Quantengraphen. Sebastian Haeseler Technische Universität Chemnitz. Abstrakte Versionen klassischer. Ungleichungen und Anwendungen auf
|
|
- Elsa Sophia Linden
- vor 5 Jahren
- Abrufe
Transkript
1 Technische Universität Chemnitz
2 Gliederung
3 Gliederung
4 Gliederung
5 Gliederung
6 Gliederung
7 Ein metrischer Graph X Γ besteht aus einer abzählbaren Menge V = {v i }, die Knoten einer abzählbaren Menge E = {e i }, die Kanten einer Abbildung l : E (0, ], die jeder Kante ihre Länge zuordnet einer Abbildung i : E V, die jeder Kante den Anfangspunkt zuordnet einer Abbildung j : E \ {e l(e) = } V, die jeder Kante (endlicher Länge) den Endpunkt zuordnet
8 Ein metrischer Graph X Γ besteht aus einer abzählbaren Menge V = {v i }, die Knoten einer abzählbaren Menge E = {e i }, die Kanten einer Abbildung l : E (0, ], die jeder Kante ihre Länge zuordnet einer Abbildung i : E V, die jeder Kante den Anfangspunkt zuordnet einer Abbildung j : E \ {e l(e) = } V, die jeder Kante (endlicher Länge) den Endpunkt zuordnet Um von einem metrischen Graphen sprechen zu können, fehlt nur noch eine Metrik.
9 Metrische Graphen Dazu benötigen wir die folgende Einschränkung an die Knotengrade: v V : d v := {e E v {i(e), j(e)}} <.
10 Metrische Graphen Dazu benötigen wir die folgende Einschränkung an die Knotengrade: v V : d v := {e E v {i(e), j(e)}} <. Eine Metrik kann damit als geodätischer Abstand definiert werden: d : X Γ X Γ [0, ), d(x, y) := inf p P L(p)
11 Metrische Graphen Dazu benötigen wir die folgende Einschränkung an die Knotengrade: v V : d v := {e E v {i(e), j(e)}} <. Eine Metrik kann damit als geodätischer Abstand definiert werden: d : X Γ X Γ [0, ), d(x, y) := inf p P L(p) Damit ist klar was unter der Stetigkeit von Funktionen auf X Γ zu verstehen ist.
12 Metrische Graphen Dazu benötigen wir die folgende Einschränkung an die Knotengrade: v V : d v := {e E v {i(e), j(e)}} <. Eine Metrik kann damit als geodätischer Abstand definiert werden: d : X Γ X Γ [0, ), d(x, y) := inf p P L(p) Damit ist klar was unter der Stetigkeit von Funktionen auf X Γ zu verstehen ist. Um eine Funktion auf X Γ integrieren zu können, integriert man diese kantenweise woraus sich sofort ergibt, dass L p (X Γ ) = e E L p (0, l(e)).
13 Ein Quantengraph ist ein metrischer Graph auf dem die folgende Form definiert ist: wobei D = D(E) = W 1,2 0 (X Γ ) := W 1,2 (X Γ ) C 0 (X Γ ), E : D D, E(u, v) := e E(u e v e) W 1,2 (X Γ ) := {u C(X Γ ) u 2 E := u E(u) < }.
14 Ein Quantengraph ist ein metrischer Graph auf dem die folgende Form definiert ist: wobei D = D(E) = W 1,2 0 (X Γ ) := W 1,2 (X Γ ) C 0 (X Γ ), E : D D, E(u, v) := e E(u e v e) W 1,2 (X Γ ) := {u C(X Γ ) u 2 E := u E(u) < }. Dies ist eine stark-lokale, reguläre Dirichletform mit dem Energiemaß dγ(u, v) = e E u e(π e (x)) v e(π e (x)) dm e (x).
15 Mit der Voraussetzung d v < kann damit die Gültigkeit folgender Ungleichung gezeigt werden.
16 Mit der Voraussetzung d v < kann damit die Gültigkeit folgender Ungleichung gezeigt werden. Satz Für alle u W 1,2 0 (X Γ ) gilt u c u E wobei c > 0 nur vom Durchmesser des Graphen anhängt. diam(x Γ ) := sup{d(x, y) x, y X Γ }
17 Beschränkte Geometrie Für die folgenden Resultate sind noch zwei Einschränkungen an den von nöten.
18 Beschränkte Geometrie Für die folgenden Resultate sind noch zwei Einschränkungen an den von nöten. Die Knotengrade sind gleichmäßig nach oben beschränkt, d.h. d Γ N v V : d v d Γ.
19 Beschränkte Geometrie Für die folgenden Resultate sind noch zwei Einschränkungen an den von nöten. Die Knotengrade sind gleichmäßig nach oben beschränkt, d.h. d Γ N v V : d v d Γ. Die Längen der Kanten sind gleichmäßig nach unten beschränkt, d.h. inf l(e) l Γ > 0. e E
20 Volume-Doubling Satz Das Tripel (X Γ, d, m) ist ein Raum homogenen Types, d.h. m hat die Volume-Doubling Eigenschaft 0 < m(b(x, 2r)) c 0 m(b(x, r)) < mit c d Γ 2 für alle x X Γ und 0 < r l Γ 4. Insbesondere gilt m(b(x, r)) 2m(B(x, s)) ( ) r ν s für 0 < s < r l Γ 2 und ν = log c 0 log 2.
21 Satz Für r l Γ 2, x 0 X Γ und u W 1,2 loc (X Γ) gilt ˆ ˆ u(x) u B 2 dm(x) c 1 r 2 B(x 0,r) B(x 0,r) dγ(u(x)) mit c 1 16dΓ 2, wobei mit u B := ffl u(x) dm(x) := 1 m(b) u(x) dm(x) der Mittelwert B B der Funktion u auf B = B(x 0, r) bezeichnet wird.
22 Aufgabenstellung Uns interessieren nun Eigenschaften von Minimierern u von E in offenen Teilmengen X 0 X Γ, d.h. Funktionen u W 1,2 loc (X 0) so dass für alle φ W 1,2 (X 0 ) mit supp φ X 0 ˆ ˆ dγ(u) dγ(u + φ) X 0 X 0 gilt. Dies ist dazu äquivalent, dass u eine schwache Lösung im Sinne der folgenden Definition ist:
23 Aufgabenstellung Definition Sei X 0 X Γ offen und u W 1,2 loc (X 0), u 0. Bezeichnen u als schwache Sub-, bzw. Superlösung falls für alle v W 1,2 0 (X 0 ), v 0 gilt, dass E(u, v) 0 bzw. E(u, v) 0 gilt. Als schwache Lösung wird u bezeichnet, falls u zugleich schwache Sub- und Superlösung ist.
24 Satz Sei u 0 ein schwache Lösung in B(x, 2r), wobei x X Γ und 0 < 2r < l Γ 4. Dann gilt sup u C inf u, B(x,r) B(x,r) wobei C nur vom Parameter d Γ abhängt.
25 Satz Sei u 0 ein schwache Lösung in B(x, 2r), wobei x X Γ und 0 < 2r < l Γ 4. Dann gilt sup u C inf u, B(x,r) B(x,r) wobei C nur vom Parameter d Γ abhängt. Insbesondere gilt, falls u schwache Lösung in X X Γ offen ist, dass für jede relativ kompakte und zusammenhängende Teilmenge X 0 X die sup u C inf u X 0 X 0 gilt, wobei diese Konstante C zusätzlich auch von X 0 abhängt.
26 Bemerkungen zum Beweis Der Beweis beruht auf der Gültigkeit der beiden Moserschen Abschätzungen
27 Bemerkungen zum Beweis Der Beweis beruht auf der Gültigkeit der beiden Moserschen Abschätzungen sup u C B(x,r) ( B(x, 5 4 r) u(x) p dm(x) ) 1 p gilt für schwache Sublösungen u, p > 1 und C hängt nur von d Γ und p ab;
28 Bemerkungen zum Beweis Der Beweis beruht auf der Gültigkeit der beiden Moserschen Abschätzungen sup u C B(x,r) ( B(x, 5 4 r) u(x) p dm(x) ) 1 p gilt für schwache Sublösungen u, p > 1 und C hängt nur von d Γ und p ab; ( B(x, 5 4 r) u(x) p dm(x) ) 1 p C inf u B(x,r) gilt für schwache Superlösungen u, p < nur von d Γ und p ab; ν ν 2 und C hängt
29 Bemerkungen zum Beweis Deren Beweis wiederum basiert auf der Moserschen Iterationstechnik, deren Herz folgende Iterationsungleichung darstellt Bs u 2ν ν 2 p dm ν 2 ν c γbr u p dm, mit 0 < s < r, die für schwache Sublösungen u 0 und p > 1, und für schwache Superlösungen u 0 und p < 1 gilt.
30 Ein kleiner Frage: Wann gilt die auf beliebig großen Kugeln?
31 Ein kleiner Frage: Wann gilt die auf beliebig großen Kugeln? Dies hätte folgende Liouville-Eigenschaft als Konsequenz
32 Ein kleiner Frage: Wann gilt die auf beliebig großen Kugeln? Dies hätte folgende Liouville-Eigenschaft als Konsequenz Satz Jede beschränkte schwache Lösung auf dem gesamten Graphen X Γ ist konstant.
33 Ein kleiner Frage: Wann gilt die auf beliebig großen Kugeln? Dies hätte folgende Liouville-Eigenschaft als Konsequenz Satz Jede beschränkte schwache Lösung auf dem gesamten Graphen X Γ ist konstant. Dazu müssten Volume-Doubling Eigenschaft und die ebenfalls auf beliebig großen Kugeln erfüllt sein. Allerdings sind die Voraussetzungen der gleichmäßigen oberen Schranke der Knotengrade und eine untere Schranke der Kantenlängen nicht ausreichend.
34 Vielen Dank für Ihre Aufmerksamkeit
Quantengraphen. Sebastian Haeseler Technische Universität Chemnitz. Abstrakte Versionen klassischer. Ungleichungen und Anwendungen auf
en und Technische Universität Chemnitz en und 02.10.2009 Gliederung en und Gliederung en und Gliederung en und Gliederung en und Definition Ein metrischer Graph X Γ besteht aus en und Definition Ein metrischer
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
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
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.
MehrZahlen und metrische Räume
Zahlen und metrische Räume Natürliche Zahlen : Die natürlichen Zahlen sind die grundlegendste Zahlenmenge, da man diese Menge für das einfache Zählen verwendet. N = {1, 2, 3, 4,...} Ganze Zahlen : Aus
Mehr(c) (a) X ist abgeschlossen. X = A,wobeiderDurchschnittüberalleabgeschlossenenMengengebildet wird, die X enthalten. (d) (e)
27 15. Metrische Räume Mit Hilfe einer Norm können wir den Abstand x y zweier Punkte x, y messen. Eine Metrik ist eine Verallgemeinerung dieses Konzepts: 15.1. Metriken. Es sei M eine beliebige Menge.
MehrÜbungsblatt 2 - Analysis 2, Prof. G. Hemion
Tutor: Martin Friesen, martin.friesen@gmx.de Übungsblatt 2 - Analysis 2, Prof. G. Hemion Um die hier gestellten Aufgaben zu lösen brauchen wir ein wenig Kentnisse über das Infimum bzw. Supremum einer Menge.
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.
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
MehrDie Topologie von R, C und R n
Die Topologie von R, C und R n Für R haben wir bereits eine Reihe von Strukturen kennengelernt: eine algebraische Struktur (Körper), eine Ordnungsstruktur und eine metrische Struktur (Absolutbetrag, Abstand).
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
MehrHöhere Mathematik I für die Fachrichtung Informatik Lösungsvorschlag zum Präsenzübungsblatt
KARLSRUHER INSTITUT FÜR TECHNOLOGIE INSTITUT FÜR ANALYSIS Dr. Christoph Schmoeger Heiko Hoffmann WS 2013/14 24.10.2013 Höhere Mathematik I für die Fachrichtung Informatik Lösungsvorschlag zum Präsenzübungsblatt
MehrÜbungen zur Vorlesung. Einführung in Dynamische Systeme. Musterlösungen zu Aufgabenblatt 8
Prof. Roland Gunesch Sommersemester 2010 Übungen zur Vorlesung Einführung in Dynamische Systeme Musterlösungen zu Aufgabenblatt 8 Aufgabe 1: Sei (X, d) ein kompakter metrischer Raum. Die Hausdorff-Metrik
MehrAufgabensammlung Grundbegriffe der Topologie
Aufgabensammlung Grundbegriffe der Topologie Günther Hörmann, Roland Steinbauer Die vorliegende Aufgabensammlung dient als Grundlage für die Übungen zu Grundbegriffe der Topologie, das die gleichnamige
MehrTopologische Grundbegriffe II. Inhaltsverzeichnis
Vortrag zum Seminar zur Analysis, 03.05.2010 Dennis Joswig, Florian Goy Aufbauend auf den Resultaten des Vortrages Topologische Grundbegriffe I untersuchen wir weitere topologische Eigenschaften von metrischen
MehrDefinition Eine Metrik d auf der Menge X ist eine Abbildung d : X X IR
0 Inhaltsverzeichnis 1 Metrik 1 1.1 Definition einer Metrik............................. 1 1.2 Abstand eines Punktes von einer Menge................... 1 1.3 Einbettung eines metrischen Raumes in einen
MehrSatz Eine Teilmenge U von M ist genau dann offen, wenn jeder Punkt von U innerer Punkt ist. U x, und U ist als Vereinigung offener Mengen offen.
Ergänzungen zu offenen und abgeschlossenen Mengen Definition Ist L Teilmenge eines topologischen Raums M, so heißt x L innerer Punkt von L, wenn es eine offene Umgebung von x gibt, die ganz in L liegt.
MehrMetrische Räume. Kapitel Begriff des metrischen Raumes
Kapitel 8 Metrische Räume 8.1 Begriff des metrischen Raumes Bemerkung 8.1 Motivation. In diesem Abschnitt wird der Begriff des Abstandes zwischen reellen Zahlen verallgemeinert. Das ist notwendig, um Analysis
MehrUltrametrik. Christian Semrau Metrische Räume
Ultrametrik Christian Semrau 05.11.2002 Inhaltsverzeichnis 1 Metrische Räume 1 1.1 Definition der Metrik.................................. 1 1.2 Offene und abgeschlossene Mengen..........................
MehrDefinition 3.1. Sei A X. Unter einer offenen Überdeckung von A versteht man eine Familie (U i ) i I offener Mengen U i X mit U i
3 Kompaktheit In der Analysis I zeigt man, dass stetige Funktionen f : [a, b] R auf abgeschlossenen, beschränkten Intervallen [a, b] gleichmäßig stetig und beschränkt sind und dass sie ihr Supremum und
MehrHausdorff-Maß und Hausdorff-Dimension. Jens Krüger
Hausdorff-Maß und Hausdorff-Dimension Jens Krüger Inhaltsverzeichnis 1 Einleitung 2 2 Grundlagen aus der Maßtheorie 3 3 Die Konstruktion des Hausdorff-Maßes 4 4 Eigenschaften des Hausdorff-Maßes und Hausdorff-Dimension
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
MehrZahlen und metrische Räume
Zahlen und metrische Räume Natürliche Zahlen : Die natürlichen Zahlen sind die grundlegendste Zahlenmenge, da man diese Menge für das einfache Zählen verwendet. N = {1, 2, 3, 4,...} bzw. N 0 = {0, 1, 2,
MehrDas Lebesgue-Maß im R p
Das Lebesgue-Maß im R p Wir werden nun im R p ein metrisches äußeres Maß definieren, welches schließlich zum Lebesgue-Maß führen wird. Als erstes definieren wir das Volumen von Intervallen des R p. Seien
MehrMetrische äußere Maße, Borel-Maße
Metrische äußere Maße, Borel-Maße Zum einen haben wir mit dem Fortsetzungssatz gesehen, dass man mit einem äußeren Maß (auf P(X) ) stets eine σ-algebra und ein Maß auf dieser bekommt. Liegt nun ein metrischer
MehrÜbungen zu Grundbegriffe der Topologie
Übungen zu Grundbegriffe der Topologie A. Čap Wintersemester 2018 (1) Wiederholen Sie die Definition des Durchschnittes i I A i einer beliebigen Familie {A i : i I} von Mengen und zeigen Sie, dass für
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
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
MehrTopologie - Übungsblatt 1
1 Topologie - Übungsblatt 1 1. Sei τ die cofinite Topologie auf einer Menge X. Man zeige: i) Ist X abzählbar, dann ist (X, τ) ein A 2 -Raum. ii) Ist X überabzählbar, dann ist (X, τ) kein A 1 -Raum. 2.
Mehr( ) ( ) < b k, 1 k n} (2) < x k
Technische Universität Dortmund Fakultät für Mathematik Proseminar Analysis Prof. Dr. Röger Benjamin Czyszczon Satz von Heine Borel Gliederung 1. Zellen und offene Überdeckungen 2. Satz von Heine Borel
Mehr6.1 Zerlegungen Ober- und Unterintegrale Existenz des Integrals
Kapitel 6 Das Riemann-Integral In diesem Abschnitt wollen wir einen Integralbegriff einführen. Dieser Integralbegriff geht auf Riemann 1 zurück und beruht auf einer naheliegenden Anschauung. Es wird sich
Mehr2. Stetige lineare Funktionale
-21-2. Stetige lineare Funktionale Die am Ende von 1 angedeutete Eigenschaft, die ein lineares Funktional T : D(ú) 6 verallgemeinerten Funktion macht, ist die Stetigkeit von T in jedem n 0 0 D(ú). Wenn
MehrDer n-dimensionale Raum
Der n-dimensionale Raum Mittels R kann nur eine Größe beschrieben werden. Um den Ort eines Teilchens im Raum festzulegen, werden schon drei Größen benötigt. Interessiert man sich für den Bewegungszustand
MehrMerkblatt zur Funktionalanalysis
Merkblatt zur Funktionalanalysis Literatur: Hackbusch, W.: Theorie und Numerik elliptischer Differentialgleichungen. Teubner, 986. Knabner, P., Angermann, L.: Numerik partieller Differentialgleichungen.
MehrLineare Algebra und analytische Geometrie II
Prof. Dr. H. Brenner Osnabrück SS 2018 Lineare Algebra und analytische Geometrie II Vorlesung 52 Auf dem R n gibt es sehr viele verschiedene Normen, allerdings hängen sehr viele wichtige Begriffe wie die
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
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
Mehr1 0, x C X (A). = 1 χ A(x).
Aufgabe 1 a) Wir müssen nur zeigen, dass χ A B (x) = χ A (x) χ B (x) für alle x X gilt. (Dass χ A χ B Abbildung von X in {0, 1} ist, ist klar.) Sei also x X beliebig. Fall 1: x A B. Dies bedeutet x A und
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:
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
MehrLineare Algebra und analytische Geometrie II
Prof. Dr. H. Brenner Osnabrück SS 2016 Lineare Algebra und analytische Geometrie II Auf dem R n gibt es sehr viele verschiedene Normen, allerdings hängen sehr viele wichtige Begriffe wie die Konvergenz
Mehr10 Der Integralsatz von Gauß
10 Der Integralsatz von Gauß In diesem Abschnitt beweisen wir den Integralsatz von Gauß, die mehrdimensionale Verallgemeinerung des Hauptsatzes der Differential- und Integralrechnung. Aussage des Satzes
MehrCauchy-Folgen und Kompaktheit. 1 Cauchy-Folgen und Beschränktheit
Vortrag zum Seminar zur Analysis, 10.05.2010 Michael Engeländer, Jonathan Fell Dieser Vortrag stellt als erstes einige Sätze zu Cauchy-Folgen auf allgemeinen metrischen Räumen vor. Speziell wird auch das
Mehr10 Untermannigfaltigkeiten
10. Untermannigfaltigkeiten 1 10 Untermannigfaltigkeiten Definition. Eine Menge M R n heißt k-dimensionale Untermannigfaltigkeit des R n, 1 k n, falls es zu jedem a M eine offene Umgebung U R n von a und
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
Mehr4 Holomorphie-Konvexität. Definition Satz. 42 Kapitel 2 Holomorphiegebiete
42 Kapitel 2 Holomorphiegebiete 4 Holomorphie-Konvexität Wir wollen weitere Beziehungen zwischen Pseudokonvexität und affiner Konvexität untersuchen. Zunächst stellen wir einige Eigenschaften konvexer
MehrKompakte Mengen und Räume
1 Analysis I für Physiker WS 2005/06 Kompakte Mengen und Räume Seien (M, d) ein metrischer Raum und K M. Definition (i) K heißt kompakt, falls {x k } K = TF {x kj } {x k } : x kj x K. (ii) K heißt relativ
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
MehrTopologische Grundbegriffe I. 1 Offene und Abgeschlossene Mengen
Topologische Grundbegriffe I Vortrag zum Proseminar Analysis, 26.04.2010 Nina Neidhardt und Simon Langer Im Folgenden soll gezeigt werden, dass topologische Konzepte, die uns schon für die Reellen Zahlen
MehrSymmetrische Ableitungen von Massen
Symmetrische Ableitungen von Massen Hyuksung Kwon 5. Juni 203 Inhaltsverzeichnis Einführung 2 Hardy-Littlewood Maximaloperator 2 3 Symmetrische Ableitung vom positiven Maß 7 Einführung Definition. (Borelmaß
Mehrn A n = A ist nun folgendermaßen:
Aufgabe 3. Sei (X, d) ein beschränkter metrischer Raum, d.h. es gibt ein c > 0 mit d(x, y) c für alle x, y X. Bezeichne T (X) die Menge aller abgeschlossenen nichtleeren Teilmengen von X. Für A, B T (X)
MehrHawkes Prozesse Grundlagen
Hawkes Prozesse Grundlagen Im Folgenden sei (Ω, F, F, P) eine stochastische Basis. Das heißt F = (F t ) t ist eine rechtsstetige Filtration mit F t F für alle t und P ein Wahrscheinlichkeitsmaß auf dem
MehrProf. Dr. H. Garcke, D. Depner WS 2009/10 NWF I - Mathematik Universität Regensburg. Analysis III
Prof. Dr. H. Garcke, D. Depner WS 2009/10 NWF I - Mathematik 18.11.2009 Universität Regensburg Analysis III Verbesserung der Zusatzaufgabe von Übungsblatt 4 Zusatzaufgabe Wir definieren die Cantormenge
MehrCarsten, Schubert Laplace-Operatoren auf Quantengraphen
Fakultät für Mathematik Professur für Analysis Diplomarbeit Laplace-Operatoren auf Quantengraphen Carsten Schubert Chemnitz, den 13. November 006 Betreuer: Prof. Peter Stollmann PD Daniel Lenz Carsten,
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
MehrÜbungen Analysis I WS 03/04
Blatt Abgabe: Mittwoch, 29.0.03 Aufgabe : Beweisen Sie, daß für jede natürliche Zahl n gilt: n ( ) n (x + y) n = x i y n i, i (b) n ν 2 = ν= i=0 n(n + )(2n + ), 6 (c) 2 3n ist durch 7 teilbar. Aufgabe
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
MehrDifferentialgeometrie II (Flächentheorie) WS
Differentialgeometrie II (Flächentheorie) WS 2013-2014 Lektion 9 18. Dezember 2013 c Daria Apushkinskaya 2013 () Flächentheorie: Lektion 9 18. Dezember 2013 1 / 17 9. Einführung in der innere Geometrie
MehrAnalysis I - Stetige Funktionen
Kompaktheit und January 13, 2009 Kompaktheit und Funktionengrenzwert Definition Seien X, d X ) und Y, d Y ) metrische Räume. Desweiteren seien E eine Teilmenge von X, f : E Y eine Funktion und p ein Häufungspunkt
MehrMathematik I für Studierende der Geophysik/Ozeanographie, Meteorologie und Physik Vorlesungsskript
Mathematik I für Studierende der Geophysik/Ozeanographie, Meteorologie und Physik Vorlesungsskript Janko Latschev Fachbereich Mathematik Universität Hamburg www.math.uni-hamburg.de/home/latschev Hamburg,
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,
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
MehrMathematik III. Vorlesung 74. Folgerungen aus dem Satz von Fubini. (( 1 3 x3 1 2 x2 y +2y 3 x) 1 2)dy. ( y +2y y +4y3 )dy
Prof. Dr. H. Brenner Osnabrück WS 2010/2011 Mathematik III Vorlesung 74 Folgerungen aus dem Satz von Fubini Beispiel 74.1. Wir wollen das Integral der Funktion f :R 2 R, (x,y) x 2 xy +2y 3, über dem Rechteck
Mehr8.1. DER RAUM R N ALS BANACHRAUM 17
8.1. DER RAUM R N ALS BANACHRAUM 17 Beweis. Natürlich ist d 0 und d(x, y) = 0 genau dann, wenn x = y. Wegen (N2) ist x = x und damit d(x, y) = d(y, x). Die letzte Eigenschaft einer Metrik schließt man
MehrProbeklausur zur Analysis 2, SoSe 2017
BERGISCHE UNIVERSITÄT WUPPERTAL 21717 Fakultät 4 - Mathematik und Naturwissenschaften Prof N V Shcherbina Dr T P Pawlaschyk wwwkanauni-wuppertalde Probeklausur zur Analysis 2, SoSe 217 Hinweis Die Lösungen
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)
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
MehrD-MATH Topologie FS 15 Theo Bühler. Musterlösung 11. d(x, y) := n 0. 2 n d n (x n, y n ),
D-MATH Topologie FS 15 Theo Bühler Musterlösung 11 1. a) Da (C n, d n ) kompakt ist, nimmt die stetige Funktion d n : C n C n [0, ), (x, y) d(x, y) ihr Maximum diam C n an. Ersetzen wir d n durch d n =
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)
MehrBlockseminar Ergodentheorie und Dynamische Systeme
Blockseminar Ergodentheorie und Dynamische Systeme Partielle Hyperbolizität und 8.09.-12.09.08 1 Partielle Hyperbolizität 2 von Anosov-Diffeomorphismen Klassifikation dynamischer Systeme Wie verhält sich
MehrSeminar Optimierung und optimale Steuerung
Seminar Optimierung und optimale Steuerung am 28.06.2008 Thema: Nicht-kooperative n-personen-spiele Martin Schymalla 27. Juni 2008 Gliederung 1 1 Cournot-Duopol 2 2 n-personen-spiele 3 3 Mengenwertige
MehrSeminar Gewöhnliche Differentialgleichungen
Seminar Gewöhnliche Differentialgleichungen Dynamische Systeme I 1 Einleitung 1.1 Nichtlineare Systeme In den vorigen Vorträgen haben wir uns mit linearen Differentialgleichungen beschäftigt. Nun werden
MehrReelle Analysis. Vorlesungsskript. Enno Lenzmann, Universität Basel. 11. Oktober 2013
Reelle Analysis Vorlesungsskript Enno Lenzmann, Universität Basel 11. Oktober 2013 3 Fortsetzung von Prämassen zu Massen Der Begriff des Prämasses ist nicht ausreichend, um eine geschmeidige Integrationstheorie
Mehr2.3 Eigenschaften linearer Operatoren
2.3. LINEARE OPERATOREN 47 2.3 Eigenschaften linearer Operatoren Es seien V, W normierte Räume. Die Elemente von L(V ; W ) werden oft als lineare Operatoren bezeichnet. Wir hatten gesehen, dass die Stetigkeit
MehrFunktionsgrenzwerte, Stetigkeit
Funktionsgrenzwerte, Stetigkeit Häufig tauchen in der Mathematik Ausdrücke der Form lim f(x) auf. x x0 Derartigen Ausdrücken wollen wir jetzt eine präzise Bedeutung zuweisen. Definition. b = lim f(x) wenn
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
Mehr5 Konfidenzschätzung. 5.1 Einige Grundbegriffe zur Konfidenzschätzung
5 Konfidenzschätzung 5. Einige Grundbegriffe zur Konfidenzschätzung Diesem Kapitel liegt das parametrische Modell {X, B X, P } mit P {P Θ} zugrunde. {Θ, B Θ } sei ein Meßraum über Θ und µ ein σ-finites
Mehr3 Gewöhnliche Differentialgleichungen 23.4.
3 Gewöhnliche Differentialgleichungen 23.4. 3.1 Differentialgleichungen erster Ordnung 3.1.1 Fundamentalsätze Definition 3.1. Es sei Ω R d eine offene Menge und V : Ω R d eine Vektorfunktion. Eine Kurve
MehrRegulär variierende Funktionen
KAPITEL 4 Regulär variierende Funktionen Unser nächstes Ziel ist es, die Max-Anziehungsbereiche der Extremwertverteilungen zu beschreiben. Dies wird im nächsten Kapitel geschehen. Wir haben bereits gesehen,
MehrMeßbare Funktionen. bilden die Grundlage der Integrationstheorie. Definition 24.1 :
24 Meßbare Funktionen bilden die Grundlage der Integrationstheorie. Definition 24. : Sei X eine beliebige Menge, Y ein topologischer Raum, λ ein Maß auf X. f : X Y heißt λ-messbar, falls f (Ω) λ-messbar
MehrFREITAG ABEND. Definition (Homotopie und Isotopie): Seien X, Y topologische Räume.
FREITAG ABEND Definition (Homotopie und Isotopie): Seien X, Y topologische Räume. a) Zwei stetige Abbildungen f, g : X Y heißen homotop (f g), wenn es eine stetige Abbildung A : X [0, 1] Y gibt mit A(,
MehrMarkierte Punktprozesse und zufällige Tesselationen
und zufällige Tesselationen Seminar stochastische Geometrie und ihre Anwendungen 7. Dezember 2009 und zufällige Tesselationen Gliederung 1 2 3 und zufällige Tesselationen Gliederung 1 2 3 und zufällige
Mehr4. Vortrag - Garben. Ling Lin, Kristijan Cule Datum: 26. April 2009
4. Vortrag - Garben Datum: 26. April 2009 1 Graduierte Ringe Definition 4.1.1. Eine k-algebra R heißt graduiert, wenn sie dargestellt werden kann als eine direkte Summe R = R n, wobei die R n als k-unterräume
Mehr5.6 Potential eines Gradientenfelds.
die Zirkulation des Feldes v längs aufintegriert. 5.6 Potential eines Gradientenfelds. Die Ableitung einer skalaren Funktion ist der Gradient, ein Vektor bzw. vektorwertige Funktion (Vektorfeld). Wir untersuchen
MehrAktuelle Themen aus der Stochastik Wintersemester 2017/2018 Abschnitt 3: Metrische und polnische Räume
Aktuelle Themen aus der Stochastik Wintersemester 2017/2018 Abschnitt 3: Metrische und polnische Räume Prof. Dr. Hans-Jörg Starkloff TU Bergakademie Freiberg Institut für Stochastik Oktober/November 2017
Mehr4.5 Schranken an die Dichte von Kugelpackungen
Gitter und Codes c Rudolf Scharlau 19. Juli 2009 341 4.5 Schranken an die Dichte von Kugelpackungen Schon in Abschnitt 1.4 hatten wir die Dichte einer Kugelpackung, speziell eines Gitters bzw. einer quadratischen
MehrNachklausur zur Analysis 2, SoSe 2017
BERGISCHE UNIVERSITÄT WUPPERTAL 18.9.17 Fakultät 4 - Mathematik und Naturwissenschaften Prof. N. V. Shcherbina Dr. T. P. Pawlaschyk www.kana.uni-wuppertal.de Nachklausur zur Analysis 2, SoSe 217 Aufgabe
Mehr12 Reihen mit beliebigen abzählbaren Indexmengen
12 Reihen mit beliebigen abzählbaren Indexmengen 12.2 Großer Umordnungssatz 12.3 Umordnungssatz für Doppelreihen 12.4 Produktreihe In 3 waren endliche Summen j J a j mit Hilfe einer Bijektion ϕ zwischen
MehrTECHNISCHE UNIVERSITÄT MÜNCHEN
Prof. Dr. R. König Dr. M. Prähofer Zentralübung TECHNISCHE UNIVERSITÄT MÜNCHEN Zentrum Mathematik Z7.1. Komposition stetiger Funktionen Mathematik für Physiker (Analysis 1) MA90 Wintersem. 017/18 Lösungsblatt
MehrMusterlösung. Aufgabe 1 a) Die Aussage ist falsch. Ein Gegenbeispiel ist die Funktion f : [0, 1] R, die folgendermaßen definiert ist:
Musterlösung Aufgabe a) Die Aussage ist falsch. Ein Gegenbeispiel ist die Funktion f : [, ] R, die folgendermaßen definiert ist: f(x) := { für x R \ Q für x Q f ist offensichtlich beschränkt. Wir zeigen,
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
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
MehrStetige Funktionen. Definition. Seien (X, d) und (Y, ϱ) metrische Räume und f : X Y eine Abbildung. D(f) X sei der Definitionsbereich von f.
Stetige Funktionen Abbildungen f : X Y, wobei X und Y strukturierte Mengen sind (wie z.b. Vektorräume oder metrische Räume), spielen eine zentrale Rolle in der Mathematik. In der Analysis sind Abbildungen
MehrKonvergenz. Definition. Sei (X, τ) ein topologischer Raum, (x n ) eine Folge in X und x X.
Konvergenz I. Folgen Definition. Sei (X, τ) ein topologischer Raum, (x n ) eine Folge in X und x X. (i) (x n ) konvergiert gegen x, wenn in jeder Umgebung von x fast alle Folgenglieder liegen, (ii) x ist
MehrExtremalpunkte und der Satz von Krein-Milman. 1 Lokalkonvexe topologische Vektorräume
Extremalpunkte und der Satz von Krein-Milman Seminar zu ausgewählten Kapiteln der Banachraumtheorie Vortrag von Michael Hoffmann 1 Lokalkonvexe topologische Vektorräume Im folgenden betrachten wir stets
MehrKapitel 2. Zahlenbereiche
Kapitel 2. Zahlenbereiche 2.3. Reelle Zahlen Erweiterung des Zahlenbereichs der natürlichen Zahlen Ganze Zahlen Z := {..., 3, 2, 1, 0, 1, 2, 3,... } = N {0} N. Rationale Zahlen Q := { m n m Z, n N }. Beachte:
MehrEtwas Topologie. Handout zur Vorlesung Semi-Riemannsche Geometrie, SS 2004 Dr. Bernd Ammann
Etwas Topologie Handout zur Vorlesung Semi-Riemannsche Geometrie, SS 2004 Dr. Bernd Ammann Literatur Abraham, Marsden, Foundations of Mechanics, Addison Wesley 1978, Seiten 3 17 Definition. Ein topologischer
MehrAlois Fichtl, Julius Vogelbacher 10. Juni Voronoi und Johnson-Mehl Mosaike
Alois Fichtl, Julius Vogelbacher 10. Juni 2008 Voronoi und Johnson-Mehl Mosaike Seite 2 Voronoi- und Johnson-Mehl-Mosaike Alois Fichtl, Julius Vogelbacher 10. Juni 2008 Inhaltsverzeichnis Einführung Mosaike
Mehr