φ(v, y) Bemerkung. Dies ist
MehrDifferentialgleichungen und Hilberträume Sommersemester 2014 Übungsblatt 11
Institut für Analysis Prof. Dr. Wolfgang Reichel Dipl.-Math. Anton Verbitsky Aufgabe 1 Differentialgleichungen und Hilberträume Sommersemester 14 Übungsblatt 11 5 Punkte In dieser Aufgabe geht es um die
MehrAnalysis für Physiker Zusätze
Analysis für Physiker Zusätze nach den Vorlesungen von Prof. Dr. Werner Timmermann (Sommersemester 2007, Wintersemester 2007/08) Herausgegeben von Jeffrey Kelling Felix Lemke Stefan Majewsky Stand: 23.
MehrTutorium: Analysis und Lineare Algebra. Vorbereitung der Bonusklausur am (Teil 1, Lösungen)
Tutorium: Analysis und Lineare Algebra Vorbereitung der Bonusklausur am 22.5.217 (Teil 1, Lösungen) 1. Mai 217 Steven Köhler mathe@stevenkoehler.de mathe.stevenkoehler.de 2 c 217 Steven Köhler 1. Mai 217
MehrPrimkörper. Für jede Primzahl p ist die Menge. ein Körper unter der Addition und Multiplikation modulo p. Primkörper 1-1
Primkörper Für jede Primzahl p ist die Menge Z p = {0, 1,..., p 1} ein Körper unter der Addition und Multiplikation modulo p. Primkörper 1-1 Primkörper Für jede Primzahl p ist die Menge Z p = {0, 1,...,
MehrWiederholungsserie II
Lineare Algebra II D-MATH, FS 205 Prof. Richard Pink Wiederholungsserie II. Zeige durch Kopfrechnen, dass die folgende reelle Matrix invertierbar ist: 205 2344 234 990 A := 224 423 990 3026 230 204 9095
Mehr4 Fehlerabschätzungen und Konvergenz der FEM
4 Fehlerabschätzungen und Konvergenz der FEM 4 Fehlerabschätzungen und Konvergenz der FEM 153 Es sei V der Lösungsraum und V N V ein endlich dimensionaler Unterraum. Weiters sei u V die exakte Lösung und
MehrPrimkörper. Für jede Primzahl p ist die Menge
Primkörper Für jede Primzahl p ist die Menge Z p = {0, 1,..., p 1} ein Körper unter der Addition und Multiplikation modulo p. Allgemeiner existieren endliche Körper mit p k Elementen für jedes k N, die
MehrRitz-Galerkin-Verfahren Courant Element
Ritz-alerkin-Verfahren Courant Element Moritz Scherrmann LMU München Zillertal am 09.01.2015 Moritz Scherrmann Ritz-alerkin-Verfahren Courant Element 1/15 Erinnerung Sei R n beschränktes ebiet, f C 0 ()
MehrGewöhnliche Differentialgleichungen Woche 7. Globale Existenz einer Lösung
Gewöhnliche Differentialgleichungen Woche 7 Globale Existenz einer Lösung 7.1 Von lokal zu global Wir betrachten wiederum das Anfangswertproblem { y (x = f (x, y(x, y( = y 0. (7.1 Eine erste Erweiterung
MehrÜbungen zu Partielle Differentialgleichungen, WS 2016
Übungen zu Partielle Differentialgleichungen, WS 2016 Ulisse Stefanelli 16. Januar 2017 1 Beispiele 1. Betrachten Sie die Beispiele von nichtlinearen PDG und Systemen, die wir im Kurs diskutiert haben,
Mehr4 Fehlerabschätzungen und Konvergenz der FEM
4 Fehlerabschätzungen und Konvergenz der FEM 4 Fehlerabschätzungen und Konvergenz der FEM 153 Es sei V der Lösungsraum und V N V ein endlich dimensionaler Unterraum. Weiters sei u V die exakte Lösung und
MehrElemente in Φ werden Wurzeln genannt. Bemerkung 3.2. (a) Zu einem Wurzelsystem können wir immer eine Spiegelungsgruppe definieren
3. Wurzelsysteme Als erstes führen wir den Begriff eines Wurzelsystems ein. Definition 3.1 (Wurzelsystem). Eine endliche Teilmenge Φ V {0} heißt Wurzelsystem falls gilt: (R1) Φ Rα = {±α} für α Φ, (R2)
MehrNUMERIK PARTIELLER DIFFERENTIALGLEICHUNGEN. Elliptische und parabolische Probleme. Prof. Dr. Hans Babovsky. Technische Universität Ilmenau
NUMERIK PARTIELLER DIFFERENTIALGLEICHUNGEN Elliptische und parabolische Probleme Prof. Dr. Hans Babovsky Technische Universität Ilmenau (in der Fassung vom Sommersemester 2009) Prof. Dr. H. Babovsky, Num.
MehrL 2 -Theorie und Plancherel-Theorem
L -Theorie und Plancherel-Theorem Seminar Grundideen der Harmonischen Analysis bei Porf Dr Michael Struwe HS 007 Vortrag von Manuela Dübendorfer 1 Wiederholung aus der L 1 -Theorie Um die Fourier-Transformation
MehrÜberlappende Verfahren nach der Schwarz-Methode
Überlappende Verfahren nach der Schwarz-Methode Institut für Numerische und Angewandte Mathematik 2 Überlappende Zerlegung Ω 1 Ω = Ω 1 Ω 2 Ω 1,2 := Ω 1 Ω 2 Γ 2 Ω 1,2 Γ 1 Γ 1 := Ω 1 Ω 2 Γ 2 := Ω 2 Ω 1 Ω
MehrBlatt 5. , womit (U jk ) n k=0
Übungen zur Topologie, G. Favi 7. März 009 Blatt 5 Abgabe: 3. April 008, 1:00 Uhr Aufgabe 1. Zeige, daÿ für alle n N die n-sphäre S n in R n+1 kompakt ist. Beweis. Wir schreiben d(x, y) := y x für die
MehrDie reellen Zahlen als Äquivalenzklassen rationaler Cauchy-Folgen. Steven Klein
Die reellen Zahlen als Äquivalenzklassen rationaler Cauchy-Folgen Steven Klein 04.01.017 1 In dieser Ausarbeitung konstruieren wir die reellen Zahlen aus den rationalen Zahlen. Hierzu denieren wir zunächst
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
MehrLösung 8: Quadratische Formen, Sylvesters Trägheitssatz
D-MATH Lineare Algebra II FS 207 Dr. Meike Akveld Lösung 8: Quadratische Formen, Sylvesters Trägheitssatz. Wir erinnern an den Hauptachsensatz: Jede von 0 verschiedene quadratische Form Q auf R 3 ist bis
MehrBrückenkurs Mathematik. Mittwoch Freitag
Brückenkurs Mathematik Mittwoch 5.10. - Freitag 14.10.2016 Vorlesung 4 Dreiecke, Vektoren, Matrizen, lineare Gleichungssysteme Kai Rothe Technische Universität Hamburg-Harburg Montag 10.10.2016 0 Brückenkurs
MehrKurze Einführung in die Finite-Elemente-Methode
Kurze Einführung in die Finite-Elemente-Methode Stefan Girke Wissenschaftliches Rechnen 23 Die Finite-Elemente-Methode In diesem Skript soll eine kurze Einführung in die Finite-Elemente-Methode gegeben
MehrFerienkurs - Lineare Algebra. Hanna Schäfer. Merkinhalte
Technische Universität München, Fakultät für Physik Ferienkurs - ineare Algebra Hanna Schäfer 03. März 04 0. inearität. f : M N, x : y = f(x) Merkinhalte. f(x + λy) = f(x) + λf(y), x, y V, λ K 3. ineare
Mehr48 Symplektische Geometrie und Klassische Mechanik
48 Symplektische Geometrie und Klassische Mechanik Zusammenfassung Zum Schluss der Vorlesung gehen wir noch auf eine geometrische Struktur ein, die wie die euklidische oder die Minkowski-Struktur im Rahmen
MehrSpektraltheorie. 1. Übungsblatt - Lösungsvorschlag PD Dr. Peer Kunstmann M.Sc. Michael Ullmann
804208 PD Dr Peer Kunstmann MSc Michael Ullmann Spetraltheorie Übungsblatt - Lösungsvorschlag Aufgabe Gegenbeispiele Finden Sie Gegenbeispiele zum Satz vom abgeschlossenen Graphen, falls wir i nur, als
MehrMultilineare Algebra
Multilineare Algebra Handout zur Vorlesung Differentialgeometrie Dr. Bernd Ammann, Prof. Chr. Bär Literatur Frank Warner, Foundations of differentiable manifolds and Lie groups, Kapitel 2 1 Tensoren Motivation.
MehrSysteme von Differentialgleichungen. Beispiel 1: Chemische Reaktionssysteme. Beispiel 2. System aus n Differentialgleichungen 1. Ordnung: y 1.
Systeme von Differentialgleichungen Beispiel : Chemische Reaktionssysteme System aus n Differentialgleichungen Ordnung: y (x = f (x, y (x,, y n (x Kurzschreibweise: y y 2 (x = f 2(x, y (x,, y n (x y n(x
MehrJohannes Veit. 8. Januar 2016
Finite im Ein Blick über den Tellerrand... mit FreeFem++ 8. Januar 2016 im 1 2 im 3 4 Gliederung 5 im 1 2 im 3 4 Gliederung 5 dem Einheitsquadrat Laplace - Gleichung: im u(x) = 0 Man betrachte das Problem
MehrTUM Konvexe Analysis und Evolutionsprobleme SoSe Lösungsvorschläge zu Blatt 9
TUM Konvexe Analysis und Evolutionsprobleme SoSe 013 Lösungsvorschläge zu Blatt 9 Aufgabe 9.1. (Folgerungen des Satzes von Debrunner und Flor) (a) (Satz von Debrunner und Flor, Lösbarkeit monotoner Inklusionen)
MehrSingulärer Punkt einer komplexen Differentialgleichung
Singulärer Punkt einer komplexen Differentialgleichung Die Differentialgleichung r(z)u (z) + q(z)u (z) + p(z)u(z) = 0 hat bei z = a einen regulären singulären Punkt, wenn q/r einen Pol höchstens erster
MehrDefinition von R n. Parallelverschiebungen in R n. Definition 8.1 Unter dem Raum R n (n N) versteht man das kartesische Produkt R R... R (n-mal), d.h.
8 Elemente der linearen Algebra 81 Der euklidische Raum R n Definition von R n Definition 81 Unter dem Raum R n (n N) versteht man das kartesische Produkt R R R (n-mal), dh R n = {(x 1, x 2,, x n ) : x
Mehru(x, 0) = g(x) : 0 x 1 u(0, t) = u(1, t) = 0 : 0 t T
8.1 Die Methode der Finiten Differenzen Wir beschränken uns auf eindimensionale Probleme und die folgenden Anfangs und Anfangsrandwertprobleme 1) Cauchy Probleme für skalare Erhaltungsgleichungen, also
MehrGewöhnliche Differentialgleichungen Woche 6. Existenz nach Picard-Lindelöf
d Gewöhnliche Differentialgleichungen Woche 6 Existenz nach Picard-Lindelöf 6.1 Vorbereitung für den Existenzsatz 6.1.1 Stetigkeit und Lipschitz-Stetigkeit Definition 6.1 Seien (V 1, 1 und (V 2, 2 zwei
Mehr8. Elemente der linearen Algebra 8.1 Der euklidische Raum R n
8 Elemente der linearen Algebra 81 Der euklidische Raum R n Definition von R n Definition 81 Unter dem Raum R n (n N) versteht man das kartesische Produkt R R R (n-mal), dh R n = {(x 1, x 2,, x n ) : x
Mehr3 Bilinearformen und quadratische Formen
3 Bilinearformen und quadratische Formen Sei V ein R Vektorraum. Definition: Eine Bilinearform auf V ist eine Abbildung s : V V R, welche linear in beiden Variablen ist, d.h.: Für u, v, w V und λ, µ R
Mehreine vom Nullvektor verschiedene Lösung hat. r heisst in diesem Fall Eigenvektor der Matrix A zum Eigenwert λ.
Eigenwert, Eigenvektor In der Regel hat bei einer linearen Abbildung das Bild eines Vektors eine andere Richtung als das Original r. Bei der Untersuchung der geometrischen Eigenschaften von linearen Abbildungen
Mehr2. Dezember Lineare Algebra II. Christian Ebert & Fritz Hamm. Skalarprodukt, Norm, Metrik. Matrizen. Lineare Abbildungen
Algebra und Algebra 2. Dezember 2011 Übersicht Algebra und Algebra I Gruppen & Körper Vektorräume, Basis & Dimension Algebra Norm & Metrik Abbildung & Algebra I Eigenwerte, Eigenwertzerlegung Singulärwertzerlegung
Mehr1 Der Simplex Algorithmus I
1 Nicoletta Andri 1 Der Simplex Algorithmus I 1.1 Einführungsbeispiel In einer Papiermühle wird aus Altpapier und anderen Vorstoffen feines und grobes Papier hergestellt. Der Erlös pro Tonne feines Papier
MehrVektorprodukt. Institut für Mathematik Humboldt-Universität zu Berlin & &
Vektorprodukt Institut für Mathematik Humboldt-Universität zu Berlin 18.02.2004 & 17.02.2005 & 11.07.2005 zu den Vorlesungen Lineare Algebra und analytische Geometrie I (L) im WS 2003/2004, Mathematik
MehrKonvexe Menge. Eine Menge D R n heißt konvex, wenn für zwei beliebige Punkte x, y D auch die Verbindungsstrecke dieser Punkte in D liegt, d.h.
Konvexe Menge Eine Menge D R n heißt konvex, wenn für zwei beliebige Punkte x, y D auch die Verbindungsstrecke dieser Punkte in D liegt, dh Kapitel Extrema konvex: h x + h y D für alle h [0, ], und x,
MehrGebietserkennung in einem parabolisch-elliptischen Problem
Gebietserkennung in einem parabolisch-elliptischen Problem Bastian Gebauer gebauer@math.uni-mainz.de Johannes Gutenberg-Universität Mainz, Germany Zusammenarbeit mit Florian Fruehauf & Otmar Scherzer,
Mehr2. Isotropie. Beweis: (i) (ii): β U ist nicht ausgeartet. U U = {0} (ii) (iii): β U ist nicht ausgeartet. Da β nicht ausgeartet ist, gilt U = U:
2. Isotropie Im folgenden sei V ein K-Vektorraum der Dimension n. Es sei q eine quadratische Form darüber und β die zugehörige symmetrische Bilinearform. Zudem gelte in K: 1 + 1 0. Notation 2.0: Wir nennen
MehrSchwartz-Raum (Teil 1)
Schwartz-Raum (Teil 1) Federico Remonda, Robin Krom 10. Januar 2008 Zusammenfassung Der Schwartz-Raum ist ein Funktionenraum, der besondere Regularitätseigenschaften besitzt, die uns bei der Fouriertransformation
MehrÜbungen zu Einführung in die Numerische Mathematik (V2E2) Sommersemester 2016
Übungen zu Einführung in die Numerische Mathematik (VE) Sommersemester 6 Prof. Dr. Martin Rumpf Pascal Huber Sascha Tölkes Übungsblatt 8 Abgabe:.6.6 Aufgabe 5 (Elliptisches Randwertproblem auf einem Ring)
Mehr12 Gewöhnliche Differentialgleichungen
2 2 Gewöhnliche Differentialgleichungen 2. Einleitung Sei f : D R wobei D R 2. Dann nennt man y = f(x, y) (5) eine (gewöhnliche) Differentialgleichung (DGL) erster Ordnung. Als Lösung von (5) akzeptiert
MehrSchulmathematik: Lineare Algebra & Analytische Geometrie. Kapitel 3: Lineare Analytische Geometrie. MAC.05043UB/MAC.05041PH, VU im SS 2017
Schulmathematik: Lineare Algebra & Analytische Geometrie Kapitel 3: Lineare Analytische Geometrie MAC.05043UB/MAC.0504PH, VU im SS 207 http://imsc.uni-graz.at/pfeiffer/207s/linalg.html Christoph GRUBER,
Mehr4.1 Motivation von Variationsmethoden Variationsmethoden im Sobolevraum Motivation von Variationsmethoden
Kapitel 4 Das Dirichlet Prinzip Bevor wir uns der Lösung von Randwertproblemen mithilfe der eben entwickelten Techniken zuwenden, wollen wir uns einer Idee zur Lösung widmen, die einige Elemente dieser
MehrSeminararbeit Einführung in Variationsungleichungen
Seminararbeit Einführung in Variationsungleichungen Basierend auf [Kinderlehrer(1980)] Stefan Rosenberger Betreuer: Prof. DI. Dr. techn. Karl Kunisch 27. Januar 2012 Institut für Mathematik und wissenschaftliches
Mehr9 Metrische und normierte Räume
9 Metrische und normierte Räume Idee: Wir wollen Abstände zwischen Punkten messen. Der Abstand soll eine reelle Zahl 0 sein (ohne Dimensionsangabe wie Meter...). 9.1 Definition Sei X eine Menge. Eine Metrik
Mehr15 Differentialrechnung in R n
36 15 Differentialrechnung in R n 15.1 Lineare Abbilungen Eine Abbilung A : R n R m heißt linear falls A(αx + βy) = αa(x) + βa(y) für alle x, y R n un alle α, β R. Man schreibt oft Ax statt A(x) un spricht
MehrEinführung in numerische Methoden für Ingenieure (nach A. Quarteroni, F. Saleri: Wissenschaftliches Rechnen mit MATLAB)
Einführung in numerische Methoden für Ingenieure (nach A. Quarteroni, F. Saleri: Wissenschaftliches Rechnen mit MATLAB) Prof. R. Leithner, Dipl. Phys. E. Zander Wintersemester 2010/2011 Kapitel 8 Partielle
MehrEigenschaften kompakter Operatoren
Eigenschaften kompakter Operatoren Denition Seien X, Y normierte Räume und sei A : X Y linear. Dann heiÿt A kompakt (vollstetig), wenn für jede beschränkte Menge B X die Menge A(B) kompakt ist. Eigenschaften
MehrPraktikum. Vita Rutka. Universität Konstanz Fachbereich Mathematik & Statistik AG Numerik WS 2007
Praktikum Vita Rutka Universität Konstanz Fachbereich Mathematik & Statistik AG Numerik WS 2007 Block 1 jeder Anfang ist eindimensional Was ist FEM? Die Finite-Elemente-Methode (FEM) ist ein numerisches
Mehr1 Vektoren, Vektorielle analytische Geometrie der Ebene
Geometrie Geometrie W. Kuhlisch Brückenkurs 208. Vektoren, Vektorrechnung und analytische Geometrie der Ebene 2. Vektorrechnung und analytische Geometrie des Raumes 3. Anwendungen in der Geometrie, Lagebeziehungen
MehrLösungsvorschlag zur Klausur
FAKULTÄT FÜ MATHEMATIK Prof. Dr. Patrizio Neff Frank Osterbrink Johannes Lankeit 27.7.23 Lösungsvorschlag zur Klausur Hinweise zur Bearbeitung: - Die Bearbeitungszeit für die Klausur beträgt 8 Minuten.
Mehr2.3 Basis und Dimension
Lineare Algebra I WS 205/6 c Rudolf Scharlau 65 2.3 Basis und Dimension In diesem zentralen Abschnitt werden einige für die gesamte Lineare Algebra fundamentale Grundbegriffe eingeführt: Lineare Abhängigkeit
MehrBeispiele. Grundlagen. Kompakte Operatoren. Regularisierungsoperatoren
Beispiele Grundlagen Kompakte Operatoren Regularisierungsoperatoren Transportgleichung Dierenzieren ( nx ) (f δ n ) (x) = f (x) + n cos, x [0, 1], δ Regularisierung!! Inverse Wärmeleitung Durc f (f δ n
Mehr