Höhere Mathematik II für BWIW, BNC, BAI, BGIP, GTB, Ma Hausaufgaben zum Übungsblatt 5 - Lösung
|
|
- Eduard Lichtenberg
- vor 5 Jahren
- Abrufe
Transkript
1 TU Bergakademie Freiberg Sommersemester Dr. Gunter Semmler Dr. Anja Kohl Höhere Mathematik II für BWIW, BNC, BAI, BGIP, GTB, Ma Hausaufgaben zum Übungsblatt 5 - Lösung Differentialrechnung für Funktionen mehrerer Veränderlicher: Extremwertaufgaben mit Nebenbedingungen, implizites Differenzieren. a f x = y + x f y = y 6xy f xx = 6x f yy = y 6x f xy = f xy = 6y Hesse-Matrix: 6x 6y H f = 6y y 6x f x = y + x = x = y f y = y 6xy = yy x = a y = in eingesetzt, liefert x = P, b x = y in eingesetzt, liefert y = 9 für y y, = ± und x, = P,, P, Stationäre Punkte: P,, P,, P, Hinreichende Bedingungen: H f P = nicht entscheidbar da aber die Fkt. f x, = x pos. und neg. Werte hat > f P und < f P, ist P ein Sattelpunkt H f P, = 8 > P, sind Extrema f xx P, = 9 > P, sind lokale Minima Sattelpunkt, ;, MIN, ; 6 7, MIN, ; 7 6
2 b Bezeichne E := e x +y. Damit ist immer E >. f x = x y + x E f y = y + x y E f xx = + 5x y + x y x E f yy = + x 5y x y + y E f xy = f xy = xy x ye Hesse-Matrix: fxx f H f = xy f xy f yy f x = x xy + x E = f y = y + x y E = a x = in eingesetzt, liefert y y = y = und y, = ± P,, P,, P, b x y = in eingesetzt, liefert y =, also y = x,5 = ± P,, P 5, Stationäre Punkte: P,, P,, P,, P,, P 5, Hinreichende Bedingungen: H f P = < P ist Sattelpunkt H f P, = 6e > P, sind Extrema f xx P, = e < P, sind lokale Maxima H f P,5 = 6e > P,5 sind Extrema f xx P,5 = e > P,5 sind lokale Minima Sattelpunkt, ;, MAX, ; e, MAX, ; e, MIN, ; e, MIN, ; e.5..5
3 c Ableitungen : f x = xx + y f y = yx + y f xx = x + y f yy = x + y f xy = z xy = 8xy Notwendige Bedingungen : f x = xx + y = f y = yx + y = Wegen der Produktform der Gleichungen sind Lösungen offensichtlich x = y = oder x, y mit x + y =. Stationäre Punkte: P, und alle Punkte auf dem Kreis S = { x, y x + y = } Hesse-Matrix : x + y 8xy H f = 8xy x + y H f = 6x + y x + y 8xy Hinreichende Bedingungen : H f P = 6 > P ist Extremum f xx P = < P ist lokales Maximum H f S = 6x + x + y y }{{} + x + y 6x }{{} y = = = nicht entscheidbar! Jedoch gilt quadratische Ergänzung f x, y = x + y x + y = [x + y ] x, y R und f S =, d.h. die Punkte aus S sind sogar globale Minima
4 . a. Methode: Explizite Methode Eliminationsmethode NB liefert z = x y. Einsetzen in die Funktion f ergibt neue Funktion f, die nur noch von x und y abhängt: f x, y = f x, y, x y = x + x x y + y = x y + y f x = y f y = x + y f xx = f yy = f xy = f xy = fx = y = y = fy = x + y = x = y in eingesetzt, liefert x = P, Stationärer Punkt: P, Hesse-Matrix: H f = Hinreichende Bedingungen: H f P = < P ist Sattelpunkt H f = Sattelpunkt, ; von f und damit,, ; Sattelpunkt von f 6. Methode: Methode der Langrangeschen Multiplikatoren Lx, y, z, λ = f x, y, z + λ gx, y, z = x + xz + y + λx + y + z L x = x + z + λ L y = y + λ L z = x + λ L λ = x+y +z L x = x + z + λ = z = x λ = λ L y = y + λ = y = λ L z = x + λ = x = λ L λ = x + y + z = in eingesetzt, liefert λ = x =, y =, z = Stationärer Punkt von f : P,,
5 Zu zeigen, dass P Sattelpunkt ist, ist bei der. Methode nicht so einfach. Eine Möglichkeit wäre, wie bei der. Methode z zu ersetzen, so dass man wieder auf f x, y = x y+y kommt. Anschließend betrachtet man den Punkt P +ε, +ε, der für kleine ε in der Nähe des stationären Punktes P liegt. Es gilt f P = ε +ε+ = ε+. Folglich gilt f P < f P für ε < und f P > f P für ε >. Daher muss P ein Sattelpunkt sein. b Vorbetrachtungen: Die Funktion f x, y = x y hat den Wertebereich [;. Die Gleichungen der Niveaulinien lauten: c = : x = y = c > : y = c x, y = c x Betrachtet man nur die Funktionswerte entlang des Kreises x + y = Skizze machen!, so hat man an den Stellen,,,,, und, offensichtlich globale Minima f =. Wegen f x, y > für x, y müssen zwischen den erwähnten Minimumstellen entlang des Kreises noch mindestens Maximumstellen zu finden sein. Aufgrund der Symmetrie der Niveaulinien sind dies die Stellen auf dem Kreis mit der Bedingung x = y.. Methode: Methode der Langrangeschen Multiplikatoren: Lx, y, λ = x y + λx + y L x = xy + λx L y = x y + λy L λ = x + y L x = xy + λx = xy + λ = L y = x y + λy = yx + λ = L λ = x + y = a x = in, eingesetzt, liefert λ = und y = ± P,, P, a y = in, eingesetzt, liefert λ = und x = ± P,, P, Müssen nur noch den Fall x, y betrachten. und liefern dann λ = y = x, also x = y. Dies in eingesetzt, liefert x = ±. Sowohl für x =, als auch für x =, erhält man y = ±, d.h. wir erhalten vier weitere Punkte P 5,, P 6,, P 7,, P 8, Stationäre Punkte: P,, P,, P,, P,, P 5,, P 6,, P 7,, P 8, Mit den Vorbetrachtungen ist klar, dass 8 lokale Extrema vorliegen: MIN, ;, MIN, ;, MIN, ;, MIN, ;, MAX, ;, MAX, ;, MAX, ;, MAX, ; 5
6 . Methode: Explizite Methode Eliminationsmethode Aus der NB erhalten wir y = x, d.h. man könnte y in der Funktion f ersetzen. Zu beachten dabei ist, dass diese Ersetzung nur für die Punkte funktioniert, wo die Funktion gx, y = x + y = lokal nach y auflösbar ist. D.h. bei den Stellen mit g y =, also bei P, und P, funktioniert das nicht. Dort müsste man die Funktion nach x auflösen Dies erklärt auch, warum man bei f x = x x nur 6 stationäre Punkte und damit nur 6 Extrema bekommt, es fehlen P und P. Man kann auch ohne die Auflösbarkeit zu betrachten, trotzdem aus f alle 8 stationären Punkte ermitteln. Dazu schränkt man den Definitionsbereich für f auf das Intervall [, ] ein, da y = x natürlich immer mindestens ist, also x und daher x. f x = x x = x + x kann nun auch Extrema an den Rändern des Definitionsbereichs haben, also bei x = ± y =. Dies sind gerade die fehlenden Punkte P, P. Alle anderen 6 Punkte erhalten wir wieder normal durch Nullsetzen der. Ableitung f x =. Um auch noch herauszubekommen, dass bei x = ± Minima vorliegen, könnte man sich die Symmetrie und die Monotonie von f anschauen: Die Funktion ist gerade, daher genügt es x = zu betrachten. Desweiteren fällt die Funktion monoton für x, und daher ist bei x = ein Minimum und genauso bei x =. c. Methode: Explizite Methode Eliminationsmethode NB liefern z = x + y und x + y + z = x + y =, also x + y = 5 = z. Einsetzen in die Funktion f ergibt neue Funktion f, die nur noch von x abhängt: f x = f x, 5 x, 5 = x + 5 x + 5 = x x + f x = x = x = ; f x = x f = < lokales Maximum bei P, 9, 5 MAX, 9, 5; 6
7 . Methode: Methode der Langrangeschen Multiplikatoren Lx, y, z, λ, λ = x + y + z + λ x + y + z + λ x + y z L x = x λ λ L y = λ λ L z = z λ + λ L λ = x + y + z L λ = x + y z L x = λ x λ = L y = λ λ = L z = z λ + λ = L λ = x + y + z = 5 L λ = x + y z = Einzige Lösung des Systems -5 ist x =, y = 9, z = 5, λ =, λ = 9. Stationärer Punkt von f : P, 9, 5 Der Funktionswert von P beträgt f P = = +. Mit den NB bekommt man wieder f x = x x + = x x Quadratische Ergänzung liefert f x = + x + = f P. Damit ist P sogar ein globales Maximum.., ist ein Kurvenpunkt von F, denn es gilt F, =. Die partiellen Ableitungen von F sind: F x x, y = e y und F y x, y = e y x +y +y. Diese Ableitungen sind stetig, genauso wie die Funktion F selbst, d.h. F ist wenigstens einmal stetig partiell differenzierbar. Desweiteren gilt F y, =. Damit sind alle drei Voraussetzungen des Satzes über die implizite Funkion im Punkt, erfüllt. Folglich gilt, dass in der Umgebung von, durch F x, y = implizit eine Funktion y = f x definiert ist, d.h. F ist im Punkt, lokal nach y auflösbar.. Damit F x, y = e x cos y + x + y = in einer Umgebung von P, y lokal auflösbar sein kann, muss der Punkt P auf der durch F x, y = beschriebenen Kurve liegen. Folglich gilt: F P = F, y = e cos y + + y = bzw. cos y = y +. Um y zu bestimmen, kann man sich die linke und die rechte Seite als Funktionen f y = cos y und f y = + y vorstellen, und y ist Schnittpunkt dieser beiden Funktionen. f und f schneiden sich nur im Punkt y =, d.h. y =. Es bleibt zu zeigen, dass durch F x, y = e x cos y + x + y = in einer Umgebung von P, eine Funktion y = f x mit y = f definiert ist. Dazu wenden wir wieder den Satz über die implizite Funktion an., ist ein Kurvenpunkt von F, siehe oben. Die partiellen Ableitungen von F sind: F x x, y = e x + und F y x, y = sin y +. Diese Ableitungen sind stetig, genauso wie die Funktion F selbst, d.h. F ist wenigstens einmal stetig partiell differenzierbar. Desweiteren gilt F y, =. 7
8 Damit sind alle drei Voraussetzungen des Satzes über die implizite Funkion im Punkt, erfüllt. Folglich gilt, dass in der Umgebung von, durch F x, y = implizit eine Funktion y = f x definiert ist, d.h. F ist im Punkt, lokal nach y auflösbar. Für f x gilt f = und f x = Fx F y = ex + sin y+. Einsetzen des Punktes P, liefert: f Fx, = F y, = = Kurve als implizite Funktion : F x, y = x y + e y = Schnittpunkte mit der x-achse y = : F x, = x +e = x, = ± P x, y = P, P x, y = P, Partielle Implizite Differentiation : P +, : F x = x y und F y = x y + e y F y y + F x = y x = F x F y = x y x y+e y F x, =, F y, = Satz über implizite Funktion nicht anwendbar! P, : F x, =, F y, = y = Tangentengleichung y = mx + n für P : m = y y x x = y x+ = y x =, P, eingesetzt n = y = x + Bisher wurde angenommen, dass durch eine Funktion y = yx implizit definiert wird. Vertauscht man die Variablen in ihrer Bedeutung und nimmt an, dass durch eine Funktion x = xy implizit gegeben ist, so gilt für deren Ableitung analog zu oben: Implizite Differentiation : F x x + F y = x y = Fy F x P +, : F x, =, F y, = x y = = x y+ey x y Tangentengleichung x = my + n für P : m = x x y y = x y = x y =, P, eingesetzt n = x = vertikale Tangente Horizontale Tangenten ergeben sich in Kurvenpunkten mit F x = x y = und F y. Die. Bedingung liefert x = y, eingesetzt in die. Bedingung ergibt F y = x y + e y = e y, d.h. die. Bedingung ist stets erfüllt. Setzen x = y in F x, y ein und erhalten: F x, x = x x + e x = e x = x = y = ln Der einzige Kurvenpunkt mit horizontaler Tangente ist.6 also Q ln, ln
9 Zusatzaufgabe: F x, y besitzt die partiellen Ableitungen F x x, y = e x +, F y x, y = y. Da x, y =, ein Kurvenpunkt ist denn F, = e + ln + =, F y, = gilt und die Funktion F einmal stetig partiell differenzierbar ist, ist nach dem Satz über die implizite Funktion in einer Umgebung von x, y durch F x, y = eine Funktion y = f x implizit definiert und es gilt: f x = y also f = und f x = F xx, y F y x, y = + ex y also f = e + =. Wegen y = f x erhält man durch Anwendung der Quotientenregel bei Beachtung der Kettenregel für die zweite Ableitung: f x = d dx f x = d ex + e x f x e x + f x [f x] dx f x =, al- f x so e f = f e + f [f ] = 7 f Für die Approximation von f x in der Umgebung von, durch das Taylor-Polynom. Grades ergibt sich damit f x f x + f x x x + f x x x = x + 7 x blau ist F x, y, rot das Taylor-Polynom. Grades 9
Musterlösung zu Blatt 1
Musterlösung zu Blatt Analysis III für Lehramt Gymnasium Wintersemester 0/4 Überprüfe zunächst die notwendige Bedingung Dfx y z = 0 für die Existenz lokaler Extrema Mit x fx y z = 8x und y fx y z = + z
MehrUNIVERSITÄT KARLSRUHE Institut für Analysis HDoz. Dr. P. C. Kunstmann Dipl.-Math. M. Uhl. Sommersemester 2009
UNIVERSITÄT KARLSRUHE Institut für Analysis HDoz Dr P C Kunstmann Dipl-Math M Uhl Sommersemester 9 Höhere Mathematik II für die Fachrichtungen Elektroingenieurwesen, Physik und Geodäsie inklusive Komplexe
Mehr3.2 Implizite Funktionen
3.2 Implizite Funktionen Funktionen können explizit als y = f(x 1, x 2,..., x n ) oder implizit als F(x 1, x 2,..., x n ;y) = 0 gegeben sein. Offensichtlich kann man die explizite Form immer in die implizite
MehrKarlsruher Institut für Technologie Institut für Analysis Dr. Andreas Müller-Rettkowski Dr. Vu Hoang. Sommersemester
Karlsruher Institut für Technologie Institut für Analysis Dr. Andreas Müller-Rettkowski Dr. Vu Hoang Sommersemester 03 6.06.03 Höhere Mathematik II für die Fachrichtungen Elektrotechnik und Informationstechnik
MehrLagrange-Multiplikatoren
Lagrange-Multiplikatoren Ist x eine lokale Extremstelle der skalaren Funktion f unter den Nebenbedingungen g i (x) = 0, dann existieren Lagrange-Multiplikatoren λ i, so dass grad f (x ) = λ i grad g i
MehrHöhere Mathematik II für die Fachrichtung Physik Lösungsvorschläge zum 8. Übungsblatt. ). 12x 3 Die Hessematrix von f ist gegeben durch H f (x, y) =
Karlsruher Institut für Technologie (KIT Institut für Analysis Priv-Doz Dr P C Kunstmann Dipl-Math D Roth SS 0 7060 Höhere Mathematik II für die Fachrichtung Physik Lösungsvorschläge zum 8 Übungsblatt
MehrExtrema multivariater Funktionen
Extrema multivariater Funktionen Ist f (x ) ein Minimum (Maximum) einer stetig differenzierbaren skalaren Funktion f auf einer Umgebung U von x, so gilt grad f (x ) = (0,..., 0) t. Extrema multivariater
MehrMehrdimensionale Differentialrechnung Übersicht
Mehrdimensionale Differentialrechnung Übersicht Partielle und Totale Differenzierbarkeit Man kann sich mehrdimensionale Funktionen am Besten für den Fall f : R 2 M R vorstellen Dann lässt sich der Graph
Mehr18.2 Implizit definierte Funktionen
18.2 Implizit definierte Funktionen Ziel: Untersuche Lösungsmengen von nichtlinearen Gleichungssystemen g(x) = 0 mit g : D R m, D R n, d.h. betrachte m Gleichungen für n Unbekannte mit m < n, d.h. wir
MehrExtremwerte von Funktionen mehrerer reeller Variabler
Extremwerte von Funktionen mehrerer reeller Variabler Bei der Bestimmung der Extrema von (differenzierbaren) Funktionen f : R n R ist es sinnvoll, zuerst jene Stellen zu bestimmen, an denen überhaupt ein
MehrExtremwertrechnung in mehreren Veränderlichen
KARLSRUHER INSTITUT FÜR TECHNOLOGIE INSTITUT FÜR ANALYSIS Dr. Christoph Schmoeger Heiko Hoffmann SS 2014 14.05.2014 Höhere Mathematik II für die Fachrichtung Informatik 3. Saalübung (14.05.2014) Extremwertrechnung
MehrAnwendungen der Differentialrechnung
KAPITEL 3 Anwendungen der Differentialrechnung 3.1 Lokale Maxima und Minima Definition 16: Sei f : D R eine Funktion von n Veränderlichen. Ein Punkt x heißt lokale oder relative Maximalstelle bzw. Minimalstelle
MehrMusterlösungen Aufgabenblatt 2
Jonas Kindervater Ferienkurs - Höhere Mathematik III für Physiker Musterlösungen Aufgabenblatt Dienstag 17. Februar 009 Aufgabe 1 (Implizite Funktionen) f(x, y) = x 1 xy 1 y4 = 0 Man bestimme die lokale
Mehr2 Funktionen in mehreren Variablen: Differentiation
Satz 2. (Richtungsableitung) Für jede auf der offenen Menge D R n total differenzierbaren Funktion f (insbesondere für f C 1 (D, R) und für jeden Vektor v R n, v 0, gilt: n v f(x) = f(x) v = f xi (x)v
MehrDifferential- und Integralrechnung
Brückenkurs Mathematik TU Dresden 2016 Differential- und Integralrechnung Schwerpunkte: Differentiation Integration Eigenschaften und Anwendungen Prof. Dr. F. Schuricht TU Dresden, Fachbereich Mathematik
MehrAnalysis II 14. Übungsblatt
Jun.-Prof. PD Dr. D. Mugnolo Wintersemester 01/13 F. Stoffers 04. Februar 013 Analysis II 14. Übungsblatt 1. Aufgabe (8 Punkte Man beweise: Die Gleichung z 3 + z + xy = 1 besitzt für jedes (x, y R genau
Mehr8 Extremwerte reellwertiger Funktionen
8 Extremwerte reellwertiger Funktionen 34 8 Extremwerte reellwertiger Funktionen Wir wollen nun auch Extremwerte reellwertiger Funktionen untersuchen. Definition Es sei U R n eine offene Menge, f : U R
MehrLösungen der Aufgaben zu Kapitel 9
Lösungen der Aufgaben zu Kapitel 9 Abschnitt 9. Aufgabe a) Wir bestimmen die ersten Ableitungen von f, die uns dann das Aussehen der k-ten Ableitung erkennen lassen: fx) = x + e x xe x, f x) = e x e x
MehrRückblick auf die letzte Vorlesung. Bemerkung
Bemerkung 1) Die Bedingung grad f (x 0 ) = 0 T definiert gewöhnlich ein nichtlineares Gleichungssystem zur Berechnung von x = x 0, wobei n Gleichungen für n Unbekannte gegeben sind. 2) Die Punkte x 0 D
Mehr7.11. Extrema unter Nebenbedingungen
7.11. Extrema unter Nebenbedingungen Randextrema Wir haben schon bemerkt, daß die üblichen Tests mit Hilfe von (eventuell höheren) Ableitungen nur Kriterien für (lokale) Extrema im Inneren des Definitionsgebietes
Mehr10. Übungsblatt zur Analysis II
Fachbereich Mathematik Prof. Dr. Steffen Roch Nada Sissouno WS 2009/2010 17.12.2009 10. Übungsblatt zur Analysis II Gruppenübung Aufgabe G1 Gegeben sei die Funktion g : R 2 R, g(x,y) = sin 2 y + x 3 1.
MehrProbeklausur. 1 Stetigkeit [7 Punkte] 2 Differenzierbarkeit [10 Punkte] Ferienkurs Analysis 2 für Physiker SS Karolina Stoiber Aileen Wolf
Karolina Stoiber Aileen Wolf Ferienkurs Analysis 2 für Physiker SS 26 A Probeklausur Allgemein Hinweise: Die Arbeitszeit beträgt 9 Minuten. Falls nicht anders angegeben, sind alle en ausführlich und nachvollziehbar
MehrImplizite Funktionen. Ist für eine stetig differenzierbare Funktion f : R n R m R n. so lässt sich das Gleichungssystem
Implizite Funktionen Ist für eine stetig differenzierbare Funktion f : R n R m R n f (x, y ) = (0,..., 0) t, det f x (x, y ) 0, so lässt sich das Gleichungssystem f k (x 1,..., x n, y 1,..., y m ) = 0,
MehrSerie 4. Analysis D-BAUG Dr. Cornelia Busch FS 2015
Analysis D-BAUG Dr. Cornelia Busch FS 05 Serie 4. Finden Sie die lokalen Extrema der Funktionen f : R R auf dem Einheitskreis S = {x, y R : x + y = } und geben Sie an, ob es sich um ein lokales Minimum
MehrMathematische Behandlung der Natur- und Wirtschaftswissenschaften I. f(x) := e x + x.
Technische Universität München WS 009/0 Fakultät für Mathematik Prof. Dr. J. Edenhofer Dipl.-Ing. W. Schultz Übung Lösungsvorschlag Mathematische Behandlung der Natur- und Wirtschaftswissenschaften I Aufgabe
MehrMusterlösung. TECHNISCHE UNIVERSITÄT MÜNCHEN Fakultät für Mathematik. Klausur Mathematik für Physiker 3 (Analysis 2) I... II...
................ Note I II Name Vorname 1 Matrikelnummer Studiengang (Hauptfach) Fachrichtung (Nebenfach) 2 3 Unterschrift der Kandidatin/des Kandidaten 4 TECHNISCHE UNIVERSITÄT MÜNCHEN Fakultät für Mathematik
Mehr3 Anwendungen der Differentialrechnung. (x 1, x 2,..., x n 1, x n ) f xn (x 1, x 2,..., x n 1, x n ), 1 i n 1. y + cos z
R Es sei f : R n D R eine einmal stetig differenzierbare Funktion, für die in einer Umgebung eines Punkte a = a 1, a,, a n D gilt: fa 1, a,, a n = 0, f xn a 1, a,, a n 0 Dann gibt es eines Umgebung U des
MehrFolgerungen aus dem Auflösungsatz
Folgerungen aus dem Auflösungsatz Wir haben in der Vorlesung den Satz über implizite Funktionen (Auflösungssatz) kennen gelernt. In unserer Formulierung lauten die Resultate: Seien x 0 R m, y 0 R n und
MehrMATHEMATIK 2 FÜR DIE STUDIENGÄNGE CHE- MIE UND LEBENSMITTELCHEMIE
Mathematik und Naturwissenschaften Fachrichtung Mathematik, Institut für Numerische Mathematik MATHEMATIK 2 FÜR DIE STUDIENGÄNGE CHE- MIE UND LEBENSMITTELCHEMIE Differentialrechnung für Funktionen mehrerer
MehrTECHNISCHE UNIVERSITÄT MÜNCHEN
Prof Dr M Keyl M Kech TECHNISCHE UNIVERSITÄT MÜNCHEN Zentrum Mathematik Mathematik für Physiker (Analysis ) MA90 http://www-m5matumde/allgemeines/ma90 06S Sommersem 06 Lösungsblatt (606) Zentralübung Z
MehrDer metrische Raum (X, d) ist gegeben. Zeigen Sie, dass auch
TECHNISCHE UNIVERSITÄT BERLIN SS 07 Institut für Mathematik Stand: 3. Juli 007 Ferus / Garcke Lösungsskizzen zur Klausur vom 6.07.07 Analysis II. Aufgabe (5 Punkte Der metrische Raum (X, d ist gegeben.
MehrWenn man den Kreis mit Radius 1 um (0, 0) beschreiben möchte, dann ist. (x, y) ; x 2 + y 2 = 1 }
A Analsis, Woche Implizite Funktionen A Implizite Funktionen in D A3 Wenn man den Kreis mit Radius um, beschreiben möchte, dann ist { x, ; x + = } eine Möglichkeit Oft ist es bequemer, so eine Figur oder
MehrFunktionen mehrerer Variabler
Inhaltsverzeichnis 8 Funktionen mehrerer Variabler 8. Einführende Definitionen und Bemerkungen....................... 8. Graphische Darstellungsmöglichkeiten.......................... 8. Grenzwert und
Mehr9 Differentialrechnung für Funktionen in n Variablen
$Id: diff.tex,v.7 29/7/2 3:4:3 hk Exp $ $Id: ntaylor.tex,v.2 29/7/2 3:26:42 hk Exp $ 9 Differentialrechnung für Funktionen in n Variablen 9.6 Lagrange Multiplikatoren Die Berechnung von Maxima und Minima
MehrBERGISCHE UNIVERSITÄT WUPPERTAL Fachbereich C Mathematik und Naturwissenschaften
Musterl osung BERGISCHE UNIVERSITÄT WUPPERTAL Fachbereich C Mathematik und Naturwissenschaften Analysis II Klausur WS 211/212 Prof. Dr. Hartmut Pecher 3.2.212, 9:15 Uhr Name Matr.Nr. Studienfach Fachsemester
MehrOutline. 1 Funktionen von mehreren Veränderlichen. 2 Grenzwert und Stetigkeit. 3 Partielle Ableitungen. 4 Die verallgemeinerte Kettenregel
Outline 1 Funktionen von mehreren Veränderlichen 2 Grenzwert und Stetigkeit 3 Partielle Ableitungen 4 Die verallgemeinerte Kettenregel 5 Das totale Differential 6 Extremstellen Roman Wienands (Universität
MehrTutorium Mathematik II, M Lösungen
Tutorium Mathematik II, M Lösungen 7. Juni 201 *Aufgabe 1. Gegeben seien fx, y = xy 2 8e x+y und P = 1, 2. Der Gradient von f ist genau an der Stelle P Null. a Untersuchen Sie mit Hilfe der Hesse-Matrix,
Mehr6 Extremwerte mit Nebenbedingungen: Die Lagrange-Multiplikatoren-Methode
6 Extremwerte mit Nebenbedingungen: Die Lagrange-Multiplikatoren-Methode In diesem Kapitel orientieren wir uns stark an den Büchern: 1. Knut Sydsæter, Peter Hammond, Mathematik für Wirtschaftswissenschaftler,
Mehr10 Extremwerte mit Nebenbedingungen
10 Extremwerte mit Nebenbedingungen 49 10 Extremwerte mit Nebenbedingungen Wir betrachten nun Extremwertaufgaben, bei denen nach dem Extremwert einer fx 1,, x n gesucht wird, aber die Menge der zulässigen
Mehr6 Die Bedeutung der Ableitung
6 Die Bedeutung der Ableitung 24 6 Die Bedeutung der Ableitung Wir wollen in diesem Kapitel diskutieren, inwieweit man aus der Kenntnis der Ableitung Rückschlüsse über die Funktion f ziehen kann Zunächst
MehrA N A L Y S I S I I F Ü R T P H, UE ( ) 1. Test (DO, 5. Mai 2011) / Gruppe weiÿ (mit Lösung )
Institut für Analysis und Scientic Computing TU Wien E. Weinmüller SS 2011 A N A L Y S I S I I F Ü R T P H, UE (103.091) 1. Test (DO, 5. Mai 2011) / Gruppe weiÿ (mit Lösung ) Aufgabe 1. Gegeben ist die
MehrOrdnen Sie die Bilder den zugehörigen Funktionen z = f(x, y) zu:
6. Februar 2012 Lösungshinweise Theorieteil Aufgabe 1: Die folgenden Bilder zeigen drei Niveaumengen N 0 {(x, y) R 2 : f(x, y) 0}: Ordnen Sie die Bilder den zugehörigen Funktionen z f(x, y) zu: (a) z (x
MehrKapitel 6 Differential- und Integralrechnung in mehreren Variablen
Kapitel 6 Differential- und Integralrechnung in mehreren Variablen Inhaltsverzeichnis FUNKTIONEN IN MEHREREN VARIABLEN... 3 BEISPIELE UND DARSTELLUNGEN... 3 GRENZWERT UND STETIGKEIT (ABSTANDSBEGRIFF)...
MehrÜBUNGSBLATT 11 LÖSUNGEN MAT121/MAT131 ANALYSIS II FRÜHJAHRSSEMESTER 2011 PROF. DR. CAMILLO DE LELLIS
ÜBUNGSBLATT 11 LÖSUNGEN MAT121/MAT131 ANALYSIS II FRÜHJAHRSSEMESTER 2011 PROF. DR. CAMILLO DE LELLIS Aufgabe 1. a) Gegeben sei die Gleichung 2x 2 4xy +y 2 3x+4y = 0. Verifizieren Sie, dass diese Gleichung
MehrÜbung 22: Gradient und Richtungsableitung; Extremwertaufgaben für Funktionen mehrerer Veränderlicher
Technische Universität Chemnitz 1. Juli 20 Fakultät für Mathematik Höhere Mathematik I.2 Übung 22: Gradient und Richtungsableitung; Extremwertaufgaben für Funktionen mehrerer Veränderlicher 1. Durch ein
Mehr9. Übungsblatt zur Vorlesung Mathematik I für Informatik
Fachbereich Mathematik Prof. Dr. Thomas Streicher Dr. Sven Herrmann Dipl.-Math. Susanne Pape 9. Übungsblatt zur Vorlesung Mathematik I für Informatik Wintersemester 2009/2010 8./9. Dezember 2009 Gruppenübung
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: f
MehrRückblick auf die letzte Vorlesung
Rückblick auf die letzte Vorlesung 1. Anwendungen des Satzes über implizite Funktionen 2. Stationäre Punkte implizit definierter Funktionen 3. Reguläre Punkte 4. Singuläre Punkte Ausblick auf die heutige
MehrMathematik II: Übungsblatt 03 : Lösungen
N.Mahnke Mathematik II: Übungsblatt 03 : Lösungen Verständnisfragen 1. Was bestimmt die erste Ableitung einer Funktion f : D R R im Punkt x 0 D? Die erste Ableitung einer Funktion bestimmt deren Steigung
Mehr10.6. Implizite ebene Kurven und Tangenten
0.6. Implizite ebene Kurven und Tangenten Im Gegensatz zu expliziten Darstellungen sind weder implizite noch Parameterdarstellungen einer Kurve eindeutig. Der Übergang von impliziten zu expliziten Darstellungen
MehrKlausurenkurs zum Staatsexamen (WS 2016/17): Differential und Integralrechnung 3
Dr. Erwin Schörner Klausurenkurs zum Staatsexamen (WS 206/7): Differential und Integralrechnung 3 3. (Herbst 20, Thema 3, Aufgabe 2) Gegeben ist für m R die Funktion f m : ], 2π[ R; f m (x) = Folgende
MehrAnwendungen der Differentialrechnung
KAPITEL 5 Anwendungen der Differentialrechnung 5.1 Maxima und Minima einer Funktion......................... 80 5.2 Mittelwertsatz.................................... 82 5.3 Kurvendiskussion..................................
Mehr(a), für i = 1,..., n.
.4 Extremwerte Definition Sei M R n eine Teilmenge, f : M R stetig, a M ein Punkt. f hat in a auf M ein relatives (oder lokales) Maximum bzw. ein relatives (oder lokales) Minimum, wenn es eine offene Umgebung
MehrLösungen zu Mathematik I/II
Prof. Dr. E. W. Farkas ETH Zürich, Februar 11 D BIOL, D CHAB Lösungen zu Mathematik I/II Aufgaben 1. 1 Punkte a Wir berechnen lim x x + x + 1 x + x 3 + x = 1. b Wir benutzen L Hôpital e x e x lim x sinx
MehrExtrema (Funktionen mit zwei Variablen)
Extrema (Funktionen mit zwei Variablen) Vorzeigeaufgaben: WS04/05 Aufgabe 4 HS11 Aufgabe 4 a) + b) Empfohlene Bearbeitungsreihenfolge: WS05/06 Aufgabe 5 b) WS06/07 Aufgabe 4 HS10 Aufgabe 1 b) + c) HS1
MehrExtrema von Funktionen mit zwei Variablen
Extrema von Funktionen mit zwei Variablen Es gilt der Satz: Ist an einer Stelle x,y ) f x x,y ) = und f y x,y ) = und besteht außerdem die Ungleichung f xx x,y )f yy x,y ) f xy x,y ) >, so liegt an dieser
MehrStaatsexamen Herbst 2017 Differential- und Integralrechnung, Thema I
Staatsexamen Herbst 17 Differential- und Integralrechnung, Thema I 1. a) Die Aussage ist wahr! Sei s R der Reihenwert der Reihe k=1 Da a n = s n s n 1 für n, ist also b) Die Aussage ist falsch! a k, also
MehrKlausur zu Analysis II - Lösungen
Mathematisches Institut der Heinrich-Heine-Universität Düsseldorf Dr. Axel Grünrock WS 1/11 11..11 Klausur zu Analysis II - Lösungen 1. Entscheiden Sie, ob die folgenden Aussagen richtig oder falsch sind.
MehrMathematik I Herbstsemester 2014 Kapitel 4: Anwendungen der Differentialrechnung
Mathematik I Herbstsemester 2014 Kapitel 4: Anwendungen der Differentialrechnung www.math.ethz.ch/education/bachelor/lectures/hs2014/other/mathematik1 BIOL Prof. Dr. Erich Walter Farkas http://www.math.ethz.ch/
MehrHöhere Mathematik 1 Übung 9
Aufgaben, die in der Präsenzübung nicht besprochen wurden, können in der darauf folgenden übung beim jeweiligen übungsleiter bzw. bei der jeweiligen übungsleiterin abgegeben werden. Diese Abgabe ist freiwillig
MehrKlausurenkurs zum Staatsexamen (WS 2015/16): Differential und Integralrechnung 3
Dr. Erwin Schörner Klausurenkurs zum Staatsexamen (WS 25/6): Differential und Integralrechnung 3 3. (Herbst 2, Thema 3, Aufgabe 2) Gegeben ist für m R die Funktion f m : ], 2π[ R; f m (x) = Folgende Tatsachen
MehrÜbungen zum Ferienkurs Analysis II 2014
Übungen zum Ferienkurs Analysis II 4 Probeklausur Allgemein Hinweise: Die Arbeitszeit beträgt 9 Minuten. Falls nicht anders angegeben, sind alle en ausführlich und nachvollziehbar zu begründen. Schreiben
Mehr4. Anwendung der Differentialrechnung: Kurvendiskussion 4.1. Maxima und Minima einer Funktion.
4. Anwendung der Differentialrechnung: Kurvendiskussion 4.1. Maxima und Minima einer Funktion. Definition 4.3. Es sei f : R D R eine auf D erklarte Funktion. Die Funktion f hat in a D eine globales oder
Mehr1 Umkehrfunktionen und implizite Funktionen
Mathematik für Physiker III WS 2012/2013 Freitag 211 $Id: implizittexv 18 2012/11/01 20:18:36 hk Exp $ $Id: lagrangetexv 13 2012/11/01 1:24:3 hk Exp hk $ 1 Umkehrfunktionen und implizite Funktionen 13
MehrFunktionen mehrerer Variabler
Funktionen mehrerer Variabler Fakultät Grundlagen Juli 2015 Fakultät Grundlagen Funktionen mehrerer Variabler Übersicht Funktionsbegriff 1 Funktionsbegriff Beispiele Darstellung Schnitte 2 Partielle Ableitungen
MehrHeinrich-Hertz-Oberschule, Berlin
Reellwertige Funktionen mehrerer Variabler Teilnehmer: Maximilian Ringleb Jakob Napiontek Kay Makowsky Mallku Schlagowski Trung Duc Nguyen Alexander Reinecke Herder-Oberschule, Berlin Heinrich-Hertz-Oberschule,
MehrMikroökonomik Prof. Dr. Stefan Klonner SoSe Übungsblatt 1
1 Funktionen Definition 1 (Funktion). Übungsblatt 1 Eine Funktion f(x) einer reellen Variable x mit Definitionsbereich D ist eine Regel, die jeder Zahl x in D eine reelle Zahl f(x) eindeutig zuordnet.
MehrAufgabensammlung zum UK Mathematische Optimierung
Aufgabensammlung zum UK Mathematische Optimierung Mehrdimensionale Analysis Stetigkeit. Man bestimme den natürlichen Definitionsbereich D f der folgenden Funktionen f: a) f(x, y) = ln(x y ) b) f(x, y)
MehrSchwerpunkte des Kapitels Differentialrechnung für skalare Felder Integralrechnung für skalare Felder Kurvenintegrale. Aufgabe 9.2 Aufgabe 9.
9. Mehrdimensionale Analysis 1/42 9. Mehrdimensionale Analysis Differentialrechnung für skalare Felder 2/42 Schwerpunkte des Kapitels Differentialrechnung für skalare Felder Integralrechnung für skalare
MehrNachklausur Analysis 2
Nachklausur Analysis 2. a) Wie ist der Grenzwert einer Folge in einem metrischen Raum definiert? Antwort: Se (a n ) n N eine Folge in dem metrischen Raum (M, d). Diese Folge besitzt den Grenzwert g M,
MehrTechnische Universität München Zentrum Mathematik. Übungsblatt 4
Technische Universität München Zentrum Mathematik Mathematik (Elektrotechnik) Prof. Dr. Anusch Taraz Dr. Michael Ritter Übungsblatt 4 Hausaufgaben Aufgabe 4. Gegeben sei die Funktion f : D R mit f(x) :=
MehrHTWD, FB Informatik/Mathematik Prof. Dr. M. Voigt. Mathematik II für Bauingenieure. (f) 4 sin x cos 5 x dx. 3 x e x2 dx (i) e 2x 1 dx.
HTWD, FB Informatik/Mathematik Prof. Dr. M. Voigt Mathematik II Mathematik II für Bauingenieure Wiederholungsaufgaben zur Prüfungsklausur im Juli 2007 1 Integralrechnung Aufgabe 1 : Berechnen Sie die folgenden
MehrMathematischer Vorkurs NAT-ING II
Mathematischer Vorkurs NAT-ING II (02.09.2013 20.09.2013) Dr. Jörg Horst WS 2013-2014 Mathematischer Vorkurs TU Dortmund Seite 1 / 252 Kapitel 7 Differenzierbarkeit Mathematischer Vorkurs TU Dortmund Seite
MehrTU Dresden Fachrichtung Mathematik Institut für Numerische Mathematik 1. Dr. M. Herrich SS 2017
TU Dresden Fachrichtung Mathematik Institut für Numerische Mathematik Prof. Dr. K. Eppler Institut für Numerische Mathematik Dr. M. Herrich SS 207 Aufgabe Gegeben sei die Funktion f : R 2 R mit Übungen
MehrThema14 Der Satz über inverse Funktionen und der Satz über implizite Funktionen
Thema14 Der Satz über inverse Funktionen und der Satz über implizite Funktionen In diesem Kapitel betrachten wir die Invertierbarkeit von glatten Abbildungen bzw. die Auflösbarkeit von impliziten Gleichungen.
Mehrf(x, y) = x 2 4x + y 2 + 2y
7. Februar Lösungshinweise Theorieteil Aufgabe : Bestimmen Sie die Niveaumengen (Höhenlinien) der Funktion f(x, y) = x 4x + y + y und skizzieren Sie das zugehörige Höhenlinienbild im kartesischen Koordinatensystem
MehrVorlesung: Analysis II für Ingenieure. Wintersemester 09/10. Michael Karow. Themen: Taylor-Entwicklung und lokale Extrema
Vorlesung: Analysis II für Ingenieure Wintersemester 09/10 Michael Karow Themen: Taylor-Entwicklung und lokale Extrema Motivierendes Beispiel: die Funktion f(x, y) = x(x 1) 2 2 y 2. Dieselbe Funktion von
Mehrf f(x ɛξ) f(x) 0, d.h. f (x)ξ = 0 für alle ξ B 1 (0). Also f (x) = 0. In Koordinaten bedeutet dies gerade, dass in Extremstellen gilt: f(x) = 0.
Mehrdimensionale Dierenzialrechnung 9 Optimierung 9 Optimierung Definition Seien U R n oen, f : U R, x U x heiÿt lokales Maximum, falls eine Umgebung V U von x existiert mit y V : fx fy x heiÿt lokales
MehrSerie 3. z = f(x, y) = 9 (x 2) 2 (y 3) 2 z 2 = 9 (x 2) 2 (y 3) 2, z 0 9 = (x 2) 2 + (y 3) 2 + z 2, z 0.
Analysis D-BAUG Dr Cornelia Busch FS 2016 Serie 3 1 a) Zeigen Sie, dass der Graph von f(x, y) = 9 (x 2) 2 (y 3) 2 eine Halbkugel beschreibt und bestimmen Sie ihren Radius und ihr Zentrum z = f(x, y) =
MehrAnleitungsaufgaben zu. Analysis III für Studierende der Ingenieurwissenschaften
Fachbereich Mathematik der Universität Hamburg WiSe 2011/12 Dr. K. Rothe Anleitungsaufgaben zu Analysis III für Studierende der Ingenieurwissenschaften Aufgabe 1: Für die folgenden Funktionen f : IR 2
MehrD-MAVT/D-MATL Analysis I HS 2017 Dr. Andreas Steiger. Lösung - Serie 5. x 1 2x 3 = lim 6x
D-MAVT/D-MATL Analysis I HS 07 Dr. Andreas Steiger Lösung - Serie 5. MC-Aufgaben Online-Abgabe. Durch zweifache Anwendung der Regel von Bernoulli-de l Hôpital folgt Stimmt diese Überlegung? lim x x 3 +
MehrExtrema von Funktionen in zwei Variablen
Wirtschaftswissenschaftliches Zentrum Universität Basel Mathematik für Ökonomen 1 Dr. Thomas Zehrt Extrema von Funktionen in zwei Variablen Literatur: Gauglhofer, M. und Müller, H.: Mathematik für Ökonomen,
MehrPrüfungsklausur Höhere Mathematik II (20. Juli 2005) - Lösungen zum Theorieteil - für MB, EC, TeM, FWK, KGB, BGi, WiW, GtB, Ma, WWT, ESM
Prüfungsklausur Höhere Mathematik II (2. Juli 25) für MB, EC, TeM, FWK, KGB, BGi, WiW, GtB, Ma, WWT, ESM - Lösungen zum Theorieteil - Aufgabe : Sei f(x, y) eine in einem Gebiet zweimal stetig differenzierbare
MehrMusterlösung Klausur zu Analysis II. Verständnisteil
Technische Universität Berlin SS 2009 Institut für Mathematik 20.07.2009 Prof. Dr. R. Schneider Fritz Krüger Sebastian Holtz Musterlösung Klausur zu Analysis II Verständnisteil 1. (a) Sei D R n konvex
MehrFerienkurs der TU München- - Analysis 2 Funktionen in mehreren Variablen Vorlesung
Ferienkurs der TU München- - Analysis 2 Funktionen in mehreren Variablen Vorlesung Jonas J. Funke 30.08.2010-03.09.2010 Inhaltsverzeichnis 1 Funktionen in mehreren Variablen 3 2 Partielle Differentiation
MehrProbeklausur Höhere Mathematik II für Elektrotechniker
I. Bouw.7.8 U. Hackstein Probeklausur Höhere Mathematik II für Elektrotechniker Es gibt 5 Punkte pro Teilaufgabe, also insgesamt 7 Punkte. Aufgabe. Skizzieren Sie folgenden Bereich: D = {(x, y) R x + y
MehrMathematik I Internationales Wirtschaftsingenieurwesen
Mathematik I Internationales Wirtschaftsingenieurwesen Funktionen mit mehreren reellen Variablen 18.11.08 Beispiel: Funktionsgebirge Das Beispiel zeigt die Funktion z = y sin(x 2 ) Schnittkurven: Beispiel
MehrMultivariate Analysis
Kapitel Multivariate Analysis Josef Leydold c 6 Mathematische Methoden I Multivariate Analysis / 38 Lernziele Funktionen in mehreren Variablen Graph und Niveaulinien einer Funktion in zwei Variablen Partielle
MehrExtrema von Funktionen mit Nebenbedingung
Wirtschaftswissenschaftliches Zentrum Universität Basel Mathematik für Ökonomen 1 Dr. Thomas Zehrt Extrema von Funktionen mit Nebenbedingung Literatur: Gauglhofer, M. und Müller, H.: Mathematik für Ökonomen,
MehrMusterlösung zu den Übungen zur Vorlesung Mathematik für Physiker II. x 2
Musterlösung zu den Übungen zur Vorlesung Mathematik für Physiker II Wiederholungsblatt: Analysis Sommersemester 2011 W. Werner, F. Springer erstellt von: Max Brinkmann Aufgabe 1: Untersuchen Sie, ob die
Mehr1.6 Implizite Funktionen
1 1.6 Implizite Funktionen Wir werden uns jetzt mit nichtlinearen Gleichungen beschäftigen, f(x) = 0, wobei f = (f 1,..., f m ) stetig differenzierbar auf einem Gebiet G R n und m < n ist. Dann hat man
MehrMathematik 3 für Informatik
Gunter Ochs Wintersemester 5/6 Mathematik 3 für Informatik Lösungen zum Hausaufgabenblatt Lösungshinweise ohne Garnatie auf Fehlerfreiheit c 5. Berechnen Sie die folgenden unbestimmten Integrale: a x 4
MehrKommentierte Musterlösung zur Klausur HM II für Naturwissenschaftler
Kommentierte Musterlösung zur Klausur HM II für Naturwissenschaftler Sommersemester 23 (5.8.23). Gegeben seien die Matrizen A = 2 3 3 und B = 5 2 5 (a) Bestimmen Sie die Eigenwerte von A und B sowie die
MehrMathematik für Studierende der Biologie Wintersemester 2017/18. Grundlagentutorium 4 Lösungen
Mathematik für Studierende der Biologie Wintersemester 207/8 Grundlagentutorium 4 Lösungen Sebastian Groß Termin Mittwochs 5:45 7:45 Großer Hörsaal Biozentrum (B00.09) E-Mail gross@bio.lmu.de Sprechzeiten
MehrHöhere Mathematik für Ingenieure 2
Prüfungklausur (B) zum Modul Höhere Mathematik für Ingenieure 2 25. Juli 29, 3. - 7. Uhr (2.Termin) Aufgabe : - Lösungen zum Theorieteil - Geben Sie eine Funktion f : R 2 R an, für die die Niveaumenge
MehrLUDWIG-MAXIMILIANS-UNIVERSITÄT MÜNCHEN. 13. Übung/Lösung Mathematik für Studierende der Biologie
LUDWIG-MAXIMILIANS-UNIVERSITÄT MÜNCHEN FAKULTÄT FÜR BIOLOGIE Prof. Andreas Herz, Dr. Stefan Häusler email: haeusler@biologie.uni-muenchen.de Department Biologie II Telefon: 89-8-748 Großhadernerstr. Fax:
MehrFunktionen untersuchen
Funktionen untersuchen Mögliche Fragestellungen Definition: lokale und globale Extrema Monotonie und Extrema Notwendige Bedingung für Extrema Hinreichende Kriterien, Vergleich Krümmungsverhalten Neumann/Rodner
MehrÜbungen zur Vorlesung Mathematik im Querschnitt Lösungsvorschlag
MATHEMATISCHES INSTITUT DER UNIVERSITÄT MÜNCHEN Dr. E. Schörner WS 06/7 Blatt 4 5..06 Übungen zur Vorlesung Mathematik im Querschnitt Lösungsvorschlag 3. Die gegebene Polynomfunktion f : R R, f(x, y) =
MehrReellwertige Funktionen mehrerer Veränderlicher
Reellwertige Funktionen mehrerer Veränderlicher Teilnehmer: Philipp Besel Joschka Braun Robert Courant Florens Greÿner Tim Jaschek Leroy Odunlami Gloria Xiao Heinrich-Hertz-Oberschule, Berlin Ludwigs-Georgs-Gymnasium,
MehrÜbung 5, Analytische Optimierung
Übung 5, 5.7.2011 Analytische Optimierung Aufgabe 5.1 Bei der Herstellung von Konserven werden für Boden und Deckel bzw. für den Konservenmantel verschiedene Materialien verwendet, die g 1 = bzw. g 2 =
Mehr