Zu diesem Abschnitt ist das Buch von Adams [Ada75, AF03] zu empfehlen.
|
|
- Jacob Krüger
- vor 5 Jahren
- Abrufe
Transkript
1 Kapitel 4 Sobolev Räume Zu diesem Abschnitt ist das Buch von Adams [Ada75, AF3] zu empfehlen. 4. Elementare Ungleichungen Viele Ungleichungen der Analysis lassen sich aus einem einfachen geometrischen Argument ableiten. Lemma 4. Sei f : R + {} R eine stetige und streng monoton wachsende Funktion mit f() = und f(x) für x. Dann gilt für alle a, b R + {} Beweis: y b ab a f(x) dx + b f (y) dy. f Das Intervall (, a) wird auf der x Achse abgetragen und das Intervall (, b) auf der y Achse. Dann sind ab der Flächeninhalt des zugehörigen Rechtecks, a f(x) dx die Fläche unterhalb der Kurve und b f (y) dy die Fläche zwischen der positiven y Achse und der Kurve. Damit ist die Ungleichung bewiesen. Gleichheit tritt genau dann auf, wenn f(a) = b gilt. Die Young sche Ungleichung a x ab ε a + ε b a, b, ε R + erhält man aus diesem Lemma mit f(x) = εx, f (y) = ε y. Sie lässt sich auch direkt mit der Binomischen Formel beweisen. Zum Beweis der verallgemeinerten Youngschen Ungleichung Young ab εp p ap + qε q bq, a, b, ε R + 9
2 mit p + q =, p, q (, ) wählt man f(x) = x p, f (y) = y /(p ) und wendet das obige Lemma auf die Intervalle mit den Grenzen εa und ε b an. Die Cauchy Schwarz 3 Ungleichung (x, y) x y x, y R n ist bereits bekannt. Man kann sie mit Hilfe der Youngschen Ungleichung beweisen. Dazu stellt man zunächst fest, dass die Cauchy Schwarz Ungleichung richtig ist, falls einer der beiden Vektoren verschwindet. Seien x, y mit x = y =. Man erhält aus der Youngschen Ungleichung n n (x, y) = x i y i x i y i n x i + n y i =. Damit gilt die Cauchy Schwarz Ungleichung für x, y. Sind x, ỹ beliebig, nutzt man die Homogenität der Cauchy Schwarz Ungleichung aus. Aus der Gültigkeit der Cauchy Schwarz Ungleichung für x und y folgt durch Skalierung ( x x, ỹ ỹ) }{{}}{{} x y Die beiden Vektoren x, y haben die Norm. Also x ỹ ( x, ỹ). Das war zu beweisen. Die verallgemeinerte Cauchy Schwarz Ungleichung ( n ) /p ( n ) /q (x, y) x i p y i q mit p + q =, p, q (, ) beweist man auf dem gleichen Wege mit Hilfe der verallgemeinerten Youngschen Ungleichung. Lemma 4. Höldersche Ungleichung. Sei p + q =, p, q (, ). Wenn u L p () und v L q (), dann ist uv L () und es gilt uv L () u L p () v L q (). (Für p = q = wird dies Cauchy Schwarz Ungleichung genannt.) Beweis: Man muss zunächst zeigen, dass uv durch eine integrierbare Funktion abgeschätzt werden kann. Man setzt in der verallgemeinerten Youngschen Ungleichung ε =, a = u(x) und b = v(x). Dann folgt u(x)v(x) p u(x) p + q v(x) q. Da die rechte Seite dieser Ungleichung nach Voraussetzung integrierbar ist, ist uv L () gezeigt. Auch die Höldersche Ungleichung ist bereits für den Fall u L p () = v L q () = durch diese Ungleichung bewiesen u(x)v(x) dx u(x) p dx + v(x) q dx =. p q Augustin Louis Cauchy ( ) 3 Schwarz 3
3 Die allgemeine Ungleichung folgt nun durch ein Homogenitätsargument wie bei der Cauchy Schwarz Ungleichung für den Fall dass beide Funktionen nicht fast überall verschwinden. Im Fall, dass eine Funktion fast überall verschwindet, ist die Ungleichung trivialerweise erfüllt. 4. Definition und Eigenschaften der Sobolev Räume W k,p () Es werden jetzt neue Banach 4 Räume von Funktionen eingeführt. Dies sind Räume von k fach distributionell differenzierbaren Funktionen mit Ableitungen in L p (). Definition 4.3 Sobolev 5 Räume. Für k N, p [, ] wird der Sobolev Raum W k,p () wie folgt definiert W k,p () := {u L p () : D α u L p () α mit α k}. Diese Räume sind ausgestattet mit der Norm u W k,p () := D α u L p (). (4.) α k Damit ist folgendes gemeint. Aus u L p (), p [, ), folgt insbesondere u L loc (). Damit definiert u eine Distribution. Dann existieren auch die Ableitungen D α u als Distributionen. Mit der Aussage D α u L p () ist gemeint, dass die Distribution D α u D durch eine Funktion in L p () dargestellt werden kann. Elemente in W k,p () kann man addieren und mit reellen Zahlen multiplizieren. Das Ergebnis ist wieder eine Funktion in W k,p (). Damit ist W k,p () ein Vektorraum. Man rechnet leicht nach, dass (4.) tatsächlich eine Norm ist. Übungsaufgabe Es sind D α u(x) = u(x) für α = (,..., ) und W,p () = L p (). Nun wird untersucht, ob W k,p () vollständig ist. Dazu betrachten wir eine Cauchy Folge {u j } W k,p (). Aus der Normdefinition (4.) folgt, dass {u j } eine Cauchy Folge in L p () ist und da dieser Raum vollständig ist, besitzt sie einen Grenzwert u L p (). Ebenso sind auch die Folgen aller Ableitungen {D α u j } Cauchy Folgen in L p () und besitzen dort Grenzwerte u α. Wegen der Vertauschbarkeit von Ableitung und Distributionskonvergenz, (3.5), gilt D α u j D α u in D. Da nach Konstruktion D α u j u α, ist die Distributionsableitung D α u darstellbar durch die L p () Funktion u α. Damit ist u W k,p (). Satz 4.4 Dichtheit von C () in W k,p (). Seien R d offen und f W k,p (), p [, ). Dann gelten i) Für mit dist(, ) > und eine Dirac Folge {ψ j } C () konvergieren die Funktionen f j := f ψ j C ( ) f f j W k,p ( ). ii) Für allgemeines gibt es Funktionen f j C () W k,p () mit f f j W k,p (). 4 Banach 5 Sobolev 3
4 Beweis: Siehe Literatur, zum Beispiel [Alt99], Satz., Satz., [Ada75], Lemma 3.5. Dieser Satz erlaubt es, die Sobolevräume als Vervollständigung der Funktionen aus C () bezüglich der Norm (4.) von W k,p () zu charakterisieren. Definition 4.5 Der Sobolev Raum W k,p () ist der Abschluss von C Norm von W k,p () Bemerkung 4.6 W k,p () = C () W k,p (). () in der. Sei Omega ein Gebiet mit hinreichend glattem Rand. Für die dualen Räume der Lebesgue Räume L p (), p [, ] gilt (L p ()) = L q () mit p, q (, ), ( L () ) = L (), (L ()) L (). p + q =, Die Räume L (), L () sind nicht reflexiv.. Die Sobolev Räume sind: - Banach Räume (vollständig und normiert), - separabel (besitzen eine abzählbare Basis), - uniform konvex für p (, ), d.h. für jedes ε (, ] gibt es ein δ(ε) > so, dass falls für u, v X mit u X = v X = und u v X > ε gilt, dass u+v X δ(ε). v u+v u - reflexiv (der duale Raum des dualen Raums kann mit dem ursprünglichen Raum identifieziert werden) für p (, ). 3. Der Sobolev Raum H k () = W k, () ist ein Hilbert Raum mit dem Skalarprodukt (u, v) H k () = D α u(x)d α v(x) dx. α k 3
5 4.3 Die Spur (Verallgemeinerte Randfunktion) Satz 4.7 Spursatz. Sei R d, d, mit Lipschitz Rand. Dann besitzen die Funktionen u W,p (), p [, ), Randwerte in folgendem Sinne. Es gibt genau einen linearen stetigen Operator γ : W,p () L p (), der für Funktionen u C() W,p () die klassischen Randwerte liefert Das heißt γu(x) = u(x) x. g(x) := γu(x) = u(x), x, u C() W,p (). Da ein linearer und stetiger Operator beschränkt ist, gibt es eine Konstante C > mit g L p () = γu L p () C u W,p () u W,p () oder γ L(W,p (),L p ()) C. Der Operator γ wird Spuroperator (trace operator) genannt. Für u C() erhält man die klassischen Randwerte. Für alle anderen Funktionen u W,p () gibt es eine Folge {u k } C() mit u k u in W,p (), Satz 4.4. Die Spur von u ist definiert als γu = lim k (γu k ). Es gelten γu(x) = u W,p (), γd α u(x) = u W k,p (), α k. 4.4 Sobolev Räume mit nichtganzzahligem und negativem Exponenten Sei R d ein Gebiet und p (, ) mit p + q =. Definition 4.8 Der Raum W k,q (), k N, k, ist wie folgt definiert mit W k,q () = {ϕ(x) D () : ϕ W k,q < } ϕ W k,q = sup u D(),u ϕ, u u W k,p () [, Lemma 4.9 Es gilt W k,q () = W k,p ()] das heißt, W k,q () kann mit dem dualen Raum zum W k,p () identifiziert werden. Es gilt... W,p () W,p () L p () W,q () W,q ()... Definition 4. Sei s R. Der Sobolev Slobodeckij 6 Raum H s () ist wie folgt definiert: - H s () = W s, (), s Z, 6 Slobodeckij. 33
6 - s > mit s = k + σ, σ (, ) u H s = u H k + u k+σ (u, v) H s = (u, v) H k + (u, v) k+σ, u k+σ = (u, u) k+σ (u, v) k+σ = (D α u(x) D α u(y)) (D α v(x) D α v(y)) x y d+σ α =k - s < : H s () = [ H s ()] mit H s () = C () H s. dxdy, 4.5 Satz über äquivalente Normierungen Definition 4. Zwei Normen und heißen auf dem linearen Raum X äquivalent, wenn Konstanten C, C existieren mit C u u C u u X. Viele wichtige Eigenschaften, wie Stetigkeit und Konvergenz, ändern sich beim Übergang zu einer äquivalenten Norm nicht. Satz 4. Sei R d eine Gebiet mit C, Rand, p [, ], k =,,.... Das System {f i } l sei ein System von Halbnormen, d.h. ) f i : W k,p () R + {}, ) C i > mit f i (v) C i v W k,p (), v W k,p (), { } 3) gilt für v P k = α k C αx α, dass f i (v) =, i =,..., l, dann ist v. Dann sind die Norm W k,p () und die Norm äquivalent. u W k,p () := u W k,p () = ( l /p f p i (u) + u p W ()) mit k,p α =k D α u(x) p dx Bei Halbnormen muss aus f i (v) = nicht v = folgen. Beispiel 4.3 Im W,p () sind die folgenden Normen äquivalent zur Standardnorm: ( a) u p /p W,p () = u dx + u p W ()),,p ( b) u p /p W,p () = u ds + u p W ()),,p ( /p c) u W,p () = u p ds + u p W ()).,p In W k,p () ist ( k u W k,p () = i= i u n i 34 p /p ds + u p W k,p () ) /p
7 zur Standardnorm äquivalent. Hierbei ist n die Außennormale an mit n =. In W k,p () wird die Voraussetzung der Glattheit des Randes nicht mehr benötigt. Es gilt u W k,p () = u W k,p (), das heißt in den Räumen W k,p () ist die Standardhalbnorm äquivalent zur Standardnorm. Insbesondere gilt für u H () (k =, p = ) C u H () u L () C nouh (). Daraus folgt insbesondere, dass es eine Konstante C > gibt mit u L () C u L () u H (). (4.) 4.6 Einige Ungleichungen in Sobolev Räumen Nun soll unter anderem das Ergebnis des letzten Beispieles verallgemeinert werden, indem gezeigt wird, dass man für eine Ungleichung vom Typ (4.) nicht mehr benötigt, dass die Spur der Funktionen auf dem gesamten Rand verschwindet. Sei R d ein Gebiet mit Rand und mit meas R d ( ) = ds >. Wir betrachten den Raum mit p [, ). V = { v W,p () : v = } W,p () falls, V = W,p () falls = Lemma 4.4 Friedrichs 7 Ungleichung, Poincaré 8 Ungleichung, Poincaré Friedrichs Ungleichung. Seien p [, ) und meas R d ( ) >. Dann gilt für alle u V u(x) p dx C P u(x) p dx. Beweis: Wir zeigen die Ungleichung mit Hilfe des Satzes 4. über äquivalente Normierungen. Sei f (u) : W,p () R + {} mit Diese Funktion erfüllt: ) f (u) ist eine Halbnorm. ) Es gilt ( f (u) = u(s) p ) /p ds. ( ) /p ( f (u) = u(s) p ds u(s) p = u L p () = γu L p () C u W.,p ) /p ds Die letzte Abschätzung folgt aus der Stetigkeit des Spuroperators. 7 Friedrichs 8 Poincaré 35
8 3) Sei v P, d.h. eine Konstante. Dann folgt aus ( = f (v) = v(s) p ) /p ds = v (meas ( Rd )) /p, dass v = ist. Damit sind die Voraussetzungen des Satzes über äquivalente Normierungen erfüllt. Es gibt also zwei Konstanten C, C mit ) /p C u(s) ( p ds + u(x) p dx }{{} u W,p Insbesondere gilt u(x) p dx + oder u W,p C u W,p ( u(x) p dx Cp u(s) p ds + ) u(x) p dx C P u(s) ( p ds + u(x) p dx u W,p (). u(x) p dx ) mit C P = C p. Da u V auf verschwindet, folgt die Behauptung des Lemmas. Auf V wird damit W,p zu einer zu W,p äquivalenten Norm. Die klassische Friedrichs oder Poincaré Ungleichung ist für = und für p = gegeben: u L C P u L u H (), wobei die Konstante nur vom Durchmesser des Gebiets abhängt. Lemma 4.5 Sei mit meas R d ( ) = dx >. Dann gilt für alle u W,p () die Ungleichung ( u(x) p p ) dx C u(x) dx + u(x) p dx. Beweis: Es wird wiederum der Satz 4. über äquivalente Normierungen genutzt, diesmal mit f : W,p () R + {}, f (u) = u(x) dx. Es gilt: ) f (u) ist eine Halbnorm. ) Mit der Hölderschen Ungleichung folgt ) /p f (u) = u(x) dx (meas R d ( )) /q u(x) ( p dx ( /p (meas R d ( )) /q u(x) dx) p (meas R d ( )) /q u W,p (). 3) Sei v P, d.h. eine Konstante. Dann folgt aus = f (v) = v dx = v meas R d ( ) = v = = v(x). Damit ist das Lemma bewiesen. 36
9 4.7 Der Gaußsche Satz In diesem Abschnitt wird untersucht, inwieweit der Gaußsche Satz auch für Funktionen aus Sobolev Räumen gilt. Satz 4.6 Satz von Gauß. Sei R d, d, ein Gebiet mit einem C, Rand. Dann gilt die sogenannte Bilanzidentität i u(x) dx = u(s)n i (s) ds, n Einheitsaußennormale an, für alle u W, (). Beweis: Die Behauptung wurde für Funktionen aus C () im Satz.8 bewiesen. Der Raum C () liegt dicht in W, (), Satz 4.4, das heißt, für alle u W, () gibt es eine Folge {u m } m= C () mit lim u u m m W, =, insbesondere lim i u m (x) dx = i u(x) dx. m Aus der Stetigkeit des Spuroperators erhalten wir woraus folgt lim u u m m L () C lim u u m m W, =, lim u m (s) ds = u(s) ds m und da die Normale n bei einem C, Gebiet fast überall stetig ist u m (s)n i (s)ds = u(s)n i (s) ds. lim m Das beweist die Behauptung. Durch Addition erhält man Folgerung 4.7 Sei u(x) ( W, () ) d ein Vektorfeld. Dann gilt die Bilanzidentität u(x) dx = u(s) n(s) ds. Folgerung 4.8 Partielle Integration. Seien u W,p () und v W,q () mit p (, ), p + q =. Dann gilt i u(x)v(x) dx = u(s)v(s)n i (s) ds u(x) i v(x) dx. Beweis: Übungsaufgabe. Folgerung 4.9 Erste Greensche Formel. Es gilt u u(x) v(x) dx = (s)v(s) ds n für alle u H (), v H (). u(x)v(x) dx 37
10 Beweis: Nach Hölderscher Ungleichung ist i uv W, (). Nun geht es im Prinzip weiter wie im Beweis der vorangegangenen Folgerung, wobei man noch aufsummieren muss. Die erste Greensche Formel ist die Formel der einmaligen partiellen Integration. Das Randintegral kann man äquivalent in der Form u(s) n(s)v(s) ds schreiben. Die Formel der zweimaligen partiellen Integration nennt man zweite Greensche Formel. Folgerung 4. Zweite Greensche Formel. Es gilt u v u(x)v(x) v(x)u(x) dx = (s)v(s) (s)u(s) ds n n für alle u, v H (). 4.8 Einbettungssätze und Sobolev-Ungleichungen Das erste Lemma gibt Auskunft über Sobolev Räume mit gleicher Integrationspotenz p aber unterschiedlichem Grad der Ableitung. Lemma 4. Seien R d ein Gebiet, p [, ), k m, dann gilt W m,p () W k,p (). Beweis: Folgt unmittelbar aus der Defintion der Räume. Beim nächsten Lemma ist der Grad der Ableitung gleich, aber die Integrationspotenz ist unterschiedlich. Lemma 4. Seien R d ein beschränktes Gebiet, k und p, q [, ] mit q > p. Dann gilt W k,q () W k,p (). Beweis: Übungsaufgabe. Das nächste Lemma ist über Sobolev Räume mit gleicher Integrationspotenz und gleichem Ableitungsordnung, aber auf ineinandergeschachtelten Gebieten. Lemma 4.3 Seien R d ein Gebiet mit einem C, Rand, k und p [, ]. Dann existiert eine Abbildung E : W k,p () W k,p (R d ) mit a) Ev = v, b) Ev W k,p (R d ) v W k,p (). Die natürliche Einschränkung e : W k,p (R d ) W k,p () ist also möglich und es gilt ev W k,p () ev W k,p (R d ). Satz 4.4 Sobolev Ungleichung. Seien R d ein Gebiet mit einem C, Rand, k und p [, ) mit k d für p =, k > d/p für p >. Dann existiert eine Konstante C so, dass für alle u W k,p () gilt u L () C u W k,p (). In der L () Äquivalenzklasse von u ist sogar eine stetige Funktion enthalten. 38
11 Der Satz besagt, dass jede Funktion mit genügend vielen schwachen Ableitungen (die Anzahl hängt von der Dimension von und der Integrierbarkeit der Potenzen der schwachen Ableitungen ab) als stetige, beschränkte Funktion betrachtet werden kann. Man sagt, W k,p () ist in C() eingebettet. Wendet man den Satz auf Ableitungen von Funktion an, erhält man beispielsweise die Einbettung W k,p () C s () für (k s)p > d, p >. Weitere Einbettungen findet man in [Ada75]. Beispiel 4.5 Sei d = und ein beschränktes Intervall. Dann ist jede Funktion des H () (k =, p = ) bereits stetig in. Beispiel 4.6 Für d sind die Funktionen aus H () im allgemeinen nicht mehr stetig. Dazu wird ein Beispiel konstruiert. Seien = {x R d : x < /} und f(x) = ln ln x. Für x < / ist ln x = ln x und es folgt für x Für p d erhalten wir f x i i f = ln x x p x i = x i p x }{{ x } ln x }{{ } e x i = x x ln x. p d x ln x, da d p = (die Abschätzung des zweiten Faktors erhält man beispielsweise mit einer Kurvendiskussion). Damit folgt (Übergang in sphärische Koordinaten, ρ = e t ) i f p dx dx / x d ln x = ρ d d S d ρ d ln ρ d dρdω = meas ( S d ) / dρ ρ ln ρ d = meas ( S d ) ln dt t d < weil d. Es gilt damit i f L p () mit p d. Analog beweist man f L p () mit p d. Also gilt f W,p () mit p d. Es gilt jedoch f L (). Dieses Beispiel zeigt, dass die Bedinungung k > d/p für p > scharf ist. Insbesondere haben wir für p = dass aus f H () im allgemeinen nicht f C() folgt. 39
12 Beispiel 4.7 Auch die Bedingung, dass einen Lipschitz Rand besitzt ist wichtig. Betrachte dazu = {(x, y) R : < x <, y < x r, r > }, siehe Abbildung für r =..5 Gebiet ohne Lipschitz-Rand in (,) Für u(x, y) = x ε/p, < ε < r gilt ( x u = x ε/p ε ) = C(ε, p)x ε/p, y u =. p Damit ist α = D α u p dxdy = C(ε, p) x ε p dxdy = C(ε, p) = C(ε, p) ( x r x ε p x r x ε p+r dx. Dieser Wert ist endlich für ε p + r > bzw. für p < + r ε. Wählt man r ε >, so ist u W,p (). Für ε > ist u aber in unbeschränkt, also u L (). Die unbeschränkten Funktionswerte werden beim Integrieren dadurch kompensiert, dass das Gebiet in der Umgebung der singulären Stelle (, ) ein sehr kleines Maß besitzt. Für = R d gilt die Sobolev Ungleichung nicht. dy ) dx 4
Merkblatt zur Funktionalanalysis
Merkblatt zur Funktionalanalysis Literatur: Hackbusch, W.: Theorie und Numerik elliptischer Differentialgleichungen. Teubner, 986. Knabner, P., Angermann, L.: Numerik partieller Differentialgleichungen.
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
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
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
MehrPartielle Differentialgleichungen Kapitel 7
Partielle Differentialgleichungen Kapitel 7 Intermezzo zu Distributionen Die Physik hat der Mathematik die Dirac-δ-Funktion gebracht. Diese δ-funktion soll folgende Eigenschaften haben: n δ (x ϕ (x dx
MehrLebesgue-Integral und L p -Räume
Lebesgue-Integral und L p -Räume Seminar Integraltransformationen, WS 2012/13 1 Treppenfunktionen Grundlage jedes Integralbegriffs ist das geometrisch definierte Integral von Treppenfunktionen. Für A R
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
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
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
MehrKurzskript: Sobolev Räume
Michael Růžička Kurzskript: Sobolev Räume 1.1 Sobolev Räume Sei ein Gebiet und 1 p. Dann definieren wir die Lebesgueräume 1 L p () := {f M() f < }, wobei f p die übliche Norm ist und M() der Raum der
MehrÜbungsaufgaben zu Partielle Differentialgleichungen Blatt III vom
Prof. Dr. M. Kaßmann Fakultät für Mathematik Wintersemester 2011/2012 Universität Bielefeld Übungsaufgaben zu Partielle Differentialgleichungen Blatt III vom 27.10.2011 Aufgabe III.1 (4 Punkte) Sei Ω R
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
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
Mehr8 Ungleichungen. Themen: Klassische Ungleichungen Konvexe und monotone Funktionen
8 Ungleichungen Themen: Klassische Ungleichungen Konvexe und monotone Funktionen Die Youngsche Ungleichung Aus 0 (a±b) 2 erhalten wir die Youngsche Ungleichung für a, b Ê ab 1 2 a2 + 1 2 b2. Ersetzen wir
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,
MehrSkript Einführung in Sobolevräume. Roland Griesse. TU Chemnitz
Skript Einführung in Sobolevräume Roland Griesse TU Chemnitz Material für: begleitend für andere Vorlesungen oder zum Selbststudium Fehler und Kommentare bitte an: roland.griesse@mathematik.tu-chemnitz.de
MehrZusammenfassung Analysis 2
Zusammenfassung Analysis 2 1.2 Metrische Räume Die Grundlage metrischer Räume bildet der Begriff des Abstandes (Metrik). Definition 1.1 Ein metrischer Raum ist ein Paar (X, d), bestehend aus einer Menge
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
Mehrp(x) = X b βx β. β m Einsetzen dieser Darstellung in die Bedingungen ergibt ein lineares Gleichungssystem Mb = a, mit
Anhang A Interpolation Die variationelle Formulierung der partiellen Differentialgleichungen, die wir betrachten, benutzt Funktionen aus Sobolev Räumen. Wir wollen die Lösung mit Hilfe der Ritzschen Methode
Mehr22 KAPITEL 1. GRUNDLAGEN. Um zu zeigen, dass diese Folge nicht konvergent ist, betrachten wir den punktweisen Limes und erhalten die Funktion
KAPITEL 1. GRUNDLAGEN Um zu zeigen, dass diese Folge nicht konvergent ist, betrachten wir den punktweisen Limes und erhalten die Funktion 1 für 0 x < 1 g 0 (x) = 1 1 für < x 1. Natürlich gibt dies von
MehrEin 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
MehrDas heißt, Γ ist der Graph einer Funktion von d 1 Veränderlichen.
Kapitel 2 Der Gaußsche Satz Partielle Differentialgleichung sind typischerweise auf beschränkten Gebieten des R d, d 1, zu lösen. Dabei sind die Eigenschaften dieser Gebiete von Bedeutung, insbesondere
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
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
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
Mehr102 KAPITEL 14. FLÄCHEN
102 KAPITEL 14. FLÄCHEN Definition 14.3.1 (Kurve) Es sei M eine k-dimensionale Untermannigfaltigkeit des R n. Eine C 1 - Kurve γ : ( a, a) R n mit γ(( a, a)) M heißt Kurve auf M durch x 0 = γ(0). Definition
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
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
MehrZusammenfassung der Lebesgue-Integrationstheorie
Zusammenfassung der Lebesgue-Integrationstheorie Das Lebesguesche Integral verallgemeinert das Riemannsche Integral. Seine Vorteile liegen für unsere Anwendungen vor allem bei den wichtigen Konvergenzsätzen,
MehrDarstellungsformeln für die Lösung von parabolischen Differentialgleichungen
Kapitel 8 Darstellungsformeln für die Lösung von parabolischen Differentialgleichungen Wir hatten im Beispiel 5. gesehen, dass die Wärmeleitungsgleichung t u u = f auf Ω (0, ) (8.1) eine parabolische Differentialgleichung
Mehr12 Der Gaußsche Integralsatz
12. Der Gaußsche Integralsatz 1 12 Der Gaußsche Integralsatz Das Ziel dieses Abschnitts ist die folgende zentrale Aussage der mehrdimensionalen Analysis und der Theorie der partiellen Differentialgleichungen:
MehrWichtige Klassen reeller Funktionen
0 Wichtige Klassen reeller Funktionen Monotone Funktionen sind i.a. unstetig, aber man kann etwas über das Grenzwertverhalten aussagen, wenn man nur einseitige Grenzwerte betrachtet. Definition 0. : Sei
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
Mehr8 KAPITEL 1. GRUNDLAGEN
8 KAPITEL 1. GRUNDLAGEN Beweis. 1. Sei A X abgeschlossen, dann ist X \ A offen und jede offene Überdeckung von A lässt sich durch Hinzunahme von X \ A auf ganz X fortsetzen. Die Kompaktheit von X erlaubt
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
Mehr8 1. GEOMETRIE DIFFERENZIERBARER MANNIGFALTIGKEITEN
8 1. GEOMETRIE DIFFERENZIERBARER MANNIGFALTIGKEITEN (vi) Konvergenz von Folgen ist in topologischen Räumen folgendermaßen definiert: Ist (a n ) M eine Folge, so heißt sie konvergent gegen a M, wenn es
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
Mehr4 Messbare Funktionen
4 Messbare Funktionen 4.1 Definitionen und Eigenschaften Definition 4.1. Seien X eine beliebige nichtleere Menge, M P(X) eine σ-algebra in X und µ ein Maß auf M. Das Paar (X, M) heißt messbarer Raum und
Mehr4. Fortsetzung auf R N.
4. Fortsetzung auf R N. Frage: Wann kann man Funktionen u W (Ω) zu ũ W (RN ) fortsetzen? Hier wird i.a. eine Fortsetzung durch 0 in R N \ Ω nicht zum Erfolg führen, da man die schwachen Ableitungen über
Mehr53 Die Parsevalsche Gleichung
53 Die Parsevalsche Gleichung 53 Die Parsevalsche Gleichung 5 53. Skalarprodukte auf Räumen quadratintegrierbarer Funktionen. a) Die Orthogonalitätsrelationen (5.5) legen die Interpretation des Ausdrucks
MehrFouriertransformation und Unschärfeprinzip
Information, Codierung, Komplexität 2 SS 2007 24. April 2007 Das berühmte von Heisenberg in der Quantentheorie beruht, rein mathematisch betrachtet, auf einer grundlegenden Eigenschaft der der Dichtefunktionen
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
MehrWiederholung. Wir wiederholen einige Begriffe und Sätze der Analysis, die in der Maßtheorie eine wichtige Rolle spielen.
Wiederholung Wir wiederholen einige Begriffe und Sätze der Analysis, die in der Maßtheorie eine wichtige Rolle spielen. Definition. Sei X eine Menge und d : X X R eine Abbildung mit den Eigenschaften 1.
Mehr30 Metriken und Normen
31 Metriken und Normen 153 30 Metriken und Normen Lernziele: Konzepte: Metriken, Normen, Skalarprodukte, Konvergenz von Folgen Frage: Versuchen Sie, möglichst viele verschiedene Konvergenzbegriffe für
MehrD-MATH Funktionalanalysis II FS 2014 Prof. M. Struwe. Lösung 2
D-MATH Funktionalanalysis FS 214 Prof. M. Struwe Lösung 2 1. a) Wir unterscheiden zwei Fälle. Fall 1: 1 < p < : Seien u L p () und (u k ) W 1,p () eine beschränkte Folge, so dass u k u in L p () für k.
Mehr12. Trennungssätze für konvexe Mengen 83
12. Trennungssätze für konvexe Mengen 83 C_1 C_2 a Abbildung 12.4. Trennung konvexer Mengen durch eine Hyperebene mit Normalenvektor a Dann ist int(c) nicht leer (warum?) und [als Minkowski-Summe von C
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 )
MehrDer Satz von Sobolev. Franziska Lehermeier. 14. Juni 2012
Der Satz von Sobolev Franziska Lehermeier 14. Juni 212 Inhaltsverzeichnis 1. Motivation 2. Beispiel 3. Satz von Sobolev 4. Bemerkung 5. Beweis von Satz von Sobolev 6. Satz von Sobolev, erweiterte Version
MehrKapitel 3. Konvergenz von Folgen und Reihen
Kapitel 3. Konvergenz von Folgen und Reihen 3.1. Normierte Vektorräume Definition: Sei V ein Vektorraum (oder linearer Raum) über (dem Körper) R. Eine Abbildung : V [0, ) heißt Norm auf V, falls die folgenden
Mehr2.6 Der Satz von Fubini
1 2.6 Der Satz von Fubini Unser Ziel ist der Beweis des folgenden Ergebnisses. 6.1. Satz von Fubini Sei f : R n+m R integrierbar. Dann gibt es eine Nullmenge N R m, so dass gilt: 1. Für alle y R m \ N
Mehr116 KAPITEL 15. INTEGRALSÄTZE
116 APITEL 15. INTEGRALSÄTZE Aufgabe 15.1.3 (Verschwinden des Integrales über eine partielle Ableitung) Es sei U R n offen, ϕ C 0 (U; R). Dann ist für j = 1,..., n U ϕ x j dλ n = 0. Wir erinnern an die
Mehr6 Räume integrierbarer Funktionen
$Id: L.tex,v 1.5 2012/01/19 15:07:43 hk Ex $ $Id: green.tex,v 1.3 2012/01/19 15:18:26 hk Ex hk $ 6 Räume integrierbarer Funktionen In der letzten Sitzung hatten wir die sogenannte L -Norm ( 1/ f := f(x)
MehrAnalysis II (FS 2015): ZUSAMMENHÄNGENDE METRISCHE RÄUME
Analysis II (FS 2015): ZUSAMMENHÄNGENDE METRISCHE RÄUME Dietmar A. Salamon ETH-Zürich 23. Februar 2015 1 Topologische Grundbegriffe Sei (X, d) ein metrischer Raum, d.h. X ist eine Menge und d : X X R ist
Mehr18 Höhere Ableitungen und Taylorformel
8 HÖHERE ABLEITUNGEN UND TAYLORFORMEL 98 8 Höhere Ableitungen und Taylorformel Definition. Sei f : D R eine Funktion, a D. Falls f in einer Umgebung von a (geschnitten mit D) differenzierbar und f in a
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)
MehrFolgen und Reihen von Funktionen
Folgen und Reihen von Funktionen Sehr häufig treten in der Mathematik Folgen bzw. Reihen von Funktionen auf. Ist etwa (f n ) eine Folge von Funktionen, dann können wir uns für ein festes x fragen, ob die
MehrStetige Funktionen. Definition. Seien (X, d) und (Y, D) metrische Räume und f : X Y eine Abbildung. i) f heißt stetig in x 0 (x 0 D(f)), wenn
Stetige Funktionen Eine zentrale Rolle in der Analysis spielen Abbildungen f : X Y, wobei X und Y strukturierte Mengen sind (wie z.b. Vektorräume oder metrische Räume). Dabei sind i.a. nicht beliebige
MehrAnalysis I. Guofang Wang Universität Freiburg
Universität Freiburg 30.11.2016 5. Teilmengen von R und von R n Der R n ist eine mathematische Verallgemeinerung: R n = {x = (x 1,..., x n ) : x i R} = } R. {{.. R }. n mal Für x R ist x der Abstand zum
MehrVon Skalarprodukten induzierte Normen
Von Skalarprodukten induzierte Normen Niklas Angleitner 4. Dezember 2011 Sei ein Skalarproduktraum X,, gegeben, daher ein Vektorraum X über C bzw. R mit einer positiv definiten Sesquilinearform,. Wie aus
Mehr20.4 Gleichmäßige Konvergenz von Folgen und Reihen von Funktionen
20 Gleichmäßige Konvergenz für Folgen und Reihen von Funktionen 20.1 Folgen und Reihen von Funktionen 20.3 Die Supremumsnorm 20.4 Gleichmäßige Konvergenz von Folgen und Reihen von Funktionen 20.7 Das Cauchy-Kriterium
MehrEinführung in die Mehrdimensionale Variationsrechnung (Vorlesungsskript)
Fakultät für Luft- und Raumfahrttechnik Institut für Mathematik und Rechneranwendung Universität der Bundeswehr München Einführung in die Mehrdimensionale Variationsrechnung (Vorlesungsskript) Univ. Prof.
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.
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
MehrTopologische Grundbegriffe in metrischen und topologischen
KAPITEL 1 Topologische Grundbegriffe in metrischen und topologischen Räumen Die topologischen Grundbegriffe offene Mengen, abgeschlossene Mengen, Inneres einer Menge und Abschließung einer Menge, Stetigkeit
Mehr(alternierendes Vorzeichen) a n := ( 1)n n + 1 a n := 3n 2 7n a n := n(n 1)(n 2), n 3
ANALYSIS FÜR PHYSIK UND VERWANDTE FÄCHER I 43 2. Folgen und Reihen Folgen und Reihen werden in jedem Analysislehrbuch besprochen, siehe etwa [H, Kapitel III], [K, Kapitel 5], [J2, Kapitel 23] oder [M,
MehrUniversität 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
MehrLösungen zu Übungsblatt 9
Analysis : Camillo de Lellis HS 007 Lösungen zu Übungsblatt 9 Lösung zu Aufgabe 1. Wir müssen einfach das Integral 16 (x + y d(x, y x +y 4 ausrechnen. Dies kann man einfach mittels Polarkoordinaten, da
MehrAnalysis I für Studierende der Ingenieurwissenschaften
Analysis I für Studierende der Ingenieurwissenschaften Ingenuin Gasser Department Mathematik Universität Hamburg Technische Universität Hamburg Harburg Wintersemester 2008/2009 1 Definition: Sei M R, alsom
MehrKommutativität. De Morgansche Regeln
1. Formale Logik Proposition 1.1. Die logischen Elementarverknüpfungen gehorchen folgenden Äquivalenzen: (1.1) (1.2) p p p p p p Idempotenz (1.3) (1.4) p q q p p q q p Kommutativität (1.5) (1.6) (p q)
MehrVorlesung Das Fundamentallemma der Variationsrechnung
5.. DAS FUNDAMENTALLEMMA DER VARIATIONSRECHNUNG 8 Vorlesung 5 5. Das Fundamentallemma der Variationsrechnung Es sei im Folgenden R n offen, zusammenhängend und beschränkt. Dann ist R n komakt. Wir wollen
Mehrf(x 0 ) = lim f(b k ) 0 0 ) = 0
5.10 Zwischenwertsatz. Es sei [a, b] ein Intervall, a < b und f : [a, b] R stetig. Ist f(a) < 0 und f(b) > 0, so existiert ein x 0 ]a, b[ mit f(x 0 ) = 0. Wichtig: Intervall, reellwertig, stetig Beweis.
Mehrx x 2 + y + 2y 2 y x 2 + y = 2 (x 2 + y 2 ) 2 = 0, (x,y) =r
Funktionentheorie, Woche 8 Harmonische Funktionen 8. Folgen der Holomorphie Im letzten Kapitel sahen wir, dass der Realteil einer holomorphen Funktion harmonisch ist, und dass es zu jeder harmonischen
MehrTopologische Begriffe
Kapitel 3 Topologische Begriffe 3.1 Inneres, Rand und Abschluss von Mengen Definition (innerer Punkt und Inneres). Sei (V, ) ein normierter Raum über K, und sei M V eine Menge. Ein Vektor v M heißt innerer
MehrElemente der mengentheoretischen Topologie
Elemente der mengentheoretischen Topologie Es hat sich herausgestellt, dass das Konzept des topologischen Raumes die geeignete Struktur darstellt für die in der Analysis fundamentalen Begriffe wie konvergente
MehrWie in der reellen Analysis üblich notiert man Folgen f in der Form
2.1.3 Folgen und Konvergenz Viele aus der Analysisvorlesung bekannte Begriffe lassen sich in den Bereich der metrischen Räume verallgemeinern. Diese Verallgemeinerung hat sich als sehr nützliches mathematisches
MehrDarstellungssatz von Riesz in vollständig regulären Räumen. Carina Pöll Wintersemester 2012
Darstellungssatz von Riesz in vollständig regulären Räumen Carina Pöll 0726726 Wintersemester 2012 Inhaltsverzeichnis 1 Einleitung 1 2 Definitionen und Resultate aus der Topologie 1 3 Der Darstellungssatz
Mehr15. Bereichsintegrale
H.J. Oberle Analysis III WS 212/13 15. Bereichsintegrale 15.1 Integrale über uadern Ziel ist die Berechnung des Volumens unterhalb des Graphen einer Funktion f : R n D R, genauer zwischen dem Graphen von
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
MehrLösungen der Übungsaufgaben von Kapitel 3
Analysis I Ein Lernbuch für den sanften Wechsel von der Schule zur Uni 1 Lösungen der Übungsaufgaben von Kapitel 3 zu 3.1 3.1.1 Bestimmen Sie den Abschluss, den offenen Kern und den Rand folgender Teilmengen
MehrLösung zu den Übungsaufgaben zur Lebesgueschen Integrationstheorie. Tobias Ried
Lösung zu den Übungsaufgaben zur Lebesgueschen Integrationstheorie Tobias Ried. März 2 2 Aufgabe (Messbarkeit der Komposition zweier Abbildungen). Seien (X, A), (Y, B) und (Z, C) Messräume und f : (X,
Mehr1 Definition und Konstruktion vektorwertiger Funktionen und Funktionen mehrerer Variabler
Zusammenfassung Kapitel IV: Funktionen mehrerer Veränderlicher und vektorwertige Funktionen 1 Definition und Konstruktion vektorwertiger Funktionen und Funktionen mehrerer Variabler Definition vektorwertige
Mehr19.2 Mittelwertsatz der Differentialrechnung
19 Mittelwertsätze der Differentialrechnung mit Anwendungen 19.1 Satz von Rolle 19.2 Mittelwertsatz der Differentialrechnung 19.4 Globaler Wachstumssatz 19.6 Verallgemeinerter Mittelwertsatz der Differentialrechnung
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.
Mehr9 Ergänzungen zur Funktionentheorie
9 Ergänzungen zur Funktionentheorie 9. Herausziehen von Polen und Nullstellen Das folgende Lemma hatten wir an zahlreichen Stellen verwendet, ohne es jemals streng bewiesen zu haben. Lemma 9. Die Funktion
Mehr72 Orthonormalbasen und Konvergenz im quadratischen Mittel
72 Orthonormalbasen und Konvergenz im quadratischen Mittel 30 72 Orthonormalbasen und Konvergenz im quadratischen Mittel Wir untersuchen nun die Konvergenz von Fourier-Reihen im quadratischen Mittel in
MehrLösung zu Kapitel 5 und 6
Lösung zu Kapitel 5 und 6 (1) Sei f eine total differenzierbare Funktion. Welche Aussagen sind richtig? f ist partiell differenzierbar f kann stetig partiell differenzierbar sein f ist dann immer stetig
MehrMathematik II für Studierende der Informatik (Analysis und lineare Algebra) im Sommersemester 2018
(Analysis und lineare Algebra) im Sommersemester 2018 2. Juli 2018 1/1 Wir geben einige wesentliche Sätze über bestimmte Integrale an, deren Beweise man in den Standardlehrbüchern der Analysis findet.
Mehr4 Differenzierbarkeit einer konjugierten Funktion
4 Differenzierbarkeit einer konjugierten Funktion (Eingereicht von Corinna Vits) 4.1 Differenzierbarkeit 1.Ordnung Theorem 4.1.1: Sei f ConvR n strikt konvex. Dann ist int dom und f ist stetig differenzierbar
MehrÜbungen 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
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................................
MehrVollständigkeit. Andreas Schmitt. Ausarbeitung zum Proseminar zur Topologie im WS 2012/13
Vollständigkeit Andreas Schmitt Ausarbeitung zum Proseminar zur Topologie im WS 2012/13 1 Einleitung Bei der Konvergenz von Folgen im Raum der reellen Zahlen R trifft man schnell auf den Begriff der Cauchy-Folge.
Mehrist reelles lineares Funktional. x(t) ϕ(t) dt ist reelles lineares Funktional für alle ϕ L 2 (0, 1).
Kapitel 4 Stetige lineare Funktionale 4.1 Der Satz von Hahn - Banach Definition 4.1. Sei X ein linearer normierter Raum über dem Körper K (R oder C). Ein linearer Operator f : X K heißt (reelles oder komplexes)
Mehr1 Konvergenz im p ten Mittel
Konvergenz im p ten Mittel 1 1 Konvergenz im p ten Mittel In diesem Paragraphen werden zunächst in Abschnitt 1.1 die L p Räume eingeführt. Diese erweisen sich als vollständige, lineare Räume über R. In
MehrListe wichtiger Stammfunktionen
Liste wichtiger Stammfunktionen Funktion Stammfunktion x n, x ln(x) n R \ { } n + xn+ ln( x ) x ln(x) x a x, a > sin(x) cos(x) sin 2 (x) cos 2 (x) x 2 x 2 a x ln(a) cos(x) sin(x) (x sin(x) cos(x)) 2 (x
Mehr5 Die Picardschen Sätze
03 5 Die Picardschen Sätze Für eine zweimal stetig differenzierbare reell- oder komplexwertige Funktion f auf einem Gebiet G C ist der Laplace-Operator definiert durch Behauptung: = 4 Beweis: Daraus folgt:
MehrKonvergenz im quadratischen Mittel - Hilberträume
CONTENTS CONTENTS Konvergenz im quadratischen Mittel - Hilberträume Contents 1 Ziel 2 1.1 Satz........................................ 2 2 Endlich dimensionale Vektorräume 2 2.1 Defintion: Eigenschaften
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
MehrDas Newton Verfahren.
Das Newton Verfahren. Ziel: Bestimme eine Nullstelle einer differenzierbaren Funktion f :[a, b] R. Verwende die Newton Iteration: x n+1 := x n f x n) f x n ) für f x n ) 0 mit Startwert x 0. Das Verfahren
Mehr